S&P 500 ローリングリターンと収束分析ツール
概要
「sp500-convergence」は、S&P 500の年間トータルリターン(名目ベース)データを活用し、長期のローリングリターンとその収束性を分析するPython製のコマンドラインツールです。自動でSlickChartsからデータをダウンロードできるほか、手元のCSVファイルを入力として柔軟に利用可能。CSVの形式を自動解析し、さまざまなリターン表記を正規化します。さらに、複数の基準値を設定して比較することもでき、投資戦略の検討や市場動向の理解を深めるための有力な支援ツールとなっています。
リポジトリの統計情報
- スター数: 3
- フォーク数: 2
- ウォッチャー数: 3
- コミット数: 3
- ファイル数: 11
- メインの言語: Python
主な特徴
- SlickChartsからのS&P 500年間トータルリターンデータの自動取得
- CSVファイルのヘッダー自動検出とリターンデータの正規化機能
- 複数基準値を設定可能なローリングリターン収束分析
- シンプルなCLIインターフェースで手軽に分析を実行
技術的なポイント
本リポジトリは、S&P 500の名目トータルリターンに着目し、長期的なリターンのローリング分析と収束現象を評価するツールとして設計されています。Pythonの豊富なデータ処理ライブラリを活用し、データ取得から前処理、分析までの一連の流れを自動化している点が特徴です。
データ収集では、SlickChartsという信頼性の高い情報源から年間リターンを直接ダウンロードする機能を備えています。これにより最新かつ正確な市場データを即座に入手可能。加えて、ユーザーがローカルで保持するCSVファイルも入力として受け入れ、CSVのヘッダー行を自動検出し、リターン数値の表現形式(例えばパーセンテージ表記や小数表記)を正規化する処理を行うことで、異なるフォーマットのデータでも柔軟に対応できます。
分析機能の中核は、長期のローリングリターン計算と「収束(convergence)」メトリクスの算出です。ローリングリターンは一定期間の連続したリターンの平均を計算し、市場の動向やパフォーマンスの変動を平滑化して把握する指標です。収束分析では、複数の基準リターンを設定できるため、特定の期待値や目標値に対する実際のリターンの動きを比較・評価可能。これにより、投資戦略の成績が時間とともにどのように安定化しているか、または変動しているかを定量的に理解できます。
技術スタックはPythonを主体としており、CLIツールとして設計されているため、コマンドライン操作で簡単に分析を実行可能。データ分析に必要なライブラリを組み合わせ、シンプルかつ拡張性の高いコード構成を実現しています。READMEやQUICK_START.mdにより導入手順や使い方も明記されているため、初学者から経験者まで幅広く利用しやすい設計です。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ:
- .gitignore: Git管理除外設定
- QUICK_START.md: ユーザー向けの素早い導入ガイド
- README.md: プロジェクト全体の説明と使用方法
- cursor_compute_rolling_s_p_500_returns.md: ローリングリターン算出ロジックの解説ドキュメント
- demo.py: サンプル実行スクリプト
…他 6 ファイル
まとめ
S&P 500の長期リターン分析に特化したシンプルで実用的なPythonツール。
リポジトリ情報:
- 名前: sp500-convergence
- 説明: S&P 500 Rolling Returns and Convergence Analysis Tool
- スター数: 3
- 言語: Python
- URL: https://github.com/xiaolai/sp500-convergence
- オーナー: xiaolai
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/152970?v=4