株のモンテカルロシミュレーション:1つの予測ではなく、範囲を見る
モンテカルロシミュレーションは、ランダムでありながら現実的な価格の経路を何千通りも実行し、結果を分布として読みます。1つの推測ではなく、可能性の幅の広さが分かります。
このツールでできること
1年後に株価がどこにあるかは誰にも言えませんが、さまざまな水準になる確率の高さは言えます。モンテカルロ法は多数の起こり得る未来をシミュレーションし、その到達点を並べ替えることで、悪いケース、中央のケース、良いケース、そして現在値を下回る確率が得られます。
ATLASの目標プランナーや、ポートフォリオ・株価の範囲にも、同じ考え方が使われています。見出しの数字よりも手法が重要です。期待リターンが同じでもボラティリティが2倍の2銘柄があれば、モンテカルロ法はそのリスクの違いをはっきり示します。
最新データによる計算例
ATLASの実際の数値です。株価基準日:2026年10月27日。
最新の例:AAPLの1年間の経路を4,000通りシミュレーションしました(開始株価347.10ドル)。悪いケース(5パーセンタイル)は約261ドル、中央値は約367ドル、良いケース(95パーセンタイル)は約506ドルで終わります。経路のうち約40%が、現在の株価を下回って終わります。
| 投資期間 | 悪いケース | やや悪いケース | 中央値 | やや良いケース | 良いケース |
|---|---|---|---|---|---|
| 1か月後 | 318ドル | 337ドル | 349ドル | 360ドル | 382ドル |
| 3か月後 | 299ドル | 329ドル | 352ドル | 374ドル | 412ドル |
| 6か月後 | 281ドル | 325ドル | 357ドル | 391ドル | 447ドル |
| 1年後 | 261ドル | 317ドル | 367ドル | 418ドル | 506ドル |
ATLASの計算方法
各経路は月ごとに進みます。月次リターンは、ドリフト(すべての銘柄に適用する市場の長期リターン、年約7%)と、銘柄のボラティリティ(直近75%、長期25%)に応じた大きさのランダムなショックで構成されます。ショックは裾の厚いStudent-t分布に従うため、正規分布では起こりにくい大きな値動きがより頻繁に生じます。毎回同じシードを使うので、結果は再現できます。
ATLASの1か月の株価レンジは、同じ分布の閉じた式を使い、過去約14.8万件の予測で較正されています。経路の数が十分に多ければ、シミュレーションと式の結果は一致します。
知っておきたい限界
シミュレーションの質は入力次第です。ボラティリティが推定値の近くにとどまると仮定し、突然の局面変化は織り込まず、すべての銘柄が同じ長期リターンを持つものとして扱います。
プランごとの利用範囲
株価のレンジとシミュレーションは分析機能の一部です。Freeプランでは米国の時価総額上位200社とファンドが対象で、Starter以上ではすべての企業が対象です。
ご自身の数字で試す
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よくある質問
株のモンテカルロシミュレーションとは何ですか?
銘柄のボラティリティと期待リターンに沿ったランダムな価格経路を何千通りも生成し、結果のばらつきを、起こり得る結果の範囲として読む手法です。
シミュレーションは何回行えば十分ですか?
単純な問題なら、数千回の経路で安定したパーセンタイルが得られます。ATLASでは、例とプランナーで4,000回の経路を使っています。
モンテカルロ法は株価を予測しますか?
いいえ。仮定のもとでの範囲を推定するものです。中央値は目標株価ではありません。
モンテカルロ法と過去データのバックテストは何が違いますか?
バックテストは実際に1回起きたことを再現します。モンテカルロ法は、過去より悪いものを含め、起こり得た多数の結果を調べます。
関連ツール
この例で使用した銘柄
各銘柄を開くと、適正株価、上昇確率、1年チャートを含む公開ページをご覧いただけます。
投資助言ではありません。ATLASの推定値は統計モデルと公開データに基づいており、誤りを含む可能性があります。過去の実績は将来の成果を保証するものではありません。 免責事項