しばらく放置だね

殆ど誰も読んでいない 時間の無駄だから 君も即刻虫かごに入れることを 強く強く勧める

なが〜〜い

個別株に投資することはシャープレシオの観点でいえば、リターンのブレが大きくなります。 アセットアロケーションにおいてリターンは変わらないのにリスクだけが大きくなります。 シャープレシオとは、同じリスク水準においてどちらのリターンが優れているかを評価する指標でリターン÷リスクで求められる。 シャープレシオは　インデックス　＞　大多数の個別株　となります 一部の個別株を運よく引き当てることができ、かつ、適切なタイミングで売り逃げ出来た場合にのみインデックスよりもシャープレシオが高くなります。 ですので資産配分から個別株を除いて、その分インデックスファンドの割合を増やすことによって、より有利な資産配分をつくることができます。 ちなみにこれを「トービンの分離定理」といいます。 リスクを調整するには、リスク資産の中身を変えるのではなく、リスク資産の「割合」を変えることが重要です リスクオン：「現金20％：インデックスファンド80％」 リスクオフ：「現金70％：インデックスファンド30％」 そのリスク資産には個別株などは入れてはいけません。 インデックスだけで構成しますが、オルカンなどの株インデックス1本よりもリートインデックスやゴールドなどを組み合わせるほうがシャープレシオは上がります。 2016～2025　　　米株　　　　金　　　　　米株50金50 年率リターン　　　13.50%　　11.95%　　13.04% 標準偏差　　　　　15.50%　　14.11%　　10.88% Best Year　　　　31.35%　　26.66%　　　25.82% Worst Year　　　-18.19%　　-4.15%　　　-9.48% 最大ドローダウン　-23.91%　-18.08%　　　-17.17% シャープレシオ　　0.77　　　0.73　　　　　1.00 ソルティノレシオ　1.18　　　1.38 　　　　　1.70

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。

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(n=1000)を行うと、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。

金融計算に際しては表計算ソフト エクセルだけでなくフリーの統計ソフト Rや　フリーの数学ソフト MAXIMA なども使っている。 何れのソフトも実際のビジネスで有用なツールとなっている。 数学が不得手であっても、これらソフトの利用により、誰でも、かなり複雑な計算を試みることが可能となる。 ３つ以上の資産から成るポートフォリオの収益率、分散等を計算する場合には簡単な行列演算が必要となる。 行列と聞いただけで毛嫌いする人のいるかもしれないが、単に数字の塊を操作するに過ぎないと思えば案外と気楽に付き合えると思う。 エクセルでは MMULT,MINVERSE,TRANSPOEといった３つの関数を使うことで大概の計算は済ますことができ、計算に使うコマンドのパターンも限られているので、一旦コマンドパターンを作っておけば、あとは引数のセル範囲を適宜に変更するだけで自分が必要とする計算は完了する。 簡単な行列演算を使って、最小分散ポートフォリオ、接点ポートフォリオ、資本市場線（CML),ポートフォリオ分離定理などについて計算実験してみる。 ポートフォリオの分散が最小となるような投資比率を求めるには ｗA　＋　ｗB 　＋　ｗC　＝１　 という制約条件の下にポートフォリオの分散を最小化するという条件付極値問題となる。 これはラグランジュ関数Lを作り連立方程式を解くというラグランジュ乗数法を適用する。 ラグランジュ関数を各変数で偏微分すると連立方程式が導ける。

なぜファンダメンタル分析はうまくいかないのか 「ウォール街のランダムウォーカー」 では、ファンダメンタル分析が上手くいかない理由として、以下の3つを挙げています。 第一に、情報や分析が必ずしも正しいとは限らない 第二に、「価値」の推定を間違う可能性 第三に、市場も必ずしも自分の「間違い」を速やかに訂正するとは限らないこと、すなわち株価が必ずしも本来あるべき値段にサヤ寄せされないことがしばしばある つまり、ただでさえ、企業の業績を分析することは難しい 仮に業績を分析できたところで、それを株価に置き換えることは難しい なぜなら、業績と株価が一致するわけではないから これから株価がどう動くかは『世間に知られていない新しい情報』の内容しだい そして　『世間に知られていない新しい情報』　を事前に知ることはできない（できたらインサイダーになってしまいます） つまり、株価は『ランダムウォーク』しているという結論になります。 これが、ファンダメンタル分析で 『買うべき銘柄』 を見つけることはできないという根拠です。

タムちゃんファイト