カテゴリー別アーカイブ: 奥村尚

アナリストと人工知能どちらが優秀?

2017.06.07
prof_okumura

From:奥村尚
東京のオフィスより、、、

おはようございます。

奥村です。

今日は、前回の続き
人工知能に関しての話題に触れます。

いろいろな投資信託会社が人工知能で
銘柄を発掘しそれに投資する
ファンドを出してきました。

その成績はイマイチです。
僕が知る限り、マネックス証券の
カブロボが老舗ですが成績は良くありません。

その理由を考えてみましょう。

まず、人工知能の処理です。

初期のカブロボは昔ながらのパターン認識を用いています。
過去の株価の推移を今に当てはめるものです。

テクニカル指標を計算し、それもつかっていました。
これは、チャート分析を行うのと同じことです。
チャート分析で相場に勝てるかどうか、という事ですね。

たとえば、単純に「上がる」、「下がる」、だけを
当てる事に限定すると、二者択一テストで
統計技術を使って本物を見分ける事ができます。

(自由度1のカイ二乗分布に従い、
有意差ありと無しの判定分布の
5%以内を有意差ありとします)

この程度の人工知能は、
猿と同じ勝率しか稼げない事がわかっています。
イマイチだったのは当然ですね。

本来の予想は、上がる、下がるだけではなく、
どのくらいまで上げるか、いつまでに上げるか、
という情報も伴うので相場予想には全く無力であったわけです。

ところが、最近は、いろいろな方法がでてきて、
ビッグデータを使ったり、
統計データを使った相場予想を行える人工知能も出ています。

ビッグデータを使うのは、あまり成果が上がっていません。

統計データを使う手法は結構な成果があがりつつあります。
あるメガバンクが試作した人工知能は、

統計データ(200種類の経済指標)をみて
相場を予想するもので、
成績は43カ月間の平均的中率は約70%だそうです。
これは結構なものです。

これは、ファンダメンタル分析をするのと同じことですね。

人工知能とはいえ、
作った人間がテクニカルを使うか、
ファンダメンタルを使うかで
成果が真っ二つにわかれた格好です。

今最も注目されているのは、
人工知能自身が自分を評価し、
何が問題かを考え、それを改善する学習機能です。

何が問題かを考える機能は、
本当に最近研究がはじまったばかりです。

今までは、コンピュータ処理が遅くて
そこまで手が回りませんでした。

その研究が進むと、
(今は統計データのどの情報を与えるのは
あらかじめ人が決めているのですが)、

いずれ人工知能自身がより有用な情報を探しだし、
その解析方法も編み出し、
それを予想アルゴリズムに
自分で適用するシステムになってゆくでしょう。

ここまで来ると、
そこらのへたなアナリストを寄せ付けない
確度になっているように思います。

こうした技術は極めて進歩が早いので、
時間がたてばたつほど予想精度をあげてくるでしょう。

実用には20年かかると思いますが、
世界がこぞって研究開発を進めている
分野であり、期待されます。

その頃には、もしかすると
最高のプロアナリストを凌駕する時代が
本当にくるかもしれません。

それでは、また次回。

奥村尚


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人工知能に勝てるのか?

2017.05.31
prof_okumura

From:奥村尚
東京のオフィスより、、、

おはようございます。

奥村です。

今日は、人工知能に関しての話題に触れます。

つい最近、グーグルの開発した
アルファ碁(AlphaGo)が、
世界トップ棋士に3戦全勝と
完全勝利したニュースが伝えられました。

現時点における人工知能の
最高の成果といえるでしょう。

なんとなく、人工知能と聞くと、
こうしたニュースは頻繁に伝えられて神格化され、
あるいは、鉄腕アトムとか2001年宇宙の旅とか、

あるいはスタートレックや
スターウォーズなどに出てくるような、
とてつもない能力をもった
権化のような印象もありますが、
現段階ではそうでもありません。

あくまで、観察し、考察し、次の手を考える、
という処理を遂行する機械です。

(僕自身も人工知能の研究者であったし、
今でも1980年代の日本の国策プロジェクト
第五世代コンピュータの
先生たちと交流があり、詳しいんです)。

考察する、という点では、
人工知能は大変に優れています。

パターン認識、機械学習といった
分野では既に完成の領域に達しており、
能力に置いては人間を寄せ付けません。

コンピュータ技術の進化により、
CPUやメモリが飛躍的に
大きな処理をできるようになり、

この卓越した能力によって、
人工知能は碁だけではなく、
将棋やチェスにおいても、
プロを凌駕するレベルになったのです。

僕が小学生だった頃、
地元札幌で冬季オリンピックがありました。

当時最高のコンピュータをIBMが提供し、
全選手の成績管理を行って
ニュースになった事を思い出しました。

当時のこのコンピュータの価格は
当時の安い物価の中でも何十億円だったと思います。

インテルの創業者が論文で発表した
有名なムーアの法則というのがあり、
集積回路は1.5年で密度が
倍になるということを当てはめると、

40年後の今は当時の1億倍の能力がある事になり、
つまりは、今やスマホ1台の方が
40年前の最高のコンピュータより
処理能力は高いはずです。

話を戻しましょう。

考察はコンピュータ処理なので
凄いことがわかりました。

しかし、観察する力において人工知能は苦手です。

なぜプロに完勝するのか、というと、
観察するルールが何百年も変わっていないので、
次のステップ(=考察する)に容易に進めるからです。

これを相場に戻しましょう。

いま、IBMやグーグルをはじめ、
世界中の証券会社が人工知能を使って
相場の予想を始めています。

既にそれをアピールした投資信託もたくさんあります。

あ、そろそろ、僕の時間がなくなってきました。

せっかく良いところですが、次回に続きます。

お楽しみに。

奥村尚


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負けの感覚が麻痺してきたと思うなら…

2017.05.24
prof_okumura

From:奥村尚
東京のオフィスより、、、

おはようございます。

奥村です。

いきなりですが、
投資というのは先が不確実な市場における意思決定を伴います。

その中で1960年代から学問として研究が本格的に始まりました。

それまでもいろいろな研究はあったのですが、
データ元が紙だったので

局所的だし不正確であったり、
頻繁な戦争などで市場が大きくゆがめられたり、

そもそも学会も立ち上がっていなかったりで、
正しいとか間違っているとかの追証ができなかったのです。

その後10年くらい研究が進んで、70年代には、
すっかり証券市場の特性は明確に示され、

合理的に意思決定する場合と、
そうでない場合の結果は大きく差が出る事が示さました。

当たり前ですが、
全ての投資家が常に合理的に機械的な判断をできるわけではないので、
ここがウィークポイントになり、
結果的にマイナスを生む要因となっていたのです。

しかし、1980年代からは、
そのウィークポイントにメスが入れられました。

心理学者が人間が示す行動と見通しに関して解明を始めたのです。

その最初の論文がこれです
(プリンストン大のサイトです。好きな人はどうぞ)。

プロスペクト理論と呼んでいます。
http://www.princeton.edu/~kahneman/docs/Publications/prospect_theory.pdf

その後もさらに研究が進み、人間は
なるべく堅実な方を選択する事が実証されました。

(この成果で、2002年にカーネマンが心理学者としては
 初めてノーベル(経済学)賞をとりました)

なるべく堅実な行動とは、このようなことです。

たとえば、株式相場で、今1株100円(評価上)もうかっているとき、
まだまだ上がると思い売却はしない人がいるとします。

同じ人が、今1株100円損しているときに、
これ以上、下がると大変だと思い損切をするようなケースです。

ですが、金額が大きくなると、
その価値は麻痺する事も説明されました。

たとえば、1株100円ではなく、
1000円(評価上)得した時に、
もう1000円上げたところで、
もはやその人にとって価値は2倍ではなく、
1.5-1.6倍くらいなのです。

この理論では、大きく負けた人の価値も示されました。

要するに、最初は
100ドル損した程度でも「損した!」と
思ってた人も、

大きく負け初めて1万ドル損した時、
もう100ドル損する程度はヘでもなくなっているという事です。

この理論を用いて投資家はどう行動し、
何に、いつ投資するのが良いのか’
という答えはまだ見つかっていません。

まだまだ研究中の分野ですが、
人工知能を用いた投資において、
人間を説得したり、投資をあおったり、

あるいは、なぐさめる癒しコンピュータとしては
大いに役割があると考えています。

このように市場を人間心理として見ると、
やはり高みからその心理を把握できるものが
利益も得ることが分かると思います。

みなさんが投資がうまくいかない場合、
意外にも「人間心理」が作用し、
理論的に読まれやすい行動をしていないか、

という観点にも
注意する必要がありそうですね。

それではまた来週お会いしましょう。

奥村尚


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日経平均に勝てないワケとは?

2017.05.17
prof_okumura

From:奥村尚
東京のオフィスより、、、

おはようございます。

奥村です。

本日は、日経平均のリターンとリスクについて、
お話したいと思います。

株式に限らず、資産運用をする場合、
その収益(正確には額ではなく、
元本に対して増えた比率=投資収益率=リターン)

を測定して数値化します。

たとえば、100万円を1年間 運用して
109万円になったら、
リターンは(109-100)/100 =9%ですね。

日本株運用の場合、TOPIXか日経平均と比べると、
あなたの、わたしの株式運用能力が測定できます。

どちらを使っても結果は同じですが、
日経平均でやってみましょう。

2016年でいえば、1月4日の始値 18819、
12月30日の終値 19114でした。

19114-18819=295、 295/18819= 15.7% です。

1年間のリターンが15.7%。
これは,かなり素晴らしい数値です。

もし、日本株を運用して、この15.7%を凌駕していれば、
あなたの運用成績は素晴らしいといえます。

おそらく、大半の方がこれに及ばないと思います。

日経平均に勝つ方法というのは極めて難しいので、
これに負けたからといって、恥じる必要はありません。

この半分、7.8%程度を達成していれば、まずまずと思います。

なぜ、日経平均に勝てないのでしょう。

昨年に関しては、
ブレクジットで痛い目に会った投資家は、
羹に懲りて膾を吹く
(あつものにこりてなますをふく)

例えのように、トランプの時にも投資を手控えて、
トランプラリーに乗ることができなかった、
という事情もあるでしょう。

しかし、昨年に限らず、
日経平均に勝てる株投資をおこなうのは、
難しいのです。

これをリスクの面から説明してみます。

株式投資をする以上、
市場固有のリスクは避ける事ができません。

市場全体が暴落しているとき、
上がる銘柄は(ほとんど)ない状況を
思い浮かべるとわかりやすいでしょう。

このリスクを「システマティックリスク」と呼びます。

特定の銘柄を購入する場合は、
市場固有のリスクに加え、
その銘柄固有のリスクも存在します。

たとえば、東電、シャープ、東芝という会社は、
その会社固有のリスクがあった(今もある)ので
市場の動きとは関係なく大きく下がった、
といえばわかりやすいと思います。

これは、アンシステマティックリスクと呼びます。

日本株の場合、日経平均という指数は、
まさに市場そのものなので、

市場固有のリスクがありますが、
証券固有のリスクは分散されているので、
リスクの合計は極小です。

銘柄固有のリスクは極小であるため、
非常に投資効率の良いポートフォリオである、
といい変える事ができるのです。

ここで説明した内容は、
証券投資理論を使うと数式で示せますが、

個別に株式を買っても
なかなか日経平均に勝てない理由がここにあるのです。

あなたが勝てない相手=日経平均には、
それなりの負けない理由があるのですね。

では、また来週をお楽しみに。

奥村尚


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バリュー株投資ホントにお得??

2017.05.10
prof_okumura

From:奥村尚
東京のオフィスより、、、

おはようございます。

奥村です。

今日は、投資手法を編み出し世に
送り出す時までの手順を説明しながら、

今の相場とあわせて「なんとなく」
述べてみたいと思います。

バリュー株投資という手法があります。

バリュー株とは、株価から時価総額を
計算しそれを自己資本と比較して
極端に低いもので、低位株ともいいます。

(他の定義もありますが、
 重要ではありませんので
 細かい相違は無視してください)

時価総額の小さな銘柄であり、
あまり投資家が期待していない銘柄なので、
少しでも良いサプライズがあると上がりやすいのです。

逆に、高位株は、
投資家の期待が高いので割高な水準であり、
良い経営成績だとしても、

それが少しでも市場の期待を下回る場合、
下がりやすい傾向にあります。

これは、シカゴ大学の天才、ファーマが編み出した手法で、
その弟子のバンツが、市場データを使い検証し、

NY市場の時価総額の小さい20%の銘柄は、
大型株の収益を6%上回っている事を証明しました。

小型株プレミアムと呼ばれるものです。

その考えをあなたが知り、
実際にどのように日本の株式にあてはめて発掘するか、
手法も見つけたとしましょう。

たとえば、PBRを見て
低い方をスクリーニングすることで
簡単に銘柄を特定できるぞ、といった具合です。

アマは、その方法をお金で運用して試してみるでしょう。

そして、お、これはうまくいくぞ、
よし、運用するお金を増やしてみよう!

とくるのではないでしょうか。

プロは(たぶん)違います。

その手法で株式を発見できたとして、
実際にお金を運用する前に、テストしまくります。

売買のタイミング条件や設定期間、
スクリーニングの条件を変えて
いろいろなケースで本当に
成功できる方法かどうかを検証するのです。

想定するあらゆる状況で、
投資資金はどう増えるのか(あるいは減るのか)を
時系列数値で示したうえで、
その手法のリスクとリターンの特徴を数値化します。

この世は相対なので、この手法単体で
増えたかどうかを見るだけではなく、
何か基準(たとえば株価指数)と比べて比較するでしょう。

いろいろなケースを数多く試し、
いつでもどんな局面でも確率的に
良い値で成功する、

といいきれる場合(統計的に有意といいます)、
初めてこの方法は有効であるという結論になります。

そういうプロセスを経ると、残念ながら、
多くの場合は無効である、という結論になります。

良い手法でも、時期や設定が変わると、
結果がガラリとかわります。

どの年でも、どんな相場の局面でも、
うまくゆく手法というのは、
なかなか存在しない理由がそこにあります。

ネット上であちこちに氾濫する
‘相場で100%確実な勝利の方程式’のようなうたい文句は、
自らが怪しいですよ、といっているようなものなのですね。

今年は、3月まで小型株は良いパフォーマンスでした。
4月以降、その勢いはすっかりなくなり、
大型株がパフォーマンスよく上がってきています。

低位株で成功するのは、
3月で終わってしまったことになります。

大型株が上がり、市場も上がってゆく場合、
相場全体が良い方向に向かう初動であり
大相場の兆候でもあります。

今後に期待しましょう。

では、次回をお楽しみに

奥村尚


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リスクとリターンの簡単な計算法

2017.05.03
prof_okumura

From:奥村尚
東京のオフィスより、、、

こんにちわは、奥村です。

ゴールデンウィークも後半に入りました。
来週早々、フランス大統領選、
韓国大統領選が立て続きにあります。

北朝鮮の状況も中だるみ感はあるものの、
収まったわけではありません。

しかし、株価は何事もなかったかのように、
2月の水準に戻ってしまいました。

上げるには理由があり、
その理由が企業業績の好調さにはあるわけですが、
そんなことは前からわかっています。

あとは、国際事情による円安や心理的問題でしょう。

一旦、期待と違うアウトプットが
出たら大きく下げる状況ですね。

さて、数字を当てはめて、単純化してみましょう。

まずフランス。
市場は明らかにマクロンを支持しています。
ルペンになったらユーロ崩壊が近づくからです。
マクロンの支持率は60%ルペンが40%です。

支持率と確率は違いまずが
仮にマクロンの当選確率は60%としましょう。
これは来週月曜日に結果がでます。

次に北朝鮮。
市場は平和的解決を支持しています。

しかし、核開発を止めない国に対し核を持つ前に
抑止する権利を行使できるこの機会を
生かしたい大国のルールも一方で明確に存在します。

ここでは、少し楽観的な市場の雰囲気に
合わせて確率的に80%が平和的解決ができるとしてみましょう。

準備が整いました。

2つの事象があり、

case1 どちらも事情の予想通りである確率

60% * 80% =48% です。

case2 少なくともどちらかが期待に反するる確率

1-48%=52%です。

case2は52%、半分を超えていますね。

半分以上は負けるというcase2の確率的リスクを負担して、
昨日株を買うとします。

そのリスクに見合うリターンは、大きくあるべきです。
でも、おそらく、そうなりません。

case1が起きても市場の上げはせいぜい200-300円くらいでしょう。

サプライズはなく、市場は織り込済み、
ということであまり上がらないかもしれない。

では、case2が起こると、どうなるでしょう。
大きく下げると思います。サプライズがおこるからです。

48%の確率で上げるにしても少ししか上げない株

かつ

52%の確率で大きく下げる株

を、みなさんは買いますか?

数値化すると、結論は明らかです。

リスクを負担するなら、
それに見合ったリターン
(リスクプレムアムといいます)がないと、
損します。

僕が仮定した数値を多少いじって変えても、
結果は変わりません。

単純化、数値化のこうした考え方は、
物事を整理し合理的に考える際役に立ちます。

では、次回をお楽しみに。

奥村尚


PS.
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今日話した内容のように、
知っていれば当たり前に利用できる
「相場の基礎」とは何なのか?
をお伝えいしています。

重要なことなので少しでも
多くの方にご覧いただければと思います。
http://j-i-s.info/j-i-s/okumura_op1/