あるクライアントさんに株価分析ツールを提供したことをきっかけに、俄然自分も配当重視の投資に興味が出てきました。

わたしも投資経験はこれまでもありましたが「配当重視」つまり資産の拡大ではなくキャッシュフローをいかに増やすか、という視点での投資方法がしっくりきたわけです。

例えば「5000万円」は大きな資産ですが、この資産が銀行の普通預金だとすると、キャッシュフローはほぼありません。生活していくためにはそれを切り崩して生活する必要があります。

対して資産価値は「1000万円」ではあるけども、その資産は毎月10万円を生むとすると、前者の5000万の資産と比較してどちらを理想としますでしょうか。

お金というのは結局は、自分が生きている間ずっと必要なものなので、いくら沢山の資産でも、それが目減りしていくのを眺めながら生活するより、確実に、継続的に、入ってくる資産の方が精神的に豊かになれると私は思ったわけです。

今後はこれまでの保有資産を殖やすためのキャピタルゲイン投資に対して、キャッシュフロー重視、つまり配当重視の投資(インカムゲイン)に切り替えたいと思います。クライアントさんと話すことで、いいとか悪いではなく、自分に合っている投資方法はどちらかなのかを認識できると、投資方針が立てやすくなると気づいたきっかけとなりました。

さて、肝心の銘柄選びですが、ここでは何を買えばいいかは書きません(そんな能力ありません(^^;))。

それは投資家自身が株式市場の様々な指標を見て判断することです。そしてその判断のためには、株式市場に膨大に溢れているデータを取得して分析する必要があるわけですが、この分析作業を日々きちんと効率的にできている個人投資家は果たしてどれくらいいるでしょうか?

分析にあたっては当然その元となるデータ収集整理が必要です。各種情報サイトからデータを拾ってエクセルにコピペするだけ、といえばそれまでですが、これは案外と根気がいる作業です。ともすればデータを集めただけで満足感に浸ってしまったり、何度も繰り返しこの作業を行うことに時間を浪費し疲弊してしまい、本来取るべきデータを取得できず中途半端な判断で売買をしてしまう投資家も多いと思われます。

これでは一回のトレードでたまたま儲かっとしても、再現性を評価できないため結局はプロの餌食になっていくしかありません。

投資活動は生きている限り何十年も継続するものです。データ収集と分析の繰り返し作業の負荷をいかに軽くするかが、本来頭を使わなくてはいけない投資方針の精度向上に直結すると考えています。

前置きが長くなってしまいましたが、この「データ取得と分析」にプログラミングほど役に立つツールはありません。現在は証券会社のサイトを中心に様々な銘柄分析サイトが用意されていますが、自分が「本当に」欲しい分析結果を簡単(具体的にはワンクリックで)に取得することはできません。しかしプログラミングスキルを得ることでこれらが現実のものとなるのです。

実際のプログラミングはPythonという言語を使っています。Pythonにはデータ分析のための強力なライブラリPandasが用意されており、これが金融データの分析に非常に相性がいいためです。(実際にこのライブラリは投資銀行で働く人によって作られ今ではAIのような大量のデータを扱う現場でも活用されています)

  • 自分が欲しいデータを各サイトから自動的に取得したい
  • データ分析を自由に意のままに、ワンクリックで取得したい
  • 大量のデータをサクサク分析したい
  • 分析結果を毎日エクセルで自動的に保存したい
こんなことが特別なアプリを買ったり、情報サイトにお金を払うこともなくできてしまうのがプログラミングの世界です。
ということで、私はいまPanadsを使った投資情報の分析を勉強しています。同じようにこれからPandasを使った金融情報の分析に取り組みたい投資家の方と一緒に勉強していけるといいなーと思い、勉強過程をメモがてら残していきたいと思います。

 

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