2021年の3月1日に以下のような記事を二つ書きました。ここでは3月26日までに上昇すると見込まれる銘柄を掲載したのですが、それが当たっているかの答え合わせをしたいと思います。
東大生が教える！株の値動きを絶対当てる方法 - 有限性の後で。
（※上のページに載っている銘柄コード4818,4830は結構昔に上場廃止されていたのですが、何かの手違いで誤って含めてしまっています。答え合わせではこの2銘柄については除外させていただきました。）
まずは単純に3月1日始値より選んだ銘柄を持ち続けたとして、3月26日の終値で売却するとどの程度の利益率になるのかをヒストグラムで表すと次のようになった。
このグラフから分かるように、平均3.5％ほど上昇し、中央値は3.1％であった。
この間の日経平均は-1.3%ほどであるため、市場平均を大きく上回る運用ができていると言える。
次に、少なくとも一度3月1日の終値より5％上昇した銘柄の割合を調べる。前の記事の検証結果から、これは凡そ80％前後である（と予測される）。ここでは、過去20営業日の1時間足の終値を用いて、それが一度でも+5％ラインに到達していれば予想を正解とカウントする。高値を使用しないのは、高値でうまく売り切れるということを担保できないためである。
また、透明性の担保の為検証コードを載せておきます。
number_list = [1322,1482,1487,1575,1576,2070,2071,2512,2561,2568,2569,2621,2622,2623,2653,2747,2802,2810,2905,2908,3110,3153,3177,3632,4165,4166,4167,4290,4494,4495,4536,4541,4543,4587,4612,4626,4686,4704,4716,4912,4935,4958,4967,5210,5956,5962,6250,6258,6381,6383,6466,6497,6612,6645,6845,6861,6996,7031,7059,7038,7357,7447,7476,7500,7689,7727,7730,7741,7817,7832,7914,7923,7956,8068,8113,8129,8267,8276,8278,8697,9145,9414,9501,9551,9746] def get_data(code): ticker = yfinance.Ticker(str(code)+".T") data = ticker.history(period="20d",interval="1h") data = data["Close"] return data counter = 0 for i in range(len(number_list)): datalist = get_data(number_list[i]) if max(datalist) > datalist[0]*1.05: counter += 1 print(counter/len(number_list)) #Result 0.6235294117647059
ということで62％になり、予想よりは若干低い結果となった。
これはここ一か月間日経平均が冷えていたことに連動されてしまった結果なのではないか？と思います。
以上の結果から自分の手法の正しさは大体示せたのではないかなぁと思いますがどうでしょう？
（自分はシステムの言う通りにやってこの一か月は+6％ほどでした）
