日経平均で売買を行ったら…

From：奥村尚
東京のオフィスより、、、

おはようございます。

もうそろそろ、
学校は夏休みに入る次期ですね。

その割には暑くないので、
暑いのが苦手な私には助かります。

夏休みと言えば、
宿題という言葉が反射的に出てしまいます、私。

さて、今回はほんの少しだけ、
難しい内容になるかもしれません。

その代わり、役に立つと思います。

株式市場の基本特性を考えます。

株を中長期(たとえば半年から数年)の期間で
持つ人は、株価がその期間で増える期待をして
株を買うと思います。

この場合、数か月単位での
株価の挙動が重要になります。

ですので、1日単位で
下がったとしても、そう気にしないでしょう。

(株価を見てしまい、それが下がっていると
あまり気分は良くないとしても、
そんな事は気にしてはいけませんよ)

一方、デイトレをしている人は、
本日買い、本日中に決済するわけですから、

来年その株価がどうなろうが、
その会社の利益がどうでも、
利益成長がどうでも、
関係ありません。

一日の中で、少しでも安く買い、
少しでも上がってたら売る。

それができれば良いわけです。

問題はここからです。

デイトレの場合、例えば
10分単位での株価の挙動が重要になります。

では、10分単位で、

買う・売る

を機械的に繰り返すと、
その株式のトレードで
利益はどうなるでしょうか。

10分前の引け値で買い、
10分経過後の引け値で売る。

そして、その引け値でまた買い、
もう10分経過後にまた引け値で売る。

正確に10分おきに売買を繰り返しますから、
一時間に6回、売買ができます。

一日では、その何倍もの売買が
できることになります。

単純にこれを繰り返す戦略が
儲かるかどうかを検証するには、

10分足データを用いて、
1年間程度検証することで、
リターンのシミュレーションができます。

しかし、市場でついた、
その株式の全ての価格データから10分足を作るのは、
かなり大変です。

そもそもそういった価格情報は、
東証の会員(証券会社およびクィックや
ロイターなどの情報ベンダー)しかもっていないでしょう。

そもそも、全ての価格情報を
保存している法人は、

東証を除けば、
大手証券会社のみだと思います。

そこで、簡易的に
一日単位でそれを行うとすると、
誰でも検証できます。

ある日の寄付きで買い、
翌日の寄付きで売る。

あるいは、ある日の引け値で買い、
翌日の引け値で売る。

これで、一日のリターンが
計算できますね。

リターン=(買値-売値)/買値です。

特定の会社ではなく、
日経平均を株式に見立てて、
毎日引け値で売買を行った場合、
リターンの分布はこうなります。

戦後全営業日
(1946.5.16から2019.7.12までの19,140営業日)
から毎日リターンを計算し、

日次リターンをチャートで示しました。

ちなみに、

・最低リターンは、-14.9%(1987/10/20)

・最高リターンは、+14.15%(2008/10/14)

でした。

これを利用すると、
かなりいろいろな事が分析できます。

まずは、このリターンの分布を
みておきましょう。

リターンを0.1%刻みで頻度を数え、
それをバーグラフにしたものです。

度数分布とか、ヒストグラムなどともいわれます。

横軸は一日単位のリターン、
縦軸は、その頻度です。

頻度=そのリターンの達成回数ですね。

なんだか、真ん中だけ
ぴょこんと盛り上げっていて、

よくわかりません。

そこで、真ん中だけ、拡大してみてみます。

平均値、もしくは中心値に集積する
データの形になっています。

この形は、見たことがあると思います。

正規分布といいます。

中心部を拡大した図は、
ほぼ完全な正規分布のカーブになっています。

ここで、問題を出してみます。

宿題ではありません。

算数が得意な方は、
解いてみてください。

答え合わせは、
後日のblogで行います。

1.今、日経平均は、21685.9円(7月12日終値)です。
翌営業日(7月16日)の日経平均の終値を信頼区間68%で予想しなさい。

なお、日経平均は、
過去日次リターンで、正の頻度は10135回、
負もしくは0のリターンの頻度は9005回でした。

それでは、次回をお楽しみに。

奥村尚

P.S.
今だけ限定公開している株式投資の
知っておくべき本当の基礎知識は
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奥村尚

・ジャパンインベストメントスクール講師
・マーケット アナリスト
・マーケットの魔術師

20兆円もの運用資産をもつ米国大手ヘッジファンド株式投資部門スーパーバイザー、自身も日本でヘッジファンドを主宰。日本証券アナリスト協会会員。
1987年、都立大学大学院工学研究科修了（テーマは人工知能）。日興証券入社。投資工学研究所にて、数々の数理モデル開発に携わる。スタンフォード大学教授ウィリアム・F・シャープ博士（1990年ノーベル経済学賞）と投資モデル共同開発、東証株価のネット配信(世界初)なども手掛ける。
2000年 東証マザーズ上場第一号のインターネット総研で金融事業を統括。
2002年 イスラエル天才科学者とベンチャー企業設立、人工知能技術を商用化し空港に導入。
2004年以降は、金融業界とIoT業界の交点で活躍。最先端の人工知能とアナリストの相場適応力を融合させた投資モデルMRAを完成し、内外の機関投資家に提供する。この投資手法は、最低25%/年以上の収益を「MRAを使う誰にでも」もらたしている(一度も元本割れなし)。
2015年 個人投資家へMRA情報提供開始、さらに投資塾を通してお金の知識を広め、ゆたかな生活の創造に貢献している。
趣味は、オーディオの機械いじり。ワインやウィスキーをたしなむこと。スポーツも好きでスキー、スケートは自称特級(そんなものはない)、エアロビック競技を10年ほどやっている(NAC マスター男子シングル 9連覇中、2014-2016日本選手権千葉県代表)。ただし、「かなずち」であり、球技も苦手である。