2014年5月現在、NISAは2028年に終わる予定の制度です。この2028年の日経平均の終値はどうなるのでしょうか。終値予測の参考として、乱数シミュレーションを使い確率分布を作成してみました。

1. 確率分布作成方法

日経平均株価の月間騰落率を作成し、そこからランダムに値を取得、14年後の日経平均株価を予測します。

1-1. 過去データによる月間騰落率を作成

1984年から2013年にかけての30年間の月間騰落率分布を作成します。
月間騰落率は

月間騰落率＝翌日始値÷当月始値－１
で定義します。


騰落率分布は下図になります。

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正規分布にかなり乗りますが、-20%を超える下落月があるなど、ファット・テールが観測できる分布になりました。

1-2. 月間騰落率からランダムに値を取得し、掛け合わせる

上記の通り作成した分布から、値を取得します。1回のシミュレーションでは、値を12×14＝168回取得して使います。ここで12は1年が12ヶ月、14は14年後の終値を知りたいという事から設定しました。

最初2014年に日経平均株価が16291.31円だったとして、これに168回それぞれ取得した値を掛け合わせると、乱数を用いた14年後2028年の株価のシミュレーション値となります。これを5,000回繰り返す事で、14年後の株価の分布を作成しました。

2. 結果

14年後の株価分布は下図のようになりました。

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横軸が2028年日経平均株価の終値予測値です。

14年間で騰がる月が多かった場合は、日経平均株価は20,000円台にも30,000円台にも、80,000円台にもなり得ます。一方で下がる月が多かった場合は、14年後は10,000円割れとなり、その確率は低くはなさそうです。

日経平均株価が最初と比べ下がってしまったのは、5,000回中1837回で、確率は37%でした。14年後に株価が 下落している確率は、決して低くはない事が分かります。

他、確率詳細です。

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3. 所感

シミュレーションでは、2014年から2028年にかけての値動きが、1984年から2013年にかけての30年間と似ているという前提のもとで行ったため、抜本的な経済構造の変化があった場合には実態は大きく異なる事があります。

また、シミュレーションは乱数でやりましたが、実際には株価はランダム・ウォークでは説明できない、トレンドを持った動きをするため、もっともらしい株価分布とは言えないかもしれません。

しかしながらもとの騰落率分布の平均値を少し動かしてみたりしても、結果は大きくは変わらない事から、分布はそれなりの精度が出ていると思っています。

これを踏まえれば、2028年に株価が低迷している場合の事も視野に入れ、ある程度の手堅さを伴う資産運用を心がける必要があると私は考えました。

ここ最近、自炊の頻度が増えました。炊きたてのご飯のおいしさに気付き、なかなかやめられなくなった次第です。どのようなものを作っているか、それと自炊のメリット・デメリット、について投稿します。

1. 作るもの

どのようなものを最近作っているか、いくつか写真を載せます。

1-1. カレーライス

手料理の定番中の定番です。時間がかかる（煮込むため、合計30分以上）ため、そこそこ時間がある時に作ります。ただ、この煮込みの時間は本を読んだり、部屋を片付けたり、有意義に過ごせます。


1-2. ベーコンエッグと回鍋肉など

ベーコンエッグは、ベーコンと卵があればできてしまい、そこそこお手軽で栄養もあるため、良く作って食べています。回鍋肉は少し手間がかかりますが、好物なので作りたいと思える一品です。

ここに写っている味噌汁は、お湯を入れると完成するインスタントものです。電気コンロが1つしかない関係で、湯沸かし器だけで出来てしまう料理も大切だと考えています。


1-3. スーパーの弁当との組み合わせ

スーパーで半額弁当や半額の食材を見た時は、思わず買ってしまう事があります。出来合いのものでも、少し手を加えた一品を追加すれば、手料理感も出ておいしく頂けます。

2. 自炊のメリット・デメリットは？

外食と比べて、メリット・デメリットを挙げていきます。

自炊のメリット
・おいしい
　※特に炊きたてのご飯は良いです。
・安く作れる
・たくさん食べられる
・安心（添加物は外食よりは少な目になると思います。）
・煮込みの時間に、部屋が片付く

自炊のデメリット
・作成に手間と時間がかかる
・洗わなければならない食器と鍋が出る
・ゴミが出る

自炊は満足な食生活に結びつきますが、その一方で面倒くさいですね。

マウスを使わずにキーボードショートカットを使えば、早く操作が出来る事が多いです。更に手早く目的の操作するためには、キーボードショートカットを組み合わせ、「合わせ技」として打つ事も多いと思います。このような合わせ技の内、私が個人的に気に入っているExcelの技を紹介します。

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Ctrl + (PageUp, Home, PageUp, Home, PageUp, Home・・・連打 )

Ctrlを押しっぱなしにして、PageUpとHomeを交互に連打すれば、シートを移動しながら選択セルを左上に持っていき、体裁を整える事が出来ます。

Ctrl+PageUpでシートを前に移動し、Ctrl+Homeで左上を選択を一気に繰り返すわけです。

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Ctrl + ( Space, Shift + ; (セミコロン))

選択セルの列で列挿入をします。
Ctrl+Spaceで列を選択し、Ctrl+Shift+; で挿入です。

Ctrl+Space は、同時押しなのですが、Ctrlの方を一瞬先に押さないといけません。
Ctrl+Shift+ ; は、Ctrlは押しっぱなしで関係ありませんが、; よりも先にShiftを一瞬先に押します。

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Ctrl+A, Alt+T, FF

オートフィルタをつけはずしします。
Ctrl+A で選択してからすると、無難な感じの時が多いため、良く使います。

Excel2003以降では、Alt+A,T でオートフィルタがかかるようです。

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Ctrl+AC

シートのデータの全コピーです。
Ctrl+A ですべて選択し、Ctrl+Cでコピーです。

CよりもAを一瞬早く押さないといけません。
Excel2003以降では、Ctrl+Aは表の選択のみになるため、Ctrl+AACが全コピーになります。

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Ctrl + ↓ + →

表の右下への移動です。
Ctrl + ↓ で下に行くのと、Ctrl + →　で右に行くのを同時押しで一気にします。

同様にCtrl + Shift + →　+ ↓　で表の選択をする事もあります。

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BackSpace, Enter

消去して確定するのは、BackSpaceにEnterですが、この2つのキーを、指をキーボードの上から下へ滑らせるようにして同時押しします。そうすれば、一瞬早くBackSpaceが反応するため、消去と確定を一気に終わらせる事ができます。

ただEnterを押す音よりも、BackSpaceEnterのほぼ同時押しの方が、乾いた気持ち良い音が出る気がするため、良く使います。

VMware Playerは、現在稼働しているものとは別のオペレーティングシステムを動かす事ができるソフトウェアです。具体的には例えば下図のように、Windows上でUbuntu(LinuxベースのOSの1つ)を動かす事ができます。


※クリックで拡大します。

Ubuntuだけではなく、頑張ればMacOS Xが動かせる事もあり、VMware Playerは便利なソフトウェアだと思います。WindowsでないOSを使えば、Windowsではできなかった事・難しかった事が楽しめるからです。

例えばcernの解析ソフトであるPAWやROOTや、綺麗な見た目の文章を作る際に使うTeXなどは、比較的簡単にUbuntuにインストールできます。

まだまだいろいろな楽しみ方ができると思いますが、今後勉強していきたいと思います。


なお、元のOS（ホストOS）の上で別のOS（ゲストOS）を同時に動かすために、ＣＰＵやメモリの負担は大きいです。Windows7の上でUbuntuを動かそうと思えば、メモリは4GBでは足りず、8GBは必要でした。私はメモリを増設して、使っています。

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参照・関連項目（外部サイト）：

VMware Player ダウンロード
Ubuntuについて（wikipedia）
※リンク最終確認：2014/5/15

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この記事は、2010年8月8日に作成した記事を加筆修正し、再投稿しています。

株価動向の季節変化を調べました。日経225平均株価の月別平均騰落率を算出してみた結果、夏～秋は平均すると下がりやすく、冬～春は平均すると上がりやすい傾向がありそうだと分かりました。

これを受け、運用方針も少し修正しようと考えています。

1．平均騰落率分析　データの取得と処理について

1-1. 元データの取得

株価データは、下記のサイトから取得しました。
1984年から2013年までの30年間の日経平均株価データを利用しました。

株価データ倉庫
※リンク最終確認 2014/5/15

1-2. 平均騰落率の集計

月間騰落率は、下記の式で定義しました。

騰落率＝翌月始値÷当月始値－１


この騰落率を月ごとに平均値とその誤差を計算しました。
平均値の誤差は、

標準偏差÷√データ数

で定義しました。
（騰落率分布は正規分布と比べやや異なる分布でしたが、平均値の精度を考える参考値の算出方法として、上記の式を利用しています。）

2. 結果

月別平均騰落率は下図のようになりました。


※クリックで拡大します

横軸が月、縦軸が平均騰落率です。
エラーバーは上に書いた通り、平均値の誤差であり、騰落率標準偏差ではありません。

強い相関ではありませんが、日経平均株価は
夏～秋に下がり、冬～春に上がる
という傾向がありそうだと分かります。

※もしも偶然下がりやすい月が固まったと考えた場合、その確率は「円順列」と「隣り合うものの順列」から、(6！×(7-1)！)÷(12－1）！＝1.3％程度となります。現象の解釈としてはやや不自然ですので、偶然の結果ではなく、季節によって上がりやすい傾向・下がりやすい傾向があると考えました。

3. Sell in Mayとその理由・解釈

この夏から秋にかけての相場の不調は、Sell in Mayという相場格言として世界的にもよく知られている現象です。この現象の理由は、解釈として下記のものが挙げられます。

①夏は夏期休業により相場参加者が減少し、相場が不安定になる
②冬・春は新年度入りに伴う新規の買いが入る。
③同じく新年度は新たな業績予想が発表されるため、その期待感から買いが入りやすい。

4. 資産運用方針への反映（どう利用していくか？）

生粋のファンダメンタルズ信者や、インデックス投信信者（効率的市場仮説を仮定ではなく真実と考えるようなレベル）であれば、勿論この手のアノマリーは信じて利用するに値しないことでしょう。

一方、私はファンダメンタルズ信奉を持ってはいますが、テクニカル信者でもあり、アノマリーは使っていこうと考えています。なぜアノマリーが起こるかは分からなくても、確かに存在するのであればそれを利用しない手はない、と考えます。

そこで運用方針では
①夏の始めは特に、なるべく買わない（勿論、積立投資もしない）
②投資元本の金融商品への投資は、冬の始めに行う事を考える。
を意識する事にします。

※本当に騰落率が上図の平均値の通りになると信じていれば、夏はケリー基準等を参考に、適切な比率で空売りをかますのが合理的ですが、そこまでの元気はなく、下がればリバランス買いを入れる程度で良いと思い、この方針にしました。

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最後に、
信じる・信じない
使う・使わない
は、当然ですが自己責任でお願います。