bookloveru2
2021年9月18日5 分
最終更新: 2021年9月19日
こんにちは。乞食です。
今回はシリーズものの五部作、GAFAMについて書いていきます。
残りの495銘柄が、可愛く見えてしまう規模感です(*'ω'*)
時価総額ランキング（2021.9.18）
アップル：241兆円
マイクロソフト：225兆円
グーグル：188兆円
アマゾン：175兆円
フェイスブック：102兆円
合計：931兆円
そんなビックテックはどのような企業なのかを簡潔に纏めていくシリーズとなります。
では、いってみよう( ｀ー´)ノ
ゲイツについて詳しく知りたい方は、ネットフリックスで公開されている、
を観ることをお勧めします。彼がどの様な人物で、何を考え、如何にして現在に至ったかをダイジェストで知ることができます。最高に面白いです！！
画像は、Gigazine様より データは2019年。
Microsoft Azure（クラウドサービス）25.9％
Office（ソフトウェア）25.2％
Windows（OS）16.2％
ゲーム（XBOX）9.1％
Bing検索（広告収益）6.1％
企業向けサービス 4.8％
Surface（デバイス）4.8％
ビジネス特化型プラットフォームLinkedInによる収益 5.4％
その他2.4％
1980年代に上場を果たしたマイクロソフトは、2000年初頭まで快進撃を続けます。
しかし、ITバブル崩壊で株価は低迷を続けます。
転機は2016年。大規模金融緩和とムーアの法則による技術革新の指数関数的発展により、株価は急角度で上昇を始めます。
その後のコロナバブルは皆さまご承知のとおりです。
上場初日からの累積リターンは487,567%です。
同日からのS&Pの累積リターンが1,610%なので、マイクロソフトの物凄さがわかります。
こうして見ると、2016年以降は、盤石な株価推移といって良いかと思われます。
リターン四分位で見ても、月次・四半期・年次リターンは上振れはあっても、下振れはありません。
見事なパフォーマンスです。
※以下、pythonコードです👇
!pip install quantstats==0.0.25
#@title quantstatsを使って、上場日からのパフォーマンス分析(シャープレシオ)
stockname = "MSFT" #@param {type:"string"}
%matplotlib inline
import quantstats as qs
# extend pandas functionality with metrics, etc. pandasの機能拡張
qs.extend_pandas()
# fetch the daily returns for a stock 株式の日次リターンを取得する。
#ここで銘柄を選択します。今回はMicrosoft社を選択します。
stock = qs.utils.download_returns(stockname)
# show sharpe ratio シャープレシオを表示
qs.stats.sharpe(stock)
#@title quantstatsを使って、上場日からのパフォーマンス分析(パフォーマンス)
#Visualize stock performance 株式のパフォーマンスを可視化する
qs.plots.snapshot(stock, title='Stock Performance')
# can also be called via:
# stock.plot_snapshot(title='Microsoft Performance') タイトルをMicrosoft社のパフォーマンスとする
#@title quantstatsを使って、上場日からのパフォーマンス分析(全レポート)
#(benchmark can be a pandas Series or ticker) 比較対象の指標としてＳ＆Ｐ５００を選択。
#各指標及びパフォーマンスを視覚化したグラフを描画する。
qs.reports.full(stock, "SPY")