PythonとPandasを用いたS&P500歴史構成銘柄データベースの構築と活用
金融市場の定量分析やバックテストにおいて、生存者バイアス（Survivorship Bias）を排除することは極めて重要です。S&P500インデックスの現在構成銘柄のみを使用すると、過去に除外された企業のデータが欠落し、バックテストの結果が実際よりも過大評価される可能性があります。本稿では、PythonとPandasを活用し、1996年以降のS&P500構成銘柄の変遷を追跡可能なローカル ...
10月13日 03:00 投稿