ドルコスト平均法による積立投資で、毎日買うか、毎月1回買うか

    from pandas_datareader.yahoo.daily import YahooDailyReader

    date_start = pd.to_datetime('2017-06-01 12:00:00', utc=True)
    date_end = pd.to_datetime('2022-05-31 12:00:00', utc=True)
    
    df_n225 = YahooDailyReader(
        symbols='^N225',
        start=date_start,
        end=date_end,
        ).read()
    
    df_dji = YahooDailyReader(
        symbols='^DJI',
        start=date_start,
        end=date_end,
        ).read()

    df_n225['Adj Close'].plot(label='N225 Adjust Close')
    df_dji['Adj Close'].plot(label='DJI Adjust Close')
    plt.legend()
    plt.grid(color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)
    plt.show()

    def calc_dollarcost_daily(df, unit):
        total_shares = (1000/df['Adj Close']).cumsum().values[-1]
        final_price  = df.loc[df.index[-1], 'Adj Close']
        final_date_str = df.index[-1].strftime('%Y/%m/%d')
        total_invest = 1000 * len(df)

        print('[毎日購入] {}評価額： {:,.2f}{}  増加率： {:.2f}%'
            .format(
                final_date_str,
                final_price * total_shares,
                unit,
                ((final_price * total_shares) / total_invest - 1) * 100,
                ))
        return

    import pandas.tseries.offsets as offsets

    def calc_dollarcost_monthly(df, buy_day, unit):
        df['year'] = df.index.year
        df['month'] = df.index.month
        df['day'] = df.index.day

        total_shares = 0
        for year in np.unique(df['year'].values):
            for month in np.unique(df[df['year'] == year]['month'].values):
                # この月の営業日数を算出する。
                days = len(df[(df['year'] == year) & (df['month'] == month)])
                # この月の購入代金を算出する。1000円✕営業日数。
                purchase_amount = 1000 * days
                # 購入指定日の終値を取得する。
                # 購入指定日が営業日でない場合は、後ろへずらす。
                for i in range(0, 10): # 指定日から10日以内に営業日はあるはず。
                    purchase_index = pd.Timestamp(year, month, buy_day) + offsets.Day(i)
                    if purchase_index in df.index:
                        # 購入指定日に最も近い営業日が見つかったら、抜ける。
                        break
                purchase_price = df.at[purchase_index, 'Adj Close']
                # この月に購入した株数を算出する。
                purchase_shares = purchase_amount / purchase_price
                total_shares += purchase_shares
        final_price  = df.loc[df.index[-1], 'Adj Close']
        final_date_str = df.index[-1].strftime('%Y/%m/%d')
        total_invest = 1000 * len(df)

        print('[毎月{:>2}日に購入] {}評価額： {:,.2f}{}  増加率： {:.2f}%'
            .format(
                buy_day,
                final_date_str,
                final_price * total_shares,
                unit,
                ((final_price * total_shares) / total_invest - 1) * 100,
                ))
    return

    calc_dollarcost_daily(df_n225, unit='円')
    calc_dollarcost_monthly(df_n225, buy_day=1, unit='円')
    calc_dollarcost_monthly(df_n225, buy_day=11, unit='円')
    calc_dollarcost_monthly(df_n225, buy_day=21, unit='円')
    print('合計投資額： {:,}円' .format(1000*len(df_n225)))
    
    calc_dollarcost_daily(df_dji, unit='ドル')
    calc_dollarcost_monthly(df_dji, buy_day=1, unit='ドル')
    calc_dollarcost_monthly(df_dji, buy_day=11, unit='ドル')
    calc_dollarcost_monthly(df_dji, buy_day=21, unit='ドル')
    print('合計投資額： {:,}ドル' .format(1000*len(df_dji)))