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お金の世界のジェットコースターを解剖！ 株価って、なんだか毎日ジェットコースターみたいに上下してますよね。「あの会社の株、昨日まで高かったのに、なんで急に下がったの？」なんて疑問を持ったことはありませんか？ 実は、株価が動く仕組みには、ちょっとした「お金の世界のルール」が隠れているんです。今回は、ビジネスの世界に飛び込んだばかりのあなたでも楽しく分かるように、株価の動きを紐解いていきましょう！ 1. 株価って、そもそも何？ まず、株価の基本をおさらい。株価とは、会社の一部の「所有権」を表す「株式」の値段です。あなたが「株式会社〇〇」の株を買うってことは、その会社の小さなオーナーになるようなもの。例えば、友達とピザをシェアするみたいに、会社をスライスした一片を買うイメージです。 この株価、実は「市場」という巨大なオークション会場で決まります。買い手が「この会社、めっちゃ欲しい！」と高値をつければ株価は上がり、逆に「うーん、いらないかな」となれば下がる。シンプルだけど、奥が深いんです。 2. 株価を動かす3つの大きな力 では、なぜ株価は毎日コロコロ変わるのか？ その裏には、3つの大きな力が働いています。  (1) 会社の「調子」：業績が鍵！ 株価を動かす一番の力は、会社の「調子」、つまり業績です。会社が「新商品バカ売れ！」「利益が過去最高！」なんてニュースを出せば、投資家は「この会社、めっちゃ儲かりそう！」と株を欲しがります。すると、需要が増えて株価がグーンと上がるんです。 逆に、「赤字が続いてる…」「スキャンダル発覚！」なんて話が出ると、投資家は「やばい、逃げなきゃ！」と株を売り

7月のFOMCは無事通過したと市場は判断したと報じています。果たしてそうでしょうか？6月に続き0.75bpの利上げは、かなり急速であり米国のリセッションを速めているに他なりません。インフレが収まらない故仕方ない判断かと思いますが、急速な利上げは株価に相当なダメージを及ぼします。8月～9月にかけてサマーシーズンとなりますが、投資家の心理がどう変化していくかが焦点となります。特に日本がお盆に入る8月第2週～3週は、大きくボラティリティが高まる可能性があります。

株のトレードは感や経験だけでは勝てません。ビギナーズラックという言葉がありますが、私もトレードを初めた頃はビギナーズラックでそれなりの利益を出すことができました。その後、次々と価格変動が激しい新興市場の仕手株に手を出し含み損を抱えるようになりました。 しかし、2018年にトレードステーションという最高の分析ツールを手に入れたことにより良い成績を収めることができるようになりました。 ───────────────────────────────────ところが、2020年8月にトレードステーションのサービスが終了してしまいました。そこで、かなりの労力を費やしましたが、株式銘柄分析専用Webサイトを構築し、同様の分析ができるようにしました。 ─────────────────────────────────── 私の手法は、チャート分析したり、四季報を読み尽くしたり、非常に時間のかかる作業をする必要はありません。売買が活発な銘柄を抽出し、その銘柄を売買します。以前はトレードステーションのスキャナーを使い、浮動株と出来高から算出した「売買回転率」が高い値を示すものをスクリーニングしておりましたが、トレードステーションを使用せずに「売買回転率」の高い銘柄を抽出するシステムを構築しました。自作サイトでは瞬時に表示されます。1. 売買回転率（浮動株）上位銘柄リスト(1) 画面全体(2) 画面左側 銘柄名、時価総額、株価が表示されます。(3) 画面中央 売買回転率、決算情報が表示されます。(4) 画面右側 移動平均線大循環分析、騰落タイムライン、各サイトへのリンクが表示されます。■大循環分析

株価データ活用ソフトのご紹介このソフトは、購入いただいた 5年分の株価データ（銘柄コード・銘柄名・四本値・出来高） を活用し、簡単な操作で効率よく銘柄情報を確認・分析できるツールです。Excelデータをそのまま読み込み、日付単位で登録銘柄をすぐに表示できるため、過去の動向チェックやトレード分析に最適です。主な特徴簡単操作で即座に銘柄情報表示Excelファイルを読み込んだら、上部に日付が表示されます。その日付をクリックするだけで、登録した銘柄情報（株価の四本値や出来高）が一覧表示されます。→ 手間なく日々の株価情報を確認可能。カテゴリーごとの銘柄管理複数の銘柄をカテゴリー別に登録できます。例えば「注目株」「長期保有」「短期トレード用」など、用途に合わせて分けられ、クリック1つで該当カテゴリーの銘柄だけを表示可能です。柔軟な銘柄登録登録は簡単：複数の銘柄コード・銘柄名・業種を貼り付け、カテゴリー名を決めて登録するだけ。数百銘柄でも一括で管理できます。過去5年分の株価データを活用長期データに対応しているので、過去の値動きをさかのぼって確認できます。→ 季節性やトレンドの分析、バックテストにも活用可能。説明動画で操作イメージがすぐ分かる実際の操作画面を動画で確認できます。日付クリックやカテゴリー表示、銘柄登録の手順がわかり、導入後すぐに使い始められます。利用手順（具体例）1.ソフトを起動2.登録銘柄の設定・Excelやリストから複数銘柄を貼り付け・カテゴリー名を決めて分類登録3.年度ごとのExcel株価データを読み込む・日付、四本値、出来高が反映されます4.日付をクリック・上部に表示さ

トレードステーションは、2020年8月7日（金）にサービス終了となりました。これほどまで高機能なトレードツールは存在しないでしょう。マネックス証券がサービスを提供したのが2017年ぐらいでしょうか。残念ながら日本国内においては3年余りでサービス終了となります。 私は、2018年に開催された「トレードステーションオリジナルワークスペースコンテスト」で 審査員特別賞を受賞しました。その後トレステをそこそこ使いこなせるようになり、トレステで銘柄分析をすることでコンスタントに勝てるようになりました。今年はコロナショックがありましたが、それでも勝てています。 トレステのサービスが終了する1ヶ月ほど前に、ココナラで「トレステの代替ツールを探してほしい」という相談を受け、kabuステーションやマーケットスピード IIを調査しましたが、トレステと同等の機能を搭載しているトレーディングツールは存在せず、その方には「代替ツールはありません」と回答しました。 しかし、サービス終了まであと2週間というところで、トレステの代替ツールとなりそうなものを見つけました。以前からそのツールの存在は知っておりましたが、少し使ってみたことがある程度で未開拓のツールでした。知っている方も多いと思いますが、私がトレステの代替ツールになると思っているのが、TradingView です。 TradingViewはブラウザ上で利用できるツールで、株式はもちろん、FX、仮想通貨の各種分析が行えます。利用しているのはFX、仮想通貨の投資家が多いようですが、株式においても十分使える分析ツールであるでしょう。 インストールは不

各データ内容追加致します追加内容購入者様に無料版チャートソフト配布と各時系列データ、毎日の値動きのデータ、仮想通貨データに記載されている銘柄リストメールにて配布致します。例えば、時系列データ2020年1月~2024年12月のデータ販売で記載されている銘柄知りたいな...銘柄数は何銘柄なの？？などの内容をExcelfileリストにてまとめています。・時系列データリスト・毎日の値動きリスト・仮想通貨データリスト必要な方はお手数ですがメールにて連絡頂けたらお送りいたします。・無料配布のチャートソフト📥 ダウンロード方法本ソフトは、データご購入者様に限り、ファイル転送サービス「ギガファイル便」を通じてお届けいたします。ご購入後、専用のダウンロードURLを個別にご案内いたします。ダウンロードURLの有効期限は7日間ですので、期間内にお受け取りください。ダウンロードされたファイルを解凍してご利用ください。・ダウンロードの流れ購入完了後、こちらよりギガファイル便のダウンロードURLをお送りします。1.URLをクリックすると、ダウンロード画面が開きます。 2.表示されたダウンロードキーにキーを入力して「ダウンロード」ボタンをクリックすると、ファイルのダウンロードが開始されます。3.ダウンロードしたZIPファイルを解凍し、ソフトをご利用ください。4.🛡️ Windowsによる警告についてソフトを起動する際、以下のような画面が表示される場合があります：「Windows によって PC が保護されました」これは、Microsoftの「SmartScreen」機能によるもので、まだ多くのユーザーに使わ

●ビッグデータを使ってPythonで株価データ分析します。プログラム言語が多く存在する中、なぜ、Pythonなのか？それは、Pythonはライブラリが豊富で、ライブラリを使用することにより複雑な処理をシンプルなコードで（簡単に）実現出来てしまうからです。 例えば、Pythonでどのようなことができるか？　プログラムを書いてみました。 今回作成したプログラムは、日足データを用いてチャートパターンが類似しているものをグループ化し、それをビジュアル化するものです。 ■ 類似チャートをビジュアライズした画像日足データを使用しており、グラフの縦軸は価格でノーマライズしています。■ ソースコード ソースコードは公開しますが、動作は保証はいたしかねます。(1) 類似しているチャートをグルーピングするプログラムimport globimport pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor group_list = [] csv_path = "D:\データ\Python\csv" save_path = "D:\データ\Python\img" ################################# # 相関係数を算出する ################################# def calc_correlation(