早川圭のバリュー投資日記

こんにちは。
四季報が発売となりましたので注目銘柄をピックアップしてみました。
私の場合、設備投資とか嫌いなのでどうしても情報・通信業に偏りがちです。
ビジネスモデル的に継続性はどうなの？という銘柄もあると思いますが
まずは1次スクリーニングということで参考まで。

3633 ｐａｐｅｒｂｏ 情報・通信業
4288 アズジェント情報・通信業
2178 トライステージ　サービス業
2175 エスエムエス　サービス業
3150 ユビキタスエナ　卸売業
2695 くらコーポ　小売業
4282 イーピーエス　サービス業
3749 ＳＢＩベリトラ　情報・通信業
3730 マクロミル　情報・通信業
4340 シンプレクステ　情報・通信業
3859 シナジーマーケ　情報・通信業
4298 プロトコーポ　情報・通信業
9381 エーアイテイー　倉庫・運輸関連業

小型バリュー株は取引の活発でないことが多く、流動性は低いことがよくあります。以前(といっても5年ほど前)このような銘柄に対してどのように対処すればいいのかという質問を頂いたのですが、そのとき私は、きちんと調べておけばいい話なのであまり気にしていないと回答しました。

現在においては、少し考えも代わっているので記載しておきます。
まず、ちゃんと調べておけばよいという話は、やはり自信過剰だと反省しました。特に私は分散主体ですから間違えることもそれなりにあり、その時は容赦なく損切りしています。なので流動性が低い銘柄については売り切るのに苦労させられることが何回かありました。

上昇相場ならさして問題ないのですが、下げ相場になると値を飛ばして下げてくるのでこれは大変です。スケベ心を出して、ちょっとずつ下のほうで指値を出しても、ずるずると値が下がるばかりで一向に約定してくれません。一気に売ってしまった方が正解です。

また、調査の時点では問題が無かったとしても、時間の経過とともに状況が変化してしまうこともあります。厳密に言えばこれも間違いなのですが、資産バリュー銘柄が突然赤字を垂れ流すようになり、会社の価値そのものがどんどん低下していくことがあり得ます。

理屈の上では正しくても、実際の運用においては好ましくないことは結構あります。経験者にあらかじめ聞くというのは有効な手段ですが、私なんかは屁理屈をこね回して言うこと聞かないタイプなので、実際に経験してみるしかないようです。

「生命保険のカラクリ」岩瀬大輔・著

ライフネット生命を立ち上げた著者が生命保険のカラクリについてわかりやすく解説してくれます。内容は以前から指摘されてはいることですが、現時点でのまとめということで生保を検討している人は読んでおいて損は無いと思います。自社のポジショントークがあるのでその辺は無批判に信じないほうがよいかもしれません。

私が興味を覚えたのは、生保各社はなるべく収益を増やすため、契約内容をわざとと思えるほど複雑にし、契約者を煙に巻くというテクニックを駆使していることです。
たとえば本文の78ページに以下のような心理テストの結果が載っています。

どちらの保険が特に感じるでしょうか？
・保険料を10万円払って保障のみを確保するかけ捨て型の保険
・保険料を20万円払って、無事に満期を迎えたら10万円が払い戻される保険

一般的な感覚では、前者の保険はかけ捨てであり、お得に感じるようです。
両者ともお金の出入りだけをみれば差はありませんが、後者の保険は期間中にそのお金を使えないし、保険事故にあったり、亡くなった場合には払い込んだ保険料の部分は返却されないので、実はかえって不利になってしまいます。

まるで行動経済学の教科書にでも出てきそうな内容です。このように、よくよく考えれば損なことがわかるのに、思わず不合理な選択をしてしまう人間心理につけこんだ商品は昔からたくさんあります。行動経済学の確立を待たずして、金儲けに熱心な人はなんとまあ色々と考えるものですね。

株式投資に関する話では、バフェットはバークシャーの保険事業を利用して資金調達をうまくやっているとか、保険会社のバリュエーションはPERではなくてEV(embedded value)を使うなど興味深い内容がありました。

この本、全文のPDFがネット上に公開されています(4/15まで)。私はダウンロードした後、kindleに転送して読みました。普通に読めます。何だか情報は無料という意識がどんどん強くなりそうですね。もっとも、この本の場合、冒頭でも述べたように自社の宣伝がありますから、広告効果ということも当然狙っているのでしょう。それにしても出版社はよく許可したなと思います。

今日は銘柄抽出です。

日本株
PER10倍以下、PBR1倍以下、自己資本比率50%以上(PERトップ30)
コード 会社名 PER PBR
5287 イトーヨーギョー 1.9 0.21
9856 ケーユーホールディングス 2.1 0.37
5161 西川ゴム工業 3.6 0.45
4636 Ｔ＆Ｋ　ＴＯＫＡ 3.7 0.6
2338 セブンシーズ・テックワークス 4.1 0.36
6257 藤商事 4.4 0.54
2124 ジェイエイシーリクルートメント 4.6 0.55
6425 ユニバーサルエンターテインメント 4.6 0.85
7444 ハリマ共和物産 4.7 0.48
3254 プレサンスコーポレーション 4.8 0.71
3892 岡山製紙 5 0.41
1788 三東工業社 5.1 0.31
4105 メルテックス 5.2 0.51
3844 コムチュア 5.3 0.76
9384 内外トランスライン 5.4 0.65
7856 萩原工業 5.5 0.54
8917 ファースト住建 5.5 0.69
7821 前田工繊 5.6 0.35
2164 地域新聞社 5.7 0.65
1984 三信建設工業 5.8 0.26
2185 シイエム・シイ 5.8 0.44
5280 ヨシコン 5.8 0.24
3077 ホリイフードサービス 5.9 0.76
8887 リベレステ 5.9 0.74
2438 アスカネット 6 0.93
4705 クリップコーポレーション 6 0.81
3439 三ツ知 6.1 0.43
9056 ヒューテックノオリン 6.1 0.54
1723 日本電技 6.2 0.42
3354 チェルト 6.2 0.91

PER12倍以下、ROE15%以上、自己資本比率50%以上(PERトップ30)
コード 会社名 PER ROE
9381 エーアイテイー 0 28.44
9856 ケーユーホールディングス 2.1 17.28
4636 Ｔ＆Ｋ　ＴＯＫＡ 3.7 16.18
6429 タイヨーエレック 4.2 25.57
6425 ユニバーサルエンターテインメント 4.6 18.37
4288 アズジェント 4.8 39.81
4290 プレステージ・インターナショナル 5.8 26.65
2128 ノバレーゼ 5.9 26.5
2438 アスカネット 6 15.46
6412 平和 6.2 17.06
3733 ソフトウェア・サービス 6.3 16.44
4347 ブロードメディア 6.3 33.05
5015 ビーピー・カストロール 6.3 19.71
3085 アークランドサービス 6.5 15.56
9820 エムティジェネックス 6.8 15.05
4659 エイジス 7.2 18.95
3150 ユビキタスエナジー 7.5 32.26
9769 学究社 7.5 17.61
2721 ジェイホーム 7.6 15.94
3794 エヌ・デーソフトウェア 7.7 15.88
2462 ジェイコムホールディングス 7.8 15.53
3623 ビリングシステム 7.8 16.12
9436 沖縄セルラー電話 7.9 15.09
2420 ＣＨＩＮＴＡＩ 8.1 15.81
4298 プロトコーポレーション 8.1 23.67
2769 ヴィレッジヴァンガードコーポレーション 8.2 15.91
3859 シナジーマーケティング 8.5 20.34
4283 パナソニック電工インフォメーションシステ 8.7 16.05
9058 トランコム 8.8 16.04
4327 日本エス・エイチ・エル 9 18.82

米国株
PER12倍以下、ROA15%以上(PERトップ30)
Ticker Company Name Forward PE Return On Assets
PTNR Partner Communica 2.96 20.077
CEL Cellcom Israel L 2.97 18.17
PDLI PDL BioPharma In 5.63 37.855
SIHI SinoHub Inc 5.82 24.667
CSKI China Sky One Med 5.88 24.378
TEO Telecom Argentina 6.75 15.178
CNGL China Nutrifruit 6.91 15.262
AZN Astrazeneca PLC C 7.24 16.113
NEP China North East 7.34 19.061
SPU SkyPeople Fruit J 7.59 15.182
NE Noble Corporation 7.74 16.465
CMFO China Marine Food 7.91 15.977
LPHI Life Partners Hol 8.04 54.209
COCO Corinthian Colleg 8.06 16.01
MVO MV Oil Trust Unit 8.22 16.869
CYOU Changyou.com Limi 8.27 43.962
FCX Freeport-McMoRan 8.35 16.709
YONG Yongye Internatio 8.41 30.362
MDF Metropolitan Heal 9.07 22.966
ESI ITT Educational S 9.09 49.875
NEU NewMarket Corp Co 9.11 17.851
DO Diamond Offshore 9.48 21.147
ARO Aeropostale Inc C 9.65 29.288
LPS Lender Processing 9.72 15.468
RINO RINO Internationa 9.77 19.756
APT Alpha Pro Tech L 9.83 17.19
GFRE Gulf Resources I 9.89 25.456
USNA USANA Health Scie 9.94 25.807
HWKN Hawkins Inc. 9.94 16.937
PWRD Perfect World Co. 10.07 25.566

2月は特に何にも動きませんでした。市場は全体的に軟調のようです。昨年末に中国株を売却しておいたおかげで私のパフォーマンスは-0.8%と何とか踏ん張れています。

2月末のスクリーニング結果です。

市場予想PER
日経225[倍] 35.22
日経ジャスダック[倍] N/A
香港ハンセン指数[倍] 13.2
NYダウ工業30種[倍] 13.18
ナスダック総合指数[倍] 18.61

スクリーニング抽出銘柄数
日本株(資産×収益)　PER10倍以下、PBR1倍以下、自己資本比率50%以上　149銘柄
日本株(割安成長) 　PER12倍以下、ROE15%以上、自己資本比率50%以上　47銘柄
米国株(割安成長) PER12倍以下、ROA15%以上 57銘柄

銘柄は次回

前回の続きでコイン投げをしますが、今度はエクセルの乱数を使って試行回数をもっと多くします。

まず100回投げるのですが、このとき0から始めて表が出たら+1, 裏が出たら-1をその都度加算していき、その経過をグラフにしてみます。

乱数の計算をするたびに計算結果がグラフ上に現れるのですが、その形状はまるで株価のチャートのようです。うーん、まったくのランダムのはずなのですが、何かの法則性を感じずにはいられません。

たとえば、一方的にグラフが右肩上がりになったり、逆になったりします。うおー、きれいなトレンドだ。以下のようなグラフを出すのに何百回も計算する必要は無くて、ものの数回計算を実行すれば一方的なトレンドを示すグラフが得られます。むしろ0近辺を行ったりきたりするようなグラフの方が少ないかもしれません。

下げトレンドのグラフ

グラフ1

上昇トレンドのグラフ

グラフ2

さて、大儲けをしているトレーダーを発見するとやっかみ混じりに「あんなの偶然が重なってるだけ。直に平均的な成績に下がってくるよ。」と言いたくなるのは私だけでは無いはずですwww。

そこで、試行回数を1万回に増やして再度計算してみます。ここまでやれば右肩上がりのグラフなんてめったに得ることはできないでしょう。

・・・

ところが、計算をせいぜい10回も行うと、またしてもきれいなトレンドのグラフを得ることができました。1万回コイン投げをしても成績がちっともマイナスにいく気配がありません。

グラフ3

ではこのコイン投げを更に繰り返せば、いつか必ずグラフは0に戻るときが来るのでしょうか。数学的な答えではYes。必ずいつかは0に戻るときがくるのですが、その平均期間はなんと無限大になってしまいます。人生なんて短いですからね。30年負け無しのトレーダーなんてわんさかいるのではないでしょうか。

ではいままでやった実験が大数の法則に反しているかというと、そんなことはありません。試しに回数が100回と10000回になっている右肩上がりのグラフについて、表が出た割合を計算してみます。

コイン投げで表が出た割合
グラフ2：59.0%
グラフ3：51.3%

このように、100回では表の出た回数にかなりの偏りがありますが、10000回にもなればその割合は50%に収束するようになります。表と裏の出た回数の差分という切り口で見れば右肩上がりを続けているように見えたわけです。

ところで、数学者のGeorge Spencer-Brownによれば、0と1がランダムに100万7乗個並んだ数列には、0が連続して100万個並んでいる箇所が、少なくとも別々に10ケ所は存在するはずだそうです。これ、ホントかなあと思わず疑ってしまいます。こんな数列に出会ったら誰もランダムだなんて思いませんよね。カジノのルーレットで赤が100万回連続で出てしまうんですから。現実主義者にしてみれば、「イカサマを疑うべき」と決まり文句を言うところでしょう。

株式投資を科学的な見地から考える、みたいな本にはよく載っている話。

コインを投げて表が出たか裏が出たかを記録していくと、表表表・・・のようにある一方の面が結構連続して出ます。

試しに20回私が投げてみました。見やすいように表=○、裏=×としています。

×××××○×○×××○×××○○×○×

やり直しとかしなかったのですが、いきなり×が5回連続で出ました。表と裏が出る確率はイカサマが無い限り、それぞれ50%でランダムです。単純にランダムと聞くと普通の人は交互に表と裏が出るのではないかと直感的に考えるのでないでしょうか。

例えばこんな風に
×○○×○×○○○××○×○××○○×○　
でもこんな感じで表と裏が出るのはかえって稀です。

なんで？って普通思いますよね。そこで、20回では回数が多いので、4回に単純化して少し考えて見ましょう。4回コイン投げをしたときに表か裏が3回以上連続(○○○×とか、○×××など)して出る確率はどのくらいでしょうか。

計算式を出すと読み飛ばされるでしょうから(私だって読み飛ばす)、ここは地道に樹形図でも書いてみましょう

4回コインを投げた場合、16通りの並び方があります。そのうち、表か裏が3回以上連続するのはレで記した6通りですから　6/16 = 37.5%

4回投げただけでも連続が4割近く発生するというのは私にもちょっと意外でした。でも、計算するとそうなる。人間の頭は確率などの事象を考えるにはまったく適していないのではないかと思いたくなります。

さて、今回は20回まで実際にコイン投げをしましたが、エクセルなどの乱数を使えばお気軽に回数を増やすことはできますので、次回はそれで遊んでみます。

(つづく)

先週号のEconomistから。

表題から歌舞伎などの文化的娯楽に消費する指数があって、それを眺めると面白いことがわかるなんて内容を想像してました。しかし、実際に記事を読んでみると、直近の四半期で日本のGDPは大きく伸びたが、所詮、歌舞伎のように大げさな振る舞いをしているだけのこと。というまたしても日本叩きの内容でした。まあ、その通りなのが悲しいところですが。

・日本の実質国内総生産は、前四半期で1.1%の伸びを記録。これは年率にして4.6%相当なんだけど、その前の四半期は2回も下方修正してるからあてにならない。
・前期の成長を牽引したのは国内需要だけど、車や家電などの政府から補助金の出た耐久消費財がほとんど。9月になったら補助金も下りなくなる。賃金は減ってるし失業率も高いままなので、消費は結局伸びない。
・企業の投資について、設備稼働率は低いまんま。安定してきたけど回復には至っていない。
・中国頼みの輸出はいいのだけど、中国政府が銀行の貸し出しを締め付けたらこれも幻想に終わる

何かことごとくダメ出しされてます。最近のEconomistの記事では中国の存在が大きくなる一方で、日本はもう終わりなんて話ばかりです。相手にされているだけいいようなもので、その内完全に無視されるんじゃないですかね。

株式投資に望むに当たっては様々な手段がありますが、色んな手法を知っているから、もしくは使っているからといって、必ずしも成績が良くなるとは限りません。

・ＰＥＲやＰＢＲを覚えたから、今度はＤＣＦで理論株価を算出できるようになればもっと精度は増すはず。

・ファンダメンタルに加えてテクニカルも覚えればタイミングも取れるようになるだろう。

・更に経済指標もおさえておけば鬼に金棒・・・

と際限なくやることは増えていくのですが、その内にいくつかの手法が競合を起こして行き詰まるようになります。

例えば、株価だけを見て10%下がったから損切りするなんて話は、バリュー投資家にしてみれば受け入れにくいものでしょう。理屈どおりに考えれば「更に安くなったのになんで売らなきゃならんのだ！ここは買い増しだろう！！」ということですから。(致命的な悪材料が出て、今の株価は到底割安ではないという話なら損切りは必要だと私は思いますが)

そうすると、いちいち場合分けをして投資の判断をすることになります。

ＰＢＲで見れば十分買えるが、今の経済状況からすると待ちだ。あ、でもテクニカルで見ると買えるな・・・

このようなことが繰り返し起こると、自分が何をやっているのかさっぱりわからなくなってしまうのがオチです。私はファンダメンタルを主体に投資してますが、その範疇においてさえチェックリストが膨大に増えていき、困ってしまったことがあります。

株式のように複雑なものを複雑なままで捕らえようとしても、人間の認知能力をはるかに超えてしまうだけです。単純で明快な手法の方が判断に迷うこともないですし、成績も大して変わらないと私は思います。ましてや勤め人には時間がありませんからね。

「その数学が戦略を決める」
イアン・エアーズ (著), 山形 浩生 (翻訳)

少し古い本ですがようやく読み終わりました。
実は大量の本が書棚に積読状態となっているのですが、amazonのkindleなど買ってしまったもので、反省しつつ、紙の本を少しずつ消化している次第です。

本書では、統計的な手法によって「絶対計算」(テラバイト級の大規模な解析を指す)を行い、専門家の見識をしのぐ高い予測を成し遂げた事例を紹介しています。その分野はワインの品質や医療、政策、マーケティングなどどとまるところを知らないかのようです。

勘と経験に頼るだけでなく、このような統計的手法でもって意思決定をしなければならないという主張は至極まっとうなものであり、これからの時代において必須となることは間違いないと思います。

ただし、絶対計算によって導かれた結果がどのくらいの期間にわたって有効なのかは誰も教えてくれません。計算結果を成立させていた前提条件が変わってしまえば、結果もまったく異なるものになります。

たとえば、冒頭でワインの品質を予測する手法が紹介されています。
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フランスのボルドー地方の数十年におよぶ気象データを使ってオー
リーが見つけたのは、収穫期に雨が少なくて、夏の平均気温が高か
った年に最高のワインができるということだった

ワインの質＝12.145＋0.00117×冬の降雨＋0.0614×育成期平均気温
－0.00386×収穫期降雨
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訳者の山形氏によれば、この方程式はある一時期のみ当たっていたものの、その後は予測精度が下がってしまったとのことです。

気温と降雨量だけで品質がわかるというのも実にお気楽な話です。実際には湿度とか土壌のへたり方とか、害虫の発生とか様々なパラメーターがあるはずですが、解析の際、考慮に入れなかったどれか一つの状態が変わってしまったのでしょう。

一方で、医療などの分野について、このような統計分析は将来にわたっても通用する可能性が高いと思います。データの取得に統制が取れているであろうし、人間の体がそれほど急に変化するわけでもありませんから。

統計的手法についても限界はあるし、適用できる対象は慎重に選ぶべきと私は考えています。

本書は全体を通じて数式などは出てこないので、とっかかりやすいとは思いますが、基礎的な知識はやっぱりいるかもしれません。終章のみが統計についての解説になっています。

*既に様々なところで指摘されてますが、「絶対計算」という訳は微妙ですね。