Pythonで長期積立投資シミュレーション - Qiita
目的 Pythonを用いて特定のリターン・リスク（標準偏差）を持つ資産に毎月積立投資を行った場合の長期資産推移を、モンテカルロ法によるシミュレーションで算定する 計算の概要 Pandas、Numpyを用いて、対象期間における月次の対数収益率を、正規分布に従う乱数として生成する 得られた乱数を用いて、毎月積立投資を行った場合の資産推移をパーセンタイル値として出力する 実行例 今回作成した解析用のクラスであるasset_modelの実行例を示します。 実装方法は後述します。 1. 資産のリターン・リスクを設定する # 期待対数収益率、標準偏差（%,年換算） mu = 8 s = 20 #リターンmu、リスクsのモデルを定義 model = asset_model(mu,s) 対象資産の年次の対数収益率の期待値（平均）、標準偏差を入力します 今回の例では、全世界株式(ACWI)を想定した値（期待
【1分でPythonをはじめる】Google Colab で投資のバックテスト - Investment Tech Hack
Googleが提供 必要なのはGoogleのアカウントだけ 無料 特別な開発環境がいらない Googleドライブのファイルのように扱える 十分すぎるスペック 1分で使い始めることができる そんなGoogle Colaboratory（以下、Google Colab）の解説をする記事です。 「まだ Python を使ったことがない」 「Python を使い始めて間もない」 「Python でバックテストをしてみたい」 こんな方たちにとって、最高の選択肢だと思います。 メールアドレスをご登録いただける方には、「バックテストのテンプレート」 もご用意しています！ Python って何？ まずは、「Python とは何ぞや」「何ができるのか」「何で Python が良いのか」をご紹介します。 今、データ分析界隈でもっとも伸びている 次のグラフは「Python人気の伸び率」です。飛ぶ鳥を落とす勢いと
【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
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「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは
