pythonでつみたてNISAの設定日を決める

つみたてNISAの設定日（購入日）がいつが良いのかわからなかったので、過去の値動きを見て決めてみたいと思います。 設定日を決めれる以上、人の都合や何かしらの心理が働いていると思うのでデータを解析することで特徴を出せると思うのです。

データの入手

銘柄は「三菱ＵＦＪ国際－ｅＭＡＸＩＳ　Ｓｌｉｍ　全世界株式（オール・カントリー）」で、MUFGのページでCSVをダウンロードできました。

特徴量の計算

割安日をとらえたいので、1-3日前からの変化率を算出します。

import pandas as pd

df = pd.read_csv(f'../data/emaxis_slim_2023.csv',encoding="SHIFT_JIS", usecols=[0, 1], names=['date','price'], index_col=0, skiprows=2, parse_dates=True)
df['day'] = df.index.day # 日にちの列追加
df['pct1'] = df['price'].pct_change() # 1日前との変化率
df['pct2'] = df['price'].pct_change(2) # 2日前との変化率
df['pct3'] = df['price'].pct_change(3) # 3日前との変化率
df = df.dropna()
display(df)

続いて、日ごとに集計した平均を出したいと思います。

# 日ごとに集計するためのマルチインデックス
df_after = df.set_index(df['day'], append=True)

# 日ごとの平均
df_mean = df_after.groupby(level='day').mean()
display(df_mean)

設定日の決定

どの時点からの変化率を採用するのか迷ったので、ボルダ式で決めたいと思います。

ボルダ得点（ボルダとくてん）は、投票者が選好順序に従って候補にランク付けをする、一人勝者選挙方式である。
wiki:ボルダ得点

ゆえに13日に設定したいと思います。

おわりに

自分で納得するためにやってみましたが、クレカで買い付けることにしたので（1%のポイントバック）実際は1日しか選べませんでした。
今回の行動は徒労に帰したので、供養のためここに記します。未来のことは誰にもわかりません。