9月22日に運用資産１億を達成しました。 先に断っておきますが、私達は世に存在する数々の億り人のように、数十万円の自己資金を投資の力のみで利殖して１億を達成したわけではありません。 私がサラリーマン時代に貯めた貯金と、相方であるhohetoが起業して得た利益、さらに調達してきたお金を使って運用資産5000万円で株式投資をスタートしました。 その後、株式投資による獲得利益と繰り返し行った増資により、運用資産１億を達成したのです。 次の目標は「運用資産１０億の達成」となります。 なお資産１０億というのは単なる目標値であることに留意してください。 お金というものは、あくまでも目的ではなく手段と言われます。 「１０億の資産で何をするか」が重要だという意見もあるでしょう。 ここで私達の目的をハッキリさせておきます。 私達の目的は「１０億稼ぐことを達成するその過程を楽しむこと」なのです。 １．持論 ま

最近は北朝鮮情勢で株式市場のブルとベアが入れ替わっています。 ここで言うブルとベアは単なる相場の上昇と下落ではなく、リスク銘柄の選好状況を指します。 分かりやすく説明するため、ここでは簡単なブルベアインデックスを作成してみました。 このインデックスはリスク選好の際に上昇する業種（金融や輸送機器など）とリスク敬遠の際に上昇する業種（食品や医薬品など）のリターンの差分で作成しています。 このブルベアインデックスと日経平均株価の動きについて、今年の4月から観察していきます。 図１．ブルベアインデックスと日経平均 （ブルベアは＋方向がブル、－方向がベア） この図から分かるように、 ブルベアと日経平均は連動する期間と連動しない期間に分かれます。 (1)連動する期間について 17年4月および17年7月中旬～17年9月は、ブルベアインデックスと日経平均株価は同じような動きをしています。 この期間にブルベ

「ＡＩがウォール街を乗っ取れない理由」－2017年7月19日、WSJ jp.wsj.com 投資分野へのＡＩ活用は注目を集めていますが、中には否定的な記事もいくつか見られます。 この他にも以下のような記事があります。 「人工知能、本当はどのくらい賢いのか」－2017年6月29日、Bloomberg 「ＡＩ、投資で人間に敗れる？」－2017年6月30日、ゆかしメディア 当ブログもつい最近、ツー・シグマ・インベストメンツの不調について記事にしたところです。 we.love-profit.com WSJの記事によると、人工知能を投資へ活用するには３つの深刻な問題があるそうです。 (1)過学習になりがちなこと、(2)可読性を持たないこと、そして(3)長期投資できないことです。 今回は、これらの点について「ＡＩがウォール街を乗っ取れない理由」を考察していきます。 前提条件 まず、前提としてWSJの指

本日はノーベル経済学賞受賞者の話です。 とは言っても単純につらつらと説明するわけではなく、 「投資理論に貢献した」と考えられる受賞者をランキング形式で紹介していきます。 そもそもノーベル経済学賞とは、「純粋なノーベル賞」ではありません。 「純粋なノーベル賞」とは、物理学賞、化学賞、生理学医学賞、文学賞、平和賞の５つの賞です。 これらはダイナマイトの発明で一財を築いたアルフレッド・ノーベルの遺言に従って1901年から始まったもので、その賞金はおよそ1億円でありノーベル財団の運用する利益で賄われています。 これに対してノーベル経済学賞とは、1968年にスウェーデン国立銀行がノーベル財団に働きかけて設立した「後付け」の賞です。 当然ながら賞金もノーベル財団でなくスウェーデン国立銀行が支払います。 経済学賞をノーベル賞として扱うかどうかは賛否両論があり、ノーベルの子孫はこれを認めていないようです。

「A hot strategy at Two Sigma, one of the hedge fund industry's fastest-growing funds, has made almost no money this year」 上記は8月3日付けでビジネスインサイダー（米国のビジネスニュースウェブサイト）に掲載された記事です。 これまで快進撃を続けてきたツー・シグマ・インベストメンツ（以下ツーシグマ）ですが、今年は足踏みをしているようです。 ツーシグマは、その成長速度の早さで注目を集めているヘッジファンドです。 2010年には50億ドルであった運用資産は、2016年初には320億ドルとなり、直近では450億ドルにものぼるようです。 2016年のヘッジファンド高額報酬取得者ランキングでは、 １位のジェームス・シモンズ氏（ルネッサンステクノロジー）、 ２位のレイ・ダリオ氏（ブリ

忘れもしない2016年、その年の大発会は中国上海市場の急落の影響を受け、大幅安で始まりました。中国市場の急落は12月製造業購買担当者指数が市場予想を大きく下回ったことが原因ですが、その日に新規導入されたサーキットブレーカーの発動が売り注文に拍車を浴びせていました。 前年の2015年8月にも中国市場の暴落はあったため、多くの投資家はこのような事態に対する備えがあったのではないかと思います。とりわけシステムトレーダーはそうでしょう。稼ぎ時だと考えたはずです。私もそうでした。 暴落相場が稼ぎ時であるというのは、逆張りを行っているシステムトレーダーには周知の事実です。個別銘柄要因でなく市場要因の暴落にはどこかで必ず買い戻しが入るからです。 ただし相場はどこで底を打つかは読めません。従ってこのようなときには特に繊細なマネーマネジメントが必要になります。そして、私はこのショックに対してまだまだ未熟だっ