松井証券の「投信工房」で毎日500円積立の記録― 3ヶ月目(2017年7月)の記録
松井証券のロボアドバイザー「投信工房」で、毎日500円積立をやっています。
3ヶ月目の7月も毎日500円積立を続けたので、結果を振り返っておきましょう。
7月31日時点のポートフォーリオ
今月も500円ずつを毎営業日に積み立てています。
今月は19回の積立があり、積立額は総額9,500円となりました。
営業日は20日あったのですが、後述する積立設定の変更時に1日積立が行われなかったので、積立回数は19回となっています。
今月の大きなトピックスとしては、積立内容の変更を行ったことです。
個人的にも興味のあるロボット関連企業に投資する「iTrustロボ」への投資を行うようにポートフォリオを組み替えてみました。
結果として、「株式」の比率が以前より高まり、少しだけハイリスクハイリターンのポートフォリオになりました。
まあ、1日500円の少額積立なので、少しくらいリスクを取ってもいいじゃないか、という感じですね。
今月の結果としては、先月が最終日に極端にマイナスに振れたせいもあるんですが、結構プラスに振れてくれました。
安定資産のはずの債権が軒並みマイナスなのは相変わらずですが…。
ちなみに、新たに取り入れた「iTrustロボ」は先進国株式に入っているので一見プラスのように見えますが、単体でみると評価額は1,357円。
-8円の赤字です…。(損益率-0.6%)
ロボアドバイザーの提案に完全乗っかり投資のコンセプトを曲げてまで組み込んだのが正解だったのかは、今のところ怪しいもんですね。。。
「投信工房」で毎日500円積立3ヶ月目の資産記録
- 資産総額:26,611円(+9,579円)
- 積立額:26,500円(+9,500円)
- 評価損益:111円(+79円)
- 損益率:+0.41%(+0.22%)
第22回環境社会検定(eco検定)の解答まとめ(2017年7月23日実施)
昨日(2017年2月23日)に、eco検定(環境社会検定)を受けてきました。
試験が終わって自己採点をしてみたので、解答をまとめておきたいと思います。
私のまとめなので、正式な解答とは異なる可能性もありますが、受験した方は参考にしてみてください!
第1問(各1点×10)
ア:○
イ:○
ウ:×
エ:○
オ:○
カ:×
キ:×
ク:○
ケ:×
コ:○
第2問(各1点×5×2)
2-1
ア:②ワシントン条約
イ:⑤種の保存法
ウ:⑧ワイズユース
エ:⑩森林資源
オ:⑭生物多様性基本法
2-2
ア:②過剰耕作
イ:③酸性化
ウ:⑦サヘル
エ:⑪国際砂漠化対処条約
オ:⑫持続可能な開発目標(SDGs)
第3問(各1点×10)
ア:③イタイイタイ病
イ:②SATOYAMAイニシアティブ
ウ:①ヒートアイランド現象
エ:②自然公園法
オ:③予防原則
カ:④SDS(安全データシート)
キ:③地層処分
ク:④エコアクション21
ケ:②グリーンコンシューマー
コ:①環境ラベル
第4問(各1点×10)
ア:①産業革命
イ:⑥ロンドンスモッグ事件
ウ:⑦二酸化炭素
エ:⑨分散型エネルギーシステム
オ:⑫固定価格買取精度
カ:⑯電力会社
キ:⑰ウインドファーム
ケ:㉔循環型社会
コ:㉕バイオエタノール
第5問(各2点×5)
ア:③
イ:①
ウ:②
エ:③
オ:②
第6問(各1点×10)
ア:③ローマクラブ
イ:②低炭素
ウ:①人の活動
エ:④シェールガス
オ:③サンゴ礁
カ:②豊島
キ:④電気洗濯機・衣類乾燥機
ク:②モントリオール議定書
ケ:①エシカル
コ:③コンパクトシティ
第7問(各2点×5)
ア:③40%
イ:③フードマイレージ
ウ:①ヴァーチャル・ウォーター
エ:②約600万トン
オ:③ワンガリ・マータイ ケニア共和国元環境・天然資源副大臣
第8問(各1点×10)
ア:③
イ:②
ウ:②
エ:①
オ:①
カ:④
キ:③
ク:④
ケ:③
コ:②
第9問(各1点×2×2)
9-1
ア:①環境教育
イ:③屋久島
ウ:⑧グリーンツーリズム
エ:⑩ネイチャーガイド
オ:⑪まちおこし
9-2
ア:②リデュース
イ:⑥マテリアルリサイクル
ウ:⑧排出者責任
エ:⑫不法投棄
オ:⑭産業廃棄物
第10問 (各2点×5)
ア:④
イ:②
ウ:③
エ:④
オ:④
自己採点してみると87点でした。
合格ラインが70点らしいので、誤差はあってもまあ合格はできているかな、という感じですね。
私と同様、会社から言われて受験するという人も多いと思いますが、実際のところほぼ勉強しなくても受かる試験なので、サクッと受けておくと良いと思いますよ!
松井証券の投信工房で初めての"リバランス"、ロボティクス関連企業への投資ができる「iTrustロボ」をポートフォリオに組み込んでみた
松井証券のロボアドバイザー「投信工房」で、毎日500円積立をやっています。
基本的に、ロボアドバイザー提案のポートフォリオをそのまま運用するロボアドバイザーの提案に完全乗っかり投資の方針で毎日500円積立をやっていたんですが、2ヶ月ちょっと運用してみて、初のポートフォリオ見直ししてみました。
見直ししたきっかけは現在の運用に不満があるというわけではありません。(1日500×2ヶ月なので、まだ積立額も微々たるもので不満も満足もないですよね…。)
じゃあ何故見直したのかというと、松井証券が新たに取り扱いを始めたロボティクス関連企業への投資信託「iTrusロボ」に興味が出たから。
この銘柄をポートフォリオに組み込んでみたというわけです。
「iTrustロボ」もその他の投資信託と同様に100円からの積み立てができるので、単純に今までのプランにプラス100円で毎日600円積立にしようかとも思ったんですが、そこはブログのカテゴリも毎日500円積立の記録としてしまっていることもあり、500円という積立額は変えずにポートフォリオを見直してみました。
松井証券の投信工房でポートフォリオを変更する方法は?
ポートフォリオを変更するために、積み立ての設定の変更が必要です。
投信工房では、かなり簡単に設定を変更し、積み立てのプランを自由に変更することができます。
まずは、メニューから「投信取引」→「積立設定一覧」を選択します。
現在の積立設定の一覧が出てくるので、「解除」をクリック。
※「変更」メニューは積立金額と増額月の設定のみ可能です。金額の変更や銘柄の変更の場合は一度「解除」してから再度設定する必要があります。
解除した後、改めて設定をしていきます。
メニューから「アドバイザー」→「目標ポートフォリオ」と選択します。
最初に設定したポートフォリオが「目標ポートフォリオ」として構成されているので、「変更する」をクリックします。
追加したい銘柄を検索し、「銘柄追加」にチェックマークを入れて、「選択した銘柄を追加」ボタンをクリックすると銘柄が追加されます。
既存の設定と合わせてバランスが100%になるように調整しましょう。
私の場合、最終的に目標ポートフォリオは以下のようになりました。
「itrustロボ」は"先進国株式"の枠なので、以前から設定していた先進国株の割合と合わせて20%と高い比率になりました。(「iTrustロボ」の比率は5%です。)
また、いまいち成績も悪くあまり興味も持てていなかった「コモディティ」はポートフォリオから削除しました。
国債の比率が相対的に下がり、株式の比率が上がったことで、全体的にハイリスク・ハイリターン傾向になりました。
(リスクが9.0%→10.6%にアップ、リターンが4.3%→4.9%にアップ)
この設定で、しばらく運用をして見たいと思います。
ロボアドバイザーの提案に乗っかるのもいいですが、自分が選んだ業界への投資を行うと、より"投資をしている感"が出てきます。
特定の企業の株を買うとより意識は高まるのかもしれませんが、投資の素人には現物買いはちょっとハードルが高いのも事実。
“業界"に対して投資ができる投資信託だと、手軽に投資家気分が味わえるのでなかなか満足度は高いです。
こうやって、少しづつ自分好みのポートフォリオにカスタマイズしながら500円積立を続けていこうと思います!
松井証券の「投信工房」で毎日500円積立の記録― 2ヶ月目(2017年6月)の記録
松井証券のロボアドバイザー「投信工房」で、毎日500円積立をやっています。
まだ2ヶ月なので、投資額も損益額も微々たるものですが、2ヶ月目、6月分の記録も振り返っておきましょう。
6月30日時点のポートフォーリオ
今月も500円ずつを毎営業日に積み立てています。
今月は22営業日あったので、積立額は総額11,000円となりました。
今月の大きなトピックスとしては、各銘柄への最低積立金額が500円から100円に引き下げられたことです。
【再掲】【投資信託】100円から購入できるようになります | 松井証券
5月までは500円単位での積立しかできなかったので、購入できるのは1日1銘柄まで。
そのため、なかなか目標ポートフォーリオの保有比率に近づいていかなかったんですが、今回から最大1日5銘柄を購入できるようになり、ほぼ目標どおりのポートフォーリオを保有できました。
ただ、結果としてはなかなか微妙な額に…。
先週までは評価額で+100円くらいは出てて「ぼちぼちでんな~」と思っていたんですが、6月30日の買付時点で4銘柄が赤字に転落…。
結果全体では+32円。年率換算で+3.0%とかなりイマイチな結果に終わってしまいました。
先月末時点で+28円だったので、1ヶ月で4円しか増えてないじゃん…。 特に、ローリスク・ローリターンのはずの債券でマイナスを出しまくっているのは、それだと保有している意味ないじゃん〜と思ってしまいます。
とは言え、まだ額が少額なのでプラスもマイナスも微々たる額。
また、今回の500円積立のコンセプトがロボアドバイザーの提案に完全乗っかり投資なので、もうしばらくはリバランスはせずに運用してみようと思います。
「投信工房」で毎日500円積立1ヶ月目の資産記録
- 資産総額:17,032円(+11,004円)
- 積立額:17.000円(+11,000円)
- 評価損益:32円(+4円)
- 損益率:+0.19%(-0.28%)
ちなみに、6月に投信工房のアプリがリリースされました。
投信は日々数字をチェックするというものでもないとは思いますが、いつでも額をチェックしたい方はインストールしておくといいと思いますよ!
Appleの機械学習モデル「coreML」で遊んでみる
今月頭に開催されたAppleの開発者向けイベントWWDC2017で発表されたApple製の機会学習モデル「coreML」。
”アイアンマンになりたい”という目標を掲げている私としては、やはり将来的には人工知能を作らなきゃいけないわけで、ちょっと前から少しづつ機械学習の勉強を始めていたところでした。
そんなタイミングでAppleも機械学習モデルを開発者向けに提供したわけで、どんなもんかちょっと遊びながら機械学習の理解を深めていこうと思います。
ちなみにcoreMLは単体で動作する機械学習フレームワークではありません。
CaffeやKerasといった有名なフレームワークで作成した学習済みモデルを取り込み動作します。
つまり、coreMLは学習はできなくて、学習済みモデルを使った推論を行うモデルということです。
coreMLで遊んでみながら、将来的にはCaffeやKerasの勉強も進めていきたいですね。
まずはサンプルコードをダウンロード
とは言え、まずはcoreMLのサンプルコードを動かしてみます。
サンプルはいくつか用意されているようですが、まずは顔検出や画像処理のためのフレームワークであるVision Frameworkを使ったサンプルコードで遊んでみます。
Vision | Apple Developer Documentation
サンプルコードのダウンロードは以下のページから。
動画の下にある「Resource」をクリックし、Image Classification with Vision and CoreMLのリンクからダウンロードします。
サンプルコードを起動してみる
ダウンロードしたファイルはXcodeのプロジェクトファイルなので、「Vision+ML Example.xcodeproj」というファイルを開きましょう。
なお、起動にはXcode 9 betaが必要です。
Xcode 9 betaの入手にはAppleに開発者登録(Apple Developer Programへの登録)が必要になります。
※起動時に「ネットで拾ったプロジェクトだけど大丈夫?」というダイアログが出るので、「Open」を押しましょう。
Xcodeが起動したら、プロジェクトファイルを選択し、SigningのTeamで自分のアカウントを選択しましょう。
これでビルドの準備は完了です。
サンプルアプリをiPhoneにインストールして動かしてみる
準備が出来たのでiPHoneにインストールして動かしてみましょう。
実行するにはiOS 11 betaがインストールされているiPhoneが必要なのでご注意ください。
余談ですがXcode 9 betaではWi-Fi接続で実機へのインストールができるようになりました。これめっちゃ便利ー!!
アプリが起動すると、こんな画面が表示されます。
超シンプルなイメージピッカーで、カメラを起動するかライブラリから画像を選択することができるUIですね。
小さいカードに1文字の数字を書いて読み込ませると、見事に画像から数字を認識してくれました!
▲「2」を認識。認識精度(確率)は99.24%とかなり自信たっぷりに「2」を選んでますね。
なお、画像内に四隅が入るようなカードに書かないと矩形を認識できませんでした的なエラーで数字の認識が行われません。
手元にそれっぽいカードが見つからない人は、プロジェクトファイル内ににサンプルの画像が入っているので、お試しにそれを使ってもよいかもしれません。
※「Documentation」→「StickyNote.jpg」
というわけで、coreMLで遊んでみる最初の一歩としてサンプルコードを動かしてみました。
ここで利用している学習データは「MNIST」という手書き数字のデータセット(ディープラーニングを扱う本でこれに触れていない書籍は見たことがないくらいの超ド定番のデータセット)から作られた学習データ。
今時これくらい動いて当然という超初歩なんでしょうけど、ひとまず自分の端末で動かせた―!という喜びを味わいながら、ここからより発展的なアプリを作っていければいいなと思います!
機械学習、ディープラーニングはここ数年ホットな話題なので触ってみたいという人も多いと思います。
coreMLならかなり手軽に遊べるので、Apple Developer Programに登録済の人は、試してみてはいかがでしょうか!
【Airmail×Todoist】AirmailのスワイプでTodoistにタスクを追加する方法
サービス終了がアナウンスされているWunderlistからTodoistへ移行したのをきっかけに、タスク管理に取り組んでいます。
まずは、複数個所に分散しているタスクをTodoistに集約できるように、Todoistと他サービスの連携を進めています。
今回連携を進めているのは、私がiPhoneのメーラーとして利用しているアプリ「Airmail」。
Airmailは『Mailbox』というメールクライアントアプリが作ったUIを継承したアプリです。
(Mailboxは2016年2月にサービス終了)
受信ボックスに溜まっていくメールをスワイプで「スヌーズ」「アーカイブ」「ゴミ箱」と振り分けることで、受信メールをスッキリと整理できるのが特徴です。
この系譜のアプリで受信ボックス(InBox)を空にする気持ちよさに目覚めてしまうと、既読メールが溜まっていくアプリにはもう戻れません。。
基本的なメールの整理として、要らないメールは「ゴミ箱」、対応済や対応が不要な重要メールは「アーカイブ」と振り分けるんですが、○日後に再通知して欲しいメールは「スヌーズ」、そして即時に対応できないけれど何かしらアクションが必要なメールは「ToDo」に振り分けます。
この「ToDo」への振り分けの代わりに「Todoistにタスク追加」を設定してみます。
Airmailのスワイプに「Todoistに送る」を設定する
やり方はiPhoneアプリから設定します。 (Mac版でももちろん設定できますが、Mac版のショートカット操作よりもiPhoneでのスワイプ操作の方が気持ちいので、メールの振り分けはiPhoneでやります!)
Airmailのメニューから「設定」を選択して、「アプリ」>「サービス」を選択。
「Todoist」のスライダーをオンにします。(TodoistのiPhoneアプリをインストールしておく必要あり)
「一般」>「スワイプ」で、「右スワイプ」「左スワイプ」のどちらかを選択。 「Todoistに送る」を選択します。
これで、スワイプ操作でメールをTodoistに送ることができます。
Airmailのスワイプ操作でどういう風にタスクが追加される?
それでは実際にAirmailからTodoistへタスクを追加してみましょう。
Todoistに送りたいメールをスワイプし「Todoistに送る」を起動。
「”Airmail”が”Todoist”を開こうとしています」というポップアップが表示されるので「開く」を選択。
Todoistアプリが起動するので、追加したいプロジェクトや予定日時、ラベルなど必要なものを設定し「完了」をタップします。
これでTodoistへのタスク追加は完了です。 airmail://message~のURLが追加されており、このリンクをタップするとAirmailを起動しメールを確認することもできます。
以上、AirmalからTodoistにタスクを追加する方法でした。 メールで仕事のやりとりをしている人には強力な連携になると思うので、是非試してみてください!
【Backlog×Todoist】Backlogで自分の担当のタスクをTodoistと連携する方法
サービス終了がアナウンスされているWunderlistからTodoistへ移行したのをきっかけに、タスク管理に取り組んでいます。
まずは、複数個所に分散しているタスクをTodoistに集約できるように、Todoistと他サービスの連携を進めているところ。
今回はプロジェクト管理ツールのBacklogとの連携を設定します。
Backlogで自分の担当のタスクをTodoistと連携する方法
BacklogとTodoistは直接連携する機能がないので、他のツールを使って連携を進める必要があります。
今回の手順を簡単に説明すると、以下の通り。
Backlogのカレンダー連携機能でMacのカレンダーと連携する
iPhone、Macをフルに使っているAppleユーザー向けの設定です。
Googleカレンダーとの連携も可能ですが、IFTTTはGoogleカレンダーの外部カレンダーをレシピに組み込むことができないので、Zapierという自動化ツールを利用する必要があります。
IFTTT、Workflowと比べるとややマイナーなツールで、使い倒すには有料版にする必要がありますが、複数のトリガーを組み合わせた複雑なレシピが作れるなどかなり強力なツールです。ただ私の環境だとMac&iPhone&IFTTTで簡単にレシピを構成できるのでZapierを紹介するのはまたの機会に…。
Backlogのカレンダー連携機能で、自分の担当タスクをMacのカレンダーに連携する
まずは、Backlogのダッシュボードから自分の担当課題カレンダーの取り込みダイアログを開くためのカレンダーアイコンをクリックします。
ダイアログが開き、カレンダー取り込みのためのURLが表示されますが、そのURLは一旦無視して、その下にある「AppleのiCalへの取り込みはここをクリックします。」のリンクをクリックします。
「このページで"カレンダー"を開くことを許可しますか?」というダイアログが立ち上がるので許可をクリックします。
カレンダーアプリが立ち上がり、照会したいカレンダーのURLの確認ダイアログが表示されるので、そのまま「照会」をクリック。
カレンダーの取り込み設定を行います。
iPhoneカレンダーとの連携があるので必ず場所をiCloudに設定しましょう。
連携をなるべく早く行いたい場合は、自動更新の時間をなるべく短く設定しておくと良いと思います。
これで、Backlogで自分の担当になったタスクがMacのカレンダーに自動連携されるようになりました。
iCloud連携でMacのカレンダーとiPhoneのカレンダーを連携する
これはカレンダーの取り込み時に場所をiCloudに設定しておけば自動で連携が進みます。
タイミングによっては連携がなかなか即時反映されないこともありますが、このあたりはあまり焦らず気長に待つほか無さそうです。
(iCloud連携を一旦オフにして再設定する、iPhoneを再起動するなど、強制的にiCloud連携の読み込みを促す方法ありますが、自動運用したいところなのでここは焦らずに自然に任せるのが良いと思います。)
IFTTTを使って、iPhoneのカレンダーとTodoistを連携する
最後はIFTTTを使ってiOSのカレンダーの情報をTodoistに連携します。 レシピは以下から。
レシピの設定で気をつけたいのは、まず取り込むカレンダーの名前。
IFTTTの設定からNew event added to specific calendarのセクションで、Backlogのカレンダーを取り込んだカレンダーを指定しましょう。
続いてTodoist側の設定ですが、取り込むプロジェクトを設定します。
タスク名はBacklog側のタイトルだけを取り込むように指定し、期日(Due Date)はStartDateを指定すると良いです。
("カレンダー"アプリ取り込み時に、Backlogの期限日にスケジュールが設定されるため、StartDateが期限日、EndDateが期限日の23:59となるため、EndDateを指定するよりもStartDateを指定した方が良さそうです。)
またNoteにはURLとNoteを指定します。これでTodoist上のノートにBacklogの本文がコピーされると同時に、Backlogの対象チケットへのURLリンクも貼られるので便利です。
最後にPriority(優先度)ですが、これは「優先度なし」を指定できないため、適切な優先度を設定しておいてください。
私の場合は基本的にタスクは一旦すべてInBoxに届くように指定しています。
InBoxで一度精査するので、優先度も適当でかまわないと思います。
実際にどういう風にタスクが追加されるの?
連携が終ったので早速Backlogで新たに自分が担当になるタスクを作成してみます。 チケットの詳細にはBacklog上の文法で引用やソースコード、リストなどを記述しています。
BacklogからMacへの連携→MacからiPhoneへの連携→IFTTTを使ってiPhoneからTodoistへの連携と処理が複雑な分、反映には少々時間がかかりますが、以下のようにTodoist上にタスクが作られます。
タイトル、期日、チケットの詳細が反映されています。
チケットの詳細は文字の装飾等は引き継がれずすべてプレーンなテキストとして入ります。ただURLだけはちゃんとリンクとして機能する状態で反映されるのが嬉しい!
冒頭のURLはBacklogの該当チケットへのリンクです。Todoist側での表示は自分のアカウントのログインページに見えますが、ちゃんと該当ページへのリンクなのであんしんしてください。
以上、Backlogで自分の担当のタスクをTodoistと連携する方法でした。
最初の設定はちょっと大変ですが、一度設定してしまえばあとは自動で連携するので手間はかかりません。
Backlog上にもタスクが分散して管理が大変な人は、この方法でTodoistでの一元管理を実現してみてはいかがでしょうか!