アノマリー

アノマリー
英語名: Anomaly
分類: 資産運用|経験則

アノマリーは、マーケット(相場)において、はっきりとした理論的な根拠を持つわけではないが、よく当たるかもしれないとされる経験則のことをいう。一般にマーケットには、既存の投資理論では証明のつかない価格形成や、経済合理性だけでは説明できない動きが結構あり、これらは債券や先物にもみらるが、その大半は株式を対象とするものになっている。実際にこれらを知ることで、パフォーマンスの向上につなげられる可能性もあり、積極的に利用している投資家も多い。
時期性によるアノマリーの具体例

・12月の株価は安く、逆に1月の株価は高い
・月曜日の株価は高い
・2日から取引が始まる月は相場が荒れる
・前年末の反動で値上がりした株価も節分(2月3日)の頃には天井を打ち、彼岸(3月20日)の頃に底値になる(節分天井、彼岸底)
・日本株は4月に上昇しやすい(4月効果、新年度相場)
・米国株は10月に安値を付けやすく、10月に買うと儲けやすい(10月効果)
・米国株は中間選挙の年を安値に、大統領選挙の年に向かって上昇する(大統領サイクル
銘柄属性によるアノマリーの具体例

時価総額の小さい銘柄は、市場平均よりも高い収益率をもたらすことが多い(小型株効果)
PERの低い銘柄は、市場平均よりも高い収益率をもたらすことが多い(低PER効果)
配当利回りの高い銘柄は、市場平均よりも高い収益率をもたらすことが多い(配当利回り効果)
・企業の不祥事が発生した時に株価は理論水準を大幅に下回り、それから理論値に少しずつ回帰していくことが多い

仕掛け売りとは ショートカバーはとは

仕掛け売りとは騙し上げとは逆の状態で、その株を安く買い集めたい投資家が、一度わざと株価を下げて個人投資家が売り出した所を買い集めていく手法のことです。

ただし、騙し上げ同様、下がる株価を見て「これは仕掛け売りだな」と判断する事は難しく、実際にはその後上昇しないまま下げ続けることもありますので、保有している株価が下げた場合には、一度売っておいた方が良いでしょう。再び上げだしたら徐々に買い戻せば良いのです。

仕掛け売りの同義語として振るい落としというものがありますが、振い落としは上昇相場の過程で意図的に株価を落とすような行為ですが、仕掛け売りの場合には、下降相場でも起こり得ます。

ショートカバーは、マーケット全般で使われる用語で、投資家の相場観によって作成したショートポジションを解消(決済)するために買い戻すことをいう。また、ショートポジションとは、売り持ちのポジションのことをいい、すなわち運用において、将来的な値下がりを期待して「売りの持ち高を取っている状態」であり、具体的には、株式の信用売り(空売り)、外国為替取引の売り、先物取引の売りなどがある。

例えば、外国為替取引において、ドル/円でドルショートの場合、保有する円買い・ドル売りのポジションに対して、円売り・ドル買いの取引を行って、ポジションを解消することを意味する。

「粒子モデルで暴落予測」

「粒子モデルで暴落予測」 高安美佐子・東京工業大准教授
2014/1/3 2:00日本経済新聞 電子版

 市場の価格の値動きを自然科学の方法で観察すると何がわかるのか。相場の過熱感といった感覚はこれまでベテランの市場関係者の経験知と考えられてきたが、物理学の分析手法を用いると定量的にわかる可能性が出てきた。物理学者で市場の価格の動きを研究する東京工業大学の高安美佐子准教授に聞いた。

東京工業大学の高安美佐子准教授

 ――価格データを使ってどんな研究をしていますか。

 「ティックデータ(約定ごとの最小の値動き)を分析すると、価格の動きは3つに分類できることがわかった。1つはコインを投げ上げて2分の1の確率で裏と表が出るようなランダムウォークと呼ばれる動き。2つ目は指数関数的な動き、3つ目は2重指数関数的な動きだ。指数関数的な動きは2000年のインターネット(IT)バブル、アフリカのジンバブエの超インフレは2重指数関数型が当てはまる。3つの動きを内包する数式モデルがあることを見つけた」

 ――従来の金融理論では、市場価格はランダムウォークだと言われていました。

 「実際にモデルをコンピューターで計算すると、ランダムウォークばかりではなく、値動きが過去の平均価格に引き寄せられる安定的な時期と、平均価格から離れる不安定な時期を粒子のように行ったり来たりしていることがわかった。この粒子の往来は相場の流れに乗る『順張り』や流れの逆を行く『逆張り』の手法を持つディーラーになぞらえることができる。実際の市場のディーラーに相当する、異なった売買戦略を持つ複数のモデル粒子をコンピューターの中に置いて、未来が予想できたモデル粒子が残るようにシミュレーションを繰り返す。こうして導き出された方程式が開発した『PUCKモデル』だ。不安定な時期はボールが坂道を転げるように、価格が急変動する。市場が安定しているかを定量的に評価し、暴落といった価格の急変動のリスクを直前に推計することができる」

 ――わかってきたことは。

 「『逆張り』投資家が多いときは市場は安定し、『順張り』や短期的な投資家が増えると価格は不安定になることが数式から読み解けた。『PUCKモデル』を使えば、これまで市場参加者の経験に頼ってきた相場が過熱しているといった感覚が定量的に把握できるようになり、運用機関のリスク管理に役立つ」

 ――物理学の経済への応用が広がっています。

 「当研究室では、ソーシャルメディアに書き込まれたどういう言葉に対して、金融市場が敏感に反応したのかといった分析や、個別企業の取引関係と財務データから、地域でどの企業が重要な位置を占めているかといった分析も手掛けている。ブログやツイッターなどのソーシャルメディアの普及で、従来は難しかった人の心の動きがリアルタイムに観測できるようになった。あらゆるデータが観測できるようになることで世の中の動きを物理現象として説明できるようになると考えている」

1月のpips

61 1/29 -14
60 1/29 -22
59 1/29 14
58 1/29 32
57 1/29 -39
56 1/29 -39
551/2 8 -28
54 1/28  -13
53 1/2  8 1
52 1/28 -17
51 1/28 1
50 1/27 5
49 1/27 4
48 1/27 -23
47 1/27 -22
46 1/27 7
45 1/27 -18
44 1/27 20
43 1/24 7
42 1/24 15
41 1/24 135
40 1/24 1
39 1/24 22
38 1/23 26
37 1/23-117
36 1/22 3
35 1/22 4
34 1/22-48
33 1/22-22
32 1/21 6
31 1/21 5
30 1/18 -20
29 1/17 -21
28 1/16 12
27 1/16 26
26 1/15-5
25 1/15-4
24 1/15-21
23 1/15-17
22 1/1  4 -12
21 1/14 7
20 1/14-62
19 1/14-39
18 1/13 -19
17 1/13 58
16 1/13 56
15 1/13 55
14 1/11 3
13 1/11 32
12 1/10 -3
11 1/10 -58
10 1/9 -50
9 1/9 -21
8 1/7  -27
7 1/7  -8
6 1/7  18
5 1/6  -3
4 1/6  -26
3 1/4    41
2 1/2  -38
1 1/1 -23
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合計  -446