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 企業のクオリティ（財務の質）で選ぶと指数に勝てるか：米国・日本の過去検証 財務の質と1年後の値上がり順位には関係が見られました。しかし、質で選んで保有する方法が費用後にSPYを明確に上回る証拠は得られません。候補平均との差、指数差、大型株を持つ効果を分けて検証しました。
- 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検証し、株価の記録が途中で切れる問題を発見しました。売買ルールを変えずにデータを訂正すると、費用後の月平均収益は+4.08%から+1.10%へ下がり、事前に決めた三つの合格基準はすべて未達となりました。
- 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 論文で知られた株価のアノマリー（規則性）は、発表後も費用に勝てるか 夜間、月の変わり目、FOMC発表日、IPOの調査開始前。4つの規則性を検証しました。事前に決めた合格基準を満たした方法はありませんでしたが、費用で利益が減った結果と、費用前でも優位を確かめられなかった結果を分けて読みます。
- 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（SPMO）を個別株20銘柄で再現した過去データ検証：模擬口座ではVOOの推計系列を下回った 値上がりの勢いが強い銘柄を選ぶETFの考え方を、配分比率の大きい20銘柄・1株単位の購入で再現し、2005〜2025年の過去データで模擬口座を比べました。再現の手順は本物に近い一方、20銘柄の形を組み込んだ口座は、S&P 500に連動するETFの推計系列を組み込んだ口座を下回りました。その理由と、この結果から言えない範囲を説明します。
- 登録不要 ミネルヴィニの売買手法をルール化して16年分試算：2方式はS&P500を下回った 米国のトレーダー、マーク・ミネルヴィニの手法を機械的な売買ルールにし、2010〜2025年のデータで試算しました。比較できた2方式の年率リターンは、S&P500を約8〜14ポイント下回りました。VCPを加えた方式は成立例が少なく、成績の優劣を評価できませんでした。
- 登録不要 株価指数が200日移動平均を下回ったら、現金を増やすと損失は減るか？ S&P500とナスダック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。