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前回の記事#06では、モンテカルロ法で将来リターンを確率的に把握しました。シミュレーションの結果、投資のリターンには大きなばらつきがあることがわかりました。しかし、リターンが不確実でも「確実にマイナスになる要素」が1つあります。それが信託報...

「年利7%で20年運用すれば資産は約4倍になる」——記事#03で複利計算を実装しました。しかし現実の市場は毎年きっちり7%で成長するわけではありません。ある年は+30%、別の年は-20%。このばらつきを考慮すると、20年後の資産は「いくらになるか」ではなく「...

「まとまったお金があるけど、一括で投資するのは怖い。やっぱり毎月コツコツ積立の方が安全では？」——投資を始める多くの人がぶつかるこの問い、感覚ではなくデータで決着をつけましょう。 筆者は製造業の開発現場で、DX推進やデータ分析に携わるエンジニ...

「インデックスより個別株の方が儲かるのでは？」——AppleやTeslaの急騰チャートを見るたびに、そう感じたことはありませんか。結論から言えば、個別株で市場平均を上回り続けることは、プロでも極めて難しい。でも「難しい」と言われても、データを見ない...

「複利がすごい」という話は何度も聞いた。でも、具体的にいくら増えるのか、自分の積立条件で試したことはありますか？ 表の数字を眺めるだけでは、複利の「加速する感覚」は腹落ちしません。 筆者は製造業の開発現場で、DX推進やデータ分析に携わるエン...

「インデックス投資が良いらしい」——前回の記事#01で、Claudeの投資アドバイスをエンジニアの目で分解し、「原理を理解することの重要性」を示しました。では、その「原理」って具体的に何でしょうか？ 筆者は製造業の開発現場で、DX推進やAI開発に携わる...

「S&P500に積み立てておけば大丈夫」——そう信じて始めた投資が、1ヶ月で34%下落したらどうしますか？ 2020年のコロナショックでは、実際にそれが起きました。あのとき、積み立てを続けられた人と、狼狽売りした人の違いは何だったのか。それは「原理を...

はじめに データ前処理の全体像 配列の生成（np.array, np.zeros, np.random …） 形状の変換（reshape, flatten, ravel） 要素アクセス・集計（スライシング、sum(axis=…)） 結合と積（演算）（ブロードキャスト、concatenate, stack, dot） 1. 配列の生成...

はじめに データ前処理の全体像 データ分析や機械学習の前処理は、下記のような流れで進みます。 データの命名・結合 欠損値の確認と除去 特徴量の加工 教師データの作成 学習データと検証データの分割 1-1. DataFrameの列名を変更する 文法構文 # 列名の...

前提（準備） GCP プロジェクト：n8n-chelsea-labs（課金有効） Supabase：プロジェクト作成済み。以下4つを控える SUPABASE_HOST：例 db.xxxxx.supabase.co（RESTの https://xxxx.supabase.co ではなく DB のホスト） SUPABASE_PORT：通常 5432 SUPABASE_...