【3/16の日経平均】

 終値 21,677円(先週末比+207円)

【シカゴ日経平均先物 16日】(かっこ内は大阪日中比)

 円建て6月限 21,415円(-25)
※配当後なので、ざっくり200円程度足して考えましょう。

【ロイター見通し概略】

 やや弱気?!

 詳しくは
 https://jp.reuters.com/article/tokyo-stx-wklyoutlook-idJPKCN1GS0QE


【勝手な個人見解!】
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 ※あくまで個人見解です。結果について、責任負えません。
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 2019年3月末に向けての225価値想定19,500円
 ※価値想定は予想ではありません。
  市場マインドがニュートラルの場合の株価とお考え下さい。

 買い建て指数0.0%(暫定版)おおむね現金確保

 ※リバランスポイント参考値(暫定版)
   基準株価   下落時    上昇時
  ○21,600円   0%→0%   10%→0%
   21,200円   0%→10%   20%→10%
   20,800円   10%→20%   10%→20%

 ※上下指数参考値 (暫定)
   週末×1.10 23,844円  0.0%
   週末×1.05 22,760円  0.0%
   週末÷1.05 20,644円  24.4%
   週末÷1.10 19,706円  42.8%

  #リバランスポイント、上下指数については
  # http://gookabu.blog48.fc2.com/blog-entry-107.html
  #をご参照下さい

〇個人見解の補足

  週初は堅調でしたので、私はまた傍観モード。

  ここの所(不本意ながら)少々スイングトレード状態でしたの
  で、傍観と言うのは語弊があるかもしれません。(苦笑)

  やはり、ここから先の株価は円高不安と業績に大きく振られそ
  うです。

  何度かお話ししているように、今年度の日経平均一株利益は、
  約1300円。これを頼りにすると日経平均のPERは17倍弱となり
  割高とまでは言えません。
  (日本経済新聞に記載されているPERは??ですからご注意)

  ただ来年度はアナリスト達も弱気に転じ始めたらしいです。

  そして私の中位推計だと日経平均一株利益は、約1000円。

  これで考えると日経平均PERは22倍となり、一般的には割高と
  言われる水準になりますね。

  さらに円高が絡むとどうなるか・・・。
  トランプさんもはしゃいでますしネ。

  では引き続き、多変量解析→AI(人口知能)の話。

  最近の話題、かなりマニアックですが、もう少しご辛抱頂けれ
  ばと思います。(今回が峠かな?!)
  #ただ本気で統計~AIに取り組むのであれば重要です。

  前回は簡単に言うと

  「多変量解析で大量のパラメータさばく時のテクニックとして、
   主成分分析と言う方法があるよ」

  と言う事でした。

  これは現状のAIやビックデータ解析には重要な手法。
  #他にも手段はあるのですけれど省きますね。

  そして、もう一つの壁が「非線形」の処理になります。

  この謎の言葉「非線形」に、少し触れておきますと・・・

  グラフに書いた時に、直線一本で表現できるの関係を「線形」
  と呼び、それ以外は全て「非線形(=折れ線、曲線)」です。
  #統計の場合、「だいたい直線ならぶ」程度で線形とします。

  ですから、世の中は「非線形」な関係の方が圧倒的に多数。

  株価のチャートもそうですが、1日の気温変化・・・そして、
  猫の顔の形(笑)・・・等、普通直線で表すのは無理。

  ところが、ここまでご紹介してきた多変量解析では、はこれら
  の関係を「線形」と仮定して処理してきました。

  以前ご紹介した弁当販売の予測

  販売予測 = 100 - 100 × 降水確率

  これもグラフに書くと直線です。

  でも「これじゃダメだよね」と言う事で、「非線形」に対処す
  る方法が色々と考えだされました。

  もちろん、個別のパラメータを人間がチェックできる範囲で
  あれば、パラメータ毎に「これは2次関数、これはLog関数」
  なんて組み立てて、それを組み合わせれば済む事です。

  ですが、これが数万パラメータ・・・なんてなってくると、
  とてもこんな事は無理。

  そして考え出された中でも、今メジャーと呼べるのは

  1:曲線を強引に多項式等で表現。(カーネル法といいます)
  2:曲線を分割して細かく分けた後、その間は直線と見なし
    て処理する。

  の二種類です。

  1、2ともそれなりに長所短所があります。

  まず、1の「曲線を強引に多項式等で表現する」方法。

  多項式とは例えば

   Xの100乗(Xを100回掛ける)+Xの99乗+・・・定数

  と言う式の事。(上記は100次式)
  #中学で出た2次関数の「化け物」と考えてください。

  これは「ぼぼ全ての曲線は、この多項式で表現できる」との
  数学的理論を応用した物です。

  まあ、こんな手法があると言う事だけ頭の片隅に置いておいて
  ください。

  #Wiki的に言うと、カーネル関数を用いた有限もしくは無限次
  #元の特徴空間への写像・・・意味不明ですね。w

  前回の主成分分析と今回の非線形への対応・・・これがコンピ
  ューターで出来るようになった事で、世の中の様々な事が分析
  出来るようになったワケです。

  かなり「ややこしく」なってきました。←ここが重要。

  ここまで来ると、人間が処理するのが苦しくなってきます。
  そこで機械学習の出番と相成ります。

  次回はいよいよ機械学習に突入します。
  
  ちなみに
  「曲線を分割して細かく分けた後で・・・」は
  機械学習の分野に突入しますので、そこでお話しします。
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 (宜しければ下記も参考にしてください)
  ○アクティブリバランス投資法とは?!
   http://gookabu.blog48.fc2.com/blog-entry-86.html
  ○アクティブリバランス投資法、実行マニュアル
   http://ynavi.info/mag/act2.html
  ○主なバックナンバー
   http://gookabu.blog48.fc2.com/blog-entry-153.html
  ○アクティブリバランス詳細解説リンク集
   http://gookabu.blog48.fc2.com/blog-entry-53.html
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2018.03.17 Sat l 週間想定 l コメント (0) トラックバック (0) l top

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