【コピペで動く!】「もし、あの時に米国株に投資をしていたら」Google ColabのPython コードあり Twitterで出てくる知見は本当か自分で調べてみよう。1【違いをみつけろ!】

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投資

米国株投資がその投資効率の良さから注目されつつあります。過去どのくらいリターン(利益)が発生したのか、まずは実績の把握をすることと、それを行うための情報収集力を身に着ける必要があります。この記事を読むことで、その二つができることを目指します。

元記事は 2019/12/21 note に書いた記事です。

Twitterで出てくる知見は本当か自分で調べてみよう。1 「もし、米国株に投資をしていたら」(Python コードあり)|TF|note
ーーーーーーーーーーー2021/07/28 追記ーーーーーーーーーーー Pythonの一部仕様変更などでうまく動いていなかった部分を新しいサイトでは修正しました。 今後適宜修正や改修を行おうとは思いますが、すべてを改修できるわけではないことはご承知おきください。 2021/07/28時点では動いていることは確認して...

yfinance ライブラリや resamapleに若干の変更があったりしたようで、以前のコードでは動かくなっているようですので、こちらのサイトで修正したものをリライトして、載せていきます。

2021/07/25時点で以下のコードはエラーなく動いていることを確認しています。

本記事の目的

Twitterではいろいろ参考になる指標や経験談などが流れてきます。
「すごい役に立つ!」
「勉強になった!」
と思うこともたくさんあるのですが、でも、それって事実なのでしょうか?

有名なアカウントつぶやいているから正しいとか、権威あるニュースソースだから大丈夫、、というのもありますが、やはり自分で本当かどうか確かめる習慣はあった方がよさそうです。

なにより、命の次に大事なお金が減ることを考えたら、

必要ないはやらなくていいけど、
めんどくさいはやる!

の精神でいきたいものです。


前置きが長くなりましたが、最近目についたデータを一つ一つ調べていきましょう。調べる方法はGoogle Colaboratoryのpythonを使うことにします。

使用する環境

今回もGoogle Colaboratoryのpythonを使うことにします。こちらの記事も参考になると思います。


1.日米の株価比較
もし1994年に米国株に投資をしていたら・・・あなたの資産は約4.5倍に増えていたかもしれはい。2009年。丁度10年前から投資家やってれば資産2倍。1000万円貯めてたら2000万円になってた。

実は以前、私も似たような記事を書いています。

期間が違うとはいえ、12倍と4.5倍では違うような気もします。
早速調べてみましょう。

実際のコードとやっていること

今回はダイレクトにコードでいきます。

!pip install yfinance --upgrade --no-cache-dir

import datetime
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt

start_D="1990-1-7"
end_D="2019-12-31"
codelist = ["^DJI","^N225"]

data2 = yf.download(codelist, start=start_D, end=end_D)["Adj Close"]

df_YM=data2.resample("M").last()
display(df_YM[df_YM.index=="1993-12-31"])
display(df_YM[df_YM.index=="2009-12-31"])
display(df_YM[df_YM.index=="2015-5-31"])
 
df_all=(1+data2["1993-12-31":"2015-5-31"].pct_change()).cumprod()
#display(df_all.head().append(df_all.tail()))

df_all.plot(figsize=(8,6),fontsize=18)
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5), fontsize=18)  

plt.grid(True)
plt.show()

確かに1993年末から2015年5月末では
18010/3754=4.79 で4.5倍程度になっているようです。

また2009年末から2015年5月末では
18010/10428=1.72 で約2倍といったところでしょうか。

しかし、2015年5月末といわず、2019年12月末でやった方が見る人にとってはよりインパクトがありますよね。では、2019年12月20日時点ではどうでしょうか。

df_all=(1+data2["1993-12-31":].pct_change()).cumprod()
#display(df_all.head().append(df_all.tail()))
df_all.plot(figsize=(8,6),fontsize=18)
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5), fontsize=18)  
plt.grid(True)
plt.show(

2017年の上昇が強烈ですね、ダウは4.5倍どころではなく7.5倍程度になっていたようです。また私の記事では平成の開始からということでしたので、1990年から1993年もかなり上昇していたようです。

これを見ると一日本人として、かなり複雑な気持ちになりますね。

話はそれましたが、ツイッター情報は正しかったようです。
2015年という期間はともかく情報としては正しいようです。

この企画、Pythonコードのニーズがあるかも含め、少しやってみようかなと思っています。

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