システム検証
「株価予測の精度検証」
自分でも精密だと思える予測関数ができたのが去年の夏。
精度はそのつど日々検証してきたが、ある程度の見通しがついたので、公開してみよう。検証の期日は去年の9月1日から、今年の7月10日までの211日営業日数。ほぼ10ヶ月を越す。
データは実際の株価（日経平均、野村證券、日本水産、ソニー）とそれぞれへのわが関数が計算して出した予測結果である。この予測値は市場の開く日は毎日、ダウ工業株平均や円ドルなどの指標をコンピュータにいれて計算し、朝7時には全国の仲間たちにメールで送信してきた。その送信結果との比較をした。
日経平均は全体平均を表すため、日本水産は1000円未満の割安株で、野村證券は日本を代表するような証券会社であることと2～3000円台の中型株であること、ソニーは5～7000円台であり大型株を代表する銘柄として採用した。
結果は、おしなべて好成績を修めることができた。日経平均は期間中の誤差幅が118円、これは絶対値でのハズレを意味する。予測値より実際価格が上に越した誤差と、それに届かなかった下の誤差を合計して平均したものである。誤差率は0.7パーセントで、はじき出された予測値から、上下0.35パーセントという小ささでほとんどの日経平均値は収まることがわかった。
日本水産は誤差平均価格が10円、率は1.4パーセントであった。野村證券は誤差幅34円、率では1.5パーセント、ソニーは誤差幅82円、率では1.4パーセントであった。いずれもハズレが小さく、株価予測ができる関数であることを検証できた。
この関数は、元統計数理研究所長の林知己夫先生が考案した数量化一類を改良し、それに重回帰分析をあわせた、近未来に発生する数量への予測関数である。
また、あるメーカー様では、全国に数十ある営業所の売上高予測と、全体予測とを計算してあげているが、毎月の予測レンジは実際額の98パーセントから102パーセントであり、株価同様に精密に経営予測ができるようになった。
株価予測は、金利や円ドルなど経済指標があるので論理がキチンとしていれば誤差が小さいのはわかるが、企業の販売予測は前月までの売上高しかなく、あとは季節変動と地域特性をいかに数値化できるかにかかる。これにおいて弊社の技術は成功したために、売上高予測が可能になったのである。
つまり販売額そのものがもつ、みずからの回帰性向をどのように計算していくかが精密な予測作業の成否のカギを握るが、われわれはそれを成し遂げることができたと確信したので、ここに発表する。
日経平均なら、予測誤差が上下0.4パーセント以内(金額にして60円)に収まる、超精密な関数といえる。従来、他社の株価予測が相関係数でR=0.8程度の貧弱なものだったが、ついに精密な予測が可能になった。
