幾何ブラウン運動を用いて長期の資産運用をシミュレーションするPythonアプリケーションです。 月次積立投資やボーナス投資、市場暴落なども考慮したモンテカルロシミュレーションを実行し、将来の資産価値の分布を可視化します。

• 幾何ブラウン運動による資産価格シミュレーション
• 定期的な積立投資のシミュレーション
• ボーナス時の追加投資シミュレーション
• ランダムな市場暴落のシミュレーション
• 結果のグラフ表示(matplotlib)
• StreamlitによるWebUI

• Python 3.8以上
• 必要なPythonパッケージ(requirements.txtに記載)
• 日本語フォント(グラフの文字化けを防ぐため)

1. リポジトリをクローン

git clone https://github.com/walksoda/GBM_simulator.git
cd GBM_simulator

2. 仮想環境を作成し、アクティベート

python -m venv .venv
# Windowsの場合
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linuxの場合
source .venv/bin/activate

3. 必要なパッケージをインストール

pip install -r requirements.txt

4. 設定ファイルの準備

cp config_default.yaml config.yaml

必要に応じてconfig.yamlの設定値を編集してください。

python main.py

シミュレーション結果がresult.pngとして保存されます。

以下の統計情報が出力されます:

• 平均終値:シミュレーション終了時点での平均資産額
• 中央値:シミュレーション終了時点での中央値資産額
• 標準偏差:資産額のばらつきを示す指標
• 最小値/最大値:シミュレーションでの最小/最大資産額
• 元本割れ確率:初期投資額を下回るケースの確率
• 5/95パーセンタイル:下位5%と上位5%の境界値

streamlit run app.py

ブラウザが自動的に開き、インタラクティブなインターフェースが表示されます。

WebUIでは以下の操作が可能です:

• 各種パラメータのスライダーによる調整
• リアルタイムでのシミュレーション結果の更新
• グラフと統計情報の動的な表示
• 設定のプリセット保存と読み込み

config.yamlで以下のパラメータを設定できます:

• initial_price: 初期投資額(円)
• expected_return: 期待リターン(年率)
• volatility: ボラティリティ(年率)

• time_horizon: シミュレーション期間(年)
• num_steps: 時間ステップ数
• num_paths: シミュレーションパス数

• monthly_investment: 毎月の積立金額(円)
• bonus_investment: ボーナス積立金額(円/回)
• investment_years: 積立期間(年)

• crash_lambda: 暴落の発生頻度(年率)
• crash_size: 暴落の大きさ(%)

1. グラフの日本語表示について

• Windowsの場合:IPAフォントのインストールを推奨
• macOS/Linuxの場合:適切な日本語フォントのインストールが必要

2. シミュレーション結果について

• 過去の実績は将来の運用成果を保証するものではありません
• パラメータは慎重に設定してください
• 暴落確率や規模は市場環境に応じて適宜調整してください

MITライセンス