定性情報の適正株価算出モデルへの落とし込みについて
私は個別銘柄のファンダメンタルズ分析を行う際、独自の適正株価算出モデルを用いてその銘柄の割安度をチェックしています。
定量情報に関しては決算短信の数字をパラメータとして当てはめるだけなので算出自体は簡単なのですが、定性情報はそうはいきません。個人的には定性情報次第で最大3倍程度の適正株価の差が生まれると考えているため、ここを以下に数値化しモデルに落とし込むか、というのが自分の中での一つの課題になっています。
しかしながら、改めて考えてみると定性情報をいかに数値化するか、というのは非常に難しい問題だと思い知らされます。なぜ難しく感じるかというと、定性情報の評価基準というのは絶えず変化を続けるものであるという考えが根底にあるからです。極端なことを言えば、ある特定の定性情報に対する市場の評価がたった1日で半分、もしくは倍になってもおかしくないということです。そのため、今日通用していた定性分析モデルが明日は通用しないということは頻繁に起こり得るのです。
この定性情報の分析能力(あるいは市場のそれに対する評価基準の変化を捉える能力)が高い人のことを、私は「株のセンスがある」人だと思っています。個人的にはこの能力を高めるには、
①世の中の情勢、トレンドに絶えず目を向ける
②市場を注意深く毎日観察し、株価の動きから市場の評価基準を捉える
ことの両方が大切だと思っています。自分にとってはこの定性情報をいかに扱うかがトレーダーとして成長できる一つのポイントだと思うので、それを身につけるために毎日欠かさずやるべきことをしっかりやっていきたいと思っています。
定量情報に関しては決算短信の数字をパラメータとして当てはめるだけなので算出自体は簡単なのですが、定性情報はそうはいきません。個人的には定性情報次第で最大3倍程度の適正株価の差が生まれると考えているため、ここを以下に数値化しモデルに落とし込むか、というのが自分の中での一つの課題になっています。
しかしながら、改めて考えてみると定性情報をいかに数値化するか、というのは非常に難しい問題だと思い知らされます。なぜ難しく感じるかというと、定性情報の評価基準というのは絶えず変化を続けるものであるという考えが根底にあるからです。極端なことを言えば、ある特定の定性情報に対する市場の評価がたった1日で半分、もしくは倍になってもおかしくないということです。そのため、今日通用していた定性分析モデルが明日は通用しないということは頻繁に起こり得るのです。
この定性情報の分析能力(あるいは市場のそれに対する評価基準の変化を捉える能力)が高い人のことを、私は「株のセンスがある」人だと思っています。個人的にはこの能力を高めるには、
①世の中の情勢、トレンドに絶えず目を向ける
②市場を注意深く毎日観察し、株価の動きから市場の評価基準を捉える
ことの両方が大切だと思っています。自分にとってはこの定性情報をいかに扱うかがトレーダーとして成長できる一つのポイントだと思うので、それを身につけるために毎日欠かさずやるべきことをしっかりやっていきたいと思っています。
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