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GAFAM解体新書① 【Microsoft】
更新日:2021年9月20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。
GAFAMとは、Google、Apple、Facebook、Amazon、Microsoftの5銘柄の略称です。
その5銘柄でS&P500の2割強を占める時価総額となっています。
つまり、S&Pの他の銘柄はそのままに、この5銘柄の株価だけ半分(50%下落)になると、S&P500は約12.2%下落します。それ程GAFAMが株式市場に与える影響は大きいのです。
残りの495銘柄が、可愛く見えてしまう規模感です(*'ω'*)
さて、現在S&P500の時価総額は、38.23兆ドル(3,823兆円 2021.8.31時点)。
そして、GAFAMの時価総額合計が931兆円です。

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
931兆円(GAFAM5銘柄) ÷ 3,823兆円(S&P)≒24.3%
このことから5銘柄でS&P500の2割強を占めることが事実なのが分かります。
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
目次
❶ 天才:ビルゲイツ(Microsoft創業者)
❷ Microsoftとは❓
❸ GAFAMとの関係性
➍ Microsoftの描く未来
❶ 天才:ビルゲイツ(Microsoft創業者)


Bill Gates【ウィリアム・ヘンリー・ゲイツ3世(英語:William Henry "Bill" Gates III, 1955年10月28日 - )
齢19歳で、マイクロソフト社を創業した大天才。
フォーブス誌世界長者番付で1994年から2006年まで13年連続の世界一に輝く。個人資産は約13兆円。
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、
『天才の頭の中: ビル・ゲイツを解読する』
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!!
❷ Microsoftとは❓
もはや説明不要ですが、WindowsやExcel、Word等のソフトウェアで世界を変えたビックテックです。
マイクロソフトの製品を一つも使用しない日本企業は、おそらく1社も存在しないでしょう。
Windows95の発売によって、世界中にパソコンブームが起こり、個人でもPCを所有することが当たり前になりました。
では、そんなMicrosoftの売上高の内訳です。👇
画像は、Gigazine様より データは2019年。
https://gigazine.net/news/20200806-big-tech-billions/
構成比
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%
ではここから、pythonで同社の株価推移を見ていきましょう。
※コードは本章の最後に記載します。
上場来の株価パフォーマンスです👇

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。

次に、年毎のリターンをS&Pと比較します。👇
マイクロソフトの30数年間を均した、年間平均リターンは約40%と驚異的な数字です。

次に、マイクロソフトの月次リターンです。👇


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")