データ分析 【データ分析】円高・円安が日本株に与える影響の読み方
円高・円安で輸出企業と内需企業の株価反応が逆になりやすい理由、セクター別の為替感応度、決算資料の想定為替レートの見方、相関やβをExcel・Pythonで計算する手順を解説します。
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投資詐欺 【投資詐欺】SNS・LINE投資詐欺の典型パターンと見抜き方
著名人なりすまし広告からLINEグループ、偽アプリ、出金時の追加送金まで、SNS型投資詐欺の典型的な流れと見抜くためのチェックリスト、登録業者の確認方法と相談先をまとめました。
米国ETF 【米国ETF】長期運用の柱にする米国ETFの選び方：5つの観点
長期運用の柱として米国ETFを選ぶときの観点を整理。対象指数の範囲、経費率・分配金・為替、為替ヘッジの有無、米国源泉徴収と外国税額控除の仕組み、円建て投資信託との比較ポイントを解説します。
データ分析 【データ分析】売り時をテクニカルで決める：移動平均線とRSIの基本
移動平均線とRSIの計算方法、ゴールデンクロス・デッドクロスのダマシ、RSI70/30の目安と限界を整理。ファンダメンタルズで選びテクニカルで売る考え方と、PythonやExcelでの計算手順も紹介します。
データ分析 【銘柄選択】TOPIX→セクター→個別株のトップダウン分析手順
TOPIXで市場の方向感をつかみ、TOPIX-17業種の相対リターンで強いセクターを選び、個別銘柄を絞ってIRと四半期業績で確認する。私が実際に使っているトップダウン分析の手順を、Excelでの計算方法つきで紹介します。
投資の考え方 【高配当株】減配リスクを数字で見抜くチェックリスト
高配当株の「減配リスク」を配当性向、フリーキャッシュフロー、財務の安全性、業績の変動性、利回りの異常値、株主還元方針の6項目で数字から確認する方法を、仮の数字の計算例と確認表つきで解説します。
投資の考え方 【投資の考え方】銘柄数は何銘柄が適正？増やしすぎの弊害と絞り方
銘柄数を増やすほど分散効果は小さくなっていきます。個別リスクと市場リスクの違いを仮の数値で解説し、約80銘柄に膨らんだ失敗談から、ETFの活用やルール化で管理できる数に絞る方法を紹介します。
データ分析 【データ分析】相関行列でポートフォリオの「本当の分散度」を点検する
銘柄数が多くても値動きが似ていれば分散になりません。相関係数の意味、日次リターンで計算する理由、ExcelのCORREL関数とPythonでの相関行列の作り方、ヒートマップの読み方と注意点を解説します。
REIT 【REIT】分配金利回りを数字で読む｜NAV倍率・LTV・安定性
REITを分配金利回りだけで選ばないために、NAV倍率・LTV・一口当たり分配金の推移・物件タイプを仮の数字で計算しながら確認。すぐ使えるチェックリスト付きです。
投資の考え方 【投資の考え方】「利回り5%」をどう定義する？配当とトータルリターン
「利回り5%」は配当利回りか、トータルリターンか、税引前か税引後か。定義の違いを仮の数字で計算し、米国ETF・REIT・個別株の3本柱それぞれの役割を整理します。