OpenAIが開発する大規模言語モデル(LLM)の「GPT-4」は、道徳テストで人間の大学生より優れたスコアをたたき出したり、セキュリティ勧告を読むことで実際の脆弱性を悪用できたりと、すでに一部の分野で人間の能力を超えることが示されています。そんなGPT-4が、プロのアナリストに匹敵する精度の財務諸表分析を行えることが実証されました。 Financial Statement Analysis with Large Language Models by Alex Kim, Maximilian Muhn, Valeri V. Nikolaev :: SSRN https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4835311 The future of financial analysis: How GPT-4 is disrupting
日本を含む世界の複数の金融機関で損失のおそれが生じているアメリカの投資会社との取り引きをめぐって、スイスの金融大手クレディ・スイスは、損失額が日本円でおよそ5100億円に上ることを明らかにしました。 クレディ・スイスは、6日、アメリカの投資会社との取り引きで44億スイスフラン、日本円でおよそ5100億円に上る損失が出ると明らかにしました。 投資会社はアメリカの「アルケゴス・キャピタル・マネジメント」とみられていて運用成績の悪化によってクレディ・スイス側が追加の証拠金の差し入れを求めたものの、応じなかったということです。 この結果、クレディ・スイスは、ことし1月から3月の税引き前の損益が赤字に転落する見通しとなり、投資銀行部門やリスク管理の幹部が責任をとって退任する人事も発表しました。 アメリカの投資会社との取り引きをめぐっては、野村ホールディングスがおよそ2200億円と試算されている損失額
S&P500に24年投資で〈500％〉を超える利益率…過去実績から見る「▲5％ルール投資法」の実力【投資アドバイザーが検証】 | ゴールドオンライン
「S＆P500が週間ベースで5％以上下落したら買うだけ」というシンプルな「▲5％ルール投資法」。実際にどれほどの成果を出せるのでしょうか。本記事では『知識も時間もないですが、新NISAでほったらかし投資よりお金を増やしたいです』（KADOKAWA）から、この投資法の考案者〈投資塾ゆう氏〉が、過去のデータからその成果を解説します。 24年で1944万円が1億1846万円になる投資方法とは 私が考案した「▲5％ルール投資法」は、とてもシンプルなルールに従って投資する方法です。株価指数の中で世界一重要なS&P500が週間ベース（前週の金曜日の終値から今週の金曜日の終値）で5％以上下落したら買い、それ以外の時には買いません。 週末にだけ株価をチェックして、▲5％ルールのシグナルが点灯するのを確認した時に一括投資します。それだけで、投資の成果は大きく向上し、積み立て投資では得られない短期的な利益が得
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概要 最近の記事を見ると、Zero-Shotで時系列予測ができるTimesFMと呼ばれるものが公開されていました。 Githubのリポジトリはこちら： 時系列予測というとベイズなどを用いて泥臭いことをやったりしないとですが、こちらはtransformerのデコーダ部分のみを用いてGoogle TrendsやWikipedia Pageviewなどの膨大なデータ(100 billion time point)で学習を実施したものを公開されています。パラメータも200Mで、GPT-3やLLama-2などと比較すると軽量なモデルであり、チューニングすることなく高度な予測をすることが可能であると書かれています。 時系列予測と言われるとベイズなどが浮かんできますが、面倒臭いのでサクッと予測できるのは比較対象としても悪くない気もしています。今回は、国内企業物価指数] 総平均（前年比）の2000年から2
レバレッジはリターンの中央値を下げる。3倍レバレッジが危険な理由を定量的に説明する。 | 社畜がインデックス投資で資産を築く
前回の記事では株価がランダムな動きをすると仮定すると、リターンの確率分布が対数正規分布に従うと紹介しましした。 ではランダムな動きをする株にレバレッジを加えるとどうなるか見てみます。レバレッジを加えるETFにはS&P500のレバレッジ3倍ETFのSPXLなどがあります。 株価が「ある一定方向に動く」と「ランダムに変動する」という2つの性質をもつと仮定すると、ある時刻の株価は下のように表現できます。 ここにL倍のレバレッジをかけたときの「資産」の変動は次の式で表せます。 この式の意味を図示したのが下の図です。資産は50%の確率で上がるか下がるかしますが、L倍のレバレッジが加わっているので上げ幅と下げ幅がレバレッジなし(L=1)よりも大きくなることが分かります。 こうやって株価は時間が経つにつれてちょこちょこ動く。その分布は対数正規分布をとることが分かります。そしてその分布の平均と分散も分かり
はじめに みんなが同じ夢を見る。あーあ金が無限に増えないかなぁ。それは人類の根源的な欲求ともいえる。僕たちは億万長者になりたいのだ。そしてその欲望にとりつかれたエンジニアは同様に皆こう考えるのだ。 AIに投資させれば無限に儲けられるのでは？ 私もそう思った一人です。私がその夢をあきらめるまでの2~3週間を共有したいと思います。僕が主張したいのはAI投資が儲からないということではありません。ただ僕はこう思ったからあきらめたという事実です。いけんじゃね？と思った方はどうぞ僕の屍を超えて、AI投資で稼いでください。そしたらやり方をこそっと僕に教えてください。こそっとね。 何が僕を駆り立てたのか？ 金が欲しい。これは前述したように、全人類が抱く欲望です。例にもれず私も思ったわけです。なんか寝てるだけで金稼げねぇかな...そう思ったわけです。 そんな折に、日課の記事探索をしているとこんな記事が目に入
時間分散を活用するなら、若いうちはレバレッジを掛けて株式に200％投資しよう――。こんな一見過激なことを提案する本がありました。「ライフサイクル投資術」です。しかし、読み進めると、とても理にかなっているように思います。その方法とは。 ライフサイクル投資術 お金に困らない人生をおくる 作者:イアン・エアーズ,バリー・ネイルバフ 発売日: 2019/09/18 メディア: 単行本（ソフトカバー） ライフサイクル投資のコンセプト リスクあたりのリターンを高めるのは分散 時間分散を有効活用するには、毎年の運用額が一定である必要がある そもそも年を取ったら株比率は減らすのでは？ 将来お金が得られるなら、それを先に投資してもいいのでは？ 人は思ったより多くの資産を持っている よくある指摘と反論 ライフサイクル投資のコンセプト なぜ、若いうちはレバレッジを掛けて、フルインベストどころか200％を株に投資
期待平均リターンが6％でも、資産は毎年6％ずつ増えないのはなぜか 算術平均と幾何平均のトリック - FIRE: 投資でセミリタイアする九条日記
株式は長期的に平均6％程度のリターンをもたらすと言われています。ただしこれは、毎年6％ずつ資産が増加することを意味しません。「当たり前だよ。＋20％とか▲15％とかの年もあって、平均すると6％なんだよ」。よく知っている人はそういうかもしれません。ところが、長期でも平均して資産が6％ずつ増えるかというと、実はそれも違うのです。 「株式が平均して6％リターン」の意味 平均6％で20年保有すると資産はどうなる？ 幾何平均と算術平均の違い 算術平均から幾何平均を計算する おまけ：G≒A-（σ^2／2）が成り立つワケ 「株式が平均して6％リターン」の意味 まず「株式が平均して6％リターン」の意味から考えます。これが何を意味するかというと、「来年の株式リターンはどのくらいになるか？」の期待値です。これまでの長年のデータを元に、2024年の株式リターンはどれくらいを期待できるかを考えるなら、過去何十年も
目的 現在特定口座で積み立てているオールカントリー投資信託を新NISA口座に移し替えたい。実際移し替えることはできないので、投資信託を売って、買うことになる。積み立て枠は毎月10万売って10万買えば良い。では成長枠の240万はいつ売って、いつ買えば良いのか？ 「セルインメイ（5月に売ってどこかに行け、セント・レジャー・デーまで戻ってくるな）」の格言通り5月に売れば良い？ MSCIオールカントリーワールドインデックスの一年の値動きを分析してみる MSCIオールカントリーワールドインデックス（MSCI ACWI）の一年の値動きをYahoo Financeから取得したデータを元に分析してみることにする。 2008年からのデータになっているのはYahoo Financeに2008年より前のデータがないからだ。ちなみに2008年というとリーマンショックの年で、ここから各国中央銀行はじゃぶじゃぶ金融緩
32-5. 自己相関 | 統計学の時間 | 統計WEB
このグラフを見ると、同じような形が3回繰り返されていることが分かります。1日のうち昼は気温が高くなり夜は気温が下がるので、気温の変化の傾向は似通っており、ある程度の周期性が見て取れます。 ここで、「元のデータ」と「元のデータから時間をずらしたデータ」との相関係数を計算します。そして、元データからずらした量（ラグ）を横軸にとり、計算した相関係数を縦軸に取ると、次のようなグラフができます。 元データと時間をずらしたデータとの相関のことを「自己相関」と言います。また、ラグと自己相関を表したグラフを「コレログラム」と言います。コレログラムを見ると、データが周期性をもつかどうかを調べることができます。 このグラフの自己相関係は、コサインカーブが減衰していくような規則正しい形を描いています。データが「24」、「48」ずれたところで自己相関が極端に高くなっており、「12」、「36」で自己相関が極端に低く
最近、投資手法といえば「オルカン全振り」でいいんじゃないかという風潮があります。全くもってこれに賛同してるんですが、オルカン全振り＝全世界株式インデックス投資がファイナルアンサーではなく、その発展として2種類の方向があると思っています。 1つはマルチアセット。株式インデックスと相関しないアセットを組み込むことで、リターンに対するリスクを軽減するという手法です。ただし、この手法を取ると絶対的なリターンは減少します。ただリスクは減っているので、リスクを同レベルまで膨らませてあげれば、リターンは上昇します。そのための手法が2つめ、レバレッジです。 www.kuzyofire.com レバレッジについては「危険」「触れてはいけない」などの「厳禁」的な話ばかりで、ではなぜ危険なのか、使い道はないのか？ といった建設的な話がほとんどありません。そこで今回は、レバレッジといっても大きく2つの手法があると
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GPT-4は財務諸表から将来の収益の伸びを予測する点で人間のアナリストよりも優れていることが研究により明らかに
クレディ・スイス 損失5100億円 日本の金融機関にも影響広がる | NHKニュース
ソフトバンクＧなぜ赤字 ライザップ予言の専門家に聞く：朝日新聞デジタル
Google ColabでTimesFMを動かして予測してみた - Qiita
だから僕はAI投資の夢をあきらめた - Qiita
時間分散活用なら、若いうちはレバレッジ投資 書評：ライフサイクル投資術 - FIRE: 投資でセミリタイアする九条日記
Pythonで特定口座にあるオルカンを新NISAに買い換えるタイミングを分析してみる - Qiita
元本レバと値動きレバ 2つのレバレッジ手法 - FIRE: 投資でセミリタイアする九条日記