ぽこしです。
株式投資の分析で定番２大分析手法テクニカル分析とファンダメンタルズ分析
どちらが儲かるかについて分析や経験、過去の実績も踏まえて紹介していきます
まず、「テクニカル分析」、「ファンダメンタルズ分析」ってなに？となってしまっているかもしれないので株式投資についてこの２つを簡単に説明すると
テクニカル分析：
過去の株価の値動きから将来の株価を予想すること
ファンダメンタルズ分析：
国や企業などの経済活動の状況を表す指標をもとに株価の予測をすること
でもこれだけでは馴染みがないとなんのこと？？だと思います
各分析法は書籍やYouTubeなどで数多く紹介されているためそちらを見てください
ここでは説明し始めると本題入れなくなるくらい長くなるのですみません
ようは「過去の株価推移から将来の株価を予想する」と「会社の業績や財務状態などの指標から将来の株価を予想する」という２つの方法です
どちらを使ったほうが良いか？
つまりどちらの分析のほうが将来の株価を予想できるかということですが、
これを株式投資においてどうかを結論から書いてしまうと･･･
目次
結論！！
どっちもどっち！（笑）
なんじゃそりゃ！？ですよね
これで記事を書き終えるとさすがに怒られるので根拠も含めて説明していきます
順に説明していくため、目次で必要なところだけつまみ読みしてください
テクニカル分析って儲かるの？
結論：儲からなくはないがこれだけでは難しい･･･
なぜ？テクニカル分析だけで「これだけ稼ぎました！」っていう人をTwitterなどでたくさん見るけど？
そうです！言ってしまえば稼げた人は一定数はいるということです
これは競馬だろうとパチンコだろうとそれなりの一定数の人は稼ぐ・儲けられているのと同じです
ただ、儲からなかった・損をしたという人がわざわざTwitterなどでそのことを書かないですよね
でも、これだけではテクニカル分析の投資で稼いでいる人から批判をもらいそうなので僕なりの根拠を書くと、
テクニカル分析の実際
テクニカル分析でよく言われる手法を実際に検証してみた結果を紹介します
例えば、株価の反転上昇（買い）のシグナルとしてよくあるのが「ダブル／トリプルボトム」、「長い下ヒゲ１／続けて２本」、「大陰線後の大陽線」、「三空」、「ゴールデンクロス」etc･･･
と挙げればたくさんあり、多くの書籍などで紹介されています
もちろん反転して下落する売りの局面についても同じように様々なシグナルがあります
これら反転上昇のシグナルについて過去10年（2012~2021年）くらいの株価についての検証結果です
＜検証の前提＞
- 日経平均を中心に「上昇局面」、「調整（上げ下げ繰り返す）局面」、「下落局面」の３局面別
- 東証の上場全銘柄に対する検証
- テクニカル分析でよくある手法をいくつか選んでピックアップ
- 約半年以内に株価が①10%超上昇、②10%超下落、③どちらでもないの３パターンに結果を分ける
- これらについて実際にプログラムを組んで自動化して検証
※注意事項：
プログラムの前提は選んだ各手法について僕自身の考えからプログラムを組んでいるので、選ぶ手法や条件が変われば多少なりとも結果は変わります
また、結果を約半年以内についての３パターンでの判断していますがこれも納得してもらえるであろう妥当なものにしています
そのため条件を変えればもちろん結果は変わることを前提に読み進めてください
＜検証結果＞
主だった反転上昇のシグナルを示した株の株価について、
- 上昇局面：①（10%超の上昇）が80%超
- 調整局面：①は50~60%程度、一方②（10%超の下げ）の割合が上昇局面より割合増加
- 下落局面：①は30%前後まで減少、②は50%を超える
という結果でした
もちろん実際は上記の前提条件含めてもっと詳しく設定して検証していますがわかりやすく簡潔なもので示しています
結果は、さすが上昇局面は全体的に上昇しているから勝率がめちゃいい、一方下落局面は全体が下がってきてるからいくらシグナルが出たからといって簡単には反転上昇しない
それどころは過半数は大きく下げる結果になっています
テクニカル分析の問題点
前項で示したテクニカル分析の検証結果をどう思うかはお任せしますが、
すでに結論に書いた通り、これでは何も考えずに投資するよりは儲けられるかもしれないけど、これで投資して勝てるという自信は持てない･･･
という感じではないでしょうか
さらにというとこれが最大の理由とも言えますが、
株価は必ずマーケット全体の動きやなにより会社の状況に大きく左右されます
特に会社の業績発表や開発の成功・失敗などによりストップ高にもストップ安にもなることもよくあります
テクニカル分析の問題点はこの点が反映されていません
正確にはまったく反映されていないわけではない部分もありますが、僕たち個人投資家レベルでは情報収集できないようなレベルの話になってしまいます
例えば、コロナウイルス蔓延時の株価の急落や会社の不正・粉飾の発表など誰が予想できたでしょうか
そういった視点を無視して「テクニカル分析のみで勝つ」という選択は危険でしかないです
では一方、ファンダメンタルズ分析はどうかというと･･･
ファンダメンタルズ分析って儲かるの？
結論：まぁ、これだけでは難しいよね
これはファンダメンタルズ分析のみで稼人をほとんど見たこともないのも理由です
また、僕が公認会計士として長らく株価や企業価値分析などもしてきて、
ファンダメンタルズ分析も業務でも扱ってきた士業としての経験に基づく意見でもあります
そもそも、株価と売上や利益、そういった数値から導き出される各種指標に基づいて同業他社比較などをしたって、参考データにはなれどそれで将来株価を予測するなんて当たるはずがないんです
似たようなことをしていても事業内容や技術・アイディア、業績、財務内容、株主などすべてが違うんですから
そして、マーケット全体の状況や世界・国内情勢が変われば株価水準ももちろん変わます
ファンダメンタルズ分析はアナリストレポートや証券会社が出す目標株価でもよく使われている手法の１つですが、
書いてある内容自体は参考にできてもそんな型にはまった株価予想が、これだけ多くの人の思惑やら期待、欲望なども入り乱れたマーケットにそのまま当てはまるわけがないんです
もし、当てはまるなら逆にテクニカル分析なんて役に立たなくなるでしょう
ファンダメンタルズ分析の実際
残念ながらテクニカル分析に対して、ファンダメンタルズ分析は多岐に渡ります
そこから株価予想をしても信憑性のある分析かどうかは人それぞれの判断になるため、ここでは分析結果としては載せていません
その上での「結論」としては厳しいことを書いてしまいましたが、
あくまでファンダメンタルズ分析のみで株価予想して儲かるかという点の結論です
ファンダメンタルズ分析自体は有用で、僕も分析の一部として活用しています
例えば、簡単な例でいうと
現在の業績で利益〇〇億円、数年後の利益を〇〇億円まで成長すると想定し、その時の株価をPERからいくらまで上がると予想する
みたいなことを参考程度には試算したりとしています
また、指標に焦点を当てすぎると投資としては偏った視点になるのでファンダメンタルズ分析のみというのはオススメしませんが、
会社の自体のことを深く分析したうえで投資をすることはとてもとっっっても大事です
その分析の１つとしてファンダメンタルズを活用するという視点が最も効果的です
ファンダメンタルズ分析の問題点
ファンダメンタルズ分析の主な問題点として３点挙げられます
- 投資は感情のある人（およびそれも加味しているAI）が行っている視点がない
- 指標を重視しているために会社の重要な定性要因が重視されない
- マーケット全体の流れを加味していない
定性要因：売上などの数値に直接的に現れない会社の強みなどの要因
１つ目、テクニカル分析が重視する買い・売りのシグナルのときに動くという視点は、
人が投資をしているから起こりえる動きを捉えようとしている視点です
ファンダメンタルズ分析ではその視点がありません
２つ目、ファンダメンタルズ分析は基本的に売上や利益などの会社の定量的な要因によるPERなどの指標に基づき分析するために、
会社の業績や成長の分析に最も重要な定性要因を軽視してしまっています
３つ目は、株価予想でPERや同業他社比較などはその時点をベースに予想をします
そのためマーケット全体の流れが変わり上昇・下落のそれぞれの流れの場合、
そのベース自体が変わるため、以前の株価予想はあまり役に立たないものになります
こういった点がファンダメンタルズ分析のみで株価予想をすることにはかなりの危険が伴います
改めての結論
このテーマに関しては最初に書いた通り結論は「どっちもどっち！」です
それは「どちらか一方のみで稼ぐ・儲けるかっていうことに関しては」です
それぞれの分析は有用です
ただし、それぞれには長所・短所があります
そのそれぞれの長所を生かし、自分の投資目的を明確にして投資することが大切です
株式投資は「目的を明確」にして、その投資する「会社のことをよく調べ」、自分なりに「現在の株価が高いか低いかを判断する」ことで勝てるようになります
投資は元本保証ではないためほぼ必ず含み損などの損失が出ます
それらも経験にし、長期的に利益を出すことが投資では一番大切です
なので、投資はあまり目先にとらわれて一喜一憂し過ぎずに続けてください
個別株に焦点を当て、投資に大事なことをまとめています
注意事項
※投資判断はご自身の責任において行うようにしてください
記載の内容はあくまでも私個人の見解と情報収集によるもので必ずしも正確、適切な情報を保証しません
また、データが古くなっている場合もありますのでご活用の際にはご注意ください