新NISA、一括投資か分割投資か？S&P 500データでのシミュレーション｜NS
新NISAも始まりオルカン、S&P500などの投資信託やETFに人気が集まっています。投資手法もいろいろありますが一括投資が良いのか、分割投資が良いのか、という記事は多く見かけます。ドルコスト平均法が良い、という記事も多いのですが本当にそうでしょうか？あるいは一括投資が理論的に優れるという記事もあります。実際にS&P500のデータを用いてシミュレーションしてみます。 まずinvesting.comから過去のS&P500データをダウンロードします。2011年から2023年までの13年間を抽出したのが下記のデータになります。 このデータを用いて実際にPythonでシミュレーションしてみます。今回はJupyter Notebookを用いています。 import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime from m
ハナコスト平均法はドルコスト平均法よりも優れるか？｜NS
ハナコスト平均法とは？youtubeで活躍されている花子さんという方がいるのですが、その方の提唱している投資手法にハナコスト平均法というのがあります。これはドルコスト平均法とよく似ており、毎月ある一定の額をS&P 500などの米国株ETFに投資するという手法である点は同じですが、違いとしては1）2％以上下落した日にその月の投資額の20％を買う、月末になり残金があればそれをすべて追加投資、という手法です。株価は上がったり下がったりしますので、ハナコスト平均法を使うとうまく下値で拾えそうですし、ドルコスト平均法よりも効率が良い、とのことです。 ハナコスト平均法は本当に優れているのか？実際にデータで検証したいところです。yahoo finaiceなど過去データをcsvで提供しているサイトはたくさんありますし、Chat GPTなども活用すれば株価投資シミュレーションも簡単にできそうです。 S&P5
人工知能が株式市場で存在感、学識者驚く的中率68％－将来８割も
人工知能が株式市場で存在感、学識者驚く的中率68％－将来８割も Bloomberg 2016/02/18 （ブルームバーグ）：将棋や囲碁の世界でプロを撃破する人工知能（ＡＩ）が、株式市場でも存在感を見せ始めた。株価指数の騰落予想における的中率は現在７割近くとなっており、将来的には８割まで確率を上げることが可能、とＡＩモデルを研究するストラテジストは言う。 三菱ＵＦＪモルガン・スタンレー証券の瀬之口潤輔シニアストラテジスト（49）は、ＡＩを使って日経平均株価の水準を予測している。月次データを基に分析し、毎月10日を基準日に高安を調べると、2012年４月からことし２月までのトータル的中率は68％だった。 「モデルツリー」と呼ばれるＡＩの分析手法は、過去数年間の市場データパターンからいくつかの局面を作成、局面ごとに重要な経済指標を選び、株価を予測する。最適なサンプル期間と経済指標を毎回選び直すた
pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
base_domain = MODE.get('production') url_base = 'https://{}/v1/candles?'.format(base_domain) url = url_base + 'instrument={}&'.format(currency_pair.name) + \ 'count=5000&' +\ 'candleFormat=midpoint&' +\ 'granularity={}&'.format(granularity.name) +\ 'dailyAlignment=0&' +\ 'alignmentTimezone=Asia%2FTokyo&' +\ 'start={}T00%3A00%3A00Z'.format(start) response = requests_api(url) def requests_api(url, p
比例配分 | いま聞きたいQ&A | man@bowまなぼう
今回の質問は、証券取引所の価格決定に関するものですね。最近は新規公開市場が活況で、新規公開株が上場後数日間というものストップ高まで急騰するケースが多く見られます。 通常、証券取引所での価格決定は「個別競争売買」の原則に基づいて行われています。売りに関しては値段の低いものが優先され、買いに関しては値段の高いものが優先されます。有名な「価格優先の原則」の原則です。もうひとつ、同じ値段同士なら早い方が優先されるという「時間優先の原則」も重要です。 そして売買方法としては、「板寄せ（いたよせ）方式」と「ザラバ方式」の2種類の方式が使われています。板寄せ方式は一日のうち、前場の寄り付き、前場の引け値、後場の寄り付き、後場の引け値の計4回で用いられます。これに対してザラバ方式は、寄り付きと引けの間のいわゆる「ザラバ」で使われる値決め方式です。 質問にある「比例配分」とは、株価が制限値幅いっぱいのストッ
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