情報弱者の慎之介が勉強しながら投資を実践していくブログです

【効率的市場仮説】という考え方

株価という値動きにはある一定の研究をすれば一定の水準でその値動きを捉えることができるものだと考える人は大勢います。

今日あがっているのなら明日はさがる。

2日間連続でさがれば次の日はあがるだろう。

そうして過去の投資家は自身の経験則を積み重ね株投資への必勝法を考えるのにそれは膨大な時間と労力を費やしてきたものです。

1827年

ロバートは水に浮かんだ花粉が奇妙な動きをする事を不思議に思いました。

1905年

アインシュタインによって熱運動する分子の不規則な衝突によって引き起こされる現象であることが証明されました。

1952年

ハリーは博士論文の中でテーマを「株式」とし、彼は株価というものはルーレットやサイコロのように上がったり下がったりランダムに決まるもので全ては確率論で決定されるのではないかと考えました。

これを「効率的市場仮説」と言います。

そこで確率計算や統計学を使い始め考え始めます。

リスクという言葉は損をする可能性を表す言葉ではなく、予測可能性を表す言葉です。

リスクが低いというのは予測可能性が高くリスクが高いというのは予測可能性が低いという考え方です。

つまりリスクによってもたされるリターンというのは1対1で相関しておりリスクが低いということはリターンも低くリスクが高いということはリターンも高いということです。

何故ならリスクという言葉は儲かったり損したりする可能性を表現しているのですから。

個々の株にはそれぞれリスクがあり正反対のリスクをもつ銘柄同士を保有することでリスクは軽減されるのではないか?と考えました。

株式投資の中で昔から有効とされてきた分散投資は数学的に証明されたのです。

これを「モダンポートフォリオ理論」といいます。

証券マンは自分にぴったりのポートフォリオをつくりませんか?と言ってきます。

確かに素人の自分が考えるよりもプロの証券マンの意見に従う方が無難な考え方です。

しかし大学で教鞭をとっていたトービンは違いました。

どんな人であろうと株式銘柄の保有比率は同じで良いのではないか?

トービンの考え方は各々のリスク許容度により株式と国債保有率の割合を決める作業だと主張したのです。

これを「効率的ポートフォリオ」と呼びます。

それを受けウィリアムが「資本主義価格モデル」という理論を提唱します。

ウィリアムは

1.固有銘柄の動き=A

2.株式市場の中の感応する動き=B

3.予測不可能な出来事

の3要素が株価を決めるのであり3予測不可能な出来事を消し去る効果がある。

ならば値動きとは1と2で決まるが1の動きは一定でありリターンは最終的に2で決定されると主張しました。

さらにその考えからポートフォリオは世界に一つしかなくそれは世界の株式の縮小コピーであると結論を付けました。

「効率的市場説は正しいのか」

多くの学者たちによって最終的に導かれた最も正しい投資方法は?

「インデックスファンドを買えばいいだけ」というものだったのです。

しかしこの考えにプロの証券マンたちは集中砲火を浴びせました。

何故ならオーダーメイドのポートフォリオを作り対価を得るのが彼らの生業だったからです。

「効率的市場仮説」とは市場は効率的であり株価は将来に対する値動きは現在の情報に既に織り込まれているという仮説です。

つまり割安株などないあっても既に他の投資家によって割安ではなくなっているということです。

結局株式投資をする人は儲けたいのです。

市場そのものへ投資しているインデックスファンドとファンドマージャーが分析、調査をし運用決定をするアクティブファンドどちらが儲かっているでしょうか?

投資の本場米国では何度となくそのような比較がされてきました。

しかし一貫してアクティブファンドはインデックスファンドに勝てていないという結果が出ています。

中には市場平均を超えるパフォーマンスを出すアクティブファンドも少数ですが有りしかしそういったファンドも毎年恒常的に市場平均を上回ることはできていないのです。

 慎之介です。

上述立派な理論をうたいましたが、根拠はありません。

そういった理論が過去100年間の実績において証明されているということです。

しかし過去100年しかない理論では今後100年に対し同じ理論が通用するのか?という疑問はついて回りますね。

実質過去100年についても米国の話であり、日本のトピックスに投資していればマイナスになります。

つまり私は米国株式のインデックスファンドを過去の100年の実績を信じ実行していくということになりますね。

つまり未来は誰にも解らないということを妄信しながら投資して行くということです。

レポートしていきますので、読んで頂き有難う御座いました。