投資戦略 インフレという「確実な資産の浸食」：金利ある世界でも避けられない「実質マイナス」の衝撃
【検証】普通預金の金利が上がっても資産は守れません。インフレ率2%・金利0.1%で20年放置すると、1,000万円の実質価値は「686万円」にまで激減します。数字とシミュレーションで暴く「現金の隠れたリスク」と、購買力を守るためのシンプルな解決策を解説。
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投資戦略 
投資戦略 あなたの給与は「超優良な円建て債券」である：会社員のための「人生全体の資産」の守り方
「株100%は危険」は本当か？会社員が持つ最大の資産「人的資本」を債券と見なし、割引現在価値で計算する「トータル・ウェルス」の考え方を解説。人生全体のリスクを最適化する、論理的なアセットアロケーション戦略を提案します。
インデックスファンド インデックスの「内部仕様」を解剖する：時価総額加重平均という自己修復アルゴリズムの正体
S&P500などのインデックスは、単なる株価の平均ではありません。「時価総額加重平均」という数理モデルに基づき、自動で勝ち組を選び続ける自己修復アルゴリズムです。その仕組みをエンジニア視点で図解し、なぜ長期投資で勝てるのかを論理的に解説します。
投資戦略 特定口座の「税金ドラッグ」を最小化する最適解：複利のアルゴリズムから見た税制最適化の検証
特定口座での運用、配当金を受け取っていませんか？エンジニア視点で「税金」をシステムのオーバーヘッドと捉え、都度課税と繰り延べ（内部再投資）の差をPythonでシミュレーション検証。30年後に数百万円の差を生む「税金ドラッグ」の最小化戦略を解説します。
ポートフォリオ理論 ポートフォリオの「効率的フロンティア」を検証する：S&P500に金・ビットコインを混ぜる数学的合理性と「現金最強説」
「S&P500一本」は数学的に正解か？Pythonによるシミュレーションで、ビットコインや金を入れた場合の効率（シャープレシオ）を検証。導き出された「数学的最適解」と、それを超える現実的な「S&P500+現金」戦略について、エンジニア視点で解説します。
インデックスファンド インデックス運用の「内部実装」を解剖する：完全複写法 vs サンプリング法とトラッキングエラーの正体
投資信託はどのように指数に連動しているのか？「完全複写法」と「サンプリング法」の違いをエンジニア視点で解説。トラッキングエラーが発生する構造的な理由と、Pythonによるシミュレーション検証を公開します。
投資戦略 「暴落待ち」は機会損失？S&P500過去30年のデータ検証が示す「即時積立」の優位性
「今は買い時じゃない」と現金を抱えていませんか？過去30年のS&P500データと1,000回のシミュレーションで「待機戦略」の機会損失を徹底検証。エンジニアが暴く『待つほど負ける』衝撃の事実とは。
投資戦略 0.1%の選択が分ける「7年の自由時間」：エンジニアが解明する信託報酬のボトルネック
投資信託の信託報酬0.1%の差が、30年後の資産額やリタイア時期にどう影響するか？S&P500の実データを用い「コストの破壊力」を可視化。1,300万円以上の差を生む仕組みと、自由を最大化する戦略を解説。
米国株投資 【検証】S&P500の「500社分散」は嘘？データで暴く集中リスクの正体
「S&P500は500社に分散されているから安心」は本当か？HHI指数による有効銘柄数の算出や、セクター下落時の感度分析をPythonで検証。データに基づきインデックス投資の「構造的リスク」と正しい向き合い方を解説します。
米国株投資 【検証】S&P500の利益は「実力」か「円安」か？為替リスクの構造を論理的に解剖してみた
S&P500投資で「円高」を恐れる必要はない？1ドル150円から100円への暴落シナリオを30年の理論値と、過去30年の実績データの両面で検証。為替のマイナスを株価の複利成長がいつ上書きするのか、論理的に解説します。