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株の分析手法の基礎知識

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エルの米国株投資 早期FIREに至った投資術を解明

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『日本株投資は5年くらい経験していますが、米国株投資は始めたばかり。 米国株投資の本を何冊か読みましたが、わたし的にはこの本が一番わかりやすかったです。 Q&A形式で解説している基礎の基礎のパートから、元金融マンの著者ならではの視点を学べるパートまで、 投資経験者だからといって当たり前のことをバカにせず、ちゃんと取り上げている点がよかったです。 株の分析手法の基礎知識 株の分析手法の基礎知識 暗中模索状態の投資初心者であれば、本書を読んでおけば、 米国株投資に必要な基礎知識がひと通り得られると思います。 すでに投資をしている人なら「こんなことわかってるよ」と思われがちな内容も含みますが、 そういう点はバカにせず、あらためてきちんと踏まえておくくらいのほうがよいと個人的には思いました。 あと、著者の投資経験を通じて、著者の人となりが感じられる点も好感を持てました。 本のデザインはヤンチャな感じですが、とても落ち着いた内容で個人的にとても勉強になりました。 』
引用元:Amazon


一方で「銘柄分析の仕方が二番煎じ」「これでFIREは無理」などの意見も

『内容はどの本にも書いてある事ばかり。 内容も薄い、この内容だとFIREは無理。 既出だか広瀬氏の本を購入された方が絶対に良い。』
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『一攫千金のような派手さはないですが、自分のペースとポリシーをもって地道にやること、またリスク許容しながら確実な投資について書かれていて一気に読みました。日本語・文章自体が綺麗なことも一因だと思います。 自分のできるところからやってみることが大事というメッセージを一定して感じました。 私はほぼインデックスの積み立て式の投資信託一辺倒ですが、少しこのやり方で自分の投資に組み込んでみようと思います。』
引用元:Amazon

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名前:エル
年齢:54歳 株の分析手法の基礎知識
家族構成:妻 子ども2人
投資歴:1991年頃、日本株(東京電力・新日鐵)で株式取引を開始。フィデリティやマーキュリーなどのアクティブファンドに熱中した時期あり。UNIQLOを展開するファーストリテイリングが東京(原宿)進出し、フリースブームを起こす前に同社株式に投資し相当額のキャピタル・ゲインを得る。しかし、サブプライムローン問題・リーマンショックに起因した内外株式の大幅下落の影響は回避できず一時資産は半減。2009年末復元し、その後資産は順調に増加し現在は米国個別株式中心に投資中。投資歴31年。
引用元:【L】米国株投資実践日記
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20日移動平均線を使ったトレードの検証をしてみた

基礎知識と移動平均線の研究

緑の上で買い、緑の下で売る

2つのルールで検証

ルール① 単純に緑の上で買い、緑の下で売る

2018年1月4日~2018年12月28日

寄付発注の売買履歴

引値発注の売買履歴

寄付発注した場合の建玉

2019年1月4日~2019年10月8日

寄付発注の売買履歴

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寄付発注した場合の建玉

ルール② 株の分析手法の基礎知識 ルール①に高値切り下がりと下値切り上がりを追加

2018年1月4日~2018年12月28日

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JFE日足チャート

2019年1月4日~2019年10月8日

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短期移動平均線がどの並びの時にトレードすべきなのか?

週足チャートの形から上昇トレンドの始まりを見極めるシンプルな方法 丸紅の例

勝率アップ!鉄板ポイント探しリーディング練習

週足チャートから鉄板ポイントを探す

狙う場所は4つ!誰にでもできる簡単なところでトレードする!

業種を分散させると異なるタイミングで鉄板ポイントが発生する

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株の最大レバレッジと追証の危険性|リスクを把握して活用すべし

株の最大レバレッジと追証の危険性

西村剛(にしむらつよし)
フェアトレード株式会社 代表取締役。機関投資家出身で統計データを重視したシステムトレードに注力。2011年株-1グランドチャンピオン大会で+200.4%、2012年+160.1%、2013年157.0%を叩き出し三連覇達成。証券アナリスト検定会員。システムトレードを使った定量分析と、これまでファンドマネジャーとして培ったファンダメンタルズ分析を融合した新しい視点で株式市場を分析し、初心者でもわかりやすい言葉を使った解説に定評がある。
著書に『株3年生の教科書(総合科学出版)』、『株2年生の教科書(総合科学出版)』、『実戦 空売りトレード(明日香出版社)』

寄り付き前の板の見方をマスター|気配値に騙されるな!

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  • 2022年7月8日
  • 西村 剛(日本証券アナリスト協会検定会員)

株が指値で買えない時に考えられる理由|株取引の仕組みを把握しよう

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  • 2022年1月14日
  • 西村 剛(日本証券アナリスト協会検定会員)

株だけで生活は無理?個人投資家としての生計を試算してみた!!

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  • 2020年11月19日
  • 西村 剛(日本証券アナリスト協会検定会員)

2021年の大納会と2022年の大発会はいつ?

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  • 2021年10月4日
  • 西村 剛(日本証券アナリスト協会検定会員)

冷やし玉(ひやしぎょく)は何のために?必要性とよくある流れ

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初心者向けセミナーです全くの初心者からでも大丈夫: 多変量解析入門【Rによる実演】

多変量解析とは、複数の変数からなるデータを統計的に分析する手法の総称です。多変量解析にはさまざまな手法が含まれ、その使われ方も、実務・研究の領域によって大きく異なります。概念・用語や用途が多様である点で、初心者が高いハードルを感じる分野でもあります。ともすれば、わけのわからない魔法のようにみえたり、難しいことばで素人をだますテクニックのようにみえてしまったりするでしょう。
しかし本来、多変量解析のそれぞれの手法は、手元のデータをある角度から理解しようとする工夫の集まりであり、個々の発想自体は難しいものではありません。また、それらは魔法でも詐術でもなく、一定の有用性と一定の限界を持つ道具にすぎません。
本セミナーでは、さまざまな多変量解析手法を、主にビジネス・ユーザの観点から幅広く紹介します。
はじめに、理解・学習に必要な最低限の必要知識を解説します。
つぎに、多変量解析の用途を大きく次の3つにわけ、それぞれについて主要な手法を紹介します。
(1)データを視覚化する …データを適切に表現し、わかりやすく伝える
(2)因果関係を探る …原因と結果の関連性を評価し、施策立案に役立てる
(3)隠れた構造を探る …データの背後にあるしくみと意味について推理する
紹介にあたっては、手法の背後にある数理的基盤よりも、手法の選択のポイント、解釈上のポイントにより焦点を当てます。最後に、実務家にとって効果的な活用方法と学習方法について紹介します。 株の分析手法の基礎知識 株の分析手法の基礎知識
主要な分析法の講義とともに、広く普及しているフリーの統計ソフト・Rを使用した実演を行います。実際にデータを受講者に解析いただくことで、よりわかりやすく理解していただくことを目指します。

受講対象・レベル

本セミナーは以下の方々を対象としています。
(1)文献、レポート、カタログ等に出てくる統計的データ解析の結果を適切に読み取れるようになりたい方。
(2)株の分析手法の基礎知識 これから自分で多変量解析に取り組みたい方。
(3)必要に迫られてデータ解析を我流でやっているが、独学ではわからないことが多く、困っている方。
また正しいかどうか自信がない方 株の分析手法の基礎知識 など

習得できる知識

セミナープログラム

0. イントロダクション
0.1 株の分析手法の基礎知識 多変量解析とは
0.2 企業実務における多変量解析の意義
0.3 このセミナーの内容、目標、進め方
0.4 ソフトウェア紹介
<実演1> 統計ソフト Rの基本操作
1. 統計データの観察と要約 ~データを適切に表現し、わかりやすく伝える~
1.1 データの構造
1.2 データ解析の3つの段階
1.3 変数の観察と要約:量的な1変数
(1) 度数分布表とヒストグラム
(2) 値の大きさを要約する ~平均とその他の方法~
(3) 値のばらつきを要約する ~標準偏差とその他の方法~
1.4 変数の観察と要約:量的な2変数
(1) 散布図と相関表
(2) 関係の強さを要約する ~相関係数~
1.5 変数の観察と要約:質的な1変数
(1) 度数分布とヒストグラム
(2) 分布を要約する
1.6 変数の観察と要約:質的な2変数
(1) クロス表
(2) 関係の強さを要約する
1.7 変数の観察と要約:質的変数と量的変数
(1) 層別度数分布と箱ひげ図
(2) 層別の要約統計量を図示する
1.8 視覚化の役割
(1) 他人のための視覚化 ~図示の三原則~
(2) 自分のための視覚化
1.9 まとめ
2. 多変量データの視覚化 株の分析手法の基礎知識 ~データ行列を一目で捉える~
2.1 イントロダクション
2.2 主成分分析
<実演2>主成分分析によるデータ行列の視覚化
2.3 主成分分析の考え方
2.4 主成分分析の用途
(1) 主成分分析の解釈を通じた変数の理解
(2) 主成分得点による個体の位置づけ
(3) 主成分分析によるデータ行列の視覚化
(4) 主成分分析の応用例 ~製品選好マッピング~
2.5 まとめ
3. 統計的推測の基礎 ~データに基づき推測する~
3.1 母集団と標本
3.2 さまざまな統計的推測 ~推定と検定~
3.3 母平均についての推測
3.4 母分散についての推測
3.5 統計的推測と確率分布 ~正規分布とはなにか~
3.6 母平均についての推測はどのくらいあてになるか ~標準誤差とはなにか~
3.7 推測の「良さ」の2つの側面 ~正確性と精度~
3.8 まとめ
4. 因果関係の探索 ~データを生み出すメカニズムを探る~
4.1 イントロダクション
4.2 データから因果関係を推測できるか?
4.3 層別とその落とし穴
4.4 まとめ
5. 回帰分析の基礎 ~原因と結果の変数の関連性を評価し、施策立案に役立てる~
5.1 イントロダクション
5.2 回帰分析の考え方
<実演3>実験データの単回帰分析
5.3 重回帰分析の手順
(1) モデルの推定
(2) 性能の評価
(3) 変数の選択
(4) 妥当性の検討
<実演4>調査データの重回帰分析
5.4 まとめ
6. 隠れた構造を探る ~データの背後にある意味について推理する~
6.1 イントロダクション
6.2 因子分析
6.3 因子分析の手順
6.4 因子分析のしくみ
6.5 因子分析の実際
6.6 まとめ
7. 多変量解析とのつきあい方
7.1 検証的アプローチと探索的アプローチ、どちらが良いか?
7.2 新しい手法を実務に展開するためには?
7.3 アドバイザーとどうつきあうか
7.4 どうやって勉強するか
<質疑応答>

■受講者の声
「大変わかりやすい講義だった。復習することで、かなりの部分が理解できると思われる」
「文系大で講義されていただけあり、説明が大変わかりやすかった」
「重回帰分析や主成分分析が分かりやすくて良かった」
「これまで何となくわからないまま行っていたこと・行っていなかったことがどんな意味を持つのかよく理解 株の分析手法の基礎知識
できた」 等々

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