ETF 週次配当ETF「YSPY」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
毎週分配の米国ETF「YSPY」を2026年10月時点のデータで解説。3倍レバレッジETFのプット売りの仕組み、週約0.03ドルまで減った分配金、経費率1.15%、新NISAで買えない理由、JEPI・XYLD・SPYDとの比較も紹介します。
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ETF 高配当ETF「FEPI」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
ビッグテック15銘柄×カバードコールのETF「FEPI」を2026年10月の最新データで解説。年25%前後の分配利回り、設定来約20%下がった株価と分配金の推移、新NISAでの扱い、メリット・デメリットと似たETFとの比較をまとめました。
ETF QQQとは？NASDAQ100連動ETFの特徴・配当・新NISAでの買い方【2026年最新】
NASDAQ100連動ETF「QQQ」を2026年10月のデータで解説。株価約715ドル、利回り約0.43%、経費率は2025年12月のオープンエンド型移行で0.18%に。新NISA成長投資枠で購入可能。QQQMや投資信託との違いも紹介。
ETF VTIとは？米国株式市場全体に投資できるETFの特徴・配当・新NISAでの買い方【2026年最新】
米国株式市場全体に投資するETF「VTI」を2026年10月のデータで解説。約3,500銘柄、経費率0.03%、利回り約1.04%。2026年7月に指数名がMorningstarに変更。新NISA成長投資枠で購入可能。VOOとの違いも紹介。
ETF VTとは？全世界株式ETFの特徴・配当・新NISAでの買い方【2026年最新】
全世界株式ETF「VT」を2026年10月のデータで解説。約1万銘柄、米国約62%・日本約6%、経費率0.06%、利回り約1.53%。新NISA成長投資枠で購入可能。VTI・VOOやオルカンとの違いも紹介。
資産運用 高配当ETF「XYLD」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
Global Xの高配当ETF「XYLD」を2026年10月の最新データで解説。S&P500のカバードコールで利回り約10.2%、新NISAで買えない理由、前年比約17%減の分配金、上位10銘柄、JEPI・QYLDとの違い、メリット・デメリットをまとめました。
資産運用 高配当ETF「QYLD」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
Global Xの高配当ETF「QYLD」を2026年10月の最新データで解説。利回り約11.7%の毎月分配の仕組み、新NISAで買えない理由、直近の分配金、上位10銘柄、JEPQ・QQQとの違い、メリット・デメリットをまとめました。
資産運用 高配当ETF「SPYD」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
米国高配当ETF「SPYD」を2026年10月時点のデータで解説。利回り約4.2%の分配金と権利落ち日、上位10銘柄、新NISA成長投資枠での扱い、VYM・SCHD・HDV・JEPIとの比較、月1万円に必要な株数も紹介します。
ETF 高配当ETF「CEPI」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
暗号資産・デジタル決済関連株×カバードコールのETF「CEPI」を2026年10月の最新データで解説。年40%超の分配利回り、設定来約44%下がった株価と約40%減った分配金、新NISAでの扱い、メリット・デメリットをまとめました。
ETF 高配当ETF「JEPI」のメリットとデメリット3選、新NISAには使える？【2026年最新】
の記事では、JEPI（JPMorgan Equity Premium Income ETF）について、その概要や特徴、投資対象、パフォーマンス、メリットとデメリットなどについて詳しく解説しました。投資に関する決定をする際には、慎重な検討と情報収集が重要です。JEPIに関するこの記事が、投資家の方々にとって有益な情報源となることを願っています。
AI/MachineLearning プロンプトエンジニアリング完全ガイド：AIから最高の回答を引き出す技術を徹底解説
プロンプトエンジニアリングの基本から応用まで完全解説。効果的なプロンプトの書き方、Few-shot学習、Chain-of-Thought、実践例まで。この記事を読めば、AIを思い通りに使いこなせます。
AI/MachineLearning 【LOTO7：第2回】LOTO7の過去データを収集する：スクレイピングから始める予測AI
LOTO7予測AIプロジェクト第2回。Webスクレイピングで過去の抽選データを収集し、データベースに格納する方法を実装します。PythonのBeautifulSoupとpandasを使った実践的なデータ収集手法を解説
AI/MachineLearning 【LOTO7：第1回】LOTO7をAIで予測できるのか？について本気出して挑戦してみた
LOTO7の当選番号をAIで予測する挑戦をスタート。機械学習とデータ分析を駆使して、本当に予測は可能なのか？プロジェクトの全容と技術スタックを解説します。
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LLMが導く次世代の画像生成システム「DiffusionGPT」の登場。プロンプト解析、モデル選択、画像生成までのワークフローを丁寧に解説。Pythonでの実装例も交えながら、その仕組みに迫ります。DiffusionGPTの優位性と今後の展望、さらに起動手順まで詳しくお伝えします。AIと画像生成の世界を探求しましょう！
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G検定 【勉強3日】JDLAのG試験に受かった私の失敗談
試験には無事合格できましたが、課題図書を事前に読んでおくことが重要だと痛感しました。次回の受験では、もっと準備をしっかりと行いたいと思います。