データ分析 投資は、数字や記録を使って投資の判断をわかりやすくする考え方です。勘や雰囲気に頼るのではなく、どれくらい増えやすいのか、どれくらいブレやすいのかをあらかじめ数字で確かめながら行動します。
なぜ役に立つのか
投資は未来のことなので、確実な正解はありません。ただ、過去の動き方にはある程度の傾向があります。データ分析を使うと、その傾向から「平均するとどうなりやすいか」と「悪いときはどのくらい落ち込むか」を事前に想像できるようになります。結果として、無理のない資金配分と続けやすい運用ルールを作れます。
基本の考え方
大切なのは期待値とリスクを同時に見ることです。期待値は平均するとどれくらい増減しそうかという見立てです。リスクは結果のばらつきや下振れの大きさのことです。増えやすさだけでなく、減ったときの大きさもあらかじめ知っておくと、焦らずに続けやすくなります。
どのように進めるのか
最初に、どんな場面で買ってどんな場面で売るのかを決めます。次に、その決め方が過去のデータでも同じように機能したかを確かめます。最後に、将来のいろいろなパターンを想像し、資金の増減がどのくらいの幅に収まりそうかを確認します。ここまでができたら、無理のない金額で試し、ルール通りに続けられるかを点検します。
よく使う道具
バックテストは、決めたルールを過去のデータに当てはめて、手数料なども含めて成績を確認する方法です。学校の過去問で実力を測るイメージに近いです。
モンテカルロシミュレーションは、サイコロを何度も振るように、将来起こりうる値動きをたくさん仮想して、資金の増減の広がり方をつかむ方法です。ひとつの予想に絞らず、起こりうる範囲を知るために使います。
ポートフォリオ最適化は、資産を一つに偏らせずに組み合わせる考え方です。値動きの特徴が違うものを混ぜると、全体のブレを小さくしながら狙いたいリターンに近づけます。
最初の一歩
まずは対象をシンプルに一つ決めます。短期投資なのか長期投資なのかを決め、短期投資なら売買が頻繁になりすぎない、わかりやすいルールから始めると続けやすくなります。長期投資ならば投資対象がどれほどの将来性があるのかを数値で判断します。結果は日付や理由と一緒に記録し、良かった点と反省点を短く書き残します。数字とメモが貯まるほど、自分に合うやり方がはっきりします。
つまずきやすい点
過去のデータに合わせすぎると、将来はうまくいかないことが多くなります。これを過剰最適化と呼びます。また、手数料や実際の約定ずれを軽く見積もると、机上の成績と現実が離れてしまいます。公開前の値をうっかり使ってしまうなど、未来の情報が混じることも失敗の原因になります。小さなズレでも積み重なると大きな差になるため、条件は最初に決めて、後から都合よく変えないことが大切です。
用語のやさしい説明
期待値は、同じやり方を何回も繰り返したときの平均的な結果のことです。勝率と一回あたりの利益と損失の大きさの組み合わせで決まります。
ボラティリティは、値動きの振れ幅の大きさです。同じ期待値でも、振れ幅が大きいほど精神的な負担は大きくなります。
ドローダウンは、資産が過去の最高値からどれくらい下がったかを示す指標です。最悪期の落ち込み幅を知ると、資金計画を立てやすくなります。
そのほかこのサイトの記事に出てくる用語はその都度詳しく説明していきます。
このサイトの使い方
はじめての方は、このページで全体像をつかんでから、基礎解説と実例を順番に読むと理解が深まります。バックテストの進め方やモンテカルロの考え方、資産配分の作り方などを、できるだけ同じ手順で説明します。記事一覧から興味の近いテーマを選ぶと、必要な情報に迷わずたどり着けます。
免責について
このページの内容は情報提供を目的としています。実際の投資判断と結果の責任はご自身にあります。前提や条件は記事内でできるだけ明確に示し、誤りがあれば修正します。
以上のように、データ分析 投資は派手な必勝法ではなく、数字にもとづいて無理のない判断を重ねるための方法です。増え方と減り方の両方を理解し、自分に合うリズムで続けられる仕組みを一緒に作っていきましょう。