月次成績-2016年6月

途中崩れ掛けましたが、なんとか期待曲線近くまで復帰できました。
4月半ばからのドローダウンも解消しました。

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2016/6/30

◆本日の損益
 +72,440円

◆本日のトレード
 ツルハ +69,000円
 ソニーフィナンシャル ▲39,600円
 他

◆今月の累積損益
 +2,107,730円

投資部門別売買状況(1)

投資部門別売買状況は東証が集計して発表しているデータです。
個人投資家や外国人投資家の動向を知るために非常に重宝します。

よく知られている特性として、個人投資家は逆張り指向であり外国人投資家は順張り指向と言われます。
また、市況は外国人投資家が牽引しているとも言われます。
今回はその辺りをデータで簡単に追っていくことにします。
あくまで基礎研究レベルのため、周知の結果となるかもしれませんがご容赦願います。


まず、個人投資家の売買高と外国人投資家の売買高の関係を調べます。
以下はそれぞれ「売り買い合計」と「NET(差し引き)」の散布図です。

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売り買い合計で見ると、個人投資家の売買高と外国人投資家の売買高は比例の関係が見られます。
ところがNETで見ると、この関係が逆転しています。
簡単にまとめると、
「個人投資家がたくさん売買している時は、外国人投資家もたくさん売買している。
 しかし建て方向は逆で、個人投資家の買い越し時、外国人投資家は売り越している(逆も然り)。」


そうすると「どちらが儲かっているんだろう?」と疑問が湧いてきます。
続いて、それぞれのNET売買高と集計期間中の日経平均のリターンとの関係を見てみます。

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個人投資家が買い越している期間は日経平均は下落し、売り越している期間は日経平均は上昇しています。
外国人投資家はその逆の傾向となっています。
このデータから「個人投資家は損している」とはすぐに判断できません。
このデータから言えることは、「日経下落期間=個人投資家が買い越し」というだけであり、
「下落したから買った」のか「買ったから下落した」のか、因果関係までは分かりません。

これを調べる便利な方法が存在します。
「ベイズの定理」と呼ばれる条件付き確率を求める手法で、事象Aが起きた後の事象Bが起こる確率を
計算することができ、これにより因果関係を推定することができます。

結論から言うと、
「外国人投資家の売り越し→個人投資家の買い越し→市場が下落(もしくはその逆)」
という因果関係が確認できます。
下落のトリガーは外国人投資家の売り越しであり、
冒頭に述べた「株価の牽引役は外国人投資家」とも一応合致しています。
続いて個人投資家の買い越し後に市場が下落する可能性が高く、
市況が極端な状況(NET売買高が偏る状況)では、個人投資家は損をしている可能性が高いです。
これはそうと決め付けているわけではなく、
あくまでも統計的な検証の結果としてそのような事象となっている可能性が高い、ということです。


最後に「この投資部門別売買状況が株価の予測に使えるか?」ですが、
それぞれのNET売買高と1期先のリターンとの散布図を示します。

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検証がまだまだ甘いため何ともいえませんが、「どうも使えなさそう」となります。

なお、上記は全て東証1部の確認結果です。
興味のある人はマザーズやJASDAQも確認してみて下さい。


2016/6/29

◆本日の損益
 ▲263,130円

◆本日のトレード
 商船三井 +48,000円
 マルハニチロ ▲52,400円
 他

◆今月の累積損益
 +2,035,290円

2016/6/28

◆本日の損益
 +455,000円

◆本日のトレード
 ファミリーマート +60,000円
 日本板硝子 ▲42,000円
 他

◆今月の累積損益
 +2,298,420円

2016/6/27

◆本日の損益
 +1,518,480円

◆本日のトレード
 DMG森 +140,400円
 日本板硝子 ▲120,000円
 他

◆今月の累積損益
 +1,843,420円

AI投資(3)

今回はAI運用を謳って世の中に出現したファンドを紹介します。

ここで紹介するファンドはいずれもAI運用に特化した中小ファンドです。
ブリッジ・ウォーターやルネサンス・テクノロジーなどの超大手ヘッジファンドもAI運用を行っていますが、
資金配分や分析手法など、その情報は全く表に出てきません。
彼らに言わせると、AIは単なるデータマイニング手法であり目新しいものではなく、
30年も昔から取り組んでいるそうです。
中小ファンドほど資金繰りでニュースの一面を飾るために手法の一部を公開する傾向にあるようです。


<リベリオン・キャピタル(米)>

 世界で初めてAIに特化したファンドとして2007年から運用を開始しています。
 ベイジアンネットワークをベースとしています。
 運用開始から2015年までS&P500を年平均7%アウトパフォームするという素晴らしい成績を収めています。
 投資スパンは中長期であり、60銘柄~70銘柄のロングポートフォリオを組んでいます。

<セレベラム・キャピタル(米)>

 リベリオンに引き続き、2009年に運用を開始しています。
 AIが戦略を探索し、その採用を判断するのは人という複合プロセスを採用しています。
 成績は良好のようで、運用資金は開始当初の1000万ドルから2億8000万ドルまで増加しています。

<キャスティリウム・キャピタル(英)>

 2012年末から運用を開始しています。
 エキスパートシステムと呼ばれる手法を採用しています。
 人間の専門家がピックアップしたルールに対して決定木を構築する手法です。
 直近の成績は不明ですが、ファンド自体は存続しています。

<KFLキャピタル(カナダ)>

 2013年末から運用を開始しています。
 2015年にはNHKの特集「金融市場最前線」でもピックアップされました。
 「クリスタル」なる人工知能による予測で、14年には利回り30%を叩き出して注目を集めました。
 しかし15年の成績は▲12.4%、16年は3月まで▲17.4%と、直近では全く振るいません。

<ダーウェント・キャピタル(英)>

 2010年頃にツイッター等のSNS情報に基づいて株価を予測する手法が注目を集めました。
 ダーウェントキャピタルは世界初のツイッター・ファンドとして2011年に運用開始しました。
 米インディアナ大学の先行研究を基にしており、ダウの騰落方向を86%で予測可能とのことでしたが、  
 残念ながら12年半ばには運用を停止しています。


このようにファンドによって明暗が分かれる形となっています。
AIに絶対的なエッジが存在するかどうか、これでは全く分かりませんね。


2016/6/24

◆本日の損益
 ▲407,850円

◆本日のトレード
 日本板硝子 +304,000円
 NTN ▲352,000円
 他

◆今月の累積損益
 +324,940円

2016/6/23

◆本日の損益
 ▲20,160円

◆本日のトレード
 三井造船 +54,000円
 国際石油開発帝石 ▲101,760円
 他

◆今月の累積損益
 +732,790円

2016/6/22

◆本日の損益
 +71,400円

◆本日のトレード
 セブン銀行 +55,000円
 商船三井 ▲75,000円
 他

◆今月の累積損益
 +752,950円