N高投資部に入るには？ 投資部1期生として所属した生徒が語る
こんにちは。 N高投資部1期生のkaizawa97です。
この記事では、投資部に所属していた私がざっくりとした概要について書きます。
他の投資部員で実際の活動について述べたブログなど書いている人がいない為、参考になれば幸いです。
投資部について：
投資部について興味を持った方は、こちらをご覧ください。
ここに記載されているのは、2019年度の例です。現在の詳細についてはN高投資部にお問い合わせください。
募集が2019/5/22にメールで来ました。
選考については、村上世彰さんが執筆した「いま君に伝えたいお金の話」を読み、その感想、投資部に入部する意気込みをレポートとして書きました。締め切りから 5日後には合否の発表が出ました。
そこから、銀行口座や証券口座を作り始めて、インサイダー取引とはどういうものかという授業や統計の授業などを受け実際に私が東証に投資を始めたのが合否の発表から2ヶ月後でした。投資の終了、資金を村上財団側に寄付する通知が来たのは、2月の終わり頃でした。その8か月の間に企業訪問やIRへの連絡、統計検定の勉強を行い、その活動報告として週報、月報、村上さんへのレポートを書きました。
ここからは、詳細について述べたいと思います。
①投資部の応募書類についてです。
書類審査に関しては合格基準が無い為、対策が困難で「良い、悪い」という概念そのものはないですが、審査するのは村上財団そして、N高投資部運営の方々です。それを意識して、何が受け入れられるかについて考えてみましょう。
自己PRや志望理由など書くものがたくさんありますが将来の夢は決めておくと書きやすいと思います。大金持ちになりたいとかゲーマーになりたいとか、パティシエになりたい等の事です。審査する人を考えて、「投資家になりたい」等と書くのがベスト等という事はありません。NHKの番組(村上世彰～“お金とは何か”を問い続ける～)をご覧になった方は村上世彰氏の講義や面談を観たと思いますが情熱が大切です。一つ、応募書類についてポイントがあるとすればその将来の夢と投資を関連させる事だと思います。
②実際の投資についてです。
投資をしてみると様々な視野が広がります。投資する際は、期待値についてとても考えると思います。それが当たるか当たらないかを確認するのがとても面白いです。しかし、それをするにあたり情報収集する為の時間が取られる事や株価が下落した時のメンタルの辛さ等を味わう等様々な事が起きるので覚悟して臨みましょう！
③レポートについて
沢山のレポートに関しては、提出しないで退部になった人もいる等、運営が厳しいと聞きます。その為、とりあえず出しましょう！
③村上さんの講義について
村上さんの講義は面白いです。
N予備校で講義のアーカイブが残っているので観る時間がある人は、試聴した後その講義の感想等を応募書類に書く事が良いと思います。ここまでやる人はほとんどいないので受かる確率は上がる(1.1倍ぐらい？)と思います。
④資金返却について
投資資金は、投資部の活動が終わったら村上財団に寄付しましょう。一部の生徒が資金を返さない等の事があると不公平と思う人の怒りが爆発すると思いますのでやめましょう。
⑤企業訪問、IRの活動について
企業訪問は面白いです。工場見学のオフィス版的な感覚でした。
大企業、中小企業に自分の足で出向き、投資で気付いた事を企業の方にぶつけ、企業体質の改善を促す等の事を行いました。その企業訪問、IRへの連絡の効果は分かりませんが、「モノ言う株主」の気持ちが少し分かったかもしれません。と言っても、規模はものすごく小さいですけどね。
最後に
投資部は、能動的に動いた人に対して、運営の方々が沢山応援してくれます。
逆に言えば、受動的な人は投資部の楽しさが分からないかもしれません。
なので、能動的に活動しましょう！
何か質問等があれば、こちらにDMをください。
では、投資部に応募する人頑張ってください！
以上、kaizawa97のブログでした。
Pyhtonでチャート足のグラフを完成させた話
投資でチャート足のグラフを作りたいということで複数のcsvファイルをまとめて出力できるようにしてみました。
とりあえずコードから貼り付けますね。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import os
import mpl_finance as mpf
from matplotlib.dates import date2num
#pathを指定します
path = "filename"
files = os.listdir(path)
#フォルダから除外します
files.remove(".DS_Store")
#配列を作成します
i =
filename =
for filename in files:
fullpath = path + "/" + filename
# ファイルを読み込みます
i.append(df)
#csvのファイルによって"date"の部分は異なります
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
#私のcsvファイルでは自動的にインデックスが入っていたのでdateの部分をindexにしました。
df.set_index('date', inplace=True)
df_w = df.copy()
df_w.index = mdates.date2num(df_w.index)
data_w = df_w.reset_index().values
fig = plt.figure(figsize=(12, 4))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
#widthやalphaの部分は好きに変更してください
mpf.candlestick_ohlc(ax, data_w, width=0.7, alpha=0.5,
colorup='g', colordown='r')
#色も変更できます
locator = mdates.AutoDateLocator()
ax.xaxis.set_major_locator(locator)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.AutoDateFormatter(locator))
#保存してあげるのに毎回実行するのは面倒なのでfor分にしました。
for n in range(1):
n = str(n)
print(y)
plt.savefig('foldername/' + y)
ax.grid()
ax.legend()
plt.show()
QiitaなどからPandasなどの使い方は調べ、それを元に自分の使いやすいように完成させてみました。私自身、毎回ファイル名を書き直すという作業が面倒だったのでfor文でcsvの入っているフォルダから処理させ、画像をまとめて別のフォルダに保存させるようにしました。しかし、ここで気をつけなければならないのはMacユーザーだけですが「.DS_Store」というファイルができてしまい、それも読み込んでしまうという問題があります。そうするとエラーが発生し、何がいけないのかわからず、時間を使ってしまいました。皆さんもチャート足をまとめてやりたい時は上のコードを参考にしてみてください。
angstromctf 2019 のメモ
最近、CTFに興味を持っているのでメモ書きとして解き方を残しておきます。
[Reversing] One Bite (60pt)
Onebiteというファイルが渡されるのでそこからフラッグを探してみようという問題。
手始めにfileコマンドで探ります。
ELF 64-bit LSB executable, x86-64, version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /lib64/ld-linux-x86-64.so.2, for GNU/Linux 2.6.32, BuildID[sha1]=1378c7ef8cdf59c2cbe4d84274295b2567a09e91, not stripped
Linuxで動くねと言いつつもGhidraを使いました。
004006faの部分でxorしているのでここが肝心だと思いました。0x3cと比べているのでxorして最終的には"]_HZGUcHTURWcUQc[SUR[cHSc^YcOU_WA"になれば良いとわかりました。xorは一回xorされていてももう一回やり直せば元に戻るという性質があるのでやってあげたら良さそうだとわかりました。
そこで復元コードを作ってあげようと思ったのですがどのように作ればいいかわからなかったのでここですごく迷いました。Pythonにxorできる符号があると知らなかったのでやってあげました。そのコードがこちらです。bytesの後に[]を入れるのに気づかず苦戦しました。皆様もお気をつけください。
file10 = "]_HZGUcHTURWcUQc[SUR[cHSc^YcOU_WA"
xor = 0x3c
flag = b""
for i in file10:
flag += bytes([ord(i) ^ xor])
