検証や分析はすべてジェミニPROで行っています。AI分析は間違っていることもありますが膨大なデータを瞬時に分析してデータを表示してくれます。またスクリーンショットでのチャート分析、四季報などの解析にもすべて利用しています。基本感情が入っていないので機関投資家が入っているのではないか？データでは割安なのに投資家が株を買わないのはなぜかなどすべて分析してくれています。
ブログ記事もほぼAIで書いていますが、冒頭とか途中だけ自分の感情とか考えも記載しています。データ部分、解析はジェミニPROに任せています。
日々の運用記録で公開している売買判断は、決して「直感」によるものではありません。私が開発・運用している「25の独自指標」の中から、特に重要視している分析の思考フローを公開します。
1. なぜ「感覚」ではなく「数値」で相場を見るのか
クオンツ投資家にとって、市場は「感情」が渦巻く場所です。しかし、感情に従って売買を繰り返せば、いずれ統計的な優位性を失い、損失を拡大させることになります。私がPythonを用いて客観的な指標を算出するのは、投資という行動を「確率」のゲームへと変えるためです。
2. 分析の要：私が重視する主要指標の考え方
「独自指標」と聞くと魔法のように聞こえるかもしれませんが、本質は極めてシンプルです。市場の「需給の歪み」をいち早く数値化することにあります。
- 出来高需給分析: 株価が急騰・急落した際、機関投資家がどれだけ資金を投入したか、あるいは逃げたかを出来高の山から推測します。
- ボラティリティの回帰: 平均から過度に乖離した動きに対し、統計的な「適正価格」への回帰タイミングを狙います。
- 市場心理センサー: VIX指数や信用倍率など、市場参加者がどの程度「恐怖」や「強欲」に支配されているかを数値で計測します。
3. 指標から結論を導く「意思決定のフロー」
指標を計算するだけでは利益には繋がりません。重要なのは、その数値が何を示唆しているかを読み解く「ルール」です。
- データ抽出: Pythonを用いたAPI経由でリアルタイムデータを収集。
- 指標照合: 算出された指標が、過去の「優位性のあったパターン（バックテスト済み）」と一致するかを判定。
- リスク評価: もしエントリーした場合の期待値と、万が一失敗した際のリスク（ドローダウン）を比較。
- 実行/見送り: 期待値が一定基準を超えた場合のみ、淡々とポジションを取ります。
4. まとめ：分析データは「投資の羅針盤」である
私のブログで公開している分析結果は、これらのルールに基づいた「検証結果」そのものです。成功も失敗も包み隠さず記録することで、私自身がルールを改善し続け、より精度の高い投資判断へと近づくことを目指しています。
免責事項
本記事は、筆者個人の投資運用記録およびクオンツ分析に基づく考察であり、特定の金融商品や銘柄の売買を推奨・勧誘するものではありません。 投資には元本割れ等のリスクが伴います。本記事の情報に基づいて被ったいかなる損害についても、筆者は一切の責任を負いません。最終的な投資判断は、ご自身の責任と判断に基づいて行っていただきますようお願いいたします。
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