安定した取引システム

定量的株式取引戦略

定量的株式取引戦略
「日本証券業協会」の調査をもとに作成

カモにならないアルゴリズム取引:取引コストと戦略入門編

取引アルゴリズムは主に三つあり、1. Execution Algorithms(実行アルゴリズム)、2. Profit Seeking 定量的株式取引戦略 Algorithms(利益追求アルゴリズム)、3.High Frequency Trading Algorithms(高頻度取引アルゴリズム)があります。「1.実行アルゴリズム」はポートフォリオマネージャー(預かった顧客の資産をふさわしい方法で投資・運用する責任を負う人)が投資目的を達成するために指定したルールに従って取引します。「2.利益追求アルゴリズム」はリアルタイムの市場データを使用して、売買する証券を決定し、これらの取引を可能な限り効率的に実行します。「3.高頻度取引アルゴリズム」は2.のやり方での短期間取引になります。今回ブログでは「1.と2.」を中心に話します。

1.2.取引手法について

  1. market order( 成行注文 )は自分で売買価格を指定しなくても、市場が開いていれば、ask(売り気配値)やbid(買い気配値)の値段で売買が約定されます。
  2. limit order( 指値注文 )は自分で売買価格を指定します。
  3. stop limit order( 逆指値注文 )は損切りの使い方として、通常の成行や指値とは逆に、指定した価格以上になったら買付、以下になったら売付の注文を発注します。

1.3.投資サイクルについて

アルゴ取引で大事なことは、アルゴリズムが投資目的と一致する注文を実行しているかを確認することです。そのため、アルゴリズムを利用し、投資サイクルで投資を繰り返しながら儲かるかを評価します。投資サイクルは4つのステップがあり、①Asset Allocation(アセットアロケーション、 資産管理 ), ②Portfolio Construction( ポートフォリオ構築 ), ③Implementation( 実行 ), ④Portfolio Attribution( ポートフォリオアトリビューション )です。一般的に、この4つを繰り返し資産を運用していきます。

2. 執行コスト(Transaction Costs)

2.1. 執行コストの分類

  • 直接コスト:
    • 各種取扱手数料(commission, fee)
    • 税金(tax)
    • 割引(リベート、rebates)
    • スプレッド(spread):買値と売値の差。市場価格の急変時や市場の流動性が低下している状況においては拡大する場合があり、想定よりコストが高くなる可能性があります。
    • 遅延コスト(delay cost):発注してから、約定までの時間差で価格が変動することによって発生するコスト
    • 価格の増価(price appreciation):一定期間にわたる価格の増加
    • マーケットインパクト(market impact):自分の取引(売買)で、価格を不利にすることで発生するコスト
    • タイミングコスト(timing risk):売買案件を策定から市場へ発注するまでの間に価格が変動することによって発生するコスト
    • 機会コスト(opportunity cost):未約定で残ってしまった証券の価格が変動することによって発生するコスト

    2.2. Implementation Shortfall (IS)

    Implementation Shortfall (以下、IS)は 執行コストを抑えることを目的 として、執行コストを測定するための手法です。ISは直接コストと間接コストを分解し、間接コストも細かく分解します。ISではpaper return(想定上の損益)とactual return(実際の損益)の差を計算します。paper returnは全てのシェアが決定された価格で執行されると仮定し計算します。actual returnは実際に執行されたシェアと価格を計算します。たびたび、利益を得る機会を逃したことと同様に、取引の執行に関連する摩擦と説明されます。業界によって、ISはSlippage(スリッページ)と呼ぶこともあります。数式は下記になります。


    式によると、ISはPaper ReturnとActual Returnの差で、Paper Returnは最後と最初のプライスの差です。S(share)は全ての取引したいシェア、Pd(decision price)は決定したプライス、Pn(price at end period)最後の時間(N)のプライス(終値)です。Actual Returnは手数料を引いた実際に取引した価格です。sjとpjは取引ごとのシェアとその時のプライスです。また、下記のある式、Pavg(average price)は取引したシェアの平均価格で、P0は発注時の価格です。

    • Complete execution
    • Opportunity cost (Andre Perold)
    • Expanded IS (Wayne 定量的株式取引戦略 Wagner)


    ISの間接コストの要素の中にあるマーケットインパクト・タイミングコスト・機会コストを最小にしようとします。マーケットインパクトは取引数量が増えると、コストが高くなる傾向があります。そのため、取引を分割し、時間をかけて執行すると、マーケットインパクトコストを抑えることができます。一方、執行時間が長くなると、価格変動でタイミングコストや機会コストが高くなってしまいます。コストを最小化するためには、その辺のバランスを考えなければならないです。これはoptimal execution strategies(最適執行戦略)と呼ばれます。

    3. 取引戦略(Trading Strategy)

    初めて投資するときに、どの商品(銘柄)に投資すべきかを決めなければなりません。銘柄が決まっても、日々の動きを観察しながら、 ①いつ entry(購入) するか ②いつ exit(決済) するか ③いつ stop loss(損切り) するか、 を決める必要があります。そのため、様々な取引戦略があります。

    ファンダメンタルズ分析は、業界、市場全体、国内および地球環境に加えて、ビジネスのあらゆる側面を評価することにより、企業の公正な価値を導き出すことです。テクニカル分析は、過去のリターンや価格変動などのデータを評価して、証券および市場全体の将来の価格変動を推定するために使用できるパターンをグラフ化することです。今回はテクニカル分析に注目します。

    3.1. テクニカル分析

    • trend: トレンド指標 は、市場が時間の経過とともに上昇、下降、または横ばいであるかどうかを分析します。
    • mean reversion: 平均回帰指標 は、マーケットにおいて、いったん大きく振れた相場が平均値へ戻そうとすることです。
    • relative strength: 相対強度指標 は、売買圧力の変動を測定します。
    • momentum: モメンタム指標 は、時間の経過に伴う価格変動の速度を評価します。
    • volume: ボリューム指標 は取引を集計し、強気または弱気がコントロールされているかどうかを定量化します。

    4.1. 実装環境とデータ処理

    環境はGoogle Colaboratoryを利用しました。バックテストはbacktraderというPythonバックテストライブラリを使います。また、可視化のため、backtrader_plottingを使用し、portfolio分析のため、pyfolioを使いました。

    余談ですが、Pythonでのバックテストには様々なライブラリがあります。私の記憶ベースで、よく使われているのはbacktrader, pyalgotrade, 定量的株式取引戦略 zipline, backtesting.pyです。自分の好みで、今回はbacktraderを使っています。

    データセット

    データセットはyahoo financeのデータを利用しました。下記のように、yahoo finance 定量的株式取引戦略 APIからデータをダウンロードし、自動的にbacktraderシステムに投入できます。これはyahoo financeに情報が入っている銘柄(株、為替、ビットコイン、など)に対応していますので、結構便利です。
    データはディリーベース取引情報のpandas dataframeです(下記の図)。中身はローソク足(1日の取引時間中の値動き情報)で、Open(始値), High(高値), Low(安値), Close(終値), Adj Close(調整後終値), Volume(取引数量)が含まれています。ローソク足については昔のブログで説明しましたので、そちらを参考ににしていただければと思います。

    4.定量的株式取引戦略 2. 簡単な戦略でバックテストしてみた

    前提: バックテストは実際の市場状況を保証することができないので、いかにシミュレーション結果が優れていても、実際はスリッページが発生する可能性があります。

    SMA Crossover

    まず、簡単な取引戦略を実装しました。使った戦略はトレンド指標の一つの SMA Crossover という有名な戦略です。SMAはSimple Moving Average(単純移動平均)で単一の期間の一定数の価格を合計し、期間数でその合計を割って算出します(下記の式)。SMA Crossoverは二つの単純移動平均をクロスオーバーする指標で、売買のサインを示します。高速SMA(fastSMA、短期間)が低速SMA(SlowSMA、長期間)を超える場合、買いシグナルを示し、逆でしたら、売りシグナルを示します。

    ちなみに、SMAは元の価格より遅れます。使用したい銘柄の特徴に合わせて、遅れを減らしたい場合、EMA(Exponential Moving Average、指数移動平均)を使用することもあります。

    Simple Mean Reversion戦略

    Bollinger bands(ボリンジャーバンド)を使って mean reversion (平均回帰指標)も簡単に実装してみました。Bollinger 定量的株式取引戦略 bandsは相場の振れ幅(ボラティリティ)を一定期間の価格データから測定し、統計学的な観点から価格の変動範囲を予測する指標です。今回はmean reversionコンセプトで、振れ幅を利用し、プライスが戻ると仮定して売買します。具体的には、entryについて、プライスがlower bandの下になったら買い、upper bandの上になったら売りにします。exitについて、プライスはmedian lineになったら決済します。

    定量的株式取引戦略
    Simple Mean Reversion戦略のコードは下記になります。


    上述のように、 今回の目的は戦略のバックテストだけではなく、実際の取引に近い状況でシミュレーションをしたいです。 そのため、取引戦略を行うことと、「手数料」や「スリッページ」なども加えて検証してみます。

    backtraderでは、「手数料」はsetcommission、「スリッページ」はset_slippage_perc、を利用し、設定できます。バックテストコードの例は下記になります。 定量的株式取引戦略
    上記の実行をすると、選んだ戦略でどのような取引をしたのかが確認できます。

    GMO internetの例
    長い期間で価格が上昇していくような例


    日本コンクリートの例
    価格の変動に周期性が見られる例

    4.3. コストを測定し、軽く評価してみた

    投資サイクルの資産運用の例として、二つのポートフォリオを構築してみました。投資は2,000円で二つの株をそれぞれ1,000円ずつに分散してみました。バックテスト期間は2010/01/01 – 2021/12/01にしました。結果は下記のようになります。SMAはSimple Moving Average戦略で、SMRはSimple Mean Reversion戦略です。


    バックテスト結果によると、銘柄の特徴とトレード戦略には相性があることがわかります。個人的な直感ですが、GMOのような上がっていくトレンドですと、trend的な戦略が適応しやすいかもしれません。一方、Nippon Concreteのような季節的な影響を受けている工事関係会社はトレンドが戻ったりする可能性が高いので、mean reversion理論のような戦略が適切かもしれません。

    ついでに、ポートフォリオも紹介します。backtrader経由で、pyfolioを利用できますので、簡単に様々な指標を計算してくれます。
    GMOのSMA結果を簡単に見せます。利益率(return)や最大損失(max. drawdown)を計算してくれます。また、リスク管理の評価指標(Sharpe ratio, Calmar Ratio, Omega ratio, Sortino Ratio)も出してくれます。skewnessやkurtosisなども観察できます。

    定量的株式取引戦略

    図表1:基準価額の推移
    日次、期間:設定日(2013年12月12日)~2021年8月末

    ※クアトロの基準価額は、実質的な信託報酬等控除後、また換金時の費用・税金等は考慮しておりません。

    基準価額の変動要因:株式、債券、先物・オプションがプラス要因に

    図表2:基準価額の変動要因
    月次、期間:設定日(2013年12月12日)~2021年8月末

    今月の主な投資行動の振り返り

    今後の見通し

    資産配分比率決定の分析ポイント:4つの柱

    1)マクロ経済分析~強弱入り混じる

    図表3:世界のGDP成長率実績とピクテ予想
    前年比、%

    ※2020年は実績、2021年と2022年はピクテ予想
    ※市場予想は2022年予想で、8月13日時点のブルームバーグコンセンサスを使用
    出所:CEIC、リフィニティブ・データストリーム、ブルームバーグのデータを使用しピクテ・アセット・マネジメント作成

    2)流動性分析~当面は、リスク性資産の支援要因に

    図表4:主要国・地域の中央銀行の流動性フロー
    月次、期間:2007年1月~2021年7月、6ヵ月移動平均、対名目GDP

    ※流動性フローは中央銀行の資金供給量(流出入ベース)より算出 定量的株式取引戦略
    出所:リフィニティブ・データストリームのデータを使用しピクテ・アセット・マネジメント作成

    3)バリュエーション(相対的価値)分析~一段と高まる米国株式の割高感

    図表5:各資産のバリュエーション、過去平均(20年)から見た水準

    ※株式:株価純資産倍率(PBR)、12ヵ月先株価収益率(PER)、一株あたり利益トレンドベース株価収益率(PER)、株価売上高倍率(PSR)、PEGレシオ、ERP(先進国のみ) 現金および債券:利回りー名目GDPトレンド 商品:ブルームバーグスポット価格インデックス/世界インフレ率 通貨:PPPからのかい離 金:スポット価格/米国消費者物価指数 物価連動債:物価連動債利回りー実質GDP成長率 現地通貨建て新興国債券:利回りー消費者物価指数などをもとに算出。
    出所:リフィニティブ・データストリームのデータを使用しピクテ・アセット・マネジメント作成

    4)センチメント(テクニカル)分析~投資家のリスク選好は、全ての資産クラスで後退

    図表6:ピクテ流動性・センチメントインデックス
    日次、期間:2018年8月31日~2021年8月31日

    ※世界株式:MSCI ACWI株価指数(ドルベース)
    ※ピクテ流動性・センチメントインデックスは流動性供給量や世界株式の予想PERなどを使用し、ピクテ・アセット・マネジメントが独自に算出
    出所:リフィニティブ・データストリーム、ピクテ・アセット・マネジメントのデータを使用しピクテ投信投資顧問作成

    基準価額の変動要因(各組入資産の寄与度)と騰落率

    図表7:基準価額の変動要因(各組入資産の寄与度)と騰落率
    月次、期間:設定日(2013年12月12日)~2021年8月末

    ※外貨建ての指定投資信託証券は円換算して騰落率を計算しています(為替レート:対顧客電信売買相場の仲値)。騰落率は分配金を再投資して計算し、各月末に組入れがある投資信託証券について直近の組入開始日から各月末までの期間の月次の騰落率を表示しています。売買により一旦組入れがなくなった後に再び組入れを開始した場合は、再び組入れる前の期間については騰落率は表示されません。変動要因の各資産の数値は2021年3月末~2021年8月末に保有の資産の表示しているため、資産クラス別の設定来の合計値は各資産の設定来の変動要因と必ずしも一致しません。マザーファンドの投資先ファンドであるピクテ・デルタ・ファンドの変動要因は主な投資対象の先物・オプションに含まれます。

    組入資産の構成比

    図表8:組入資産の構成比
    月次、期間:2021年1月末~2021年8月末

    ※組入比率は、基準日時点の実質比率(マザーファンドの組入比率×マザーファンドにおける当該証券の組入比率)。将来の運用成果等を示唆あるいは保証するものではありません。

    組入資産の構成比と円資産比率

    図表9:資産配分比率の推移
    月次、期間:2013年12月末~2021年8月末

    図表10:円資産比率の推移(概算値)
    月次、期間:2013年12月末~2021年8月末

    ファンドの特色

    参考データ

    出所:リフィニティブ・データストリームのデータを使用しピクテ投信投資顧問作成

    ※変動要因は月次ベースおよび設定来の基準価額の変動要因です。※変動要因はマザーファンドの組入ファンドの価格変動を基に委託会社が作成し参考情報として記載しているものです。項目(概算値)ごとに円未満は四捨五入しており、合計が一致しない場合があります。
    ※信託報酬等は、当ファンドの信託報酬や信託事務に要する諸費用等を含みます。その他には、当ファンドで直接行われる為替予約取引の要因等を含みます。
    ※記載の変動要因はマザーファンドの組入比率とマザーファンドの組入ファンドの価格変動および組入比率から算出した組入ファンド別の要因分析を主な投資対象ごとに集計したものです。したがって、組入ファンドの管理報酬等や、為替変動要因、ヘッジコスト、ヘッジ比率の変動による要因等は各投資対象に含まれます。また、マザーファンドの投資先ファンドであるピクテ・デルタ・ファンドの要因は先物・オプションに、短期金融商品等を主な投資対象とするファンドの要因は、その他に含めています。
    ※基準価額は信託報酬等控除後です。信託報酬率は「手続・手数料等」の「ファンドの費用」をご覧ください。
    ※円資産の比率は、当ファンドで保有しているコール・ローン等の比率と、円建て資産の比率、為替予約の比率から計算した概算値です。円建て資産の比率は、各投資先ファンドで組入れている円建て資産と各投資先ファンドの実質組入比率から算出しています。為替予約の比率は、当ファンドで直接行う為替予約の比率です。
    ※構成比は実質比率(マザーファンドの組入比率×マザーファンドにおける当該資産の組入比率)です。マザーファンドにおける当該資産の組入比率は、各投資先ファンドを主な投資対象によって株式、オルタナティブ、債券、短期金融商品等に分類、集計しています。構成比推移の債券と株式にはマザーファンドの投資先ファンドであるピクテ・デルタ・ファンドの株式先物、債券先物、オプションプレミアムを含めて集計しています。株式先物・オプション、債券先物・オプションにはピクテ・デルタ・ファンドの株式先物、債券先物、オプションプレミアムを含めて集計しています。キャッシュ等には投資先ファンドで保有する現金等の比率を含みません。
    ※組入資産の構成比および円資産の比率は、四捨五入して表示しているため、それを用いて計算すると誤差が生じる場合があります。

    当資料をご利用にあたっての注意事項等

    ●当資料はピクテ投信投資顧問株式会社が作成した販売用資料であり、金融商品取引法に基づく開示書類ではありません。取得の申込みにあたっては、販売会社よりお渡しする最新の投資信託説明書(交付目論見書)等の内容を必ずご確認の上、ご自身でご判断ください。
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    ●当資料に掲載されているいかなる情報も、法務、会計、税務、経営、投資その他に係る助言を構成するものではありません。

    追加型投信/内外/資産複合
    ターゲット・リターン戦略ファンド
    (愛称 ターゲット4U)

    交付目論見書

    交付運用報告書・運用報告書(全体版)バックナンバー

    • 2022年03月26日 信託期間延長のお知らせ
    • ・2018年10月01日 販売用資料が「UCDAアワード2018(対象分野:投資信託)」を受賞
    • 2018年09月03日 指定投資信託証券の追加にかかる変更のお知らせ

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    基準価額の変動要因

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    当ファンドの主なリスクは以下のとおりです。

    投資家・テスタさんの「2021年に株で稼いだ利益」と
    「2022年の投資戦略」を紹介! 投資で勝ち続けるには
    「自分で考えて、環境の変化に対応すること」が大切!

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    発売中のダイヤモンド・ザイ2022年2月号は、巻頭の「ZAiニュースチャンネル」で「2022年はどう投資する? 7人の【億り人】の考え方を学べ!」を掲載。この記事では、成功している個人投資家7人にインタビューし、2022年の投資戦略などを聞いている。今回はその中から、2021年11月末時点で株で稼いだ利益が52億円を突破した個人投資家・テスタさんのインタビューを紹介!
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    テスタさんは「未来の予測をせず、環境変化に対応すること」を重視!
    2021年は「海運株」の大幅上昇の波に乗ることに成功

    ――2021年の相場を振り返って、成績はどうでしたか?

    テスタさん


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    テスタさん トータルでは、2021年11月末までで約11億円のプラスです。私は トレードで勝ち続けるためには、環境の変化に対応することが大事 だと考えています。

    ――2022年の株価はどのような展開になると予測しますか?

    テスタさん 2021年11月に、オミクロン株のニュースで世界的に株価が下がりました。これは誰も予測できませんでした。このように 予測不能な未来を予測することはしない ようにしています。ですから「来年の日経平均株価はいくらか」みたいな予測もしません。当然、他人の予測も参考にしません。2年前を振り返っても「来年はパンデミックが起きる」と的中させた専門家はゼロですから。

    ――景気の予測は立てますか?

    テスタさん 株価と同様に、景気も予測しません。実際、コロナ禍で景気がどん底だったのに、株価は大幅上昇しましたよね。「景気が悪くなるから株は買わない」と決めていた人は、悔やんでいるのではないでしょうか。

    ――テスタさんが2022年に注目するテーマがありましたら、教えてください。

    テスタさん 配当狙いなどで保有し続けている銘柄はありますが、「このテーマはいつか噴く」といった思惑では保有していません。例えば「電気自動車」は市場拡大が確実ですが、それは皆が知っていることなので、関連企業の株価はすでに織り込み済みで上昇しており、この先のチャンスは乏しいです。逆に「電気自動車の将来性が頓挫したら、動く株は?」と考えたほうが、チャンスはあるでしょう。

    ――最後に、投資の初心者に向けてアドバイスをお願いします。

    テスタさん 自分で考えることを大事にしてください。 その際も、例えばオミクロン株のニュースが出たとき「アフターコロナで有望な銘柄が、さらに下がったから買ってみるか」などと、その都度その都度考えることがポイントです。

    自分で考えて実践することを繰り返すうちに、投資のワザの引き出しも増え、いろいろな相場に対応できるようになりますし、何よりも株式市場に居続けられます。それが資産を増やすことにつながるはずです。
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    ◎第1特集
    キホンからオススメ投信まで大事なコトだけ!つみたて投資入門
    ●キホン編
    つみたてNISAやiDeCoを徹底解説
    ・つみたて投資は必要?
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    ・何を買ってつみたてるの?
    ・オトクな制度って?
    ●実践編
    投信を買うならこの1本!を紹介
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    ・どの投信を買えばいい?
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    ◎第2特集
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    ◎人気連載もお楽しみに!
    ●10倍株を探せ! IPO株研究所
    ●自腹でガチンコ投資!AKB48ガチ株バトル
    ●AKB48武藤十夢のわくわくFX生活!
    ●株入門マンガ恋する株式相場!
    ●どこから来てどこへ行くのか日本国
    ●人気毎月分配型100本の「分配金」

    【投資家とは】機関投資家や海外投資家の種類も簡単に理解!

    投資家の種類

    投資家の年収

    「日本証券業協会」の調査をもとに作成

    調査の結果からは年収300万円以下の人が45.1%と、半数近くを占めていることが読み取れます。

    投資家とトレーダーの違い

    投資家トレーダー
    重視する点企業の価値現在の株価
    期間中長期/短期短期
    難易度★★☆☆☆ 2★★★★★ 5

    短期決戦でリスクの高いトレーダーと比べれば、 投資家は心に余裕を持って資産形成を進められる でしょう。

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    投資家の種類

    投資家の種類

    ①個人投資家

    個人投資家とは、個人で投資をしている人です。

    個人投資家

    ②機関投資家

    機関投資家とは、主に法人として投資を行なっている大口投資家のことで、具体例としては以下のような会社です。

    この場合、お金の出処は個人投資家ですが、そのお金が全て集まったAUM(受託資産残高)を運用するのは投資信託会社等に代表される機関投資家になります。

    機関投資家

    身近な例としては、私たちが加入している国民年金も GPIF(独立行政法人年金積立管理運用) という年金積立金の管理と運用を行う機関投資家によって様々な商品に投資されています。

    安定的な運用を求める生命・損害保険会社やGPIFは中長期目線での投資が多く、特に保険会社は債券への投資比率が高いです。

    ヘッジファンド

    例えば、株価が下がっている軟調な局面でも空売り(からうり)を使って利益が出るようにします。

    ③海外投資家

    海外投資家は外国人投資家とも呼ばれ、『海外在住で日本の株式市場で売買をしている個人や機関投資家』のことで、海外年金基金や投資信託会社、ヘッジファンドなども含まれます。

    海外投資家

    売り越し・買い越しとは

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    国内外で有名な投資家3人

    有名な投資家

    • ウォーレン・バフェット氏
    • 五味大輔氏
    • 桐谷広人氏

    ①ウォーレン・バフェット氏

    50年間の年間平均リターンが約20%と圧倒的に高い実績を打ち出した彼は、主に「バリュー投資」という手法を使っています。

    バリュー投資とは

    • 価値が高い会社の株価が割安だと判断したら購入し、長期目線で株価の上昇を辛抱強く待つ方法。

    ②五味大輔氏

    ここまで稼いでいると「専業投資家でしょ?」と思うかもしれませんが、彼は会社員を続けつつ莫大な資産を築いたのです。

    ③桐谷広人氏

    彼は株式投資でもらえる株主優待を意識した投資手法で人気を集め、優待生活を世間に広めた人物という点でも話題です。

    個人投資家になるための3ステップ

    投資家になるためのステップ

    • 投資する金額や種類を決める
    • 取引口座を開設する
    • 投資の勉強をしつつ資産を増やす

    ①投資する金額や種類を決める

    さらに株式投資や投資信託など投資の種類によっても必要金額は変わるので、投資スタイルも同時に考えておきましょう。

    ②取引口座を開設する

    スマホやパソコン上で取引を行う際に相性が良いのはネット証券 でして、選ぶポイントとしては以下の3つ。

    • 手数料の安さ
    • 初心者の使いやすさ
    • 取り扱っている商品の多さ

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    ③投資の勉強をしつつ資産を増やす

    とはいえ適当に投資しているだけでは稼げる投資家になれず、 日々投資や経済などの知識を深めるのが何より重要 です。

    投資家の種類とは?まとめ

    投資家の種類とは

    「投資家」と聞くとハードルの高そうな印象をもちますが、 小額からでも簡単に投資を始めて投資家になることが可能 です。

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