投資信託

import os

import pandas as pd

データ保存先ディレクトリ = "C://Users//nanja-win-ms//Dropbox//PC//Downloads//"
投資信託一覧 = {
    "2018103105": "eMAXIS Slim全世界株式(オール･カントリー)",
    "2015042708": "ニッセイ TOPIXインデックスファンド",
    "2019092601": "SBI・V・S&P500インデックス・ファンド",
    "2018070301": "eMAXIS Slim米国株式(S&P500)",
    "2011020701": "三菱UFJ 純金ファンド",
}

投資信託リターン = {}

for 投資信託ID, 投資信託名 in 投資信託一覧.items():
    月次リターンファイル名 = [
        c
        for c in os.listdir(os.path.join(データ保存先ディレクトリ, 投資信託ID))
        if c.startswith("基準価額")
    ][0]
    投資信託リターン[投資信託ID] = pd.read_csv(
        os.path.join(データ保存先ディレクトリ, 投資信託ID, 月次リターンファイル名), encoding="cp932"
    )
    投資信託リターン[投資信託ID].columns = ["日付", 投資信託名]

ポートフォリオ = None

for 投資信託ID in 投資信託一覧.keys():
    if ポートフォリオ is None:
        ポートフォリオ = 投資信託リターン[投資信託ID]
    else:
        ポートフォリオ = pd.merge(ポートフォリオ, 投資信託リターン[投資信託ID], on="日付")


ポートフォリオ.index = pd.to_datetime(ポートフォリオ["日付"], format="%Y%m%d")
ポートフォリオ.drop("日付", axis=1, inplace=True)

ポートフォリオ

import japanize_matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.lineplot(data=ポートフォリオ)

from pypfopt import expected_returns, risk_models
from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier

mu = expected_returns.mean_historical_return(ポートフォリオ)
S = risk_models.sample_cov(ポートフォリオ)
ef = EfficientFrontier(mu, S)
weights = ef.max_sharpe()
ef.portfolio_performance(verbose=True)

from pypfopt import CLA, plotting

cla = CLA(mu, S)
cla.max_sharpe()
cla.portfolio_performance(verbose=True)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plotting.plot_efficient_frontier(cla, show_assets=True, points=50, show_tickers=True)

sns.heatmap(ポートフォリオ.diff().dropna().corr(), annot=True, fmt="1.4f")