最近の株価評価運用①—日次100銘柄をどう選ぶか
前回の「AIエージェントで作る銘柄評価基盤」では、数千銘柄を毎日計算する決定論的な処理と、限られた銘柄だけをAIで深掘りする処理を分ける設計を紹介した。今回は、その後の実運用で見えてきた「毎日どの銘柄を評価対象にするか」をもう少し具体的に書く。
株価評価の仕組みで難しいのは、単にスコア上位を並べることではない。スコア上位だけを見ると、同じ銘柄が何度も出てくる。逆に順番待ちだけにすると、決算や急騰急落のような当日性のある変化を見逃す。最近の運用では、日次のAI評価枠を大きく4つの入口に分けている。
> 本記事は個人のシステム運用記録であり、特定銘柄の推奨や投資助言ではありません。数値や例は評価パイプラインの説明のために使っています。投資判断には一次情報の確認が必要です。
まず全銘柄を軽く見る
直近の運用例では、対象ユニバースは3,113銘柄だった。そのうちハードフィルターを通過したものが1,656銘柄。ここでのハードフィルターは、流動性、基本的な財務条件、データ欠損など、AIへ渡す前に機械的に判断できる条件をまとめたものだ。
この段階では、まだAIは使わない。価格、出来高、売買代金、PBR、ROE、売上成長、利益率など、構造化データから毎日同じ計算をする。ここで重要なのは、AIに「今日は何を見ればよいか」を自由に決めさせないことだ。AIは説明や根拠確認には強いが、全銘柄を毎日公平に巡回する台帳管理には向いていない。
毎日まずコード側が全体を集計し、その後でAI評価の枠を割り当てる。この順序にすることで、AIの応答が不安定な日でも、定量スコアや候補リストは残る。
入口1: Event — 決算・急変・売買代金急増
最も優先度が高いのは、当日性の強いイベントだ。直近のレポートでは、検知イベントが74件あった。内訳としては、決算発表、前日比の大きな変化、売買代金倍率の急上昇などがある。
イベント枠の狙いは、「今、評価を更新すべき理由がある銘柄」を取りこぼさないことだ。たとえば決算が出た銘柄は、前回の事業評価が古くなる。株価が大きく動いた銘柄は、単に価格だけが変わったのか、事業見通しや需給に変化があったのかを確認したくなる。
ただし、イベント検知だけでは十分ではない。出来高が増えたからといって、必ず良い銘柄とは限らない。決算が出たからといって、必ず評価が上がるわけでもない。イベントは「AI深掘りを開始するきっかけ」であり、最終評価ではない。
入口2: Due — 期限超過を戻す
二つ目は期限管理だ。過去に評価していない銘柄や、前回評価から一定期間が経った銘柄を、順番に評価対象へ戻す。
この枠は地味だが重要だ。スコア上位やイベント銘柄だけを追うと、低流動性の銘柄や地味な業種がいつまでも未評価のまま残る。市場全体を見渡す仕組みにしたいなら、どこかで「期限超過」を強制的に戻す必要がある。
直近レポートでも、スタンダード市場・プライム市場それぞれで `Tier N 期限超過` の銘柄が多数選ばれていた。これは「おすすめ」という意味ではなく、評価台帳として未確認の銘柄を放置しないための巡回枠だ。
入口3: Revival — 定量上位への再浮上
三つ目は復活枠だ。過去の事業評価ではBやCだった銘柄でも、定量スコアが上位へ浮上した場合には再確認する。
この枠があると、古い低評価を固定しすぎる問題を避けられる。事業環境が変わった、株価が調整して割安度が改善した、モメンタムが急に良くなった、といった変化は定量側に先に現れることがある。
直近のレポートでも、`Tier B だが定量スコア上位0%に浮上` や `Tier C だが定量スコア上位1%に浮上` のような選定理由が出ていた。これは、AIの前回評価を絶対視せず、価格や財務の変化で再評価機会を作るための仕組みだ。
入口4: Discovery — 隣接関係から発掘する
四つ目は発掘枠だ。すでに評価した銘柄の競合、同じテーマ、サプライチェーン上の隣接先などから、未評価銘柄を候補に入れる。
単純なスクリーニングでは、表面的な指標が良い銘柄は拾える。一方で、ある企業の評価中に見つかった競合や周辺企業は、定量スコアだけでは優先順位が上がらないことがある。そこで、評価結果から得た関係性を次の候補選定へ返す。
これはAI評価を「一回の点数付け」で終わらせず、次に見るべき地図を少しずつ育てる考え方だ。発掘枠は件数としては多くないが、銘柄評価の探索範囲を広げる役割を持つ。
100銘柄に絞る理由
直近の運用では、本日の評価対象は100銘柄だった。市場全体から見れば少ないが、AIで事業評価まで行うには十分に重い。100銘柄でも、各社の決算、事業構造、競争優位、資本効率、株主還元、リスクを見ていくと、かなりの量になる。
ここで大切なのは、100という数字そのものではない。イベント、期限、復活、発掘という性質の違う入口を混ぜることだ。これにより、短期変化も、長期巡回も、再浮上も、新規発見も同じ日次処理の中で扱える。
評価結果は「点数」より「理由」を重視する
AI深掘り後のレポートでは、事業スコア、グレード、評価要約が並ぶ。高スコアの銘柄だけを見ることもできるが、実際には要約文のほうが重要だ。
たとえば、国内トップシェア、連続最高益、ROE改善、増配、自社株買い、中計の具体性といったポジティブ要素がある一方で、特需依存、四半期の減速、低自己資本比率、競争激化、業績予想の保守性などのリスクも記録する。点数は比較のための圧縮表現であり、投資判断の代替ではない。
このため、ブログや通知では実在銘柄名をそのまま推奨のように扱わず、「どういう観点で評価しているか」を中心に説明するのが安全だと考えている。
最近の改善点
最近の運用で良くなったのは、日次レポートの中に複数の見方が同時に残るようになったことだ。
- 本日の評価対象
- 統合スコア上位
- 定量スコア上位
- エージェント評価
- Tier昇降格
- 関連評価スコア上位
同じ銘柄でも、イベント枠で選ばれたのか、定量スコアが強いのか、事業評価が高いのか、関連銘柄として見つかったのかで意味が違う。これらを分けて保存しておくと、後から「なぜその日に評価したのか」を追える。
まとめ
日次の銘柄評価は、単純なランキングではなく、評価枠の設計が重要になる。最近の運用では、Event、Due、Revival、Discoveryの4入口を使い、全体計算とAI深掘りの間にローテーション層を置いた。
この構成により、短期イベントに反応しつつ、未評価銘柄の巡回も続けられる。次回は、新しいテクニカル指標をいきなり採点に混ぜず、検証運転として扱う方法を書く。具体例として、一目均衡表シグナルの検証レポートを取り上げる。