投資における情報分析の限界

私は日々、たくさんの企業の決算に目を通しています。
さらに、インフレ率などの経済指標、FRBの金利動向、世界の経済ニュースなどにも、できる限り目を光らせています。
そして、データが増えれば増えるほど、「これだけ準備していれば大丈夫」「情報の優位性こそがリターンの源泉だ」という安心感を抱きます。
しかし、時折ふと考えることがあります。

「こんなに必死にデータを集めて、分析して、本当に投資の勝率は上がっているのだろうか？」

過去の自分の取引を振り返ってみると、データ分析が実を結んだ局面は確かにありました。
しかしそれと同時に、丹念に調べ上げて自信満々にエントリーして、返り討ちにあった経験も数多くあります。
場合によっては、何の分析もせずに投資している人より結果が振るわないことさえあります。
そんなときは、情報分析では取り除けない「不確実性」がマーケットには存在するということを思い知らされます。

この記事では、情報分析でできることの限界と、不確実性との向き合い方について考えてみたいと思います。

リスクと不確実性の違い

まず、「不確実性」とは何かについて考えてみます。
これについては様々な考えがあると思いますが、ここでは経済学者のフランク・ナイトの定義に倣います。
彼は著書『Risk, Uncertainty and Profit（リスク、不確実性、利潤）』の中で、「リスク」と「不確実性」を明確に区別し、次のように定義しました。

リスク：確率がわかる不確実性
リスクとは、過去データの統計や確率論によって測定可能なものを指します。
リスクは、分析・分散・ヘッジといった手法で管理することができます。

不確実性：確率がわからない未来
不確実性とは、未来に起こる出来事や、それが発生する可能性を予測できない状況を指します。
不確実性は、過去のデータをどれだけ集めても確率を計算することができません。
フランク・ナイトは、不確実性こそが経営者が利潤を得る根源であると説きました。

これを株式投資に当てはめると、過去の株価データからボラティリティや平均リターンを算出することは、典型的なリスク分析です。
また、決算を丹念に分析すれば、将来の業績とそのブレ幅をある程度見積もることはできますが、これもリスク分析です。

しかし、経営者の意思決定や倫理観、政府による突然の規制変更、技術革新によるビジネスモデルの崩壊、戦争・自然災害、市場参加者の集団心理による予測不能なパニック売りなどは、データ分析では予測できません。
これが「不確実性」です。

例えば、2020年のコロナショックは、事前にどれだけ決算を分析していても、予測することは困難でした。
同様に、アップルが10年後にiPhone事業を失い、新たな主力製品が生まれない確率を算出することはできません。
最近の話題で言うと、トランプ大統領がいきなり突拍子もない発言をすることは、誰にも予測できません。

情報収集や分析にハマりすぎると、「十分な情報分析を行えば、不安要素はすべて取り除ける」と考えがちです。
しかし、どれだけデータを集めて分析しても、不確実性だけは消えません。
多くの投資家は、不確実性をゼロにしたいと考えます。
しかしそれは不可能であると同時に、仮にそれが可能になった世界では、投資による超過リターンも存在しなくなることを意味します。
フランク・ナイトは、利潤とは不確実性を引き受けた者への報酬であると主張しました。
つまり、株式市場におけるリターンもまた、不確実性を受け入れることへの対価と解釈できるからです。

投資家が持つべきマインド

株式投資においては、「リスク」と「不確実性」を切り分けて、それぞれと向き合う必要があります。