世界四季報 @4ki4 コーエーテクモの襟川恵子会長、本業のゲームの不振を得意の資産運用で穴埋め : 市況かぶ全力2階建 kabumatome.doorblog.jp/archives/66020… 「当期に発売及び配信開始したタイトルのうち、計画を下回るものがあった」 「金融市場を注視しながら運用を行い、営業外収支が計画を大幅に上回って推移」 #襟川ファンド x.com/aryarya/status… 2024-04-15 21:51:20
新NISAは年初に一括購入した方が効率的。それでも分散購入する理由(https://anond.hatelabo.jp/20231213201025)の元増田です。 資産は4800万円と書いてましたが円安と株高で5200万円くらいになってました。 NISAオルカンこわくなってきた https://anond.hatelabo.jp/20240111222400 一応いろいろ読んで自信を補強してきたつもりなんだけど、あまりにも大正義扱いなのが怖くなってきた。 「みんながこれが正しいと言ってる」という一点だけが漠然と怖い状態。 なんか落とし穴ある? 気持ちはよーくわかります。 いくつか事例を挙げて説明します。ちなみに私はそれを理解した上で、最終的には総資産の90%はインデックスに入れる予定です。(後述) 前提(再掲)◯株式(世界の経済)は全体として成長する。 ◯購入するものはインデックス投信と
新刊に書いたのでいずれ明らかになるため自分で言います。億りました。 資産1億円を達成したということです。当ブログの読者さまならご存知のとおり、ほぼインデックス投資(国際分散投資したインデックスファンドの積み立て投資)だけでここまできました。 私のポートフォリオの期待リターンは年率+4.4%、リスク(標準偏差)は13.6%です。運用期間は20年弱で、実際のリターンを計算したら年率+6%でした。平凡な実績ですが、期待リターンよりは少し良い方にふれたようです。良い方にふれたのは、たまたまここ数年の相場状況が良かったからだと思います。こんなのは計算期間によってころころ変わるのであまり意味はありません。 それよりも、リスク水準を自分のリスク許容度の範囲内におさめることを重視して、同じ資産配分で毎月1回ひたすら積み立ててきました。年1回程度リバランスをしてきましたが、計算してみたらあまり変わっていなか
最近何人かと話す機会があったので記事にまとめてみます。日本のしくみをあまり知らないので、自分が知っているアメリカの初期スタートアップの話だけ書きます。 前提として、ストックオプション(SO)というのは「その会社の株を特定の値段(exercise price)」で買う権利です。スタートアップは理想的には株価がどんどん高くなっていくので、入社時に1株あたり$1で1万株買える権利をもらったとして、10年後に株価が1株あたり$101になっていたとすると、差額で100万ドル儲かるということになります。 Googleのような大企業やstripeのような後期スタートアップはRSU(譲渡制限付き株式ユニット)というものを配っていますが、初期のスタートアップではSOを配るのが一般的です。初期スタートアップはGoogleなどと比べてキャッシュフロー的に余裕がなく、現金で高い給与を払えない分SOで埋め合わせると
はじめに 連載第1回「『Python』と『Google Colaboratory』で株価データ分析に挑戦」では株価データを取得して簡単なグラフで確認しました。連載第2回では、ライブラリを用いて取得した株価データをさまざまな種類のチャートで表示して分析します。 連載の趣旨がデータ分析である以上、Python自体の言語仕様や文法に関しては詳しい説明を割愛する場合があることをご了承ください。また株価分析に関する用語に関しても、分析の手法が分かる程度の説明にとどめていることをご了承ください。 サンプルの実行方法 サンプルファイルを実行する場合は、サンプルファイルのリンクを開いた後に、メニューの「ファイル」から「ドライブにコピーを保存」を選択して保存したコピーを「Google Colaboratory」で実行してください。 Pythonライブラリのインストール Pythonでは外部ライブラリをインス
Skyland Ventures(本社:東京都渋谷区、パートナー・CEO:木下慶彦、以下SV)は、この度、データ分析・可視化のコンサルティングを手掛けるデータビズラボ株式会社(本社:東京都江東区 代表取締役社長:永田ゆかり、以下デーダビズラボ)の約1.5億円の資金調達ラウンドに参加したことをお知らせします。 今回の資金調達ラウンドでは、Skyland Ventures、East Ventures、個人等を引受先とする第三者割当増資その他を実施しました。 ◆データビズラボについて データビズラボは、「徹底したユーザー中心のデータ分析/可視化で、ビジネスの本質的な課題を解決する」をミッションに、データ分析/データマイニング/機械学習の専門的知見を活かし、国内外企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)の推進を牽引するコンサルティングファームです。 ◆出資した背景 データビズラボ社は創業2年
■ドーモ、上海摩天楼です。 本日は実質利回について解説します。 NOIのようなものです。よく地方物件の利回は信用できない、リフォーム代がでないからという人がいますが、具体的な数字で説明できる人が少ない。 何度かこのテーマで書いていますが、毎回評価が低い。やっぱ難しいテーマなのかなと思います。 アタクシなりに書いてみました。それでは行きましょう。 ■■実質利回とは? 私は実質利回で物件を評価しています。 実質利回は下記の数式で算出します。対象物件の客付費用率、運用経費率、管理費率、固定資産税&都市計画税比率が算出できれば、ある程度正確な実質利回が算出されます。 表面利回×(100%-客付費用率-運用経費率-管理費率-固定資産& 都市計画税比率)=実質利回 ベテランは実質利回の目安を頭の中で出せます。 ワンルームとファミリー物件で稼働率、運用経費率が大きく違いますのでこの二つにわけて稼働率、運
不労所得みんな好きだなぁ(笑) タイトルに不労所得ってつけただけでアクセス数アップした気がする自由人です。 現在、やっているマイニングですが現状は前回ご報告した通りです。 昨日からはもっと稼げると言われているマイニングプール(マイニングをしてくれるアプリだとお考え下さい)を別の物にして1日パソコンを回しています。 時差の関係で明日の朝9時閉めなのでその後の結果が気になります。 あと今後マイニングネタはみんな大好き不労所得ってタイトルに決定しました(笑) 現在のマイニング中のパソコンの仕様 パソコン本体自体は5年前に自作したi7搭載の古いパソコンです。 まず最初に購入したのはRTX3080搭載のマウスコンピューターのパソコンですが納期がまだなのでこちらは省きます。 しかも広告提携落とされた・・・ 悔しいのでレノボで探してください。 ただ、高性能GPU搭載のパソコンは現状では売り切れのようです
はじめに 株価の時系列データが入ったcsvファイルがあればmplfinanceを使用すれば、pythonが動作する環境で簡単に株価チャートを表示させることができます。この株価チャートをwebブラウザでいつでも見れるようにするのが本稿の趣旨です。 使用するのは、python, mplfinance, flaskでこれらをまとめてdocker-composeでサクッと動かします。 実行環境 ディレクトリ構成 working_dir/ Dockerfile docker-compose.yml opt/ flask_chart.py share/ data/ 1000/ 1001.csv 1002.csv ... 2000/ ... 9000/ 9001.csv ... data/ ディレクトリの中に、1000/ ~ 9000/ のサブディレクトリを切ってその中に、「証券コード.csv」という名
自分は分譲否定派ではないんだけど、分譲派の人が良く言う「マンションの価値は上がっていく、値下がりしにくいマンションを買う」というのはもう結構限界にきてるよね? 都内で家族で住む3LDKを買うとなると山手線駅は1億超えてくる。普通の会社員にはまず買えない。ペアローンで夫婦で定年まで働く前提なら子供を私立に通わせて旅行なし贅沢なしならまだギリ買える、かな?これができる人はたぶん価値の落ちないマンションを買える。 ただこれができない人はキツい。 山手線の外側や隣県で駅徒歩10分以内の3LDKは7千万円~ぐらい。20年後に売るとしたら平均して6千万~ぐらい?賃貸よりお得と思うけど、次に住むところを買うためにまた頭金が必要になるので、売却益とは別にお金を貯めておかないといけない。30代だった自分は50代になりローンもきつくなる。 子供が自立してるから夫婦二人で2LDKで少し安い物件をと思っても、買い
不労所得、そして年金を補完する収入として不動産投資を始めるケースは多く、最近では若い世代や低所得者層の参入も目立ちます。しかしながら、何もせず収益が発生するはずはありません。うまく活用できるかどうかは、投資する資産額ではないようです。よく言われる不動産投資のメリットとその現実、失敗の要因を知ることで、収益の発生する不動産投資をめざしましょう。 目次 こんなはずじゃなかった。不動産投資の失敗事例 よくある失敗の原因となる「表面利回り」のワナ 投資に共通する「情報収集」「リスク許容度」 不動産投資を始める際に検討したいポイント 長期的目線で戦略的に考える 不動産投資がうまくいかないときの対策 見落としがちなポイント「いつまで続ける?」 まとめ こんなはずじゃなかった。不動産投資の失敗事例 超低金利時代、貯蓄では資金が増えないため投資に目を向ける方が増えています。「頭金なしで始める」「リスクゼロ
キングスマンを観てるとサミュエル・L・ジャクソンがマクドナルドのバーガーを食べていて、理想的な暮らしをしている。 マクドナルドの株主優待で食事券をもらえるのを発見して、資産が十分にあれば1日3食無料のマクドナルドを食べられるようになるのでは、と思って調べたけどそんなことはなさそうだった。 バーガー類、サイドメニュー、ドリンクの商品お引換券が6枚ずつで1冊の食事券を年に2回もらえる 1株5000円として、100株(50万円)で1冊、500株以上(250万円くらい)で5冊 50万円で年間12回、250万円で年間60回食事できることになる 365*3=年間1095回食事したいので6%くらいしかまかなえない
こんにちは。データサイエンティストの堀部です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2020 の9日目の記事です。 何か社外のデータを使っていい感じのことができないかなと思っていたところ、3日目の竹本さんの記事がおもしろく、パクリ二次創作しました。 短期間で実装したので汚いコードで見苦しいかもしれないですがご了承ください。ちなみに、私は競馬は簡単なルールを知っているくらいでズブの素人です。 目次 使用したライブラリ データ取得 前処理 学習 予測・評価 VSオッズ低い順 VS競馬必勝本 感想 参考資料 使用したライブラリ import urllib.parse import urllib.request as req from time import sleep import category_encoders as ce import lightgbm as lgb
こんにちは、サーバーサイドエンジニアの竹本です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2020 の3日目の記事です。 みなさまは2020年に買った中でよかったものはなんでしょう? 私はiPadです。 最新 Apple iPad Pro (12.9インチ, Wi-Fi, 128GB) - シルバー (第4世代) 発売日: 2020/03/25メディア: Personal Computers 主にkindleを見開きで読むことに活用しています。 エニグモの福利厚生の一つ「エンジニアサポート」で5万円の補助を受けました。わーい。 https://enigmo.co.jp/recruit/culture/ そしてみなさまは馬券、買っていますか? 馬券は競馬に賭ける際に購入する投票券です。 1口100円から、ネットでも気軽に購入することができます。(競馬は20歳から) 弊社にも
平素は、東京証券取引所の市場運営に格別のご高配を賜り厚く御礼を申し上げます。 2020年10月1日に株式売買システム「arrowhead」で発生した障害により、投資家の方々をはじめ、多くの市場関係者の皆様に御迷惑をお掛けしましたことを深くお詫び申し上げます。 今回発生した事象に関し、経緯、原因及び再発防止措置等について公表を行いました。 また、今般、当社では、再発防止に向けたシステム障害対応やルール整備の在り方についての検討を行うため、「再発防止策検討協議会」を設置することとしました。 詳細につきましては、添付資料をご参照ください。
2020年10月19日 富士通株式会社 東京証券取引所様の株式売買システム「arrowhead」で発生した障害の原因と対策について 本日、株式会社東京証券取引所(以下、東京証券取引所)様より、さる10月1日に発生した東京証券取引所様の株式売買システム「arrowhead」の障害に関しての発表がありました。 東京証券取引所様、ならびに投資家の皆様、市場関係者をはじめ多くの皆様方に多大なるご迷惑をおかけいたしましたこと、あらためてお詫び申し上げます。 下記のとおり、本障害の根本原因および当社の品質保証体制の強化について、ご説明させていただきます。今後こうした事態を二度と起こさぬよう、再発防止に向け、全力を挙げてまいります。 記 東京証券取引所様の株式売買システム「arrowhead」障害の根本原因について (1)発生事象について 東京証券取引所様に共有ディスク装置として納入した当社ストレージ製
モチベーション 私のブログの方(Machine Learning For Algorithmic Trading 解説リンクまとめ)で上級者向けに日本語でアルゴリズム取引に関する本を翻訳、解説しているのですが、いきなり始めるにはかなり難易度が高いと思いました。 そこで、アルゴリズム取引の目標や、どういった分野を勉強するのか、そして、どういった予備知識があれば良いのかについてここでは紹介したいと思います。 ここで書いてある技術的なことや細かい部分はブログでコード付きで紹介しているので、興味ある部分はブログの記事を直接参考にする等ご自由にご活用くださいませ。 新しく始めたい方や既に始めているけど知識に穴がある方の参考になれば幸いです。 1.1 目標: アルファを見つけよう! 投資の定量分析者の目標は、「将来の価格変化率を説明出来る変数=新しいアルファを持つ変数の探索」と「そのリターンをシステム
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