今年の目標

今週のお題「2017年にやりたいこと」

 

 今年の目標を設定します。資産運用面では数値的な目標はまぁ相場次第ですなという部分があるので設定はしません。その代わりに、一日一社会社を調べることとします。まぁ、忙しい日もあると思うのですが、暇な日に穴埋めしてということをやれば、一年で365社調べられるようになる。あと、決算シーズンに良いなと思った決算を出している企業を調べたりすれば、すぐにできそうな気がします。それはブログに挙げないと思うので、自己満足の世界ですが、取り敢えず、kobitoに2017年企業調査ノートを作って、粛々と調べていきたいと思います。有報3年分くらい読んで一社出来たくらいの評価にしたいと思いますが、これってけっこう大変なような。でも、ここのところ投資へのモチベーションが下がり気味なので、頑張りたいと思います。

 

 機械学習を使ってなんかやるというのも目標の一つです。何をやりたいかというのはもう一つありまして、それは資産配分の自動化です。マーコビッツ先生の方法によると資産配分はかなり極端に変わってしまったりする。それはおかしいとか言われたりするのですが、僕としては株価が頂点から下がるところで株の持ち分は極端に動いても良いのではとか考えております。だって株が下がる時に株なんて持ってても仕方ないし。未来は見通せない、そして我々の銘柄選択能力は猿がダーツを投げるのと変わらないとなると、ずっと同じ資産配分でいないといけないという感じになるわけですが、多分、我々はちょっとは将来を見通せるし、猿よりも良い銘柄選択をできると思います。そして、巷で言われているこのような問題はファンドの資金規模は大きく小回りがききにくいということに基づいているのかなと思います。もし、将来を少しでも見通せるのであれば、それを行うことにより、資産運用のボラティリティは低下し、収益も上がります。この前の12月は偶々全て株を売りさり、1,2月の暴落を避けることが出来ましたが、8月の暴落はもろに直撃を受けました。その辺を受けないように出来るよう、機械学習でなんとか出来ないかなと考えている次第です。これが出来るのであれば、運用は非常に楽になるということがいえますが、下落の基準をどう置くかなどの問題と機械学習を私が学習しなければいけない問題の2つがあり、面白いところです。機械学習の本は買った。しかし、全然進まない。

 

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

 

 

 あとは、運用の評価のプログラムをどの程度まで作り込めるかというところです。一先ず、現在のやつは2016年にしか対応していないので、2017年対応してから色々と考えたいところであります。今年の最後にはjupyter notebook上だけではなく、ちゃんとブログラムにしてgithubに上げてみんなに使ってもらえるようにするとかもいいかなと思います。