勝率9割の株式投資-29(K指数) | ”企業に眠る宝の山”発掘プロジェクト
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前回の「買い」は昨年の11月、「売り」は今年の1月でした。以来、売買はありません。

 

実は3月22日の週に手強い銘柄1357買い信号が出たのですが、売買ポリシーに従って無視したのです。それが正解だったか否かはまだ分かりません。このポリシーは別ブログで紹介します。


本命の銘柄1570の買い信号が待ち遠しい今日この頃です。

 

 

さて、今回のテーマはK指数です。

 

前回記事のショック警報は、株価分析によってショック突入を検知して自動的に発する信号で、K指数という、これまた私独自の方法で定義していることをご紹介しました。

 

<図1 ショック警報>

 

 

図2は銘柄1321の過去20年間分の株価およびそのK指数の対比で、最も値が大きいのがリーマンショック、2番目がコロナショックです。

 

<図2 銘柄1321株価&K指数>

 

 

K指数は以下の手順で得られます。

 

まず、株価変動率を求めます。これは以下の式です。

  株価変動率=今週終値/先週終値

 

銘柄1321では図3のグラフになります。

 

<図3 株価変動率>

 

 

 

次に、この株価変動率の尖度(せんど)という値を計算します。尖度は、データの分布が正規分布からどの程度外れているのかを判断する指標として使われます。


Excel関数のKURTを使えば簡単に計算できます。連続するある期間(ヒストリカル)のデータを使いますが、私は13週間(4半期)分のデータを使っています。

 

<図4 KURT関数>

 

図5が銘柄121の尖度です。金融ショックで大きな値になっているのは見て取れますが、いかにも扱いにくそうなデータです。

 

<図5 尖度>

 

尖度は正規分布の尖度=0(ゼロ)とする定義と、3とする定義の2種類があります。Excel関数の定義は前者ですが、私はグラフの見やすさの関係(横軸目盛と重ならない)で後者を使います(Excel計算値+3)。

 

<図6 正規分布の尖度>

 

尖度は1~10の範囲で大きく変動しており、これは株価変動が長期的には正規分布ではなく、べき型分布であることを示しています。

 

 

K指数は、この尖度データに、ある種の統計学的処理を施したものです。これによりショック突入時に尖度が大きく変動する様子を見やすくできるのです。

 

<図7>

 

 

次回のテーマはセル・イン・メイです。