インデックス投資と事前知識

バヤンは統計的機械学習という人工知能の技術に関わっていたことがあります。
最近有名になっているディープラーニングはこの分野の技術です。
インデックス投資を昔関わっていた仕事の立場から考えてみます。

人工知能はルールをプログラミングすることで
判断するシステムを構築する技術です。
初期の人工知能は人力でルールを設計していました。
これに対して、データから自動的にルールを作ろうというのが機械学習です。
2000年頃からベイズ統計という手法を中心に
確率的なルールの利用が盛んになってきました。
しかし、データだけから効果的に学習をさせることは困難で
すでに人間が持っている知見（事前知識）を組み込む必要がありました。

インデックス投資は個別株の動きはわかりませんが
平均的には株価は上昇するという前提の下に
ある比率で保有する、または積み立てるという手法と理解できます。
ある比率というのは、S&P や日経平均のような指数が使用されます。
最近、「日経平均高配当株50指数」なる指数も登場しました。
これは、「ダウの犬」のように高配当という条件をつけると
パフォーマンスが向上するという事前知識を与えたことに相当します。

PBR, PER, 自己資本比率, 配当利回りといった指標は
スクリーニングでよく利用されます。
これはパフォーマンスの高い銘柄の選定に有効と
考えられているから利用されているはずで
事前知識として組み込むのは適当だと思われます。
個別株に集中投資する場合は、単純に指標だけから銘柄を決定することは危険ですが
バヤンのように極端に分散投資する場合は、指標だけで投資先を決めても、
単純なインデックスより良い結果を出すのではないかと期待しています。
このような理由で、本ブログの分析は極めて表面的なのです。
（分析能力が乏しいのが本当の理由なのですが。）