投資とプログラムのメモ帳

ローンを組んで一括投資する場合と、同じ支払い負担で毎月積み立てる場合を比較します。モンテカルロ・シミュレーションを用いて、期待リターンだけでなくリスク分布（ワーストシナリオ）まで可視化し、レバレッジ投資の「危うさ」を数学的に考察します。

Pythonで動的WebページのHTMLを取得する方法を解説。JavaScriptで生成されるコンテンツは、通常のHTML取得では取得できません。この記事では`requests-html`ライブラリを使い、JavaScriptレンダリング後の完全なHTMLを取得する具体的なコードと手順を紹介します。

バックテストはExcelで簡単に行えます。この記事では、Pythonを使わずにExcel等の表計算ソフトで積立投資のバックテストを行う方法を解説します。無料サイトからの株価データ取得、具体的な計算手順、結果のグラフ化まで、手軽に始められるバックテストで投資ルールへの理解を深めましょう。

Pythonライブラリ`yfinance`の使い方を、生成AIを活用して調査・整理する過程を紹介。`yfinance`とは何か、基本的な使い方、チュートリアルの作成までを生成AIに依頼。プログラミング学習における生成AIの活用例と、その際の注意点についても解説します。

投資で決めたルールを守る秘訣は、ルールを深く理解すること。この記事では、過去データで投資戦略を検証する「バックテスト」を提案します。Pythonを使い、S&P 500の積立投資をシミュレーションする具体例を通じて、ルールへの納得感を高める方法を解説します。

なぜ投資で「自分で決めたルールを守ること」が難しいのかについて考えます。ルールを守ることが重要な理由、実際にルールは守れるのか、そしてなぜルールを守ることが難しいのかについて整理します。