決算サプライズは過去まで見ないとわからない？日本の大型株で PEAD を測り直す
米国株では、決算サプライズの予測情報が直近 1 四半期から過去 3 年分の履歴へ移ったと報告した論文を紹介します。同じ構造が日本にもあるのかを、東証の大型株 222 銘柄・4,328 件の決算短信で測り直したところ、論文の 5 つの主張のうち同じ向きに出たのは 1 つでした。
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学術論文で報告されているアノマリーは本当にリターンが出る？
学術誌が公表した約 200 本のアノマリーを、実務家が売買できる大型株と 21 世紀の市場で測り直すと月 0.07% しか残らない——その論文を、日本の大型株 224 社・36 本のシグナルで追検証しました。20 年分のデータで、測る条件の入れ替えと、運を差し引く診断まで実験しています。
銘柄入替から生じるインデックス投資の「隠れコスト」
ドイツDAX指数の銘柄入替を分析したこの論文は、指数に採用された銘柄が採用後に大幅にアンダーパフォームする「隠れたコスト」の存在を明らかにしました。日本市場でも同様の現象が起きるかを検証します。
PBR 是正で企業の稼ぐ力は改善した？日本株で 3 年後を検証
東証の「資本コストや株価を意識した経営」要請から3年。株価は上がりましたが、企業の稼ぐ力は本当に改善したのでしょうか。学術論文の知見を紹介しつつ、日経225銘柄の3年後のデータを使って「中身の成長」と「値札の付け替え」のどちらが株価上昇を牽引したかを検証します。
機械的なリバランスが目に見えないコストを生む？
機関投資家が目標配分を維持する「リバランス」。この売買が同じ日に集中することで市場価格に一時的な歪みが生じ、投資家自身に見えないコストを負わせていると指摘する論文を解説し、日本データで検証します。
AI は地政学リスクを測れる？日本のニュースと株価で検証
地政学リスクを測る指標を、従来のキーワード検索から大規模言語モデル（LLM）による意味理解へと置き換えた論文を紹介。AIによるニュース読解が市場の波乱をどう捉えるか、日本のデータを使って検証しました。
AIの投資スコアは信用できる？バイアスに惑わされないためのチェックリスト
AI の予測が高成績だったというニュース、その実験は本当に成立しているのでしょうか。本論文は金融 AI の評価が「先読み」「生存者」など 5 つのバイアスで歪むと指摘し、合否で判定するチェックリストを提案します。素朴な予測 AI を作り、日本株の 30 場面で 5 つの検査を当ててみました。
日本の有価証券報告書から作った金融ベンチマーク！
AI に決算書を読ませれば、来期の業績や不正を見抜けるのでしょうか。日本の開示データを用いた大規模ベンチマーク論文を解説し、さらに日本の大型株データで実際に「AI は財務諸表を読んでいるのか、企業名を当てているのか」を検証しました。
気候リスクの開示で株式流動性は下がる？日本株で検証
「気候変動リスク」という言葉が決算書に増えるほど、その銘柄の売買はしにくくなるのでしょうか。本記事では、インドの年次報告書から気候リスクの言及量を測定し、株式流動性への悪影響を示した論文を解説します。さらに、日本の大型株の決算短信を用いて同じ関係が成立するか検証した結果も共有します。
AI は取引コストの壁を越えられるか？統計的裁定取引で検証
「バックテストでは儲かるのに、実運用では手数料で利益が消える」。統計的裁定取引の長年の課題に対し、AI のアテンション機構を利用して取引コストごと最適化する新しい論文を紹介。日本株データで実際に「コストの崖」も検証します。
LLM で SNS の空気を読めば株価は予測できる？
SNS上の話題や感情（ナラティブ）を LLM で要約すれば、短期の株価予測に役立つのでしょうか？本記事では、X（旧 Twitter）の投稿から市場の空気を読み解く最新論文を紹介し、日本株（TOPIX）のデータで実際に検証します。空気を読む能力と相場を当てる能力の意外なギャップに迫ります。
決算短信を読み解く AI：「思考を制限」して精度向上？
AI に決算短信を読ませて株価を予測できるのでしょうか。本記事では、LLM の金融推論を劇的に改善するとされる「作業手順の構造化」を提案した ICML 2026 の論文を紹介します。さらに、日本の決算短信データを用いて、手順を縛ることで本当に読解や予測精度が上がるのかを検証しました。
AI による「市場の同質化」が招くシステミックリスク
AI が金融市場に普及すると、投資判断が同質化しシステミックリスクを増幅させる可能性を指摘した論文を解説。さらに、複数の LLM とペルソナを用いて、どのような市場環境で AI のポートフォリオが同質化するのかを実際に検証しました。
AI が金融文書の『表の読解』に挑む！
決算書の表とテキストを AI はどこまで正確に読み解けるのでしょうか。グラフニューラルネットワークを用いて計算ミスを防ぐ最新論文の解説と、実際の日本の決算短信を用いた LLM の読解・株価予測検証をお届けします。
LLMは投資の『万能感』を生む？AIがもたらす自信と罠
大規模言語モデル(LLM)が投資判断を助ける一方、「わかったつもり」にさせていないか？ある論文は、AI支援による「万能感(PCA)」が複雑な戦略への挑戦を促しつつ、リスクを見落とす歪みを生むと指摘。この理論をペルソナAIで検証し、エンパワーメントと「理解の錯覚」の境界線を探ります。
AI予測を安全に使うポートフォリオ戦略
AIによるリターン予測をポートフォリオ運用にどう活かすか？予測が当たれば高いリターンを得つつ、外れた場合でも安全性を保つ画期的な手法「RAM」を解説します。論文の主張が日本市場のデータでも通用するのか、予測精度や取引コスト、安定性の観点から検証しました。
株インフルエンサーに従うと儲かる？
YouTube等で人気の株インフルエンサー。彼らの推奨に従えば本当に儲かるのでしょうか？ある米国の研究では、逆張り戦略が有効という結果も。今回は、この論文を参考に、日本の著名インフルエンサーの推奨発言をAIで収集し、その後の株価がどうなったかを実際に検証してみました。
チャートの形に「言語」は宿るか？ローソク足解釈 AI の挑戦
株価のローソク足データを「言語」とみなし、大規模言語モデルで予測する世界初のオープンソース基盤モデル「Kronos」を解説。その驚異的な性能の秘密は、市場の動きを「粗い概要」と「細かい詳細」の2段階トークンに翻訳する独自の仕組みにありました。日本株データでの軽量な再現検証も行い、銘柄ごとの「方言」を探ります。
LLMは中銀の"本音"を見抜けるか？金融政策と株価予測
大規模言語モデル(LLM)は、中央銀行の記者会見から「タカ派/ハト派」の分類を超え、発言の背景にある経済認識を分離できるか？純粋な政策ショックと経済見通しを区別し、株価への影響を精密に分析した論文を紹介。日銀会見での検証結果も。
AIはチャートと決算短信を読める？金融特化LLM論文を検証
テキスト・チャート・表を統合的に理解する金融特化の大規模言語モデル「Open-FinLLMs」を解説。GPT-4Vを超える性能と主張する本モデルの実力は？最新AIで、日本株のチャート読解と決算短信分析を試した独自検証の結果も合わせてご紹介します。
ChatGPT で株価を予測できる？
米フロリダ大の研究者がChatGPTによるニュース見出し分析で翌日の株価方向を予測できるか検証した論文を紹介します。ソフトバンクグループ株での追試結果も交えながら、LLMセンチメント分析の可能性と限界を整理します。