すべてのカテゴリ

皆様、こんにちは。時事ニュースの解説をしている北海道大学（北大）の玉井大貴です。今日は今週の相場の動きから考えるおすすめセクターと危ういセクターについてお話していきます。最近、DM等で逮捕や刑事事件等を扱ってほしいというお声をいただきます。しかし最初にお断り申し上げますが、逮捕・容疑者等のセンシティブなニュースは多様な考え方がありそのすべてを尊重する必要があると考えるためこちらのブログ発信の趣旨と異なるため控えさせていただければと思います。早速ではございますが、まずおすすめセクターからお話していきます。おすすめセクター第一位はヘルスケアです。理由は2つです。・PERが過去平均と比べて著しく低いため・今年は選挙イヤーで各国での不確定要素が高まり、ディフェンシブ銘柄に買いが集まりやすいと考えるため特にJ&J等は企業業績も好調で、買いを入れるべき銘柄といえます。ただしリスクとしてはヘルスケアセクターは開発費や研究費にどれだけ先行投資しているかというBS上からではなかなか見えづらい側面から勝敗が決まる傾向があります。従って、株価を見るときはCFの投資活動によるキャッシュフローの項目を見て適切にその企業の状態を確認することが必要となります。逆にお勧めしないセクターはぶっちぎりで半導体関連株です。特にマグニフィセントセブンは警戒が必要です。今週はTSMCの堅調な企業業績見通しを背景に株価は続伸しましたが、実は見えないリスクが高まっていると私は考えます。その理由とは、、？米国選挙による不確定要素の拡大でグロース株に売りが殺到する可能性があるため高すぎるPERは将来成長を取り込みすぎと

セル・イン・メイの検証目的でPythonプログラムを作成しました。 詳細は、下記の記事を参照ください。 このPythonプログラムを使用して、日経平均株価の構成銘柄 + αを対象に月間騰落率の規則性を確認しました。 その結果、非常に規則性の高い銘柄が複数存在することが分かりました。 今回は、冬から夏の売買が推奨される銘柄をご紹介します。 ちなみに、その他の銘柄については、下記の記事を参照ください。下記は、対象の銘柄に対する2006年から2025年までの月間騰落率を表すグラフです。 ● 縦軸: 月間騰落率 [%] ● 横軸: 対象の月 ● 灰色の折れ線グラフ: 各年の月間騰落率の推移 ● 青色の棒グラフ: 全ての年を対象とした各月の騰落率の平均値 ● 赤色の縦線: 全ての年を対象とした各月の騰落率の最大値と最小値 また、下記は、対象の銘柄に対するバックテスト結果です。 ● バックテストの方法   - 毎年、〇月末の終値で買い → □月末の終値で売り   - 売買手数料、税金、等は考慮せず ● 対象期間: 2006年～2025年(20年間)   - 最終損益合計(1株): 3,584.07円   - 平均リターン: 16.13%(最大: 35.13%, 最小: -5.14%)   - 勝率: 85.0%(勝ち: 17, 負け: 3)最終損益合計(1株)は、対象期間における1株単位で売買した際の最終損益の合計です。 通常は、100株単位での売買となるため、実際には、最終損益合計も100倍となります。 平均リターンは、各年の株式トレードのリターンを平均化したものです。 勝率は、対

セル・イン・メイの検証目的でPythonプログラムを作成しました。 詳細は、下記の記事を参照ください。 このPythonプログラムを使用して、日経平均株価の構成銘柄 + αを対象に月間騰落率の規則性を確認しました。 その結果、非常に規則性の高い銘柄が複数存在することが分かりました。 今回は、秋の売買が推奨される銘柄をご紹介します。 ちなみに、その他の銘柄については、下記の記事を参照ください。下記は、対象の銘柄に対する2006年から2025年までの月間騰落率を表すグラフです。 ● 縦軸: 月間騰落率 [%] ● 横軸: 対象の月 ● 灰色の折れ線グラフ: 各年の月間騰落率の推移 ● 青色の棒グラフ: 全ての年を対象とした各月の騰落率の平均値 ● 赤色の縦線: 全ての年を対象とした各月の騰落率の最大値と最小値 また、下記は、対象の銘柄に対するバックテスト結果です。 ● バックテストの方法   - 毎年、〇月末の終値で買い → □月末の終値で売り   - 売買手数料、税金、等は考慮せず ● 対象期間: 2006年～2025年(20年間)   - 最終損益合計(1株): 987.19円   - 平均リターン: 8.36%(最大: 28.26%, 最小: -9.95%)   - 勝率: 85.0%(勝ち: 17, 負け: 3)最終損益合計(1株)は、対象期間における1株単位で売買した際の最終損益の合計です。 通常は、100株単位での売買となるため、実際には、最終損益合計も100倍となります。 平均リターンは、各年の株式トレードのリターンを平均化したものです。 勝率は、対象の期間に行わ

セル・イン・メイの検証目的でPythonプログラムを作成しました。 詳細は、下記の記事を参照ください。このPythonプログラムを使用して、日経平均株価の構成銘柄 + αを対象に月間騰落率の規則性を確認しました。 その結果、非常に規則性の高い銘柄が複数存在することが分かりました。 今回は、夏の売買が推奨される銘柄をご紹介します。 ちなみに、その他の銘柄については、下記の記事を参照ください。下記は、対象の銘柄に対する2006年から2025年までの月間騰落率を表すグラフです。● 縦軸: 月間騰落率 [%] ● 横軸: 対象の月 ● 灰色の折れ線グラフ: 各年の月間騰落率の推移 ● 青色の棒グラフ: 全ての年を対象とした各月の騰落率の平均値 ● 赤色の縦線: 全ての年を対象とした各月の騰落率の最大値と最小値 また、下記は、対象の銘柄に対するバックテスト結果です。 ● バックテストの方法   - 毎年、〇月末の終値で買い → □月末の終値で売り   - 売買手数料、税金、等は考慮せず ● 対象期間: 2006年～2025年(20年間)   - 最終損益合計(1株): 1,308.05円   - 平均リターン: 6.14%(最大: 25.56%, 最小: -3.96%)   - 勝率: 85.0%(勝ち: 17, 負け: 3) 最終損益合計(1株)は、対象期間における1株単位で売買した際の最終損益の合計です。 通常は、100株単位での売買となるため、実際には、最終損益合計も100倍となります。 平均リターンは、各年の株式トレードのリターンを平均化したものです。 勝率は、対象の期

セル・イン・メイの検証目的でPythonプログラムを作成しました。詳細は、下記の記事を参照ください。このPythonプログラムを使用して、日経平均株価の構成銘柄 + αを対象に月間騰落率の規則性を確認しました。その結果、非常に規則性の高い銘柄が複数存在することが分かりました。今回は、春の売買が推奨される銘柄をご紹介します。ちなみに、その他の銘柄については、下記の記事を参照ください。下記は、対象の銘柄に対する2006年から2025年までの月間騰落率を表すグラフです。● 縦軸: 月間騰落率 [%] ● 横軸: 対象の月 ● 灰色の折れ線グラフ: 各年の月間騰落率の推移 ● 青色の棒グラフ: 全ての年を対象とした各月の騰落率の平均値 ● 赤色の縦線: 全ての年を対象とした各月の騰落率の最大値と最小値また、下記は、対象の銘柄に対するバックテスト結果です。● バックテストの方法  - 毎年、〇月末の終値で買い → □月末の終値で売り  - 売買手数料、税金、等は考慮せず● 対象期間: 2006年～2025年(20年間)  - 最終損益合計(1株): 1,845.46円   - 平均リターン: 2.98%(最大: 10.97%, 最小: -2.41%)   - 勝率: 90.0%(勝ち: 18, 負け: 2)最終損益合計(1株)は、対象期間における1株単位で売買した際の最終損益の合計です。通常は、100株単位での売買となるため、実際には、最終損益合計も100倍となります。平均リターンは、各年の株式トレードのリターンを平均化したものです。勝率は、対象の期間に行われた全ての株式トレードの勝率を

セル・イン・メイは、米国ウォール街の相場格言の一つで、5月に株を売却し、9月頃まで市場から離れるべきだというアノマリー(経験則)です。対象は米国市場ですが、日本市場にも通じるものなのでしょうか。気になったので、セル・イン・メイを分析するPythonプログラムを作成しました。● Pythonプログラムでできること  - 月間騰落率を算出し、グラフ化することができます  - 指定された月に基づき、バックテスト(買いトレード限定)ができます対象を日経平均株価として、実際に私が作成したPythonプログラムによる月間騰落率を確認することにします。ちなみに、月間騰落率は、以下の式で算出します。● 今月末の終値 = A● 先月末の終値 = B● 月間騰落率 = 100 * (A - B) / B [%]上記のグラフは、日経平均株価を対象とした月間騰落率を表すグラフです。● 期間: 2006年1月～2025年12月(20年間)● 縦軸: 月間騰落率 [%]● 横軸: 対象の月● 灰色の折れ線グラフ: 各年の月間騰落率の推移● 青色の棒グラフ: 全ての年を対象とした各月の騰落率の平均値● 赤色の縦線: 全ての年を対象とした各月の騰落率の最大値と最小値月間騰落率のグラフを見ると、5月の騰落率は4月と比べると落ち込んでいるのが確認できます。案外、セル・イン・メイは、日本市場にも当てはまるのかもしれません。さらに月間騰落率の分析を進めると、以下の点が確認できます。● 4, 11, 12月の月間騰落率の平均値(青色の棒グラフ)はプラスが大きい● 1, 8月の月間騰落率の平均値(青色の棒グラフ)はマイナ