He&Litterman論文では、7カ国（オーストラリア、カナダ、フランス、ドイツ、日本、UK、米 … 「PythonでWebページを取得できたかどうかのエラーチェックと安全な中止の仕方」, [Python] 軽量WebフレームワークのFlaskに入門（準備、起動、HTML、静的ファイル、GET、POSTなど）, Japanese Language Pack for VS Code：vscodeを日本語化させる. 「エンジニアに転職するにはポートフォリオが必要って本当？」 転職をするためのポートフォリオを作成したいと思っているけど、 エンジニアのポートフォリオって何？ 作成するために何が必要かわからない… というような悩みを持っている方もいらっしゃるのではないのではないでしょう� … サイト制作や運用・更新などお手伝いします、気になる方はご連絡ください。 WordPress Luxeritas Theme is provided by "Thought is free". どうも、Econです。 2020年ももうすぐ半年が終わります。 2020年前半は ... どうも、Econです。 今日はプログラミングについて、私の備忘も兼ねての記事です ... 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。, 30代投資歴10年のアッパーマス、2023年までに準富裕層が目標。 数式 & Pythonによる実行例. ラインのメッセージ欄に「python」とお送りいただければ、ダウンロードリンクを送付いたします！, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。. right) Cov_{11} & Cov_{12} & ldots & Cov_{1n} \
代表する数値（=平均収益率など）から離れている程度（思惑通りに行かない程度）を示す数値, 代表する数値（=平均収益率など）から離れている程度（思惑通りに行かない程度）を示す数値, リスクは、リターンである予想数値に対してその予想数値にいかない可能性を示しています。, 投資におけるリスクの重要な考え方で、リスクは単に損失を示すものではないという考え方があります。, リスクは、予想通りの未来に確実になるとは限らないもの（不確実性）に対して言います。, 例えば、リターンが必ずプラスだったとしても、予想以上/以下のプラスの場合、投資ではリスクがあるといいます。, また、別の例として、確実に一定のマイナスの投資収益率 (確実に一定の損失が発生する)の場合、投資ではリスクがないといいます。, このように、リスクは単なる損失を指さず、あくまでも予想通りにいかないことに対して指すことに注意しましょう。, つまり、好景気不景気どちらも起こったときに、それがどれだけリターンより離れているのか数値化したものがリスクということです。, ちなみに、リスク（分散）とリスク（標準偏差）どちらもある理由としては、標準偏差も分散と同じ目的(リスクを数値化する)で作られているので、どちらか一方のみをリスクとするのは難しいからです。, 次回は、今回もとめた2つの証券のリターンにおけるリスクの相互関係を理解していきます。, その後、2つの証券でポートフォリオを組み、リターンとリスクがどのように変化していくのか学んでいきます！, 記事にでてくるコードはLINE@にて配布をしております！ Pythonに興味があるプログラミング初心者向けの記事になります。この記事では、筆者が「Python」を独学で勉強した手順について紹介しています。【記事の内容】「①：Python入門、初心者はここから」「②：Pythonを使って色々動かしてみる【基礎編】」「③：終わりに」 勘違いしがちな、リスクリターンの基本を理解できる ・2019年2月「アドセンス月11万達成」, 未経験からプログラマーを目指し今ではWEB系エンジニアとして働く日々、ゲームを通じてブログでの情報発信に力を入れる。ギャンブラーとしての一面も持ち、パチンコ・パチスロで遊ぶ事も、最近はボートレース中心でブログで稼いだお金はここに溶けているとか。» プロフィール詳細» お問い合わせ» プライバシーポリシー. begin{array}{cccc} WEBトマト (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); ©Copyright2020 Winey Trade.All Rights Reserved. ポートフォリオ理論をご存知ですか？この記事では、株式投資に役立つポートフォリオ理論をPythonをつかって、初心者でもわかるように解説をしています。リスクを小さく、リターンを大きくしたい投資初心者の方は必見です！ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 株式投資をしたいけど、リスク・リターンとかポートフォリオとかさっぱりわからないよ。。。, この記事では、Pythonや投資初心者でもできるように、株式投資の資産管理のひとつの考え方であるポートフォリオ理論をレクチャーしていきます！, （記事にでてくるコードは配布しております。まとめにあるリンクからダウンロードください。）, 本記事は、全4回に渡って掲載される「Pythonによるポートフォリオ理論 株式投資の資産管理をレクチャー！ 」シリーズの第1回になります！, このシリーズを読むとわかること リスクが最小のポートフォリオ投資の組み入れ比率を実装できる, 株式投資の資産管理の考え方であるポートフォリオ理論を理解すれば、実際に株式投資をする上でリスクがない投資をおこなうことができるようになります。, それだけでなく、本記事ではPythonをつかい分析をするため 投資だけでなくプログラミングのスキルも磨けます！, 今回のシリーズは大学のファイナンス入門の講義レベルを扱っているのて、お金の知識をつける上で教覚えて損はないです！, 分析に強いプログラミング言語であるPyrhonで、ポートフォリオ理論を勉強していきましょう！, ポートフォリオ理論とは、投資をする際にリスクを小さくするため、保有する株を増やしたり株ごとの保有比率を操作する、といったことを理論化したものです。, 実は、投資信託のインデックス運用やETFなどにもポートフォリオ理論が利用されており、, これらの証券は、リスクが小さいメリットから銀行や証券会社に初心者にオススメされています。, そんな、投資の世界で愛されているポートフォリオ理論を、Pythonでおこなう上で、今回はJupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）を開発環境に学習していきます！, ポートフォリオ理論について説明する前に、そもそもポートフォリオは何なのか説明します。, このとき、A社の株が下落し損失を出したとしても、B社が上昇し利益を出せば資産を守ることができます。, このように、投資先を分散しポートフォリオを組むことでリスクを小さくすることができることを理論化をしたものを、ポートフォリオ理論といいます。, インデックス投資が良いとされる理由は、まさにポートフォリオ理論に沿った投資方法であるからです。, インデックス投資は、多くの株式を個々の保有率が少ない形で投資できる、といっても良いです。(例えば、日経平均のように225銘柄の値動きを反映することができるため。), そのため、個別銘柄を買うよりリスクを小さくすることができるので、初心者が感覚で企業を選ぶよりずっと良いというわけです。, 今回、Pythonで資産管理を学ぶに当たって、Jupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）を開発環境として学習をしています。, 教育機関や研究機関でも広く使われており、Pythonでデータ分析を行うには欠かせないツールとなっています。, 日常生活におけるリスク・リターンと投資におけるリスク・リターンの考えは少々異なります。, そのため、今後記事中にリスク・リターンという言葉を使う中で誤解を生まないよう一旦ここでリスク・リターンについて説明していきます！, リターンの説明にある投資収益率とは、投資したさいどのくらい収益をもたらすのか大小問わず比較できるよう率で表したものです。, しかし、投資が投資と呼ばれるのは、長期的みて利益をもたらすからというのがあるため、ここまで体系化されたというのは言うまでもないです。, https://drive.google.com/drive/folders/17CWTbpB0GEGJ4hg7KPg2-r00Z2492xZw?usp=sharing, つまり、あることが起こる確率/起こった場合収益率1つ１つの合計がリターンであるということです。, リスクとは vdots & vdots & ddots & vdots \ Cov_{n1} & Cov_{n2} & ldots & Cov_{nn} 2020年4月3日2020年4月7日プログラミング,米国株Python,エクセル,ポートフォリオ, 私はめっちゃ気になっていながらも計算を先延ばしにしていたのですが、コロナショックの相場変動もあり、ここらで一度把握せなあかんなと思い、一念発起して計算することにしました。, ステップは多いですが、順を追って書いていますので、自分で計算してみたいという人の参考になれば幸いです。, リーマン・ショックとコロナショックは含まないとリスクを過小評価してしまうので、この期間にしました。, PythonのPandasを使い、Yahoo Financeから株価データを取得し、それをcsvファイルに格納します。, Yahoo FinanceからPythonで株価データが取れなくなったというのを聞いたことがありますが、問題なく取れました。, 株価が取れたら、各年のリターンを計算して銘柄毎に算術平均を出します、これが銘柄ごとの期待リターンです。, ポートフォリオの期待リターンは銘柄の割合と期待リターンの線形結合のため、エクセルのSUMPRODUCT関数を使えば簡単に計算できます。, 誰だか忘れましたが、「証券、ポートフォリオの期待リターンの計算はあまり意味がないが、リスクの計算は大いに意味がある」と言っている有名な投資家がいました。, ポートフォリオのリスクを計算するには、銘柄ごとの分散と共分散が必要で、そのために共分散行列を作る必要があります。, $$begin{eqnarray} end{array} ポートフォリオ理論の基本を理解できる Cov_{21} & Cov_{22} & ldots & Cov_{2n} \ 「どうも、WEBトマトです。WEB制作会社でWEBエンジニアとして働いている私ですが、空いた時間を利用してPythonを学んでみようと思います、スキルアップしていかないとダメだ。」, Pythonに興味があるプログラミング初心者向けの記事になります。 ポートフォリオを作りたいけど、そもそも載せる作品がない！そんな方に向けて、ligの駆け出しデザイナー・ななみんが、自身の経験をもとにゼロからの作品づくりを伝授します。ポートフォリオを作れば、実務未経験でもデザイナーとして転職できる企業の幅は広がりますよ！ ポートフォリオを作るときに参考になるサイト. 資格：簿記1級、USCPA、TOEIC 895点. 米国株52, 現金24, 外国債9, 現物資産8, 国内株 7 (2020年10月), 投資方針：ファンダメンタルズ分析、長期のバリュー投資 残りの項は、Pythonで作った共分散行列を活用して計算し、この例では0.01486です、2倍するのを忘れないようにします。 合計の0.01997ですが、 リスクは標準偏差なので平方根を取って14.13% となります。 Pythonはその扱いやすさやなどから多くの人気を獲得しているプログラミング言語ですが、それを使って副業で稼ぐにはさまざまなポイントを理解しておかなければなりません。 特に副業のように限定された時間のなかで活かすには、Pythonについてしっかりと学んでおかなければならないでしょう。 CVXOPTは凸最適化問題を解くPythonのフリーのライブラリです． 今回は，ポートフォリオ最適化を例にして，CVXOPTで2次計画問題を実装してみます． 比較として，SciPyを用いた例は，Scipyで2次計画問題を解く〜ポートフォリオ最適化の例〜をご覧ください． 準備 CVXOPTをインストールする. 「作って学ぶ時は現実でも使えるものをイメージして取り組むのがオススメ、自分の中で完結するものは自己満として消化されがちでスキルとして身に付きにくい、こんなものがあったらを意識してみるといい。」, Pythonといえばスクレイピング、データ収集を自動化させるプログラムを作る時はPythonが真っ先に挙げられるほどメジャー、私が作りたいツールにはここらへんの知識が必須なのでPython環境下のスクレイピング処理について学んでみようと思う。, 「PythonにおけるWEBスクレイピング入門」という記事がかなり参考になりました、確かに簡単に実装できた、「PythonでWebページを取得できたかどうかのエラーチェックと安全な中止の仕方」という記事も併せて読むとよさそう。, Pythonでできることの一つが「WEBアプリ開発」、これを簡単に体験すべく「Flask」というフレームワークを使ってWEBアプリケーションを構築してみました、例のごとく「Hellow World」から見てみましょう。, ネットに落ちているコードだけで「Hellow World」まで簡単に出力できます、小規模なWEBアプリに最適というのはまさにその通りでかなり手軽に使える、詳細についてはまた別記事で。, ネットに落ちているコードや参考書を使って勉強していると必ずライブラリ（モジュール）を使用する機会があると思います、その中でも特に重要なものをまとめておきたいと思います。, HTTP通信を行いWEBサイトの情報を収集する時に使用するサードパーティー製のライブラリ、シンプルな記述で実装できるので初心者でも簡単に扱えるのが特徴。, HTMLやXMLファイルのデータを解析するための専用ライブラリ、WEBでのデータ収集（スクレイピング）を効率化させるために使用する、データ抽出時はHTMLとCSSの基礎部分の知識は必須、他のライブラリ（requests等）と一緒に使用することがほとんど。, 先ほど紹介した「BeatuifulSoup」と同じくHTMLデータ等を解析するプラグイン、使用用途はもちろんスクレイピング、BeatuifulSoupより高速で動くメリットがある。, 上のコードは、指定したURL先のデータを取得しタイトルを出力します、「Requests × BeatuifulSoup」と比べて記述が若干違うだけでやっていることは同じ。, 仮想ブラウザを立ち上げブラウザ操作を自動化させる際によく使うライブラリ、「Selenium」を使えばログイン情報やブラウザ操作が必要なサイトのスクレイピングも可能になる、色々な用途で使われる万能プラグインです。, 上のコードはSeleniumを使ってChromedriver経由でChromeブラウザを開いて指定URLにアクセスし、その後ブラウザが自動的に閉じるようになっています、閉じる前に特定の要素をクリックさせることも可能で、ログインが必要なページにもアクセスする事も可能。, これまで紹介したライブラリと比べて実装までの準備が面倒くさいので注意、Windows環境は特に。, とりあえず今回はここまで、続きに関しては随時更新していきます、Python学習と並行してブログにまとめていきますのでしばしお待ちください。, 分からない事は極力ググってるなどして各自対応してもらえればなと思います、問題にぶち当たった時に自分で解決するのもまた勉強です、巷では「ググる力を身に付ける」なんて言われてますしね。, Pythonに限らず現場ではネットに落ちている情報を拾っては最適化し実装に役立てることも多々あるので、ここらへんの対応力は重要かと思います。, ちなみに、私はPython以外にもiOSアプリ開発の主言語であるSwiftも勉強中ですので、更新頻度はあまり期待しないでください、ブックマークするなどして気長にお待ち頂けると幸いです。, 人気記事作って覚えるiOSアプリ開発！トマトが実施した勉強手順まとめ【初心者向け】, ゲーム・プログラミング・SEOを中心に情報を発信しています。料理人→派遣労働者→独学→プログラマー→WEB制作会社で勤務（今ココ）WordPressを使ったサイト制作やSEOを専門としています。 Sigma = left( end{eqnarray}$$, 同じものの共分散は分散に等しいので、主対角線は分散になるため、分散共分散行列とも言われますが、同じものです。, ステップ2で添付している、銘柄ごとのリターンを示した行列があればエクセルでも共分散行列を作ることはできますが、かなり面倒です。, なので、ここでもPythonでやっちゃいましょう、Pythonなら一行のコードで共分散行列が作れます。, まず、年度ごとの収益率を書き込んだCSVファイル（ここではvariance.csv）を読み込みます。, なお、Pythonは相関行列もCorrcoefの一行で作ってくれます、もう、Pythonのない世界は考えられません。, できあがった共分散行列がこちらです（共分散行列は対称行列のため、私は重複部分を消しましたが、np.covでは全ての数字が入ってきます）。, ここでちょっと横道にそれますが、共分散行列から得られる気付きについて書いてみたいと思います。, ポートフォリオのリスク計算とは直接関係ないので、急ぐ人はステップ4まで飛ばしてください。, 数字が大きいものを緑、小さいものを赤で識別していますが、これを見るとJNJ, KO, PG, VZの分散が小さいことがわかります。, これらはディフェンシブ銘柄の代表格で、ディフェンシブ銘柄はリターンの変動が小さいと言われていますが、実際のデータからもそれを確認できます。, 一方、DIS, MMM, NKEは景気サイクルと連動するため変動が大きくなるイメージですが、それがしっかりと分散に表れています。, また、VZの行に多くの赤がありますが、これはVZのリターンが他の銘柄とあまり相関を持たないことを意味します。, 通信はもはやインフラなので、景気変動に依存せず、独立して動いているということでしょうか、分散も個別銘柄のなかで一番小さいですし。, ポートフォリオの分散化から、共分散がマイナスの銘柄を組み込みたいのですが、ここ数年は米国株が総じて強気だったので、そのような銘柄を探すのは難しそうです。, ポートフォリオのリスクを計算するには、ポートフォリオ収益率の分散を計算して、それの平方根を取ればOKです。, 数式は つづいてポートフォリオサイトをつくる上で参考になるサイトを1つ紹介します。 S5-Style 「S5-Style」はサイト内の音楽も工夫されている、田淵将吾さんのとてもおしゃれなポートフォリオサイトです。 ≪Python を学習したい人におすすめのプログラミングスクール≫ 【第1位】TechAcademy：最安値でWebアプリ制作を学習したい方向け 【第2位】CodeCamp：マンツーマンレッスンでWebアプリ制作を学習したい方向け 【第3位】Aidemy：Python特化型AI学習したい方向け それではブラック・リッターマンモデルに登場する数式、ならびにPythonで実装したコードも紹介します。 ここでは、He & Litterman(1999)論文 の数値例を再現します。 0.準備.
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