定量投資 vs ファンダメンタル投資

並列での手法比較

• データソース — Quant: 市場データ、ファクタースコア、統計モデル（ルールベース）。Fundamental: 財務諸表、業界調査、経営者の評価（判断ベース）。
• 検証 — Quantは、同じ入力があればバックテスト可能で再現性があります。Fundamentalは、実績が自己申告であり、監査が難しいです。
• バイアスリスク — Quant: 過去に合わせて調整すると過学習が起こり得ます（ウォークフォワードテストで軽減）。Fundamental: 確認バイアス、ナラティブ（物語）バイアス、アンカリングバイアス。
• 透明性 — Quantのルールは事前に定義され、公開も可能です。Fundamentalの分析はアナリストによって異なります。
• スケーラビリティ — Quantモデルは、S&P 500、NASDAQ 100、Nikkei 225、その他のユニバースにわたって、企業ごとの個別分析なしでスケールできます。

定量的な株式ランキングの3つの主な利点

• 体系的で再現可能 — 同じルールがユニバース内のすべての銘柄に適用されます。
• 時点データで検証可能 — 各時点で利用可能だった情報のみを用いて、数十年分の履歴でテストされています。
• 市場をまたいで拡張可能 — 個別の分析をせずに、多くのユニバースで1つのモデルが機能します。

AIBROKERはどこにフィットするか

AIBROKERは、定量的なモメンタム（momentum）リサーチ・プラットフォームです。複数のファクターを統合した複合スコア、レジーム検出、ウォークフォワード検証を用いて、株式を毎日ランキングします。すべてはサバイバーシップ・バイアスのない、時点（point-in-time）データに基づいて構築されています。ファンダメンタル投資家は、AIBROKERのランキングを定量的なオーバーレイとして活用できます。まずモメンタムの強さでスクリーニングし、その後、上位にランクされた候補に対してファンダメンタル分析を適用してください。

シミュレーションデータが示すもの

AIBROKERの定量的なモメンタムモデルは、上場廃止銘柄を含むポイント・イン・タイムのデータを10年以上にわたってバックテストされています。上位ランクの銘柄に連動し、毎月リバランスするシミュレーション・ポートフォリオは、これまでに等ウェイトのベンチマークを上回る実績を示しており、ウォークフォワード検証によりモデルが過剰適合していないことが確認されています。すべてのパフォーマンスデータはシミュレーションによるものであり、過去の結果が将来の成果を保証するものではありません。

よくある質問