株価予測

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分析

テクニカル分析で市場を読む

過去の市場の値動きを基に、これからの値動きを予想するやり方のことを、値動き分析といいます。この分析は、過去の売買量や値段の動きを細かく調べることで、市場全体の傾向や売買に適した時期を見極めることを目的としています。株価、為替のレート、商品の値段など、様々な金融商品にこの分析を使うことができます。 値動き分析は、市場の動きには一定の法則があるという考えに基づいています。過去の値動きデータから法則を見つけ出し、これからの値動きを予想することで利益を得ることを目指します。 この分析は、企業の財務状況などを調べる企業分析とは違います。企業分析は会社の経営状態などを分析しますが、値動き分析は市場の動きそのものに着目し、過去のデータから未来を予測することに重点を置いています。短期的な売買や市場の小さな変動を狙う投資家に適した方法といえます。 値動き分析には、様々な分析道具や指標があります。例えば、移動平均線は一定期間の平均値を線でつないだもので、現在の価格が割高か割安かを判断するのに役立ちます。また、出来高は売買された株数や通貨量を示す指標で、市場の関心の高さを測る目安となります。 これらの道具や指標を組み合わせて使うことで、より正確な予測に近づけることができます。例えば、移動平均線が上昇傾向にあり、同時に出来高も増加している場合は、上昇トレンドが続くと予想できます。逆に、移動平均線が下降傾向にあり、出来高も減少している場合は、下降トレンドが続くと予想できます。 ただし、値動き分析は万能ではありません。過去のデータに基づいて予測を行うため、予測が必ずしも当たるわけではないことを理解しておく必要があります。市場は常に変化するものであり、予期せぬ出来事が起こる可能性もあります。そのため、値動き分析だけでなく、他の情報も参考にしながら、総合的に判断することが重要です。
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株価変動の予測:幾何ブラウン運動

お金を株式に投じるということは、将来その価値がどう変わるかを考えることがとても大切です。けれども、実際の市場は複雑で、いろいろなことが重なり合って株価が上がったり下がったりします。そのため、これからどうなるかを完全に当てることはできません。それでも、株価の動きをある程度知るための計算のやり方はあります。その一つが、幾何ブラウン運動と呼ばれるものです。幾何ブラウン運動は、株価の動きを確率的、つまり偶然に左右されるものとして考え、将来の株価がどのあたりで動くかを予想するために使われます。 幾何ブラウン運動は、花粉が水の中で不規則に動く様子を説明するために考案された理論で、後に株価の動きにも応用されるようになりました。この考え方では、株価は常に小さな変動を繰り返しており、その変動はランダムで予測不可能なものと考えます。まるで、サイコロを振って出た目で株価が上下するようにです。しかし、完全にでたらめではなく、過去のデータに基づいて、株価の変動の大きさ(ボラティリティ)や平均的な上昇率(ドリフト)といった傾向を把握することができます。これらの情報を使うことで、将来の株価がどのくらいの範囲で動くのかを確率的に推定することができるのです。 幾何ブラウン運動を使った予測は、株価の動きを完全に捉えるものではありません。予想外の出来事や市場の心理といった計算に入らない要素も株価に影響を与えます。また、株価の変動の激しさも一定ではなく、変化することもあります。そのため、幾何ブラウン運動で得られた予測は、あくまでも目安として捉えるべきです。しかし、将来の株価の動きに関するある程度の情報を得ることができるため、損失を抑える工夫や、投資の計画を立てる上で役立ちます。幾何ブラウン運動は、完璧な予測は不可能な株式市場において、より確かな判断をするための助けとなる重要な道具なのです。
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ドリフト項で進化する一般化ウィーナー過程

水に浮かべた小さな花粉が、まるで意思を持っているかのように不規則に動き回る様子を思い浮かべてみてください。この予測不能な動きは、ブラウン運動と呼ばれ、それを数学的に表現したものがウィーナー過程です。ウィーナー過程は、ブラウン運動と同じように、次の瞬間にどちらの方向へ、どのくらい動くのか全く予測できません。まるでサイコロを振って進む方向を決めているかのようです。過去の動きをいくら観察しても、未来の動きを言い当てることは不可能です。 しかし、ウィーナー過程の動きは全くの無秩序というわけではありません。一見でたらめな動きに見えても、一定の時間が経つと、どのくらいの範囲で変動しているか統計的に示すことができます。この変動の大きさを表すのが分散です。そして、ウィーナー過程の分散は、時間の経過とともに大きくなります。観察する時間が長くなるほど、花粉の動き回る範囲が広がる様子と似ています。 ウィーナー過程は、このランダムな動きを捉える基本的な数理モデルとして、様々な分野で活用されています。例えば、花粉の動きだけでなく、株価の変動や、熱の伝わり方など、自然現象や社会現象を理解するために役立っています。一見予測不能な現象の裏に潜む法則を解き明かすための、強力な道具と言えるでしょう。