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日経平均2025年終値の予測

2024年1月1日付けブログで予測した日経平均2024年の終値と実績は以下のとおりです。右端の A~D が成長パターン別の終値予測、カッコ内の数字はその到達確率でした。実績(青)は対前年比プラス19.2%の成長で、成長パターン A と B の到達予測値の中間辺りでした。

図1

 
2024年1月1日に予測した日経平均。右端の A~D が成長パターン別の終値予測。括弧内の数字が到達確率。
実績(青)は対前年比プラス19.2%の成長で成長パターンAとBの到達予測値の中間辺り。

 

 

では、早速、2025年の終値を予測してみましょう。

<ステップ1>

過去75年間(1950年~2024年)の株価の日次変化率に注目し、上昇した日数と下降した日数、それぞれの変化率を以下の四つのパターンに分類します。

パターンA: 上昇した日数>下降した日数、上昇率>下降率

パターンB: 上昇した日数>下降した日数、上昇率<下降率

パターンC: 上昇した日数<下降した日数、上昇率>下降率

パターンD: 上昇した日数<下降した日数、上昇率<下降率

表1は過去75年間の変化を四つのパターン別に分類したものです。

表1 

パターン 発現回数 平均上昇率 平均下降率 平均上昇日数 平均下降日数
A 23 0.760% -0.652% 134 114
B 27 0.840% -0.915% 138 110
C 19 0.905% -0.843% 122 127
D 6 1.154% -1.195% 118 129
75 0.915% -0.901% 128 120

 

ステップ2)

次に、株価予測の公式を使ってパターン別に2025年末に到達する株価を計算します。

<n日後の株価 x0を予測する公式>

xn=x0 (1+a)p(1b)q

(p+q=n,a,b>0)

x0 は初期値です。2025年の終値を予測するときは初期値を2024年の終値39,895円とします。a は平均上昇率、b は平均下降率、p は平均上昇日数、q は平均下降日数です。

 

「株価予測の公式」の導出については、「一年後の株価はどの程度の精度で予測できるか?」をご覧ください。

 

表1のデータを使って計算した結果が表2です。

表2 株価の予測公式を使って予測した2025年の終値

移行パターン 出現回数 出現確率 2025年終値予測 増減率
A → A 9 39.1% 52,153 30.7%
A → B 7 30.4% 46,072 15.5%
A → C 6 26.1% 40,556 1.7%
BA→ D 1 4.4% 32,893 -17.6%
  23 100.0%    

 

ステップ3)

最後に、上記の予測値をもうひとつの計算方法で得られる確率分布と照合します。株価は指数関数的に増えようとする一方で、必ず上下にゆらぎます。それを数式(確率微分方程式)で表すと、

dxdt=rx+vxdB(t)dt

となります。x が株価、r は成長係数、v はゆらぎ係数、B(t) は日々のランダムな変化です。この式が株価 x の瞬間、瞬間の変化を表しています。その積み重ねが株価の軌跡となります。上記の確率微分方程式の解が、

x=x0 e(rv22)t+vB(t)

です。時間が t だけ経過したときに株価がいくらになるかを教えてくれる式です(導出方法は2023年1月23日付けブログをご覧ください)。x0 は初期値。(成長係数)、 v( ゆらぎ係数)、B(t)(日々の変化)  の決め方は2020年4月21日付のブログ「コロナ・ショックによる株価下落の回復はいつか?」をご覧ください。

初期値を2024年の終値としたとき、株価が確率的にどう分布するかを示すのが図2です。オレンジの線 µ を中心に、グレーの破線で示した ±v±2v が確率分布です。そしてここに、上で求めた四つの予測値を重ね合わせます。

図2

x0=39,895, r=4.35×10-4,v=1.6×10-2
+v=x0 e(rv22)t+vt, μ=x0 e(rv22)t, v=x0 e(rv22)tvt

 

今年も毎週末に実績を入力していきますのでお楽しみに!

 

以上

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