2026年– date –

免責事項 本記事は投資助言を目的としたものではなく、技術・分析手法の紹介です。記事中のコード・スクリーニング結果は教育目的であり、特定の銘柄・金融商品の売買を推奨するものではありません。投資判断はご自身の責任で行ってください。本記事中に J...

免責事項 本記事は投資助言を目的としたものではなく、技術・分析手法の紹介です。記事中のコード・データマート設計・業種別閾値は教育目的であり、特定の銘柄・金融商品の売買を推奨するものではありません。投資判断はご自身の責任で行ってください。本...

J-Quants API（株価・財務サマリ）と EDINET API（有価証券報告書のXBRL）を Python で自動取得する実装手順。ページネーション、XBRLタクソノミ統一、DuckDB保存まで含めた高配当株スクリーニング用データパイプラインを、規約遵守のスニペットで整理します。

免責事項 本記事は投資助言を目的としたものではなく、技術・分析手法の紹介です。記事中の数値・基準は教育目的であり、特定の銘柄・金融商品の売買を推奨するものではありません。投資判断はご自身の責任で行ってください。本記事の内容は2026年5月時点...

VYM/HDVと比較して、なぜ自前で高配当株スクリーニングを組むのか。インデックス投資の3つの制約、両学長基準と日米両市場対応、NISA成長投資枠×税制最適化、コア・サテライト配分まで、応用編の起点として整理。

前回の記事#09では、NISA・iDeCoという「税制優遇インフラ」をレイヤー設計で整理し、投資の自動化基盤を設計しました。これで基礎編10記事の最終回です。 振り返ると、この基礎編で扱ったテーマは「インデックス投資の原理」でした。しかし、本当に身につ...

前回の記事#08では、リスクとリターンの関係をノルムで可視化し、分散投資の数学的な正体を確認しました。ここまで#03〜#08で複利・インデックスvs個別株・DCA・モンテカルロ・信託報酬・リスクと、投資の数理的な基盤を固めてきました。 では、実際にどの...

前回の記事#07では、信託報酬0.1%の差が30年で約40万円の差になることをPythonで検証しました。コストは「確定的なマイナス」でした。では、リターンの「不確実さ」——すなわちリスクは、どう数値化すればいいのでしょうか？ 「リスクが高い」「リスクを取...

E資格 勉強方法 を社会人 DX エンジニアが解説。AIジョブカレ評判・白本5/5・AVILEN模試54→93%・Googleカレンダー学習記録の一次情報を中立公開。補助金で実質 7万円で 2026年2月一発合格した全記録。

免責事項 本記事は投資助言を目的としたものではなく、筆者個人の判断記録です。記載の取引価格・損切り設定・スコア等は2026年5月11日（日本時間）時点の筆者の実取引・実観察の記録であり、特定銘柄の購入を推奨するものではありません。実取引には成長...