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今さら聞けない FANG

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「fang」ってのは、オオカミや犬などの「牙」だそうですが、株式投資の世界では別の意味を持ちます。


FANGは、SNS大手のFacebook、ネット通販大手のAmazon、動画配信のNetflix、検索大手のGoogle(今はアルファベット:Alphabet Inc.)の頭文字をとったものです。

これら具体的な銘柄というよりも、ハイテク・ネット関連銘柄をまとめて扱う時に使われているようです。

これらの企業が2015年に高パフォーマンスを記録したことから、ハイテク銘柄群の象徴として使われているようです。

以前はハイテク銘柄を代表するのはWintelとかAppleでしたが、その次の世代といったところでしょうか。


FANGも十分大きな規模に成長してきましたので、これらの業績や株価がマーケットに与える影響も大きくなっています。

特に、これら4社が上場しているNASDAQに与える影響は大きなものになっています。

6月9日には、ハイテク株が買われすぎているとの観測から、AppleやAmazonなどのハイテク株が売られてNASDAQが急落しました。

NASDAQの急落を受けて週明け6月12日の日本株も3桁を超える下落につながりました。ダウは下がっていないのに、NASDAQの下げの影響を受けてしまっています。

牙にかまれたのです。


FANGは頭文字で使われている4社に限らず、ハイテク・ネット関連銘柄を緩めに象徴する愛称と考えたほうがいいのかもしれません。

そして、日本株はダウでもNASDAQでも調子の悪い指標に連動するのかもしれません。

今さら聞けない ROICとROIとROA -ROEと違うというのはわかるけど-

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図1:ROEの計算式

ファンダメンタル分析で使われる用語には似たようなものがあって混乱しそうになります。


特に、アルファベット3文字ってのが曲者です。いや。ちゃんと略す前の元の言葉を思い浮かべればいいのですが、アルファベットで略しているというのはダイゴでもない限りもとは英語なのです。

以前「今さら聞けない ROE」で「ROE(自己資本利益率:Return On Equity)」について確認しました。

ROEは、自己資本に対してどれぐらいの利益を上げたかをはかる指標でした。

自己資本利益率ってやつです。


わざわざ「自己資本」とついているのですから、他にも利益率をはかる指標があります。

例えば、銀行から借りたお金は「自己資本」ではありませんので、長期低金利で借りたお金があれば、ROEが実力以上に高くなる場合があります。

もちろん。お金を借りられるのも実力ですので、会社の実力を測るのに自己資本を使えばいいという場合もあります。

でも、実際に固定的に使えるお金(自己資本+固定負債)からどれだけの利益を得ているのかが知りたい場合もあります。

そんな固定的に使えるお金に対してどれだけ利益を出したのかを知る指標が「ROIC(投下資本利益率:Return On Invested Capital)」です。

投下資本に対する利益を見たいのですから、利益も「税引き後営業利益」を利用します。ちょっとややこしい。


--みょ ややこしいみょ それにROICって4文字だみょ

うん。そんなややこしいことを考えたくないときには総資本と最終的な当期純利益で考えたくなります。総資本当期純利益率です。

そんな利益率が「ROI(投資利益率:Return on Investment)」です。これがROIですから、ROICは4文字じゃないと区別できなくなります。

--みょ 4文字でも許すみょ

総資本も、期首と期末では異なりますので、どっちを使うか迷わなくてもいいように足して2で割っています。正確ではないけれど、迷わず実態に近づけることができます。

ROI=当期純利益÷((期首総資本+期末総資本)÷2)


当期純利益を使うとわかりやすくていいのですが、特別損益もまとめて評価することになります。創業以来の土地を売って売却益が出ても、災害があって大きな損失があっても、営業利益と一緒に評価してしまいます。

--みょ ちょっと乱暴だみょ

うん。ちょっと乱暴です。そこで、毎年繰り返されるような利益である「経常利益」で評価しようというのが「ROA(総資産利益率:Return On Assets)」です。

「総資産」とはなっていますが、貸借対照表(バランスシート)では「総資本」と同額となります。つまり、ROIとの違いは利益を経常利益で計算することとなります。

ROA=経常利益÷総資産


自分で評価するだけなら、ややこしいことは考えずに、都合のいい勘定科目で計算すればいいのです。

でも、人に説明するには定義を合わせて伝える必要があります。定義がしっかりしていれば共有できます。

そして、その定義を一般に広めた指標には名前が付いています。

一般的に使われている指標でも、細かいところは使う人によって微妙に異なっている場合も少なくないのです。厳密に伝えたいときには計算式を添えることが大切だと思っています。

今さら聞けない リスクとリターン

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図1:リスクと期待リターンマトリックス

投資の世界では、リスクとリターンという言葉をよく耳にします。


でも、このリスクとリターンって結構難しい言葉だと思うのです。

例えば、「リスク(risk)」って言葉は投資の世界では「不確実性」を指す言葉だと言われます。プラスとマイナスの両方について「不確実性」を指す言葉というのです。

確かにプラスでもマイナスでも不確実性を指すような使われ方もしますが、単にマイナスに働く不確実性を指す使い方をしている場合も少なくありません。

前後の文脈から使い分けが必要だと思っています。

リターン(return)」だって一筋縄ではいきません。

たまたま利益が出たときに「大きなリターンが得られた」ってのはリターンの結果を評価していますが、「ハイリスク・ローリターン」ってのは将来得られるリターンの期待値を評価しています。


もう一度原点に戻って考えてみます。「リスク」ってのがプラスでもマイナスでも不確実性を指す言葉だとしたら、「リターン」の期待値との違いが曖昧になってきます。

--ん? プラスのリスクが期待リターン?

うん。違いを考えてみます。

「リスク」はあくまでも「不確実性」で、「期待リターン」は同様の投資を続けたときに得られるリターンの平均値といえます。

例えば、投下資本を横軸に、利益を縦軸に投資結果のグラフを描くと、「期待リターン」は右肩上がりの直線(微妙な曲線)で表せますが、「リスク」は実績をプロットしたときの「期待リターン」とのばらつきと言えると思います。

つまり、「ハイリスク・ローリターン」ってのは、「期待リターン」が小さいのに、ばらつきが大きいと言えます。

例えば、宝くじってのは期待値が半分以下という超ローリターンです。買った瞬間に半分損しているのです。でも、当たれば一生遊んで暮らせるかもしれません。ハイリスクです。


ということで、ばらつきが小さくて、期待リターンが大きい「ローリスク・ハイリターン」が望ましいのですが、これが難しい。

もしもそんな投資対象があれば、大人たちがこぞって殺到します。大人たちがこぞって殺到すれば価格が上昇します。価格が上昇すると「期待リターン」が下がってしまうのです。

--みょ 価格が上昇してリターンが下がるの?

うん。債権と一緒です。債券価格が上昇すれば「期待リターン」としての利回りも低下します。

結局ほどほどの「ミドルリスク・ミドルリターン」に落ち着いてしまいます。


「ハイリスク・ローリターン」って言葉を簡単に使ってしまいます。でも、よく考えるとそれほど簡単な言葉ではないと思うのです。リスクとかリターン。

本当は「現代ポートフォリオ理論(MPT:Modern portfolio theory)」を取り上げたかったのですが、これはもっと難しそうです。

入口の「リスク」と「リターン」で止まってしまいました。地道に一歩一歩修行を続けていこうと思っています。

正規分布となる乱数によるランダム・ウォークの検証 その2

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図1:NORM.INV関数による乱数1万回分布

その1」で、エクセルで正規分布となる乱数を作成する方針が決まりました。


実際にエクセルで正規分布となる乱数を作ってみます。

条件は、平均が0、標準偏差が207.17 円です。0から1までの確率でその位置以下となるような位置に対応する数値を求めます(確率密度関数の逆関数)。

--みょ 何言ってんだかわからないみょ 説明がへたくそだみょ

うん。要するに、0だったらなにも入っていなくて、1だったら全部入っているってことです。0.5なら半分入っています。

実際にやってみます。

--みょ 逃げたみょ

うに? そんなに数学の講義を聞きたい?

--ぎゃ やってみるみょ


まずはMicrosoftExcelで使う関数を探ります。適当なセルをクリックして入力欄左の「fx」をクリックします。

表示された「関数の挿入」ウィンドウの「関数の検索」窓に「正規分布」と入力して「検索開始」ボタンをクリックします。

「関数名」に表示された関数を下の説明を見ながら見ていきます。今回は「NORM.INV」関数が使えそうです。Excel2007以前のバージョンでは「NORMINV」です。

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図2:関数の挿入

書式は「NORM.INV(確率,平均,標準偏差)」です。

引数の「確率」には乱数「RAND()」を、平均には「0」を、標準偏差には「207.17」を使います。

=NORM.INV(RAND(),0,207.17)

となります。あとはこれを1万回程度気が済むまで繰り返すだけです。

--ぎゃ やってらんないみょ

うん。1万行コピペして100ずつのブロックに分けて個数を集計してヒストグラムにまとめたのが図1です。

--うにょ 10年間の日経平均価格差の分布に似ているみょ

うん。それを目指しています。

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図3:日経平均日足前日との価格差10年分布


正規分布となる乱数を利用することで、実際の値動きに「近い」値動きを作成することができました。

ただ、「近い」というだけで、「同じ」にはなっていません。

まず、実際の値動きのほうが中心に寄っています。標準偏差は合わせてあるのです。正規分布ならもっと似ていいはずです。

次に、実際の値動きでは最小値が-1,286.33 円、最大値は1,343.43 円となっています。

これが、正規分布だとすると確率密度関数から、-1,286.33 円以下となる確率は3,752,060 分の1で、1,343.43円以上となる確率に至っては702,547,902分の1となります。7億分の1です。

両方が同時に含まれる確率は、もう。両手両足を使っても計算できません。

これが、高々10年間の営業日数2,451日で出現するというのはもう奇跡です。

つまり、相場の値動きが値幅が正規分布するランダム・ウォークに従うという前提が怪しいということになります。

やっとここまできました。だから何だと言われるとちと困るのですが。

正規分布となる乱数によるランダム・ウォークの検証 その1

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図1:エクセルの乱数分布

以前「ランダム・ウォーク理論が気になっています」でMicrosoft Excelの乱数(RAND関数)を使って本物っぽい値動きの再現を試みました。


でも、エクセルのRAND関数で作成した乱数は、図1のようにどの値も均等に現れます。

実際の値動きは、正規分布に近い形になります。

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図2:日経平均日足前日との価格差10年分布

--みょ 全然ちがうみょ これじゃあだめだみょ

うん。実際の値動きに近づけるには前足との値動き幅を正規分布に近づける必要があります。


ということで、まずは実際にこの10年間の日経平均推移を確認してみます。

前日差の分布は図2の通りです。

10年間の営業日数は2,451日、最小値は-1,286.33 円で、最大値は1,343.43 円、平均は0.48 円とほぼイーブンです。標準偏差は207.17 円となっています。


エクセルで実際の値動きに似た、平均を0、標準偏差を201.17円とする正規分布となるような乱数を作ることを考えます。

正規分布では、上限下限はありません。-∞から∞までの値を取ります。乱数は今まで通り「RAND関数」を使います。

--みょ -∞から∞までの乱数って扱えないみょ

うん。乱数をそのまま使うのではなくて、正規分布を0から1までの値にあてはめて、RAND関数で0から1までの乱数を表示させます。

--みょ んでも無限大だみょ あてはめられないみょ

うん。全体に対してどれぐらいの位置にあるのか、確率であてはめます。確率なら1で∞としてすべてをあらわせます。0なら-∞です。平均の0.5では中心値となりますので0です。0より大きいか小さいかの確率はそれぞれ50%です。

ということで、乱数で作成した0から1までの値を確率とする標準偏差の値を求めればいいということになります。

思ったよりも長くなりましたので、「その2」で実際にエクセルを使って正規分布となる乱数を作成して検討します。

プロフィール

もきち♪

Author:もきち♪
個人事業主ですが株式投資のほうが主体になっています。

投資スタイルは逆張りナンピン。チキンになりきれないひよこ投資家™でピヨピヨトレードです。

2007年に投資信託を始めて、2009年に国内株式の個別銘柄投資を始めました。

中小企業診断士(診断業務休止中)でオンライン情報処理技術者です。

ブログでは株式投資とコンピュータの話がメインになるかな?

きほんゆるめに。。。

【FISCOソーシャルレポーター】ってのに公認されました。


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