長文は、無視リスト行きです。

どちらかというと車載寄りなのかな
防災や監視に強いといいのにな

ダラダラ長文読む気にならんです。

kabuの講釈垂れても、動くときは動く、
上げ下げは需要と供給で決まる
業績とか内容ではない。
その場の需要と供給が問題。

『ファンダメンタル分析の生みの親』 であるベンジャミン・グレアム（ウォーレン・バフェットの師匠）でさえもが、ファンダメンタル分析に対して以下のようなコメントを残しています。

もはや、どんなに精巧な証券分析テクニックを用いても、他人より優れたリターンを得ることはできないのかもしれない。
こうしたテクニックは、「証券分析」の本が最初に出版された40年前には確かに実りの多い行為だった。しかし、状況は変わってしまった。
今日では多大な努力を費やして分析を行ったとしても、そのために必要なコストに見合った銘柄選択の効果を上げられるかどうかは疑問だ。

このコメントをざっくり整理すると、「昔はしっかり分析すれば勝つことはできたけど、いまでは相当むずかしい。」と言っているわけです。

そして、その理由は結構はっきりしています。
近ごろは、ウォール街に代表されるプロ投資家の報酬がかなり上昇しており、
世界各国の金融業界には高い報酬を求めて、世界の一流大学でトップの成績をとった超優秀で天才的な頭脳が集まっているという状況にあります。

そんな超優秀な投資家が　「買うチャンスはないか？」 「売るチャンスはないか？」 とスパコン + AI + 膨大なビッグデータを駆使し、いくつものクオンツ計量モデルで演算しながらリアルタイムで市場を監視しているので、
割安な銘柄があればすぐに買われて株価が上がり
割高な銘柄があれば、すぐに売られて株価が下がり
株価に影響する報道があれば、すぐに反応するといったことが起こります。

株価はランダムな動きをすると仮定して構築されたのが現代ポートフォリオ理論。
難しそうな微分積分の式を見れば怖気づきますがミソだけ押さえれば理解するのはさほど難しくありません。

ボラティリティは株価の変動の幅を表しますがこれはリスクと呼ばれることもあります。
人間の感覚ではリスクをあげても株価は正規分布する、すなわち期待されるリターンの平均値は同じだが振れ幅が大きくなる、と考えてしまいます。

幾何ブラウン運動で株価をシミュレーションする場合はリスク＝ボラティリティです。
ボラティリティを上げていくと期待値は一定ですが中央値、最頻値はどんどん下がっていきます。
これは幾何ブラウン運動ですと株価は正規分布でなく対数正規分布するからです。

つまりボラティリティ（リスク）の高い株価に投資する、ということはより投資の宝くじ的性格が強くなるということです。
極端な例としてσ＝2.0という極めて変動幅（ボラティリティ）の高い株価のシミュレーションです(n=1000)。
この場合は83.4%の確率で元本割れします。
一部の投資家のみ大きな利益を得るがほとんどの投資家は元本割れしてしまうという結果です。
幾何ブラウン運動で考えた時、リスクはなるべく低いほうが良い、ということがわかるのではないでしょうか？
リスクを取りに行く、というと恰好はよいのですが本当に結果がどのようになるかイメージできていますか？
今回のメッセージは”株取引ではリスクはなるべく低いほうが良い”ということになります。

市場のタイミングを予測して売買を行うことは非常に難しいことは以前述べました。
特に、短期的な市場の下落を狙って買い増しを行う戦略は、感情的な判断を誘発しがちで、逆に損失を拡大するリスクがあります。

何をごちゃごちゃ言うとんねんｗ

中々強いな。まあ実害発表ないから不安からのリスク回避売りなんだと思うが少し買ってみた。

チャートをFFT(フーリエ変換＝周波数分析）にかけたらテクニカル分析が無意味なことが判明
FFT分析して特定周期の波が見出せれば、リアルタイムでFFT計算を行いトラッキングすれば確実に利益が得られます。
一方で「市場は効率的である」という説があります。
あらゆる現象は瞬時に価格に織り込まれランダムウォークするというものす。
この場合テクニカル分析は無駄となり、将来は予測不可能になり、利益を得るのは困難になります。

しかしFFTの結果が「直線」になるということは、あらゆる周期の波が均一に含まることを意味します。つまり市場に特定周期の波というものは存在しないのです。

これは「1/f ゆらぎ」と呼ばれるランダムパターンの形です。
1/f の「f」は周波数を示し、振幅が周期の逆数に比例することを意味します。
この特性はどの市場を分析しても同じです。
日経平均や個別株価も金も結果はすべて1/f 特性です。

トレードは長期ほど有利である
これは1/f 特性を見ればわかることです。
グラフは右肩下がりで長周期になるほど大きな振幅を持っています。
従って長期の波を運よく捕らえることができれば、そこから利益を得られる可能性があります。主婦がFXで４億円稼いだ話も長期取引の結果です。
これとは逆に、短期取引で勝つことはかなり困難です。短期の波の振幅は小さいため、長期の大きな波に飲みこまれがちです。
取引回数が多いことも取引コスト（スプレッド負担額）の負担を増大させ、プラスの獲得をより難しくします。

長期トレードが有利といっても、いつもうまく行くとは限りません。
相手がランダムなので、最初は勝てても回数を重ねればいずれ収支ゼロに漸近します。
そこで運よく儲けたら「引退」するのが懸命です。
リッチに引退したカリスマトレーダは、運よく儲けた後で引き際のタイミングに成功した人たちです。

そして塩漬けは解消されない
塩漬けは長期取引ほど有利な性質の裏返しで、逆のポジションを取った場合に起こる悲劇です。
反対のポジションをとって長期保有していたら、大きな利益になっていたはずです。
1/f 特性は長期の波ほど振幅が大きいことから、一度長期の波につかまるとどんどん価格が離れていきます。
「そのうち戻るさ」という考えは持たないことです。

テクニカル分析はなぜうまくいかないのか

それは 『ファンダメンタル分析で勝てない』 と解説したのと同じことで、ゴールドマンサックスのような超優秀なプロ集団が 「どうすれば株式投資で勝つことができるのか？」 と、常に研究を重ねているためで、
『チャートがこう動いたら、こうやって投資すればいい』 ということが判明すれば、すぐに多くの売買が実行されることになります。
特に、最近ではこういった分析はスパコン + AI + 膨大なビッグデータを駆使し、いくつものクオンツ計量モデルで演算しながらリアルタイムで市場を監視しているので、『勝てるパターン』 があったらすぐに発見されてしまいます。
よって、 テクニカル分析で勝つことはできないという結論になるわけです。