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この記事の概要
「米国株は長期的に強い」という投資の格言を、Pythonを用いた統計分析で検証します。VTI（米国株式市場全体ETF）のデータを使用し、決定係数（R²）を通じて『確定的トレンド』と『確率的トレンド』の差異を数理的に解き明かします。
注目のポイント
- VTIのトレンド強度を可視化: 過去のドル円データ（R²=0.008）と比較し、米国株がいかに「強いトレンド」を持っているかを数値で明確にします。
- 2つのトレンドモデルの理解: 時間に依存する「確定的トレンド」と、ランダムウォークに近い「確率的トレンド」の概念をシステムトレードの文脈で整理します。
- Pythonによるクオンツアプローチ: yfinanceなどのライブラリを活用し、エンジニアが自身のローカル環境やk8s上の分析基盤で実践できる手法を提案します。
重要キーワード解説
- 確定的トレンド: 時間の経過とともに一定の方向に進む予測可能な動きのことで、長期的な右肩上がりを数学的に捉える際に用いられます。
- 確率的トレンド: 前の価格にランダムな変動が加わることで決まる動きで、短期的な予測が極めて困難な「ランダムウォーク」に近い性質を持ちます。
- 決定係数（R²）: モデルが実データをどの程度説明できているかを示す0から1の指標で、1に近いほどトレンドが明確であることを意味します。
こんな人におすすめ！
- Pythonを使ってデータに基づいた客観的な投資判断を行いたいエンジニア
- 「米国株最強説」を感覚的な言葉ではなく、数式やコードで理解・検証したい方
💡 実践へのヒント
Proxmox上の仮想マシンやDockerコンテナでJupyter Notebookを立ち上げ、VTI以外の指数（QQQや日経225）でもR²を計算してみましょう。トレンドの「強さ」を比較することで、よりエッジのある銘柄選定アルゴリズムのヒントが得られるはずです。
