【投資分析】無料AIで労力90%削減
投資家的な分析もAIを使えば簡単に誰でも可能な時代になりました。
しかも、それが今は無料で出来てしまうので分析をするならば使わない手はないでしょう！
特に投資が趣味ではなく、ただ単に資産形成のためという人であれば、尚更、投資にかける労力は少ない方が良いはずです。
そんな人に今回はお勧めできる内容かなと思います。
今回は例題として、
S&P500上位10社への集中投資(S&P10)について取り上げて分析してみます。
話題になる商品に真に価値があるのか。
AIを使えば簡単に確認することが出来ます。
今回使うAIサービスはGensparkです。
個人的に今一番アツイ検索AIサービスだと思います。
このサービスが一般化するとリサーチャー系の仕事で、差別化が出来ない人は仕事が無くなるとまで私は思っています。
では実際に調査開始
今回はGensparkの一般チャットのMixture-of-Agents機能を使います。
こんな画面で質問を投げていきます。
質問フェイズ①
今回は【S&P500の上位10銘柄が未来も継続して成功しているか？】
という視点でAIに聞いてみたいと思います。
この継続成功とは、その地位を継続している、
もしくはトップクラスを継続しているということ。
なぜそんな質問にするのかというと、AIに分析方法を教えて！からオーダーすると真面目で超絶長い検討プロセスを提示されるので、出来るだけ検討データが明確で、検討プロセスが明確で可能な限り重点絞って投げるのがポイントです。
ちなみに本来の投資の検証は正確に言えばかなり難しく、この質問も完全検証からすると100点ではありません。
それでもこの質問は【過去の生存バイアスの定量化】【上位企業の入れ替わりリスクを数値化 】【市場構造の変化速度】に重点を絞って質問している内容になっています。
普通の投資家ならこれで十分でしょう。
それでもこの3点で検証ができれば一定精度の回答は得られるだろうという内容になります。
実際に私の投げた質問は
「S&P500の上位10銘柄が10年以上、上位50銘柄を維持できたかを
過去データから確率にして計算し、教えて」で投げました。
これでAIから出てきた内容がこちら。
【S&P500上位10銘柄への集中投資の数学的合理性分析】
■数学的フレームワークによる評価
集中投資の合理性は「リスク調整後リターン = (期待リターン / ポートフォリオリスク) × 上位維持確率」で評価できます。
主要な要素：
・期待リターン：市場平均以上の可能性
・ポートフォリオリスク：分散投資と比較して高い
・上位維持確率：45%（10年後も上位50位以内）
■確率論的考察（10年後のシナリオ分析）
・シナリオ1（45%）：上位50位維持
・シナリオ2（55%）：大幅な順位低下のリスク
期待値計算：E(投資成果) = 0.45 × 成功時リターン − 0.55 × 失敗時損失
■合理性条件付き評価
【短期的視点（1-5年）】
・モメンタム効果の活用
・市場支配力の継続性
【リスク許容度との関係】
適正投資比率 = (リスク許容度 / 集中リスク) × 上位維持確率
【ポートフォリオ理論の観点】
・分散効果の減少
・個別銘柄リスクの増大
■実践的な投資戦略の提案
【コアサテライト戦略】
・コア（70%）：分散投資
・サテライト（30%）：上位10銘柄への戦略的配分
【リスク管理フレームワーク】
・定期的なリバランス
・ストップロス基準の設定
・セクター分散の考慮
【モニタリング指標】
・シャープレシオ
・情報比率
・トラッキングエラー
■結論
【完全な集中投資が非合理的な理由】
・45%という維持確率が示す高い不確実性
・分散投資効果の喪失によるリスク増大
・期待リターンと実際のリスクの非対称性
【限定的な合理性が認められる条件】
・投資期間が5年未満
・高いリスク許容度
・適切なリスク管理体制の存在
【推奨される実践的アプローチ】
・上位10銘柄への投資比率を30-40%に抑制
・残りを分散投資に配分
・定期的なリバランスとリスクモニタリングの実施
このアプローチにより、上位銘柄の成長性を活用しながら、過度なリスク集中を回避することが可能となります。
質問フェイズ②
もう少し明確に結論が欲しいので質問を追加してみます。
投げた質問は「この結果はS&P500上位10銘柄への集中投資よりもS&P500への投資の方が数学的にはより合理的との結論と同義ととらえても良いか？」
その回答がコチラ
【S&P500全体投資の数学的合理性の検証】
S&P500全体への投資の方が数学的により合理的であるという結論は正しいと言えます。以下に詳細な根拠を示します。
■数学的根拠による検証
▼リスク分散効果の定量化
・ポートフォリオリスク = √Σ(i=1 to n) Σ(j=1 to n) wᵢwⱼσᵢσⱼρᵢⱼ
・S&P500全体 (n=500)：より効果的なリスク分散
・上位10銘柄 (n=10)：限定的な分散効果
▼リスク調整後リターンの比較
・シャープレシオ = (Rₚ - R_f) / σₚ
・S&P500全体の方が：
-標準偏差 (σₚ) が低い
-リターンの安定性が高い
-リスク調整後のパフォーマンスが優れる
■実践的な優位性
▼運用効率
・低い取引コスト
・簡素な運用管理
・リバランスの必要性が少ない
▼リスク管理の実効性
・システマティックリスクのみの管理
・個別銘柄リスクの軽減
・セクターリスクの分散
■数値による検証
▼過去のデータに基づく比較
・S&P500全体の年間ボラティリティ：約15-20%
・上位10銘柄の集中投資：約25-30%のボラティリティ
・リスク調整後リターン：S&P500全体が約1.5倍優位
■投資戦略への応用
▼最適なアプローチ
・コアポートフォリオ（80-90%）
-S&P500全体への投資
-インデックスファンドやETFの活用
・サテライトポートフォリオ（10-20%）
-戦略的な個別銘柄投資
-上位銘柄への限定的な投資配分
■結論
S&P500全体への投資は、以下の理由から数学的により合理的です：
・より効果的なリスク分散
・安定した期待リターン
・優れたリスク調整後パフォーマンス
・運用効率の高さ
■留意点
・投資目的との整合性の確認
・市場環境の変化への注意
・定期的なポートフォリオ見直し
この結論は、現代ポートフォリオ理論の基本原則とも整合的であり、
長期的な資産形成において特に有効な戦略となります。
以上が今回のAI調査結果です。所要時間5分未満。
結論
最終的には投資はS&P500で十分、特にS&P10の商品でS&P500より手数料が高い場合は話にもならない。との結論となりました。
AIについての補足説明
このMixture-of-Agents機能では複数のAIモデルで検討を走らせて、
その結果をまとめて評価し、回答を導いています。
↓プロセス内で各モデルでの検索を実施している。
これによって間違った回答(AI用語ではハルシネーション)を削減出来ており、賢い設計となっています。ここら辺の発想がGensparkは素晴らしいと個人的には思うところです。
おまけ
当調査結果の共有URL：https://www.genspark.ai/agents?id=50da0071-5f1d-46b0-ae5b-6bb7d4081076
Genspark(AI)を使ってみたい方
もし興味がありましたらこちら
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最後に
私はAIは人間の能力を拡張してくれる存在だと思っています。
日本ではまだまだ使っている人は少ないようですが、
興味がある人はぜひ積極的に触ってみるのが良いかと思います。
未来には、その差が絶望的な大きな差となって返ってくる気もしますよ。
Gensparkが中国で嫌な方は代替として、FeloやPerplexityを試してみるのもありかもしれません！
今回は以上です。それではまた次回！
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