2019年2月20日(水)
時価総額(普通株式ベース)
  • 東証1部 6,143,272億円
  • 東証2部 75,602億円
  • ジャスダック 89,765億円
東証1部全銘柄の指標
連結前期基準予想
純資産倍率 1.22倍 --
株価収益率13.48倍13.88倍
株式益回り7.41%7.20%
配当利回り1.87% 1.96%
株式市場データ

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大取,19/03月 ※
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「企業の将来性、データで予測」レッチ氏
無人市場について聞く

2019/1/18 5:30
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ニューバーガー・バーマン マイケル・レッチ氏 チーフ・データ・サイエンティスト

――なぜ、資産運用の世界にデータサイエンティストが必要なのでしょうか。

ニューバーガー・バーマンのマイケル・レッチ チーフデータサイエンティスト

ニューバーガー・バーマンのマイケル・レッチ チーフデータサイエンティスト

「ネット広告では、閲覧内容を分析して顧客が関心を持つ広告を届けるようになり、効率が上がった。株式市場でも米フェイスブックが広告で使ったのと同じ機械学習を利用できる」

「例えば、クレジットカードの決済データからは、ある企業の売上高が5%伸びた場合、新たな顧客が増えたのか、それとも既存客がたくさん買ったのか、どちらかがわかる。マクドナルドでは、デジタル化のために店舗を改装しており、改装の前後でどう売上高が変わったかを分析して投資に役立てた。細かなデータが企業の成長性を示すことがある」

――数理分析を用いるクオンツ運用とはどう違いますか。

「クオンツ運用は企業業績や株価の過去のデータの分析を通じて、市場のミスプライスを探し出す。ただ、クオンツ運用は企業を単純化しがちだ。例えば、借金を積極的に返済した企業でも、現金収入が減ったから割高だと判断してしまう。伝統的な投資家が、定性的な情報も合わせて企業の将来性を予想してきたことを、データで分析するのが我々の役割だ」

――アナリストやポートフォリオマネジャーとどう協力していきますか。

「2017年4月に入社してから、『ビッグデータチーム』の人数を3人から8人に増やした。まず世界中からデータを探し、投資に役立つものを見極める。次に自然言語処理や機械学習の対象にできるように整理する。最後に金融情報として自動で株価分析できるようにする。ポートフォリオマネジャーとは常にコミュニケーションをとり、どうデータを使えば企業分析に役立つか支援する。金融を知るデータサイエンティストでなければできない役目だ」

「17年に上場した米食材宅配のブルーエプロンでは、クレジットカードの情報から、顧客獲得のコストが上がっていることがわかった。アナリストと協力して株価を分析した結果、新規株式公開(IPO)に参加せず、(上場後に)空売りした。1つの企業でこうした発見があれば、他の企業にもコンピューター処理で応用していくことが可能だ」

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