割安株投資研究所

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割安株投資研究所

割安株投資研究所とは

年利回り30%キープ目標や累積利益3億円を突破させた有名個人投資家たちに触発されて作成した当サイト(簡単割安株検索)の日本株式割安株投資においての知名度・優位度の向上を図り、自分自身でも儲けることができるようにするため

このページでは、お気に入り個人投資家の投資手法やTwitter等のビッグデータを元に割安株投資を主軸として年利回り上昇のための研究・開発を行っていく

割安株投資研究所でのおすすめ個人投資家の割安株投資の見つけ方再現の検討・研究項目

IPOセカンダリー投資

弐億貯男(@2okutameo)さんのサラリーマンが株式投資でセミリタイアを目指してみましたのブログでよく言及されている割安株の見つけ方の一つとしてIPOセカンダリー投資があります。

IPOセカンダリー投資とは、IPO(新規上場)銘柄がで上場後数か月程度経過して人気薄で株価低迷時の割安株になったタイミングで購入する手法。

Sbi証券やyahooファイナンスなどでの一般的なスクリーニングでの銘柄探しは行っていないようで、当サイト(簡単割安株検索)で手法に近づけることができれば面白いと考えている

IPOセカンダリー投資の注意点のようにデメリットもある。

→株2億さんの過去の銘柄購入タイミング等の調査

大幅に下落した新興株の中から株価が大化けする株の見つけ方

新興株投資で70万円を2億9000万円にした 32歳サラリーマンの3つの投資法とは?

毎日忙しいサラリーマン生活を続けながら、13年間で70万円を2億9000万円にまで増やしたサラリーマン投資家のキクチさんの株識投資の方法とは、とてもシンプルなものだった。大幅に下落した新興株の中から株価が大化けする株を選ぶその投資法を大公開。

上記の記事などを参考に

上場10年以内の新興銘柄 OK

時価総額が50億円以下 OK

純資産倍率が低い(PBR) OK

浮動株比率が少ない 情報取得まで

大株主が大手企業 情報取得まで

オーナーや親会社の保有比率が高い 情報取得まで

配当・優待を出していない 優待あり・なし判断未対応

ここ何年か赤字が続いている 未対応

上場ゴール銘柄チャート 未対応

上場廃止銘柄 未対応

頻繁に新株を発行する会社は対象外 未対応

→上記対応できそうな判定条件からローカルで対応中

割安株投資研究所での理論株価を用いた割安株投資手法の研究

ダイヤモンドザイ(ZAi)雑誌に3ヶ月ごとに掲載されている理論株価の再現

ダイヤモンドザイ雑誌もしくはDiamond Zai Onlineで上場全3629銘柄の最新理論株価が載っています。雑誌ではおそらく3ヶ月ごと(毎月ではない)、オンライン記事では一部銘柄

ダイヤモンドザイの雑誌は月刊誌なので毎月理論株価が掲載されているのかと思いましたが、決算短信などに合わせているのか毎号確認できるわけではないようです。

しかし、eps(一株当たり当期純利益(ひとかぶりあたりとうきじゅんりえき、earnings per share))や売上高など途中で上方、下方修正が入る場合もありますので、常に最新の状態で観れるといいなと思い、ダイヤモンドザイの理論株価を再現してみようと考えました

理論株価と株価から割安銘柄株の見つけ方で理論株価と株価の乖離が激しい銘柄や各銘柄ページで理論株価を確認できます。年平均売上高成長率を用いて理論株価を計算したバージョンも用意しました

現状判明している課題

売上高伸び率が非常に大きい場合の理論株価の異常値に対する上下限 未対応
前期や今期に変則決算が含まれる銘柄の対応 未対応
株式分割による修正 未対応
コンセンサス予想 未対応

ダイヤモンドザイの理論株価計算手法参考書籍(最新号ではありません。)

割安株投資研究所での既存ツールやビッグデータなどを活用した割安株投資手法の研究

ビッグデータを利用した日本株投資の売買判断

ビッグデータの一つであるTwitterの割安株について呟いた情報を解析し、割安株投資の売買の判断に利用する

→Twitter情報を取得までは確認できているが保留中

ツイッター情報を利用した株価分析に向けてのテスト記事。 →【ワードクラウド】有名映画の感想レビューから作成してみた。【python】

キャッチコピー一覧を感情分析してみた

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割安株投資研究所の採用検討投資手法再現テスト

ダウの犬日本版を投資金額から自動で算出する

「ダウの犬」戦略とは

1.NYダウ採用銘柄(30銘柄)を配当利回りの高い順に並べ、上位10銘柄を選びます。その10銘柄に等金額投資します。
2.1年後に、もう一度NYダウ採用の配当利回り上位10社をスクリーニングします。1年前に投資した銘柄で、上位10社から外れた銘柄を売却し、代わりに新規に上位10社に入った銘柄を買います。
3.1年ごとに、②の方法でリバランス(銘柄入れ替え)を続けます。

「ダウの犬」を日本株に応用を参考に、使い方があっているかわからないがpython pulp(線形計画問題を解く Python パッケージ)を用いた。

数学に関しては三角関数の理解すら怪しいレベルだが、それっぽい出力にはなったような。現状の問題点。業種バランスは考慮していない。最低投資金額が少なすぎると設定金額をオーバーする場合があるなど

株価は2017/1/4時点のもの

割安株投資研究所の参考書籍

インターフェイス(Interface)2017年1月号CQ出版社

金融ビッグデータAI解析に挑戦。特集執筆者佐藤聖

    目次
  • ビッグデータx人工知能で未来予測
  • ビッグデータ時代はAIで未来予想
  • 特集で挑戦すること。金融ビッグデータのAI解析
  • ビッグデータ分析に用いる人工知能アルゴリズム
  • 自宅で試すための環境
  • ビッグデータ分析用のテキスト抽出。無償の辞書データと判定ライブラリ紹介付き
  • テキストに感情の点数をつける
  • もっとも精度が高そうな「クラスタ数」を統計的に決める
  • 市場の方向性をAI解析
  • すごく少ないスモールデータによる短期予想
  • AI予想と本当の相場を比べる
  • Twitterのテキストを収集し、クラスタ分析のうちK平均法を求めて解析させている

    R言語を使用したサンプルなので、pythonを使用する場合は置き換えが必要

    日本語の感情分析は難しいとのことで、ウォールストリートジャーナルマーケット、FXstreetニュース、IBDインベスターズ、Forexライブ、USAトゥディ、ワシントンポストのデータを元に、英単語の感情辞書で点数化して解析する

    ここに関してはローカル環境で、日本語でのポジティブ・ネガティブ解析を別手法でそれっぽくできているので、不要かも

    競馬の予想に似た統計的性質推定法「ブースストラップ法」参考になれば利用する