バブルであるかどうかの判別のためのジニ係数


資産価値の高騰がバブルであるかどうかは、古典的な投資教本には「バブルが崩壊して初めて分かる」と記載されています。その一方で、バブルかどうかを判断する指数を考え、バブルとその崩壊を予想する立場の人々もいます。特に、バブルの崩壊は「価格水準がピーク」のときに起きるのではなく、むしろ「価格の偏りがピーク」のときに起きるのではないか、という仮説があります。この仮説において、バブル判定の材料の1つがジニ係数です。ジニ係数は富の偏りを表すパラメータで、これが大きくなればバブルですので、いずれバブルは崩壊すると予想されます。

ジニ係数

最初にジニ係数についてまとめます。ジニ係数は富の偏りを表すパラメータです。ジニ係数を算出するためには、まずはローレンツ曲線を作ります。ローレンツ曲線は、「下位xパーセントの人の資産の合計が全資産のyパーセントにあたる」という点(x,y)を繋いだものです。

もしも資産が平等に配分されていれば、ローレンツ曲線は点(0,0)と点(100,100)を結ぶ直線になります。下図はwikipediaに掲載されているローレンツ曲線に関する図ですが、 Line of Equality と書かれた直線がそれです。実際には資産は偏り、上位の一部の人が持っている富が多いため、ローレンツ曲線は右側で急激に伸びる形になります。下図の Lorenz curve がローレンツ曲線です。

出典・詳細:ジニ係数(wikipedia)

ジニ係数は、上図のAの面積をAとBの各面積の合計で割ったものに等しくなります。Aの面積は不平等の程度を示していますので、ジニ係数が大きければ大きいほど不平等な状態を示します。平等であればジニ係数は0になり、1人の人が富を独占するような不平等であればジニ係数は1に近づきます。

平成バブル景気とジニ係数

平成バブル景気の際、不動産神話とともに特に東京圏の地価が上昇し、一部の地価が暴騰する事で大きな偏りが発生しました。下図の赤線が東京圏のジニ係数です。日経平均株価は1989年12月29日に史上最高値38,957.44円をつけた後に崩れましたが、東京圏の地価のジニ係数はそれよりも前の1988年にピークをつけ、不平等を警告していました。

人々は、(少なくとも日本の不動産購入者は)ジニ係数が0.7を超える偏った状態を許さなかったと分かります。ジニ係数は1988年にピークをつけた後に下落を始め、不動産バブルは崩壊しました。

極端な不平等は許されない?

古来より人は極端な不平等を嫌い、極端な富の集中は暴動によって破綻しています。日本でも打ち壊し等がありました。

打毀(うちこわし):江戸時代に,おもに都市においてみられた暴動。百姓一揆との違いは,第1に暴動の主体勢力が都市下層民であったこと,第2に原因が米価高騰にあったことである。打毀の対象となったのは,米屋,酒屋,質屋,問屋などの富裕商人たちで,彼らが意識的に米価の吊上げをはかったことから,その影響をいちばんこうむりやすい都市下層民たちにねらわれることとなった。

打毀(コトバンク)

地価バブルも不平等が人々の許容度を超えたのだと解釈できます。良い場所の土地を持っている人と、そうでない人との資産とが極端に乖離した結果として、高値で土地を買おうとする人(すなわちバブルのゲーム参加者)がいなくなり、地価バブルが崩壊、資産は均等に向かいました。

地価バブルの教訓

ジニ係数への注目は、バブルかどうかの判断材料になります。

チューリップであっても仮想通貨であっても、一部の人が大量保有で大金持ちになっている場合はバブルは終盤です。この時、新規参入者は資産の購入を諦めますので、バブルは崩壊へ向かうでしょう。

株式投資も同様です。もしも一部の株式保有者のみが富を独占している場合、そうでない人々は梯子を外してしまいます。彼らは株式投資家の富を奪いにかかります。直接奪うかも知れませんが、間接的に奪うかも知れません。彼らは手厚く平等な福祉政策を要求し、税制の変更によって間接的に資産家の富を奪います。歴史的には実際に英国では1970年代に、所得税の最高税率が83%、不労所得の最高税率が15%の付加税を加算して98%、という異常に高率な累進課税になってしまった事があります。

英国累進課税出典:英国病(wikipedia)

2018年の世界10大リスク(ユーラシア・グループ)


ユーラシア・グループによる2018世界10大リスクが公開されていました。ポイントを抜粋し、和訳にして投稿します。

ユーラシア・グループの世界10大リスクとは?

ユーラシア・グループは、地政学的リスク分析を専門とするコンサルティング会社です。世界10大リスクは、ユーラシア・グループが毎年1月に公開しているトピックスで、投資家(特に為替投資家)にとってはお正月の風物詩となっています。

世界10大リスクを読めば、注意すべき世界の動向を知る事ができます。2018年の世界10大リスクは下記の通り報告されました。なお、2017年は世界10大リスクの日本語版が公開されていましたが、2018年の日本語版は作成されなかった様子です。

TOP RISKS 2018(eurasia group)

ちなみに、世界10大リスクは毎年鋭い視点で予想がされています。2017年の世界10大リスクについてまとめた記事を、参考までに下記に貼っておきます。

世界10大リスク

真空を愛する中国(China loves a vacuum)

Trump has renounced the US commitment to Washington-led multilateralism and generated much uncertainty about the future US role in Asia, creating a power vacuum that China can now begin to fill.

トランプ大統領はワシントン主導の多国間主義(1つの課題に多国が取り組む事)を放棄し、アジアにおけるアメリカ合衆国の役割についての不確実性を生み出した。それは真空の力を生み出し、中国がこの真空を満たそうとしている。

トランプ大統領により、米国は内向きを志向するようになりました。そこに隙間ができ、中国の動向に注視が必要になりました。貿易・投資や技術についても、中国の存在感は増すばかりです。

アクシデント(Accidents)

There’s been no major geopolitical crisis since 9/11, and none created by governments since the Cuban Missile Crisis. But it’s impossible to ignore the risk of such a crisis today, because there are too many places where a misstep or misjudgment could provoke serious international conflict.

911以来主な地政学的危機は無く、政府によって作られた危機はキューバのミサイル危機以来無い。だが、今日ではこのような危機のリスクを無視することは不可能だ。なぜなら、誤った判断により深刻な国家間衝突を誘発しうる場所があまりに多いからだ。

シリアは引き続き内戦が続いていますし、北朝鮮のミサイル実験と核開発は止まりません。加えてサイバー攻撃もリスクです。

世界的な技術冷戦(Global tech cold war)

The pace of exciting technological breakthroughs is quickening. In recent years, the communications revolution empowered individuals by giving them unprecedented access to information and by
boosting cross-border collaboration.

エキサイティングな技術革新のペースは早くなっている。近年ではコミュニケーションの革命が、未曾有の情報アクセスと国境を超えた協力の後押しを通して、個人に力を与えた。

特に米国と中国による技術の冷戦が進んでいます。

メキシコ(Mexico)

Mexico will have a tough year. Indeed, 2018 will be a defining moment for the country’s longer-term outlook, which will depend on the outcome of NAFTA renegotiation and the country’s 1 July
presidential election. Both carry significant market risks.

メキシコは厳しい一年を過ごすだろう。2018年は、NAFTAの再交渉の結果と7月1日の大統領選挙の成果に依存する、同国の長期的見通しの決定的な瞬間になるだろう。どちらも重要な市場リスクを伴う。

メキシコが投資家の間で話題になる事は、今まではあまり多くはありませんでした。ところが今年は重要な分岐点に相当しますので、市場リスクとしてメキシコの注視が必要そうです。

米国とイランとの関係(US-Iran relations)

US-Iran relations will be a source of broad geopolitical and market risk. The nuclear deal, known as the Joint Comprehensive Plan of Action (JCPOA), will probably survive 2018, but there’s a substantial chance that it won’t, pushing the region into a period of real crisis.

米国とイランとの関係が、広い地政学的リスクと市場リスクの源となるだろう。包括的共同作業計画(JCPOA)として知られている核問題に関する合意文書は、おそらく2018年も生き残るだろうが、生き残らない可能性も高く、本当の危機に陥る可能性は十分にある。

イランの核問題へは引き続き注視が必要です。

機関の衰え(The erosion of institutions)

Avoid reform of political institutions, and even the strongest of them will weaken over time.

Across the developed world (with the notable exception of Japan), popular trust in technocratic/bureaucratic institutions has declined steeply, in some instances as a result of direct political interference in their work.

政治機関の改革を避け、最強の機関でさえも時間の経過とともに弱体化するだろう。

(日本を除いた)世界では、技術的/官僚的機関に対する一般的な信頼は、仕事の直接的な政治的干渉の結果として急激に減少した。

機関の衰えについての指摘です。議会選挙の投票率はヨーロッパで下落傾向ですし、メディアは嘘ニュースを拡散しているかも知れません。信じられる機関が少なくなれば、世界は無秩序へ向かうでしょうから心配です。

保護主義2.0(Protectionism 2.0)

Thanks to populist pressure, the spread of state capitalism, and the ongoing geopolitical recession, protectionism is making a comeback.

民衆主義の圧力、国家資本主義の広がり、そして進行中の地政学的な景気後退のおかげで、保護主義は復活している。

昨今の保護主義の復活により、自由な貿易ができなくなりつつあるかも知れません。

英国(United Kingdom)

The country’s troubles will come from both acrimonious Brexit negotiations and difficult domestic politics.

国の悩みは、激しいBrexit交渉と困難な国内政治の両方から来るだろう。

2016/6/23(木)に実施された英国の国民投票により、英国のEU離脱Brexit)が決まりました。それ以来、ポンド安とインフレを始めとした、英国の受難が続いています。2018年も引き続き、英国にとって難しい環境になりそうです。

東南アジアのアイデンティティ政治(Identity politics in southern Asia)

Identity politics in Europe and the US has taken center stage in recent years, and we’ll see more evidence of a similar phenomenon in Southeast Asia and on the Indian sub-continent in 2018. This trend threatens the future of these increasingly prosperous regions, creating unexpected challenges for economic planners and foreign investors.

近年、ヨーロッパと米国のアイデンティティ政治が中心的だったが、2018年には東南アジアやインド半島でも同様の現象が発生するという証拠が増えている。この傾向はますます繁栄している地域の未来を脅かすものであり、経済プランナーや外国人投資家に予期せぬ挑戦を引き起こす。

米英の内向き志向・保護主義が世界各国に波及する可能性があります。

アフリカの治安(Africa’s security)

The “Africa Rising” narrative remains appealing, but this year will face a new challenge. The continent’s core countries (Cote d’Ivoire, Nigeria, Kenya, and Ethiopia, among others) have recently demonstrated robust investment climates, and they’ve been generally sealed off from the troubles of the “periphery” (Mali, South Sudan, Somalia, etc.). But in 2018, negative spillover from Africa’s unstable periphery will increasingly spoil the continent’s success stories.

「アフリカの新興」物語は引き続き魅力的だが、今年は新たな課題に直面する。大陸の主要国(コートジボワール、ナイジェリア、ケニア、エチオピアなど)は、最近、堅調な投資気候を示しており、一般に「周辺」の問題(マリ、南スーダン、ソマリア、など)から封鎖されている。しかし、2018年には、アフリカの不安定な周辺地域からのマイナススピルオーバーが、大陸の成功事例をますます奪うだろう。

アフリカの国々は投資家にとって魅力的ですが、アフリカは陸続きで各国は繋がっています。治安悪化は隣国に順に波及する可能性がありますので、注視が必要です。

バフェットのポートフォリオ(2017年9月)


ウォーレン・バフェット(Warren Buffett)の2017年9月時点のポートフォリオをメモしておきます。目立った変化として、バンク・オブ・アメリカの株を一気に買い付け、主力株の1つとした点が挙げられます。

バフェットのポートフォリオ

構成比率上位銘柄

画像出典:ウォーレン・バフェット(ibillionaire)

業種別ポートフォリオ

画像出典:ウォーレン・バフェット(ibillionaire)

所見

バフェットはウェルズ・ファーゴの売却を継続しました。ウェルズ・ファーゴは顧客に無断で口座を開設するという不祥事が発生し、バフェットは2017年6月にはウェルズ・ファーゴ株の株を売却していました。バフェットはウェルズ・ファーゴを売却した代わりとして、同じ銀行業のバンク・オブ・アメリカを組み入れました。その結果、バンク・オブ・アメリカはバフェットのポートフォリオの9.68%を構成し、バフェットの主力株の1つになりました。

なお、バフェットは前回2017年6月から引き続き、アップル株の買い増しと、IBM株の売却を行っています。

人工知能(AI)による株価分析でうまく儲けられない理由


人工知能(AI)による株価分析を行い、株式市場で大儲けをしようと野心的な試みをしましたが、いくつかの問題が発生し、結果として上手くいきませんでした。人工知能(AI)でうまく儲けられない理由をまとめておきます。

はじめに:試みた分析

私が試みた株価分析は、株価の過去データを人工知能(AI)に学習させて、翌日以降の株価水準を機械に予測させる方法です。流行りのディープラーニングとしてMLP(Multi Layer Perceptron)も試しましたが、結局素人でも使いやすく精度が高いランダムフォレストと呼ばれる機械学習のアルゴリズムを中心に分析を行いました。

儲けられない理由

株価データ数の制約の問題

私は機械学習では、多様なパラメータ(前日の高値、安値、終値、2日前・3日前の株価情報、出来高、移動平均線の水準・・・etc.)、を機械に与えてあげれば精度の良い株価予想を返してくれると考えていましたが、そうではありませんでした。

与えるパラメータを増やせば、モデルが複雑になり過剰適合(overfitting)を起こし、汎用性の高い株価予想ができなくなります。勿論分析対象となる株価データを増やせばこの問題は解決しますが、株価データは市場が開いているのが1年間で243日前後の関係で、過去の年の株価データを集めたとしてもそれほど多くの蓄積はありません。株価データは意外に少ないのです。このようにデータを増やせない以上、徒にパラメータは増やせません。

ただし、工夫すれば多くのパラメータを使った分析も可能な様子でした。例えばMLPを使えば余計な情報を捨てられますし、主成分分析(PCA)と呼ばれる手法でパラメータを回転させて使う手法もありました。

誤検出の問題

機械学習では、何もない所から誤って何かが検出されてしまう事があります。例えば乱数で生成したチャートを分析しても、あるはずの無い上昇または下落シグナルが出てしまう事があるのです。

勿論、手持ちのデータをモデル構築に用いる「訓練セット」と、モデルの評価に使う「テストセット」に分割し、未知のデータでモデルが機能するかどうかを検証しました。にもかかわらず、不幸にも訓練セットとテストセットの両方で有効となってしまったチャートパターンがあり、誤検出が発生しました。

株価の予測とリターンの違い

「株価を予測できるかどうか」と、「株で利益を得られるかどうか」が、(意外な事に)別問題である点も、機械学習で儲ける事を困難にします。

例えば、7割で株価を当てられるモデルがあったとします。何の情報も無ければ当たるのは5割ですので、7割は良く予想できています。ところが、このモデルで儲けられるかというとそうではありません。なぜなら買う時に上手くいく確率が70%で、売る時に上手くいく確率が70%なら、この売買で儲かる確率は49%でしかないからです。これでは丁半博打と変わりません。このように、株価をある程度高い精度で予測できたとしても、うまく儲けられない事があります。

機械学習で儲ける事はなかなか困難です。

TOPIXインデックスファンド(iシェアーズ TOPIX ETF:1475.jp)を購入


TOPIXインデックスファンドを購入しました。

iシェアーズ TOPIX ETF

今回私が購入したのは、iシェアーズ TOPIX ETF(1475.jp)です。この金融商品は東証に上場されているETFで、TOPIX(東証株価指数)に連動するパフォーマンスを目指し運用されています。

信託報酬は税抜き0.06%(年率)と低コストです。更に売買単位が1株からなので、ポジションの微調整が可能です。このようにiシェアーズ TOPIX ETFは、投資家にとって心強い味方となる金融商品です。

iシェアーズ TOPIX ETF Yahoo!ファイナンス

なぜTOPIX ETFを購入したか?

日経平均株価が14連騰(2017年10月2日〜10月24日)するなど、この10月は日本株への買い注文が殺到しています。このような相場ではファンダメンタルズは無視され、とにかく大型株から順に高騰していく傾向があります。アベノミクスの初期もそうでした。

この地合いではファンダメンタルズを重視して業績好調な中小型株を持っていても、株価指数に出遅れるだけです。そう考えて、TOPIX ETFの購入を開始しました。

関連:このETFは売買手数料無料で手に入る

iシェアーズ TOPIX ETFを始めとした単元株が安いETFは、楽天証券の「いちにち定額コース」等を利用し、売買代金を1日10万円未満に抑えながらコツコツ購入すれば、買い付け手数料が無料になります。(2017年10月現在の料金体系を前提にしています)