記事一覧
FANG＋と組み合わせを考える
サブテーマ：最強指数FANG＋一択リスクを緩和するには？！
１ 初めに 最近、ポートフォリオ最適化に関する記事を書いていく中、過去実績ではFANG＋インデックスが、リータンだけでなく投資効率の１つの指標であるシャープレシオでも優秀であることがわかってきました。
今回はこのFANG＋インデックス１００％では安心して夜が眠れない人（自分含め）に、他のアセットとの組み合わせ比率を調査してみます。
正
S&P500Top10vsFANG+どっち買う
サブテーマ：Tracers投資信託S&P500TOP10インデックスは買いか？！
１ 初めに 今回は、新しい投資信託「Tracers S&P500トップ10インデックス」以下S P500T10が販売開始になるというニュースを受け、新NISAで購入しているFANG＋から乗り換えるかどうか検討してみました。
コード自体は、前回とほぼ同じですが、PYTHONの活用法としても読んで頂けると幸いです。
最適なポートフォリオを構築する
サブテーマ：自己流最適ポートフォリオの作り方
１ 初めに 今回は、投資中級者向け投稿になります。前回まで金や債券の最適な割合についての記事でした。しかしETFには多種多様であり、何をどう組み合わせたら良いのかわからないと思います。
そこで今回は、PYTHONで簡単に最適組み合わせできるコードを使って、SBI証券で買付手数料が無料となるSBI ETFセレクションから、株や債券、金、不動産など選りす
S&P500に債券の組み合わせを考える
サブテーマ：２種類の投資対象の組み合わせは必要なのか？？
１ 初めに 前回、S＆P500と債権単独投資の場合でトレンドの確認、積立、取崩した場合について確認しました。今回は、株式（S &P500）と債券（長期米国債）の組み合わせることが資産運用に有効なのかを考えてみました。
投資の情報を集めると、債権や金も組み合わせたら良い！！という情報も溢れていますが、具体的に自分の場合ではどうなるのか理解
レバレッジ投資を分析する
サブテーマ：レバナス（QLD）、TQQQの一括・積立シミュレーション
１ 初めに 今回は、新NISAでは買えない商品ですが、良い意味でも悪い意味でも話題のNASDAQ100のレバレッジ商品について分析します。
レバレッジとは価格変動が、２倍、３倍となる商品であり、投資信託のリターンランキング（下落局面ではマイナス側で）で良く目にすると思います。また単純に暴落時にはその２倍、３倍の価値が目減
新NISA何を買う？リスクとリターンでシミュレーション
１ 初めに 今回も引き続き、新NISA何を買う？を題材に、１番人気のオルカンと比較対象のリスクとリターンに注目します。５年間という期間での一括投資でのリスクとリターンを改めて可視化して比較するとともに、このリスクとリターンを使ってモンテカルロシミュレーションと呼ばれるシミュレーション方法で将来の値動きを予測してみます。PYTHONのプログラムの勉強だけでなく、資産形成にも役立ちますので、ぜひお付
RSI,MACD,BBのある株価チャート（日足、週足、月足も！）
1.初めに前回、移動平均を使った株価予測を行いました。さらに予測精度を上げるには、その他のパラメーターを検討も一案です。
そこで今回は、代表的な指標となる、RSI ,MACD,BB（BollingerBands）について紹介します。またそれらグラフの時間軸を従来の日足から週足、月足のグラフを描くことで、どの時間軸を予測するかの参考にしていただければと思います。ぜひお付き合い下さい。
補足）
PYTHON 株価予測：NVIDIA &移動平均編
１）初めに&今回のゴール前回、予測精度を向上させるため複数の変数も併せて学習できるSARIMAXモデルを紹介しましたが正直なところ精度には疑問が残ります。
そこで今回は、チャート分析の基本である”移動平均”の計算方法と、その移動平均を学習に使用して予測精度に変化についてお話ししたいと思います。
今回のターゲットは、昨年からの生成AIブームで絶好調のNVIDIAとしてみました。PYTHON時系列予
「Pythonを使って米国株を分析！Yahoo Financeの活用法」
初めに：
悩み：初心者プログラマーの一番の疑問、株価データをどう取得する？
解決方法：Yahoo Financeは、豊富な金融データを提供する無料のリソースで、Pythonを使えば簡単です。ぜひ下記のコードをGoogle Colabにコピペして、実行（Shift＋Enter)してみてください。経験されていない方なら、きっと新しい世界が広がるのではと期待してます。
具体例：
1. 期間を指定