テーマ研究
運用ルールを比べ、結果と限界を確かめる研究記事です。過去データによる試算などを通じて、何が分かり、何がまだ判断できないかを説明します。
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- 登録不要 米国株の決算後の検証を読む｜「1分後」の起点・比較対象・取引条件 「決算の1分後」でも、何を起点にしたかで価格は変わります。AlpAIの二つの過去データ比較を例に、時刻の根拠、同じ案件での比較、実際に取引できた条件を確かめる読み方を整理します。
- 登録不要 財務の良い企業を選ぶと指数に勝てるか｜日米の過去検証 米国株では企業の財務の質と1年後の値上がり順位に関係が見られましたが、財務で選ぶ方法が取引費用を引いたあとにS&P 500連動ETFを明確に上回る証拠は得られませんでした。日本株についても別に調べました。
- 登録不要 手元の資産より安い株を買う方法は、データを直すと成績が下がった 手元の資産より安い米国株を買う方法を過去データで調べました。途中で途切れた株価データの扱いを見直すと、取引費用を引いた月平均の収益率は+4.08%から+1.10%に下がりました。
- 登録不要 AIにもっと考えさせると、銘柄の選び方は良くなるか 同じ決算100件で、AIの考える量だけを増やしました。模擬口座では事前に決めた合格基準を上回りました。一方、判断が変わった17件や購入数をそろえた比較では、銘柄の選別が改善したとは確認できませんでした。
- 登録不要 株価の規則性は、取引費用を引いても有利か 論文で報告された、取引時間外や月末、米国の金融政策発表日などの株価の規則性を、論文発表後のデータと取引費用を含めて調べました。4つとも事前に決めた基準に届きませんでした。
- 登録不要 AlpAIの指数中心の運用方針｜実運用・模擬運用・過去の検証の違い AlpAIは、指数に連動するETFを運用の中心に据え、AIによる決算分析と投資手法の研究を続ける方針です。実運用、模擬運用、過去データを使った検証の違いを説明します。
- 登録不要 モメンタムETFは、個別株20銘柄で再現できるか 値上がりの勢いが強い株を選ぶETFの考え方を、上位20銘柄を対象に1株単位で買う条件で試しました。過去データの試算では、その銘柄を組み込んだ模擬口座の成績は、S&P 500連動ETFの推計値を使った比較対象を下回りました。
- 登録不要 Minerviniの売買手法を試す｜16年分の過去検証 米国の株式トレーダー、Mark Minerviniの手法を売買ルールにし、16年分の過去データで試算しました。比較できた2方式は、どちらもS&P 500連動ETFを下回りました。
- 登録不要 200日移動平均を使って現金を増やすと、損失は減るか S&P500とNasdaq-100がそろって200日移動平均を下回ったとき、現金を6割以上にする条件を試算。既存の売買ルールですでに現金が多く、追加の効果は小さい結果でした。注文を再現しない簡易試算の限界も説明します。
- 登録不要 値動きが似た株への投資を抑えると、成績は良くなるのか？ 値動きが似た株に投資が偏らないよう、購入時にグループ全体の保有額を制限すると、成績はどう変わるか。上限25%・30%の試算では、上限なしに対する一貫した改善は確認できませんでした。