Investing & Markets (JA)

「第一段階の思考は、『これは良い会社だ、株を買おう』と言う。第二段階の思考は、『これは良い会社だが、誰もがそう知っている。ゆえに、これは良い株ではない』と言う。」 — ハワード・マークス（Howard Marks）『投資で一番大切な20の教え』（The Most Important Thing, 2011年） ハワード・マークスは1990年から投資家向けのメモを書き続けてきました。それらは、公開されている金融関連の執筆物の中でも、最も緻密に論理が組み立てられた文書の一つです。それは、内容が高度に定量的だからではなく、ある主張が真となるための「条件」を執拗なまでに明確にしているからです。 彼のフレームワーク全体を支える概念は、彼が「第二段階の思考（second-level thinking）」と呼ぶものです。 その相違点 第一段階の思考は、単純で直接的であり、広く共有されています。それは最も明白なシグナルに反応します。すなわち、この会社は急成長している、景気は上向いている、インフレは沈静化している、ニュースは良好だ、といった具合です。第一段階の思考者は結論づけます。「買いだ」と。 第二段階の思考は、その一歩先から始まり、こう問いかけます。「他に誰がこの結論に達しているか？ そして、彼らの結論は価格にどう反映されているか？」 これは些細な転換ではありません。もし全員がすでにその企業のファンダメンタルズが強力であると結論づけているなら、その評価はすでに現在の価格に織り込まれています。コンセンサス（市場の総意）と共有している洞察に対して、報酬が支払われることはありません。平均を上回るリターンを生み出すには、コンセンサスが間違っている時に自分が正しくなければなりません。つまり、単に慎重に考えるだけでなく、「異なり」を思考する必要があるのです。 マークスは、第一段階の分析が間違っていると言っているのではありません。不十分だと言っているのです。ファンダメンタルズ分析に加え、コンセンサスがどこにあるかという視点、そのコンセンサスが正しい可能性についての判断、そして自分が正しかった場合に価格がどう動くかの評価、そのすべてが必要なのです。 確率分布 第二段階の思考の本質は、確率論的です。マークスは、投資とは「何が起こるか」への賭けではなく、「期待値に対して何が起こるか」への賭けであると主張します。 例えば、ある企業の収益がアナリストの予想を上回る確率が70%だと信じているとしましょう。もし市場がすでにその結果を90%の確率で織り込んでいるなら、あなたの70%という見通しは、実は弱気（ベアリッシュ）なものとなります。つまり、価格が示唆するよりも楽観的ではないということです。方向性（収益が好調であること）については正しいのに、トレードで損失を出す（市場がさらに強力な収益を期待していたため）というのは、第一段階の投資家が経験する最も一般的で、かつ混乱を招く事象の一つです。 だからこそマークスは、「正しいこと」と「リターンを生む形で正しいこと」を区別します。優れたパフォーマンスには、コンセンサスとは異なる見解であり、かつそれが正しいと判明する「バリアント・パーセプション（variant perception：異なる見解）」が必要です。必要なのは一つではなく、二つの要素なのです。 必要とされる謙虚さ 第二段階の思考には、深い知的謙虚さが組み込まれています。第二段階で思考するためには、「なぜコンセンサスが存在するのか？」と問わねばなりません。その答えは、しばしばコンセンサスが正しいこと、つまり現在の価格が妥当であり、優位性（エッジ）が存在しないことを明らかにします。マークスは、多くの場合、誠実な結論はこうなると説きます。「私には市場よりも優れたバリアント・パーセプションはない。この取引は控えるべきだ」と。 市場は絶え間ない刺激と、行動への誘惑を生み出し続けます。第二段階の思考者は、その大半に対して「静止」したままでいることで応えます。 チャーリー・マンガー（Charlie Munger）は言いました。「大きな利益は、売り買いの中にあるのではなく、待機の中にある」と。マークスならこう付け加えるでしょう。待機が許容できるのは、第二段階の思考を尽くした結果、自分には現在エッジがないと論理的に確信した場合のみである、と。厳格さから選ばれた「不作為」は、受動性から生じる「不作為」とは全く別物です。 Scire quod scias quod scias, et quod nescias nescire — id est scire. —— 孔子（Confucius）の言葉をラテン語に訳せば、「知るを知るとなし、知らざるを知らざるとなす、これ知るなり」となります。第二段階の思考とは、この格言を投資に応用したものです。sustine et abstine の実践者は、理由があるときに行動し、理由がないときには身を引く（abstain）のです。

Source: Wikimedia Commons IBMの創業者であるトム・ワトソン・シニアは、成功の秘訣について問われた際、次のように答えました。 私は天才ではない。いくつかの点において賢明であるに過ぎず、常にその範囲に留まるようにしているのだ。 バフェットとマンガーはこの考え方を「circle of competence（能力の輪）」という概念へと定式化しました。この概念の本質は、あらゆることを知る必要があるということではありません。自分が何を知っているのか、その「境界線」を正確に把握し、その内側に留まり続ける規律を持つことにあります。 なぜそれが重要なのか 投資における過ちの多くは、無知からではなく、「知っているという幻想」から生じます。例えば、スマートフォンを10年間使い続けているソフトウェアエンジニアは、アップル社のビジネスを分析する能力が自分にあると感じるかもしれません。しかし、一人のユーザーとして製品を理解することと、アップルの将来の収益を決定づける競争力学、サプライチェーンの経済性、そして規制環境を理解することは、根本的に異なります。 資本市場において、ダニング＝クルーガー効果は実在し、かつ極めて高くつきます。ある分野について知れば知るほど、自信過剰に陥る傾向があります。なぜなら、自分が「何を知らないのか」さえ、まだ分かっていないからです。 マンガーの「逆転の発想」を適用すれば、能力の輪において最も重要なのは、その内側に何があるかではなく、その「縁（エッジ）」がどこにあるかを知ることなのです。 いかにして輪を広げるか この輪は固定されたものではありません。ウォルター・シュロス（Walter Schloss）は、数十年にわたり貸借対照表と資産価値のみを研究し続けました。彼の輪は意図的に狭められていましたが、その分、深く掘り下げられていました。一方でピーター・リンチ（Peter Lynch）は、年間数百社を訪問し、直接的な観察による知識を積み上げることで、自らの輪を拡大しました。 拡大の方法も重要です。アナリストのレポートを読むことは「二次的」な知識を得ることに過ぎず、それは他者のフィルターを通した知識です。企業を訪問し、顧客と対話し、製品を使い、業界構造を研究すること。これこそが、模倣が困難で、それゆえに価値のある「一次的」な知識を構築するのです。 私自身の投資実践において、この輪は二重の同心円で構成されています。 Inner ring（内輪）：A株市場の構造、ワイコフ（Wyckoff）理論による価格・出来高分析、定量的シグナルシステム。これらは、私が長年かけてツールを構築し、検証してきた領域です。 Outer ring（外輪）：グローバル・マクロ、特定の垂直産業、新しいビジネスモデル。これらは、読書や思考は行うものの、集中投資は行わない領域です。 その規律は至ってシンプルです。Inner ring から生じたS級のシグナルには、フルポジションのサイズを割り当てます。Outer ring の機会については、十分な理解が構築されるまで、ポジションを半分にするか、あるいはペーパーポートフォリオ（仮想取引）に留めます。 ソクラテス的な基盤 ソクラテスの知恵の根源は、まさに「私は何も知らないということを知っている」という点にありました。これは謙遜ではなく、認識論的な規律です。自らの知識の限界を知る者は、それを知らない者よりも信頼に値します。 Sapere Aude —— 賢明であれ（知る勇気を持て）。しかし同時に、自らが何を知らないかを認める勇気も持つのです。

Source: Wikimedia Commons 2001年の『Fortune』誌のインタビューにおいて、ウォーレン・バフェットは、株式市場の時価総額合計の対GDP比を「おそらく、ある時点におけるバリュエーションの水準を測る上で、単一の指標としては最高のものだろう」と評しました。 この指標は極めてシンプルです：市場時価総額合計 / GDP × 100% この数値が75%を下回れば、株価は割安である可能性が高く、115%を超えれば割高、150%を超えればバブル圏内にあると判断されます。 Why It Works（なぜ機能するのか） その論理は明快です。GDPは一国の経済的総出力を表し、時価総額はその出力から得られる将来の収益に対する市場全体の「賭け」を意味します。この賭けの額が出力を大幅に上回ったとき、何らかの調整が必要になります。つまり、経済がそのバリュエーションに見合うまで成長するか、あるいはバリュエーション自体が下落するか、そのどちらかです。 これは、グレアムの「安全域（margin of safety）」をマクロレベルに適用したものです。ここでは単一の企業を分析しているのではなく、市場全体の集団的な合理性を分析しているのです。 Why It Fails（なぜ機能しないのか） バフェット指標には重大な限界があり、特に中国のA股（A株）のような市場に適用する際には注意が必要です。 構造的変化：経済の金融化が進み、資本をあまり必要としないテクノロジー企業へとシフトするにつれ、時価総額の対GDP比は自然と上昇します。今日の比率を1990年代と比較することは、異なる経済構造を比較していることに他なりません。 グローバルな収益：大型株はますます海外で収益を上げるようになっています。米国のGDPにはAppleの中国での売上は含まれませんが、Appleの時価総額にはそれが反映されています。分母は国内的であり、分子はグローバルなのです。 金利：ゼロ金利環境下では、将来収益の現在価値は機械的に上昇します。この指標は割引率の変化を調整しません。 中国特有の問題：A株の時価総額には、香港に上場している中国の巨大企業（Alibaba、Tencent）が含まれていません。また、国有企業のバリュエーションは非経済的な要因によって歪められています。さらに、報告されるGDPと実際の経済活動との相関性についても議論の余地があります。 How I Use It（私の活用法） こうした限界はあるものの、バフェット指標は依然として多くの入力データの一つとして有用です。それはタイミングを計るツールではなく、マクロレベルでの「正気度のチェック（sanity check）」として機能します。 私のクオンツ・システムにおいて、これはR4タイプの指標として機能しています。つまり、ポジション・サイジングを調整するための長期サイクルのバリュエーション・コンテキストです。指標が歴史的な下位25%にあるとき、私はSグレードのシグナルに対してより積極的に動きます。逆に上位25%にあるときは、より保守的になり、エントリーの閾値を上げ、ストップをタイトにし、ポジションを小さくします。 この指標は「いつ」行動すべきかを教えてくれるわけではありません。「どれだけの誤差が許容されるか（room for error）」を教えてくれるのです。数値が低いときは、バリュエーションの裏付けがミスを和らげてくれます。数値が高いときは、ミスは即座に罰せられます。 The Deeper Lesson（より深い教訓） バフェット自身、この指標のみに基づいてトレードを行ってきたわけではありません。彼が2001年にこれに言及したとき、株価は割高であり、その後10年間の低リターンを正確に予見していました。しかし、彼は2001年も2008年も、そしてそれ以降も毎年、個別の事業を買い続けてきました。なぜなら、銘柄選定はマクロのバリュエーションとは異なる次元で機能するからです。 ここでの教訓は、この指標が正しいか間違っているかということではありません。「単一の指標では不十分である」ということです。マンガーの「メンタルモデルの格子状の枠組み」は、哲学と同様にクオンツ分析にも当てはまります。複数のフレームワークを持ち、どの文脈でどれを適用すべきかを判断する洞察力が必要なのです。 Invert, always invert.（逆転させよ、常に逆転させて考えよ）何がこの指標を無価値にするのか？ その問いに答えることができれば、この指標にどれほどの重みを置くべきかが自ずと見えてくるはずです。