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企業価値を見極める: ファンダメンタルズ分析の簡単ガイド

ファンダメンタルズ分析は、企業の財務諸表や市場環境を調査して投資判断を行う重要な方法です。この記事では、基本的な指標や評価方法を簡単に解説します。

Pythonを使ってファクターモデルのベータを計算する方法を紹介。TOPIXとETFのリターンデータをもとに、回帰分析を実施してベータを算出する具体的な手順を簡単に説明します。

この記事では、相関係数を用いてセクタ別分析を行う際の基本的な考え方と実際にPythonを用いて分析を行う方法を解説します。実際のデータを用いて計算した結果も載せているので、結果だけでも見ていってください。

PythonライブラリBacktraderを使って、リバランス戦略を実装し、過去10年間のデータを用いたバックテストを行う手順をステップバイステップで説明します。

本記事では、Backtraderを使用してBuy and Hold戦略を実装し、実際の市場データでバックテストする方法を解説します。必要なライブラリのインストール、戦略のコーディング、結果の可視化までをステップバイステップで説明します。

VaRとCVaRは、投資リスクを評価するための重要な指標です。この記事では、これらの指標の概要と具体的な計算方法を紹介し、ポートフォリオ管理に役立てる方法を解説します。

投資やリスク管理において重要な役割を果たすBarraモデルは、複数のファクターを用いてポートフォリオのリスクを評価し、リターンを予測するための強力なツールです。本記事では、Barraモデルの基本的な仕組みと、その実際の計算方法について簡単に解説します。

Fama-French 3ファクターモデルを使って投資のリターンを分析する方法を紹介。市場リスク、サイズファクター、バリューファクターを組み合わせて、リスクをより精確に評価します。Pythonコードと実行結果を含む実践的なガイドで、投資ポートフォリオの管理を改善しましょう。

本記事では、リスクパリティポートフォリオの基本概念、メリット、計算方法、そしてPythonでの実装方法について解説します。

ブラック・リッターマン法は、投資ポートフォリオの資産配分を最適化するためのモデルです。この記事では、このモデルの基本概念から、Pythonを使った具体的な計算方法までを詳しく解説します。