「上がる株」より、間違えたときに撤退できる投資を。AI×株式投資を発信する理系大学生の自己紹介
投資で私がいちばん怖いのは、損をすることだけではありません。
自分の間違いを認められなくなることです。
買った銘柄に都合の良い情報だけを集める。
株価が下がっても「市場が分かっていない」と言い続ける。
当たった銘柄だけを覚えて、外れた仮説はなかったことにする。
投資を続けるほど、こうした罠に陥る危険は大きくなると思っています。
だから、このnoteでは「これから上がる株」を並べるだけの発信はしません。
なぜその銘柄を選ぶのか。
市場は何を織り込んでいるのか。
どんな事実が出たら、自分の考えが間違いだったと判断するのか。
そこまで、あとから検証できる形で残していきます。
はじめまして。たいやき｜変曲点投資です。
理系大学生が、AIと株式投資について発信します
私は現在、テクノロジーを学んでいる理系大学生です。
投資のプロでも、証券会社のアナリストでもありません。
投資歴も、何十年と相場を経験してきた人には及びません。
だからこそ、肩書や雰囲気で信じてもらうのではなく、どんな情報を使い、どう考え、どこまで確認できたのかを公開することで信頼を積み上げたいと思っています。
私が投資を始めた理由は、将来の生活を労働収入だけに依存しない状態へ近づくためです。
短期間で一発逆転することより、長く市場に残り、再現可能な判断を積み重ねることを目指しています。
特に関心があるのは、次の3分野です。
半導体
AI・データセンター
電力インフラ
華やかなテーマ名だけではなく、設備投資、受注残、出荷量、生産能力、政府予算など、実際の需要が数字に表れているかを重視します。
「良い会社」と「今買うべき株」は違う
私が銘柄を調べるとき、単に良い会社を探しているわけではありません。
どれほど優れた企業でも、その期待がすでに株価へ十分に織り込まれていれば、そこから大きなリターンを得るのは難しくなります。
反対に、現在の業績がそれほど良く見えなくても、利益率の改善、新製品の立ち上がり、需給の正常化などによって、これから利益水準が変わる企業もあります。
私が探したいのは、会社の実力と、市場が現在つけている期待とのズレです。
そのため、候補銘柄を次のような複数の入口から探します。
構造的に需要が伸びる産業
新製品や新サービスの立ち上がり
業績や利益率の変曲点
シクリカル産業の底打ち
事業再編や需給などの個別イベント
人気テーマだけから探すと、すでに上昇した銘柄ばかりになりがちです。
入口を分けることで、市場がまだ十分に評価していない変化を探します。
AIは「銘柄を当てる機械」ではない
私は、投資調査にもAIを使っています。
ただし、AIに「次に上がる株を教えて」と聞き、その答えをそのまま買うわけではありません。
私にとってAIは、次の作業を速くするための道具です。
調査候補を広く洗い出す
決算資料や業界資料の確認項目を整理する
強気仮説に対する反証を探す
見落としている前提を指摘させる
複数銘柄を同じ基準で比較する
売却条件や仮説崩壊条件を言語化する
AIは自然な文章で間違えることがあります。
だから、AIの回答を結論ではなく「調査すべき仮説」として扱います。
重要な数字は一次資料へ戻り、事実、推測、未確認情報を分けます。
AIに判断を丸投げするのではなく、自分の判断から抜け落ちているものを減らすために使うという考え方です。
このnoteで守る5つのルール
投資記事は、都合の良い数字だけを選べば、どんな銘柄でも魅力的に見せられます。
それを避けるため、このnoteでは次のルールを守ります。
1．強気材料と弱気材料を両方書く
買いたくなる理由だけでなく、その仮説が外れる可能性も同じ記事に残します。
2．事実・推測・未確認を分ける
確認できない数字を、もっともらしい推測で埋めません。推定する場合は、推定であることを明記します。
3．できる限り一次資料へ戻る
企業の決算資料、適時開示、政府統計、業界団体のデータなどを優先し、SNS上の話題性や目標株価だけを根拠にしません。
4．買う理由だけでなく、売る条件も決める
株価だけではなく、業績、受注、利益率、競争環境など、投資仮説が崩れたと判断する条件を考えます。
5．外れた分析も消さない
予想が外れたときこそ、どの前提が間違っていたのかを振り返ります。後から都合よく説明を書き換えるのではなく、検証可能な記録を残します。
このnoteが向いている人
このnoteは、次のような人に読んでもらいたいです。
AIを投資調査に使いたいが、どこまで信用してよいか分からない人
半導体、AI、電力インフラに関心がある人
SNSの買い煽りではなく、根拠と反証を読みたい人
買い時だけでなく、売り時のルールも作りたい人
自分で検証できる投資手法を身につけたい人
一方で、「明日2倍になる銘柄」や「絶対に勝てる売買サイン」を求めている人には、あまり向かないと思います。
私自身、未来を正確に当て続けることはできません。
目指すのは、予言の精度を競うことではなく、間違えても致命傷を避けながら、期待値の高い判断を積み重ねることです。
これから書いていくこと
今後は、主に次のテーマを発信します。
AIの回答精度を上げる具体的な使い方
AIを使った銘柄候補の発掘方法
決算資料から業績変曲点を探す方法
半導体・AI・電力インフラ銘柄の分析
市場の期待が織り込まれているかを考える方法
投資仮説と売却トリガーの作り方
実際に分析が外れた理由の振り返り
無料記事では、すぐ使える考え方やAI活用法を中心に公開します。
より体系的な調査手順、具体的な評価項目、コピペできる分析テンプレートについても、実際に検証しながらまとめていく予定です。
最後に
私は、すでに完成された投資家ではありません。
調べても分からないことがありますし、判断を間違えることもあります。
それでも、分からないことを「未確認」と書き、都合の悪い材料から逃げず、仮説と結果を記録することはできます。
このnoteを、私自身の投資判断を磨く場所であると同時に、同じように学ぶ人と知識を共有できる場所にしていきたいと思っています。
ここまで読んでくださり、ありがとうございました。
今後の分析に興味を持っていただけたら、フォローしてもらえるとうれしいです。
最後にひとつ、コメントで教えてください。
銘柄を選ぶとき、あなたが最も悩むのはどれですか？
候補銘柄の探し方
買うタイミング
売るタイミング
情報が正しいかの判断
多かった悩みから、次の記事にしていきます。
※本記事および今後の記事は、特定の銘柄の売買を推奨するものではありません。投資判断は、ご自身の責任で行ってください。
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