Python

投資戦略

持ち家は「資産」か「浪費」か:機会損失(Opportunity Cost)で計算する不動産購入の合理的判断

「家賃はもったいない」は本当か?不動産購入の最大の隠れコスト「機会損失」をS&P500運用と比較シミュレーション。35年後に1,000万円以上の差がつく理由を、投資家の視点で論理的に解説します。Pythonコード付き。
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。
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。
インデックスファンド

S&P500じゃ物足りない?「NASDAQ100」で狙う“攻め”の資産形成

新NISAで人気のNASDAQ100とS&P500。過去20年のデータをPythonで解析し、リターンとリスクを現役エンジニアが徹底比較しました。「ハイリスク」の正体とは?あなたの投資スタイルに合うのはどっちか、グラフと数字で明確な答えを出します。