従来、財務の専門家は、財務モデリング、予算編成、予測、データ分析などを行うツールとして、Microsoft Excel に大きく依存してきました。Excel の強みは、その汎用性と、大きなデータセットを扱い、複雑な計算を実行し、チーム間で簡単に共有できる再現可能なモデルを作成できる能力にあります。予算管理、収益予測、複雑な財務モデルの構築など、Excel は日常的な財務業務の基盤となっています。使いやすいインターフェイスと、ピボット テーブル、データ視覚化ツール、さまざまな組み込み関数などの強力な機能を組み合わせることで、Excel は財務の世界で欠かせないものとなっています。
同様に、Python は堅牢ですぐに使える機能と、財務分析用に調整された膨大なライブラリの存在により、財務の世界で主要なプログラミング言語の 1 つとなっています。Python の柔軟性と、pandas、NumPy、Matplotlib を含む広範なライブラリ エコシステムは、高度なデータ分析、反復作業の自動化、動的な財務モデルの作成を可能にします。財務分析の可能性を広げたい人々の間では、Python のデータ操作能力と他のシステムとのシームレスな統合が高く評価されています。
Excel のアクセシビリティと、Python のオールインワン的な考え方を組み合わせることができたら素晴らしいと思いませんか? Python in Excel を使えばそれが可能です。「=PY」と入力するだけで、Excel ユーザーは Python をスプレッドシートに直接統合し、使い慣れた Excel 内で作業しながら Python の高度な機能を活用できます。Python in Excel は、以前は外部スクリプトが必要だった作業を、財務の専門家に馴染みのある Python を使用して Excel 内で直接実行することを可能にします。
グリッドで Python を使用する
Python in Excel を使用するには、「=PY(」と入力するだけです。開き括弧を入力するとすぐに、セルと数式バーの左側に緑色のバーが表示され、Python セル編集モードになります。Excel のネイティブ数式バーを拡張することで、Python のパワーと Excel の使いやすさのシームレスな組み合わせを実現します。セルを選択し、Python 関数をデータに直接適用し、環境にロードされた Python パッケージを使用できます。データ操作を行う pandas、視覚化を行う Matplotlib、あるいはその他の Python ライブラリを活用する場合でも、このエディターは Python のフルパワーを Excel ワークフローから直接利用できるようにし、財務モデルや分析をこれまで以上に簡単に強化します。
Excel 内で Python スクリプトを記述したら、Ctrl + Enter キーを押すだけで実行できます。Python セルを実行すると、セル内のコードが Python ランタイムに送られ、そこで解釈および実行されてから、データがワークブックに戻されます。また、各セルの出力を pandas DataFrame や関数などの Python オブジェクトとして処理するか、単に値として処理するかを柔軟に決定できます。
Python in Excel の可能性を想像してみてください。Excel だけでは複雑すぎるものの、Python スクリプトを別途作成するほどではないスプレッドシートやモデルに苦労する必要はもうありません。従来は VBA マクロで対応していましたが、その場合、日常的に使用する Python ライブラリは利用できませんでした。これからは、Excel の使いやすさと Python の組み込み関数を組み合わせて、両方の長所を活用できます。
Python in Excel が財務分析にどのような革命をもたらすかを示す一般的な計算例をいくつか紹介します。
リターン計算
株価や債券、またはあらゆる形式の時系列データを定期的に扱う財務の専門家にとって、リターン計算は日常的でありながら重要な作業です。単純リターンであれ、複利リターンであれ、リターンは長期にわたる投資パフォーマンスに関する重要な洞察を提供します。従来、この作業には複雑な Excel 式の作成が必要であり、特に大規模なデータセットや頻繁な更新を扱う場合は面倒でした。
しかし、Python の pandas パッケージが Excel に統合されたことで、このプロセスを大幅に合理化し、効率化できるようになりました。pandas を使用することで、Excel の任意の範囲を DataFrame のように扱い、データ系列内の現在の要素と前の要素の間の変化率 (%) を計算する .pct_change() 関数を使用して、一連の価格に対するリターンを簡単に計算できます。
相関と共分散計算の効率化
ポートフォリオ管理、リスク評価、最適化などの業務に携わる財務の専門家にとって、相関行列や共分散行列の計算は基本的でありながら、しばしば面倒な作業です。相関行列や共分散行列の「もう半分」を埋める手間は、誰もが知っているでしょう。これらの行列は、異なる資産間の関係を理解し、分散投資の機会を特定し、最高のリスク リターン バランスを達成するためポートフォリオを最適化するのに不可欠です。これらの行列を Excel で手入力するのは時間がかかり、特に大規模なデータセットや頻繁な更新を扱う場合にはエラーが発生しやすいです。
Python in Excel は、このプロセスを劇的に簡素化します。pandas を使ってデータを DataFrame として扱うことで、わずか数行のコードで相関行列と共分散行列を計算できるようになります。たとえば、pandas の .corr() 関数を使用して、データセット内のすべての変数間のペア相関をキャプチャし、完全な相関行列を簡単に生成できます。
マッチング (INDEX-MATCH の代替)
異なるシートやデータセット間でのデータ マッチングは、Excel では一般的でありながら困難な作業です。多くの場合、複雑でエラーが発生しやすい INDEX 関数や MATCH 関数を使用する必要があります。財務記録の調整、異なるソースからのデータセットのマージ、分析用のデータの統合など、このプロセスは時間がかかり、特に大規模で複雑なデータセットを扱う場合はイライラすることがあります。
Python in Excel は、この作業を容易にし効率化します。pandas を使用して、従来の INDEX-MATCH 関数を、はるかに強力で直感的な pd.merge() 関数に置き換えることができます。この関数を使用すると、異なるシートや異なるノートブックのデータを簡単に組み合わせることができ、データの調整とマージを正確かつ迅速に処理できます。
たとえば、あるシートのトランザクションを別のシートの対応するデータと照合する場合、pd.merge() を使用すると、日付やトランザクション ID などの共通フィールドに基づいてこれらのデータセットをすばやく正確に紐付けることができます。これにより、プロセスが簡素化されるだけでなく、手作業でデータを紐付けることで発生する可能性のあるミスも軽減されます。
1 行でピボットを作成
Excel でピボット テーブルを作成して、ID または別のキー フィールドに基づいてデータを集計する場合、特に複数のシートを扱う場合や複雑な集計の精度を維持する場合は、それがいかに面倒であるかを皆さんご存知でしょう。Excel のピボット テーブルは強力ですが、柔軟性に欠ける場合があり、データが変更または拡張されると、手動での更新や追加の手順が必要になることがあります。
Python が Excel に統合されたことで、これらの制限はもはや問題ではなくなりました。pandas を使用すると、複数のシートを管理したり、ピボット テーブルを手動で更新する必要がなく、1 つのセル内で直接データをグループ化して集計できます。pandas の groupby() 関数は、これらの操作を驚くほど効率的に実行でき、1 行のコードで ID やその他の基準に基づいてデータの合計、カウント、または平均を計算できます。
たとえば、トランザクションをアイテム ID でグループ化し、合計コストを求める必要がある場合、Python を使用して Excel で直接これを行うことができます。結果は新しいデータが追加されると自動的に更新されるため、ピボット テーブルを再設定したり、データを手作業で集計しなくても、分析を動的かつ最新の状態に保つことができます。図 5 に例を示します。
テーブルを操作したり、新しい項目を追加することもでき、テーブルは自動的に更新されるため、時間とスペースを軽減できます。図 6 に例を示します。
Python が Excel に統合されたことは、財務の専門家にとって画期的なことであり、データ分析、モデリング、自動化に新たなレベルのパワーと柔軟性を提供します。使い慣れた Excel のインターフェイスと Python の強力な計算機能を組み合わせることで、従来の Excel だけでは面倒な作業、時間がかかる作業、あるいは不可能だった作業が可能になります。Python in Excel を利用することで、リターン計算の簡素化、相関行列の効率化、複雑な INDEX-MATCH 関数の置き換えなどのプロセスをより速く、より簡単に、より効率的に行えます。
この強力な組み合わせは、単に作業を容易にするだけでなく、財務分析へのアプローチ方法を変革します。反復作業を自動化し、データを常に最新の状態に保ち、より複雑で動的な分析を可能にし、モデルの移植性を高めることは、Python in Excel を利用するメリットのほんの一部に過ぎません。Python の広範なツール ライブラリが Excel 上で直接利用できるようになることで、モデルや分析の可能性が広がります。
Python in Excel は、単に新しい機能を追加するだけではなく、ワークフロー全体を改善します。より複雑な作業を簡単に処理し、生産性を高め、データに基づきより良い意思決定を行えるようになります。財務の世界が進化し続ける中、この統合は Excel がすべての財務の専門家にとって、重要で適応可能なツールであり続けることを保証します。Python for Excel は、マイクロソフトから一般提供されています。
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原文: 「Python in Excel for Finance」
