今回は15年間の積立投資シミュレーションです。

SP500とオルカンを毎月10万円15年間

積み立てたらどうなるかをシミュレーションします。

S&P500 VS オールカントリー

今回は積立投資のシミュレーションです。

15年間積立投資を続けていたら、いくらになるのか

レバレッジかけた場合も合わせて検証してみます。

Yファイナンスの株価データを元に
シミュレーションしていきます。

Yファイナンスでの取得コードは

オルカン(ACWI)
S$P500(^GSPC)
となっているので、簡単にデータを取得できます。

シミュレーション条件は

2010年9月から2025年9月までの
15年間分(180ヶ月)のデータで

毎月10万円(新NISAの1800万円分)

という条件で行きたいと思います。

レバレッジは2倍と3倍のも
追加して検証していきます。

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

# オルカン（All Country World Index）
acwi_ticker = "ACWI"

# S&P 500
sp500_ticker = "^GSPC"

# 過去15年間の株価データを取得
acwi = yf.download(acwi_ticker, start="2010-09-01", end="2025-09-05")
sp500 = yf.download(sp500_ticker, start="2010-09-01", end="2025-09-05")
acwi_close = acwi["Close"]
sp500_close = sp500["Close"]
acwi_monthly = acwi_close.resample("MS").first()
sp500_monthly = sp500_close.resample("MS").first()

取得用の株価コードは
オルカン : ACWI
S$P500 : ^GSPC

となっていて

株価コード、開始日、終了日を
指定するだけで簡単にデータ取得できます。

# オルカン
plt.figure(figsize=(14, 3))
plt.plot(acwi_close, label="ACWI")
plt.title("ACWI - Past 15 Years")
plt.ylabel("Closing Price")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
# S&P500
plt.figure(figsize=(14, 3))
plt.plot(sp500_close, label="S&P 500")
plt.title("S&P 500 - Past 15 Years")
plt.ylabel("Closing Price")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

# 正規化
acwi_norm = acwi_close / acwi_close.iloc[0]
sp500_norm = sp500_close / sp500_close.iloc[0]

# グラフの作成
plt.figure(figsize=(14, 5))
plt.plot(acwi_norm, label="ACWI")
plt.plot(sp500_norm, label="S&P 500")
plt.title("ACWI vs S&P 500 - Past 15 Years")
plt.ylabel("Norm Price")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

これが今回のシミュレーション用の関数です。

# --- シミュレーション関数 ---
def simulate_investment(prices, monthly_invest=100000, leverage=1.0):
    returns = prices.pct_change().dropna()
    shares = 0.0
    portfolio = []

    for i, r in enumerate(returns):
        # 毎月積立で購入
        shares += monthly_invest / prices.iloc[i]
        shares *= (1 + r * leverage)  # レバレッジ調整後の値動き
        portfolio.append(shares * prices.iloc[i+1])  # 翌月末時点の評価額

    portfolio = pd.Series(portfolio, index=returns.index)
    return portfolio

実際にシミュレーションするコードはこちら
毎月の投資額を入力すると計算、可視化できます。

# データの結合
df = pd.concat([acwi_monthly,sp500_monthly],axis=1)
# 毎月の投資額
monthly_invest = 100000

# 直近のみに絞るならコメントアウト外す
#df = df.tail(60)

df_assets = pd.DataFrame({
    "S&P500_1x": simulate_investment(df["^GSPC"], monthly_invest, leverage=1.0),
    "S&P500_2x": simulate_investment(df["^GSPC"], monthly_invest, leverage=2.0),
    "S&P500_3x": simulate_investment(df["^GSPC"], monthly_invest, leverage=3.0),
    "ACWI_1x": simulate_investment(df["ACWI"], monthly_invest, leverage=1.0),
    "ACWI_2x": simulate_investment(df["ACWI"], monthly_invest, leverage=2.0),
    "ACWI_3x": simulate_investment(df["ACWI"], monthly_invest, leverage=3.0)
})
df_assets["Input_Amount"] = [(i+1) * monthly_invest for i in range(len(df_assets))]
# プロット
plt.figure(figsize=(14, 5))
plt.plot(df_assets.index, df_assets["S&P500_1x"], label="S&P500 (1x)", color="orange")
plt.plot(df_assets.index, df_assets["ACWI_1x"], label="ACWI (1x)", color="blue")
plt.plot(df_assets.index, df_assets["S&P500_2x"], label="S&P500 (2x)", color="orange", linestyle="-.")
plt.plot(df_assets.index, df_assets["ACWI_2x"], label="ACWI (2x)", color="blue", linestyle="-.")
plt.plot(df_assets.index, df_assets["S&P500_3x"], label="S&P500 (3x)", color="orange", linestyle="--")
plt.plot(df_assets.index, df_assets["ACWI_3x"], label="ACWI (3x)", color="blue", linestyle="--")
plt.plot(df_assets.index, df_assets["Input_Amount"], label="Input Amount", color="black")
plt.title("S&P500 vs ACWI leverage simulation")
plt.ylabel("Asset amount")
plt.grid(True)
plt.legend()
ax = plt.gca()
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter(useOffset=False))
ax.ticklabel_format(style="plain", axis="y")
plt.show()

直近5年に絞り込むには
df のコメントアウトの部分を外して
直近分に絞り込みするとできます。



どれもこれも、ずっと持ち続けていたら
資産はすごいことになっていたでしょうね。

レバレッジをかけた商品の場合
上下動が激しすぎて
途中で手放してしまった
なんてこともありそうです。

ずっと持ち続けていたら
投資額を上回っていた、ということにはなります。

この株価のデータは今後も同じ動きをするわけではないので
再現性は0ですが、積立投資自体は
悪い選択肢ではないかなと思っています。

今後両者がどのような動きをするかは
気になるところです。

今回は
SP500とオルカンの
積立投資シミュレーションでした。

それでは。