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SBIのNISA週間買付金額ランキングを自動更新する

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一ヶ月後に見直してみましょう!ネタ【2023年9月】

9月という下落しやすい時期的なものもありますがいろいろ下落懸念ネタを目にする回数が増えてきた印象です。一ヶ月後に見直してみましょう!
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KRE – SPDR S&P地方銀行ETF 投資信託(ファンド)情報の分析

KRE - SPDR S&P地方銀行ETF 投資信託(ファンド)情報を追加
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pyfolioで米国株ETFの分析をWebアプリでできるようにしてみた!月ごとのリターンの分布やドローダウンの時期・深さなど可視化できます!

pyfolioはQuantopian Inc.によって開発された、金融ポートフォリオのパフォーマンスとリスクを分析するためのPythonライブラリになります。 高値更新からのドローダウンを出してみてたり、月ごと、年毎の成績を出したり、期間中のブレを箱ひげ図で表示できたりできます。グラフィカルにも綺麗ですし、分析している気持になります。
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強い銘柄には乗って行け!?年初から強い銘柄はその後も年間を通じて強いのか?2018年以降、18種類のETF(米国株指数、ナスダック、日経平均、為替、高配当、ゴールド、原油、新興国、ビットコイン)の傾向を年単位でウェブアプリで確認!

2022年はロシアのウクライナへの侵攻もあり、ゴールドや原油は非常に強い動きでした。実際の侵攻の前からそういった銘柄は非常に強い動きをしており、市場の”先読み”力には驚かされるばかりです。そして、そういった銘柄群は年間を通じてある程度強かったように感じますが、毎年そういったことは起こるのでしょうか?もっと言えば、毎年、年初から1カ月や2カ月強かった銘柄を残り11カ月や10カ月持った場合のリターンはどうなるのでしょうか?
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年末、来年に向けた米国株指数やそれ以外の銘柄の動向チェックと、今後の展開の予想?メモ(予想はよそう。。)

株価指数は多くの人が見ていると思いますが、それ以外の資産クラスやETFなどで投資できる銘柄はどうなっているの?年末、来年はどうなるの?という部分での現状確認をしてみたいと思います。
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曜日による米国株指数(S&P500)のパフォーマンスに違いはあるのか?有利なポジション取りはできるのか?【Google ColabのPython:コピペで動く!】Twitterで出てくる知見は本当か自分で調べてみよう。

Twitterで出てくる知見は本当か自分で調べてみるシリーズです。株式投資において、曜日による特徴的な値動きや有利なポジションでの新規エントリーや手じまいなど可能なのでしょうか?Pythonによる分析で確認してみたいと思います。また、株式投資をしない人でもPythonで日付から曜日や月を文字列として取得・判別するなど”実務”の視点からすぐに使える、コピペで使えるものとなっています!
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相場は韻を踏むのか?2007年の下落と似ているところと似ていないところ

株価指数の下落時においては不思議なことに前回の下落と似たような動きになる、、というような諺などがあるようです。実際のデータを使って確認してみたいと思います。
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リスクをへらしリターンをあげろ!6カ月間の推移から次の有望銘柄は見つけられるか?!

どのようなアセットクラス、投資対象がどのような値動きをしたかを確認してみたいと思います。そして、その知見をもって、次はどのような値動きをするのかを予想できればベストシナリオですね。
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あなたの日本円での資産の下落してませんか?!ドル建て日経平均で見る日本円の資産が急速に劣化している件について

ドル円の円安が止まりません。以下のチャートのように2022年3月になってからの非常に急激なものとなっています。
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【可視化】すると一目瞭然!セクター別2022年と2020年比較、テクノロジーとエネルギーの立場が逆転している!

テクノロジーセクターのETFとエネルギーセクターETFで2020年と2022年で全く逆の動きをしているようです。
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2022年は配当に注目!ハイテク・テクノロジーETFと高配当系ETFのチェックポイント(配当利回りと年初来騰落率)

今年は米国の景気後退懸念という物もあり、質への逃避という部分で高配当やクオリティ、キャリー的な物が選好されているように感じます。逆にボラティリティ、モメンタム、グロースが敬遠気味という傾向が見て取れるように思われます。
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上昇率国別ランキングから見えてくるもの!?やっぱり”あの国”の名前が2021年後半から出現?!

1年前から半年前までの6カ月間と、半年前から現在までの間で世界規模でみた場合どの国のETFが上がったり(下がったり)しているのでしょうか?それは資金のローテーションや今後予想されるイノベーションやリスク、不確定要素、国の資産の増加や棄損を織り込んでいるのでしょうか。
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【アノマリー】4月は上昇しやすい【季節性】は本当か?Google ColabのPythonで自分で調べてみよう!(Python コードあり)【コピペで動く!】Twitterで出てくる知見は本当か自分で調べてみようシリーズ

Pythonで月ごとの集計する方法を紹介します。季節的なアノマリーとしてダウ平均については12ヶ月のうち、最も上昇しやすい月でもある4月を例にコピペしてすぐに使える記事になります。エビデンスのあり合理的かつ、効率的な意思決定の参考になります。
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株価時系列データを分析する上で正規化を行う事の重要性について紹介する【違いをみつけろ!】

株価のような時系列データを分析する上で正規化をしておくことの重要性をご紹介したいと思います。今回は複数銘柄の比較や相対的な関係という視点から紹介したいと思います。以前の記事では対数正規分布をもとにした分析やデータの前処理について紹介しました。
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IB証券(インタラクティブ・ブローカーズ証券)のAPIを利用してVIXオプションの各限月の特定の権利行使価格で、CALL,PUTで日足ベース引け値のヒストリカルデータ出力するJupyter notebookファイルの提供やメンテナンス・補修サービス、Windows10での環境構築をさせていただきました。

IB証券(インタラクティブ・ブローカーズ証券)のAPIを利用してVIXオプションの各限月の特定の権利行使価格で、CALL,PUTで日足ベース引け値のヒストリカルデータ出力するJupyter notebookファイルの提供やメンテナンス・補修サービス、Windows10での環境構築をさせていただきました。
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VIXに関するダッシュボード:恐怖指数とも言われることもあるボラティリティインデックス関係の記事を集めました。

VIX情報を集めたダッシュボードです。
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プログラム環境構築初心者用におすすめ!Windows10にPython3.9.2をインストールしてIB証券のTWS経由でAPI接続してみた!

インタラクティブ・ブローカーズ証券(以下IB証券)のTrader Workstation (トレーダー・ワークステーショ)(以下TWS)のAPIを利用します。口座開設など、いくつかこの段階でハードルがありますが、本記事ではすでに口座開設が行われている前提での生地となります。 日系の証券会社を含めて、TWSはもっとも高機能なツールだと思います。とくに、API連携など、その拡張性など考えても、個人投資家にとっては、現在利用できるツールのうちの最高峰のものであると思っています。 現実的・具体的な利用方法として、本記事では過去データの取得にフォーカスして記述していきま、その設定に必要な手順や、備忘録として書いておきます
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自動化・効率化でなにができるのか!Google FinanceやYahoo Financeからデータ取得して年初来パフォーマンスや週次騰落率のファクターチェック

Googleデータポータル・Google spread sheetを利用して株価データや財務諸表のデータ、成長率関係の指標を取得して、現状を確認できるようにしたいと思います。対象とする銘柄群は時価総額の大きな50銘柄を今回は取り上げてみました。
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自動化・効率化できます!金融向けGoogle スプレッドシートのすぐ使える簡単な使い方4選!(Google Finance,セントルイス連銀,アメリカ合衆国財務省,スクレイピング)【コピペで動く!】

金融向けGoogle スプレッドシートのすぐ使える簡単な使い方4選!【コピペで動く!】
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