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投資的な何か あと科学とか
タイトルは好きな哲学作家の飲茶さんの本『哲学的な何か あと科学とか』からのオマージュです。
株式投資を中心にした自分が持つ相場観・世界観の棚卸し・言語化をしたいと思います。今までアウトプットといえばテック系なものばかりで、投資についてはアウトプットしたことがありませんでした。野村證券にいるとパブリックかクローズドな環境かを問わず、会社が作った資料以外にテキストで残すことができなかったので、すっかりそれが習慣化してしまったのだと思います。
しかし生成AIの登場で状況が変わり、文字起こししておけばAIにレビューしてもらったり、記事一覧から関係がありそうなもの、相場観を修正するべきもの、投資対象になるものをピックアップしてもらえそうな時代になったので、試してみたいと思います。そして、せっかく書いたのだからアウトプットにしたい。
キーワードをそのまま目次にして雑多に書いていきます。
投資戦略編
インデックス投資しか勝たん
「現代ポートフォリオ理論」「フリーランチは存在しない」「市場は効率的である」
この手の話ばかり学んできたので、もうインデックス投資でいいや、となっている。
以下は良書『JUST KEEP BUYING』から
個別株投資をするプロのうち 10％は、長期的に明確な成果を上げられる。だが逆にいえば、残り 90％はおそらくそうではない。
１９２６年以来、米国株式市場全体を実質的に牽引してきたのは、最も業績のよい４％の上場企業にすぎない」と述べている。
１９６３年以降の米国の個別銘柄の歴史を遡ってみると、１年後のリターンの中央値は６・６％（配当込）。おおまかにいえば、この年以降の任意の時点でランダムに個別株を買った場合、翌年には６・６％のリターンが得られることになる。 だが、インデックスファンドのＳ＆Ｐ５００で同じことをすれば、得られるリターンは９・９％になる。 これが、少数の銘柄に集中したポートフォリオを組んでいる場合の真のリスクだ。
うん、インデックス投資しか勝たん。
しかし、以下の通り実際に手を出している例外としては個別株やセクターインデックス投資、それらのリバランスがある。
どうしても個別株するなら数字より消費者目線で選ぶ
個別株投資の検討にあたって、クオンツ、AI、アナリストが跋扈する中で数字で旨味を見つけるのを諦めました。彼らに先んじて私がフリーランチを見つけられるわけがないというスタンス。
自動トレーディングに関しても、『天才数学者、ラスベガスとウォール街を制す』、『フラッシュ・ボーイズ』とか読んで、もう勝てんなと諦めた。
なので個別株を選ぶときは数字に現れていない利用者視点から入るようにしています。「AWSはオンプレよりも優れているし、他のクラウドと比べても良い。これはアナリスト、世の中はまだ知らず、当事者の技術者（私）たちしか知らないのでは」等。そのあと数字を見て期待する伸びが影響を及ぼせなさそうなほど割高になってないか確認してエントリーします。こうやって文字にすると危なっかしい雑な感じしかないが、なんだかんだ市場をアウトパフォームできている。ただ、『JUST KEEP BUYING』でもツッコんでいた投資成績は運か実力かわからない問題は正論で、過信せずインデックスのウェイトを上げようと思っている。
個別株投資に反対する存在論的な主張は単純だ。——つまり、「銘柄の選び方が上手かどうかはどうすればわかるか？」
とはいえ機関投資家が入れないような小型株はその限りではないと見立てています。
株未満のリスクの資産クラスには投資しない
具体的には外債（国内債は論外）など、現代ポートフォリオ理論に則ったリスク分散目的で期待リターンを下げることをしない。10年後に最大リターンを期待できるなら、中間地点でどんな大暴落が起きても構わないスタンス。逃げ売りしない自信があるので最大リスクで最大リターンを狙う。国内株より外株、S&P500よりNASDAQ、先進国より新興国という具合に、よりハイリスクなインデックス投資を選定したい。
資産を切り崩さず10年後を待てる年齢の間はこの戦略を継続したい。むしろ人的資本が厚く金融資本が薄い今の内に大暴落して思いっきり買い増させてほしい。大暴落よ、起きろ。
リバランス
目指す形はグローバルインデックス投資であるが、そのままグローバルインデックスETFみたいなものは持ってないない。代わりにS&P500、NASDAQ、新興国、半導体、バイオテクノロジーなど国単位、セクター単位でETFを買うことが多く、それらの合算で準グローバルインデックス投資状態になっている。
理由は伸びないと思うセクターをアグレッシブに除きたいから。伸びると思うセクターがあれば別で買えばいいが、例えば欧州株がこれから暴騰するイメージがなく、グローバルインデックスETFでそこに資金投下されるのが無駄に感じる。もちろん、こんなやり取りの延長がアクティブファンドであり、インデックスをアンダーパフォームするフラグなのでやり過ぎに気をつけたい。機動的にグローバル投資しつつもセクターだけいじる似たようなアクティブファンドは無いかな？これがグッド又はバッドプラクティスなのかトラックレコード見てファクトチェックしたい。
もう一つの理由はリバランスの頻度を下げてパフォーマンスを上げるため。日経新聞かどこかの記事で、統計的には3年単位くらいのリバランスがトレンドを掴む傾向が強くパフォーマンスが良いと読んだ記憶があり納得していた。外販される商品だと投資特性を保つために毎月、毎四半期リバランスしないといけないのが大半なはずで、個人のマニュアル、ロングスパンのセルフリバランスは数少ないアドバンテージを出せるという認識
よって、数年放置→数倍になってたら半分売るという相当ざっくりなリバランス戦略を採用中。短期で２シグマ超えたところを売るきっかけにすることが多い。個別株も同じ取り扱い。
借金（レバレッジ）はしない
退場確率を０％にすることが投資の至上命題。特にAIが登場してから人的資本がゼロになる可能性を心配してて、尚更金融資本をゼロにはできないなと思った。インデックス投資で取れうる最大のリスクは喜んでとるが、それにレバレッジをかけると退場確率が発生するので、決してやらない。『天才数学者、ラスベガスとウォール街を制す』でもレバレッジは決してやらないとたしか書いてあったので安心。
大きく賭けすぎるのは、１回１回は有利だったとしても、破滅への道だったりする。ノーベル記念経済学賞を取った人たちが運用する巨大なヘッジファンド、ロングターム・キャピタル・マネジメント（ＬＴＣＭ） がやらかしたのがこの間違い
でも、どこかで期待リターンを最大化する投資積立方法は2倍のレバレッジで投資を続けるというのを読んだ気がする。レバレッジかけてるので暴落すると一度破産するが、それでも底値から2倍のレバレッジでゼロスタートするほうが最終リターンが高いという論理で、とはいえ普通の神経ならできないよねという話もあったような。どこだっけ。
しかし、不動産購入して住むほうが賃貸より安上がりだよねという思いもあり、この戒律を破るかどうか悩み中である。暴落の最大下落率を半値か大きくても６０％くらいと思っている。だいたい自己資本比率５０％以上は保ちたい（いつ買えることやら）。
テクニカル分析は脳内ボリンジャーバンドだけ
大学生のときに研究して書いた論文（題は『基本的テクニカル分析の有効性 日本の株式市場からの検証』だけど中身を無くした、、、）で徹底的にシュミレーションしたけど、色々あるテクニカル分析では基本勝てない。唯一の例外としてボリンジャーバンドの２シグマの暴落と暴騰で売る戦略は有意にパフォーマンスが出るのを学んだ。ただし、シュミレーション通り運用できるかというと、暴落して２シグマを割っている限りは毎日買い足すという無尽蔵のキャッシュが必要であり現実的ではない。
現実には元から売り買いしたい銘柄に対して、売買するきっかけ的にボリンジャーバンドを使うことは、少しパフォーマンスをブーストさせれると思って実践している。その後のチャートを見ても、体感ではうまくいっている感じがある。
後にツーシグマというヘッジファンドが立ち上がった。社名にするくらいだから、彼らもこの有効性を確認しているのかな、と思ったり。真偽不明。
投資テーマ編
世間一般が思うより伸びるだろうと思うテーマがあり、インデックスより勝負できそう、というときはセクターのインデックスか代表的な個別株を買うようにしています。
AI・半導体
AIに関しては取り扱いは例外で、これが儲かってポートフォリオがどんなに膨れてもリバランスしません。
なぜならば、このセクターは投資として私の金融資本への影響を超えて、私の人的資本の価値さえ毀損させる可能性さえあるなーと思っています。いわゆる『ホモ・デウス』、『21 Lessons』で言われている「無用者階級」。
このシナリオになってしまうときは、人を無用者たらしめるAI・ロボを司る銘柄が暴騰すると思うので、人的資本の価値が無くなるときは代わりに金融資本が大きく上がるように設計して悪あがきしたい。もしAIがそこまで発展しないことが判明したら、AI銘柄の下落は痛いが人的資本の価値が残るわけであり働けば生活できるので、読み違えても構わないというスタンスです。
今NVIDIAに投資してますが、今後さらに儲かるかでいうと素人予想ですが「さらに長大なプロンプトをどう処理するか」で別れると思っています。
どういうことかというと、今は有限のプロンプトしか扱えませんが、次にもう一歩儲かる発展があるとしたら、今後は各企業の創業以来の全ミーティング議事録やSlackのチャット全部を放り込みたいはずです。社内の優秀な人間にAIが匹敵するにはどうしても過去のデータも参照する必要があると予想。
ですが、この莫大なデータをプロンプトで渡せるようになるのか、又は学習データとしてオーダーメイド学習させる必要があるのか気になるところです。もしオーダーメイド学習しないといけないとなると、事業は毎日更新されて毎日毎週学習させたいはずで、ならばデータセンターやGPUの需要はあり続けるんじゃないかなと。一方でChatGPT強化版みたいな汎用性の高いAIが、実用には十分な実質無限長のデータを処理できるとなると、今度は何が儲かるんだろうと分からなくなります。しかし技術的には前者の仕組みを整えるのが簡単に起きそう。だからまだホールドしてもいいのかな。素人予想ですが。
もし外れても、後述するロボティクスにおいて、開発過程では実機でなくまずは３D空間でシュミレーションをまわすと思うので、その機械学習用の大量のシュミレーションにもGPUがいるのではないかな、だからやはりホールドでいいのかな。
ロボティクス
AIの能力向上により、画像判定の精度が簡単に上げられるようになったので、ロボティクスの開発が大幅に楽になり再度脚光を浴びるのではと思っています。バズってた↓みたいな需要が解決されるように業界が動くのではないかな。
量子コンピュータ
AGIの開発のステップを空想したら、量子コンピューティングで機械学習回したらいいんでは？と思いつき(無知な空想過ぎて恥ずかしい)調べたら、すごい人がすごい分かりやすく書いてくださっていました。それも2023年に。
古典データの学習をさせるパターンと量子データを学習させるパターンで大別されて、前者は機械学習の行列計算を高速で量子コンピュータが実行するのは不得意で現実的ではなく、後者はそもそも量子データを保存できる「量子メモリ」さえ無いので夢のまた夢、という理解をしました。
創薬のシュミレーションで期待できると良く言われるものの、なら直接その銘柄を買えるので、そうなると量子コンピュータ銘柄を直接買うメリットがまだ見つけられていないのが正直なところ。買うなら無難にIBMかな。
自動運転
Teslaはもう持っていて、BYDを指値してたが、引っかかず、今すごいことになっていて後悔。
中国でも自動運転EVが走っている、ブラジル進出するための港建設、高級路線が中国消費志向にハマりそう。でも目をつけてからの機会損失が大きいので買えないかも
仮想通貨
BTC・ETHだけ保有中。もう黎明期じゃないので取引所間アービトラージは無理そう。
ゼロになるリスクもある資産クラスという評価なので、ポートフォリオとしては10%以下にしたいが、膨れても税金問題が厄介で売れない。損益通算させてほしい（切実） どこか大暴落して大損こいたときにETFに乗り換えたいと思っているが、そもそも日本市場は見えない謎の力があるのかETF開放が進んでいない。 ETF、高相関の外株に代替してしまうと、非中央集権のメリット（口座を原理的に差し押さえられない）とかはヘッジできないけど、投資観点だけならギアリング効果も見込めるマイクロストラテジー(MSTR)は良い。
非中央集権のメリット（口座を原理的に差し押さえられない）でいうと日系の取引所使ってるので多分非常時には資産逃避できなさそう。この方法で資産防衛したい。
ウォレットを３つ買って、シードフレーズ同一にしてシードフレーズが書かれた紙を破棄。同期したウォレットを３つつくる。場所を実家と家に分散保管。 １個物理的に壊れた段階で、もう一回３使って移し替えの繰り返し。
NFT、スマートコントラクト
技術としてNFT、スマートコントラクトが伸びるかは懐疑的。電子世界では確実でも、その所有履歴をアピる行為や、取引やデータ入力など現実世界との結合部までNFT、スマートコントラクトにして完結できない以上は結局脆弱なので、採用するほどの実用性がないんじゃ？という相場観。ならETHやめてBTC一本にすればいいじゃん、はしないくらいの確度の低い相場観
また、昨今の仮想通貨の盗難被害とかみてると、かえって被害額が旧来の管理方法より大きくなってるようにみえて、これも普及を阻害しそう。これは想像なのでファクトチェックがあれば知りたい。
戦争
歴史を振り返ると独裁者は淘汰されず長生きする傾向がある。民主主義の過信は禁物。緊張は常に高まるものとすべき、という見立て。
討論会がトランプ優勢で終わったけど、緊張が高まるかでいうと、軍事支援打ち切りというカードを使って独裁国家に有利な形でどんどん戦争終結させる可能性もあると思ってて、一概には言えないと思う。
なお、日本が戦地になるときのシナリオは想定・対策できていない。無いと願うだけ、、
ドローン
ウクライナ侵攻以来OSINT系アカウントをフォローしてるけど、高価なミサイルより安価なドローンの活躍が凄まじい。将来的にはAI同士が操作してドローン対ドローンの空中戦が必ず起こると思うが、まだ起きてないので、投資妙味はありそう。倫理的にはともかく。
ドローンは配送でそもそも有望なので、電車みたいに給電して軽量バッテリーで運用することで、長距離・重量物に対応するとか、素晴らしいアイデアも出ているし、長期的には配送のゲームチェンジャーになりそうだが、短期中期では規制の問題で利益化は遠そう。しかしその短期中期を戦争需要でカバーできるなら、投資として成立するのでは。
インフレ
株式に全振りしてるので、インフレ対策は不要。むしろインフレしてほしい。デフレになると困る。
金利が上げれない日本はインフレが続くのではないかな。
肥満薬
イーライリリー、ノボノルディスクが良い感じ。暴飲暴食したら健康を害したり肥満になるのは誰にでも等しい定めだったが、ここでまたテクノロジーの力で解消されてしまった。しかし、食欲そのものを減退させるタイプのようで、投資したい一番の理想形は好きなものをいくら食べても痩せるタイプだった。
これからも「〇〇はお金持ちにも平等に訪れる」系がテクノロジーで打ち破られたときには全力投球したい。これもまた対AIの投資哲学と近く、不公平が拡大するなら、せめてそれで利益を享受できるように設計。
『安楽死が合法の国で起こっていること』で学ばさせてもらった「すべり坂」の概念を当てはめると美容目的に使われるのも時間の問題であり、十分に普及すると思う。特に日中韓あたりで売れそうなのでホールド。
医療
人類の悩みである病・死に立ち向かう医療・製薬は伸びると思うが基本無知、ド素人なのでバイオテクノロジーETF任せ。肥満薬のように型（「〇〇はお金持ちにも平等に訪れる」がハックされた等）が見つかったら個別投資したい
高級品
富の格差は拡大していくもの（トマ・ピケティ）であり、文明ができた頃からある富の誇示は不滅だと思うので、高額消費は伸びていくという相場観。生存競争（性愛の獲得）において、シグナリングは生き物として正常なので無くならない。『進化心理学から考えるホモサピエンス』で飲み込みたくない真実を勉強させていただいた。
対AI、対肥満薬と同じで、富の格差が不公平に拡大するなら、それでせめて利益を得るように設計したい。この観点ではマス層に迎合する低価格帯商品を持つと富の不公平な拡大のヘッジにはならないので、そうではなく富裕層のみを対象に絞っていくブランドが好ましい。よって以下の２銘柄を保有
- フェラーリ → 自己顕示欲を満たす高額消費になるには、大衆にはとても買えないが、誰もが知っているという必要があり、要件を満たしている数少ない銘柄
- マリオット → アメックスカードの評判がよく、消費者目線で普及しそうと思うのと、富と消費の格差は広がる投資哲学の混成
フェラーリと同等レベルで「大衆にはとても買えないが、誰もが知っている」銘柄があれば知りたい。未上場だったり、親会社グループで見たら低価格も提供してたり、なかなか見つけられない
環境問題系
エネルギーの枯渇リスク
既存資源の発見能力・採掘効率の向上や技術向上による利用可能な新エネルギーの獲得により、技術で解決され続けるので、枯渇は永遠に起きないという見立て。ユヴァル・ノア・ハラリさんの本のどこかに書いてあった。
子どもの頃は石油・石炭があとX年で無くなるぞって散々言われてましたが、音沙汰なくなりましたね。
あえて言うなら太陽からもらえる以上にエネルギーがほしくなるようなSFみたいな世界が来るまでエネルギー枯渇の心配はしなくてよさそう。
地球温暖化
CO2排出を削減して温暖化を減速させるのは無駄に終わり、いわゆるジオエンジニアリングで解決するという見立て。太陽光を反射する粒子？を散布して地球全体の温度を下げるなどウルトラCな解決がもたらされるのではないかな。
ビルゲイツ『地球の未来のため僕が決断したこと』を読んで植樹などがあまり有効な手段でないことを学ばさせてもらった。
大気汚染
地球温暖化、エネルギーの枯渇は世界単位で救済されそうな見立てだが、大気汚染は地域単位での解決になる気がしてて、国富の差、貧富の差で被害が深刻化する地域が出ちゃうんじゃないかな。
ESG
投資観点では批判的です。もしESG投資がアウトパフォームするときといえば、それはESGにシフトできる余力がある優良企業だから、つまりESGだからではなく単に優良企業であることが原因じゃありませんか？という視点です。言い換えるとトランプさんが再選してESGトレンドが下がっても、下がったとこ買っちゃえば儲かるのでは？とも思う。本質的に稼げる企業がESGやめて稼ぎに全力投球してくれるということですので。
逆に脈絡のないESGをやるというリリースは、事業本体が結構余裕なんだな？決算に織り込めてないんじゃ？と考えるようにしています。あくまでも元からある検討銘柄の参考材料程度に。