なおPythonチートシートを作成しています。

コーディングに迷った際に役に立ち

WEB検索する時間を無くして

作業時間を効率化できます。

note
Pythonチートシート

タグ ：

#Python

#プログラミング

#初学者

#1時間

2018年7月3日に設定された商品です。

今回はこのデータを用いて
シミュレーションをしていきます。

eMAXIS Slim 米国株式 S&P500の価格推移

価格のデータを定義して
価格推移をだしてみます。

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# データ定義
data = {
    2018 : [0,0,0,0,0,0,10038,10458,10709,11051,10188,10468],
    2019 : [8809,9854,10408,10565,10900,10031,10725,10978,10491,10890,11106,11680],
    2020 : [11873,11892,10825,9474,10655,11205,11465,11886,12707,12182,11767,12989],
    2021 : [13339,13407,14010,15217,15754,15924,16540,16712,17301,16677,18267,18005],
    2022 : [19291,18130,17601,19347,18798,18658,18052,19265,19394,18280,20283,19728],
    2023 : [17690,18714,19167,19388,20234,20666,22867,23260,23411,22911,22677,24155],
    2024 : [24154,25486,27473,28563,28573,29833,31693,29763,29789,29974,31336,32768],
    2025 : [33928,34065,32500,30512,28931,30867]
}

records = []
for year, prices in data.items():
    for month_idx, price in enumerate(prices):
        month = month_idx + 1
        if price == 0:
            continue
        date_str = f"{year}-{month:02d}-01"
        date = pd.to_datetime(date_str)
        records.append({"Date": date, "Price": price})

df = pd.DataFrame(records)
df = df.sort_values("Date")

# Plotlyでプロット
fig = px.line(df, x="Date", y="Price", title="Emaxis Slim value")
fig.show()

良い感じに右肩上がりのようですが
この商品を毎月10万円ずつ積み立てたらどうなっていたでしょうか

2018年から2025年まで毎月積み立てた際のシミュレーション

monthly_investment = 100000  # 毎月XX万円

# シミュレーション開始
total_units = 0  # 累計購入数量
total_invested = 0  # 累計投資金額
for year in sorted(data.keys()):
    for month_idx, price in enumerate(data[year], 1):
        if price == 0:
            continue
        units_bought = monthly_investment / price
        total_units += units_bought
        total_invested += monthly_investment

latest_year = max(data.keys())
latest_price = data[latest_year][-1]
current_value = total_units * latest_price
profit = current_value - total_invested
roi = (current_value / total_invested - 1) * 100

# 結果表示
print(f"総投資額: {total_invested:,.0f}円")
print(f"最終評価額: {current_value:,.0f}円")
print(f"損益: {profit:,.0f}円")
print(f"累計購入数量: {total_units:.4f}口")
print(f"リターン: {roi:.2f}%")
total_return = (100 + roi) / 100
years = 8
cagr = (total_return ** (1 / years)) - 1
print(f"年平均リターン: {cagr * 100:.2f}%")

years = list(data.keys())
monthly_invest = 100000
results = pd.DataFrame(index=years[:-1], columns=years[1:])
for start in years[:-1]:
    for end in years[years.index(start)+1:]:
        total_invest = 0
        total_units = 0
        for y in range(start, end+1):
            for price in data[y]:
                if price == 0:
                    continue
                units = monthly_invest / price
                total_units += units
                total_invest += monthly_invest
        # 最後の年の最後の価格で評価額計算
        final_price = [p for p in data[end] if p != 0][-1]
        final_value = total_units * final_price
        return_pct = (final_value - total_invest) / total_invest * 100
        results.loc[start, end] = return_pct

# ヒートマップ描画
results = results.astype(float)
plt.figure(figsize=(10, 7))
sns.heatmap(results, annot=True, fmt=".2f", cmap="coolwarm", center=0)
plt.title("dollar cost averaging method return heatmap (%)")
plt.xlabel("end year")
plt.ylabel("start year")
plt.show()

タグ ：

#Python

#プログラミング

#投資

#シミュレーション

#ドルコスト平均法

monthly_rate = 0.12 / 12       # 月利（年利12%）
months = 40 * 12               # 総月数（480ヶ月）
monthly_payment = 10000       # 毎月の積立額（マイナス表記にする）

total = 0
for _ in range(months):
    total = total * (1 + monthly_rate) + monthly_payment

print(f"将来の資産総額: {total:,.0f} 円")

year_rate = 0.12            # 年利12%
years = 40                  # 総年数（40年）
year_payment = 120000    # 年の積立額

total = 0
for _ in range(years):
    total = total * (1 + year_rate) + year_payment

print(f"将来の資産総額: {total:,.0f} 円")

monthly_rate = (1 + 0.12) ** (1/12) - 1  # 月利（年利12%）
months = 40 * 12                          # 総月数（480ヶ月）
monthly_payment = 10000                 # 毎月の積立額（マイナス表記にする）

total = 0
for _ in range(months):
    total = total * (1 + monthly_rate) + monthly_payment

print(f"将来の資産総額: {total:,.0f} 円")

import pandas as pd
import plotly.express as px

def plot_investment(rate_percent, years, payment_man):
    annual_rate = rate_percent / 100
    monthly_rate = (1 + annual_rate) ** (1/12) - 1
    months = years * 12
    monthly_payment = payment_man * 10000

    results, ci_total, am_total = [], 0, 0
    for month in range(1, months + 1):
        ci_total = ci_total * (1 + monthly_rate) + monthly_payment
        am_total += monthly_payment
        results.append({'月': month, '資産総額': ci_total, '積立金額': am_total})

    df = pd.DataFrame(results)
    fig = px.line(df, x='月', y=['資産総額', '積立金額'],
                  labels={'value': '金額（円）', 'variable': '項目'},
                  title=f'毎月{payment_man}万円積立（年利{rate_percent:.1f}%・{years}年）の資産推移')
    
    fig.update_layout(
        yaxis_tickformat=',',
        height=400
    )
    fig.show()

#@title 積立シミュレーション設定
rate_percent = 5.1 # @param {type:"slider", min:1.0, max:20.0, step:0.1}
years = 30 # @param {type:"slider", min:10, max:50, step:1}
payment_man = 20 # @param {type:"slider", min:1, max:30, step:1}

plot_investment(rate_percent, years, payment_man)

タグ ：

#python

#プログラミング

#NISA

#金融庁

#シミュレーター

#積立

#資産形成