500円下げの日の大幅下落銘柄 ～移動平均乖離とボリンジャー－３σ

2015/09/24の計算結果：

思ったほど多く出たわけではないですが、VWの不正や中国経済の減速懸念など、さすがに日経平均が500円も下げた日だけあり、シグナル1つとボリンジャーバンド-3σを割り込む銘柄がいくつか出ました。

ただし、インジケーターの数としては、意外に穏当なのかもしれません。また、連続して下げることもあるので、明日入れていいかは少し慎重に他のテクニカル指標等も見て決定したいところです。

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C:\work>echo off
data/1712-T:: lower than 25-day moving average. (-25.71 % below.)
data/1721-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1372 / 1393.72
data/1860-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 527 / 533.40
data/1961-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 823 / 847.91
data/1963-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1621 / 1644.66
data/1969-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1621 / 1627.70
data/2379-T:: lower than 25-day moving average. (-61.12 % below.)
data/2772-T:: lower than 25-day moving average. (-32.77 % below.)
data/2918-T:: lower than 5-day moving average. (-16.88 % below.)
data/2918-T:: lower than 25-day moving average. (-21.36 % below.)
data/2918-T:: lower than 5-day and 25-day moving averages both.
data/2918-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 2125 / 2382.32
data/2918-T:: lower than -3 sigma bollinger bands: 2125 / 2244.47
data/3110-T:: lower than 25-day moving average. (-27.21 % below.)
data/3421-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1227 / 1235.11
data/3514-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1167 / 1173.81
data/3591-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1418 / 1425.31
data/3880-T:: lower than 25-day moving average. (-20.12 % below.)
data/4003-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 67 / 68.32
data/4047-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 770 / 770.95
data/4062-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1551 / 1595.16
data/4095-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 932 / 939.19
data/4151-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1728 / 1749.99
data/4185-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1671 / 1688.76
data/4331-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 687 / 694.33
data/4502-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 5445 / 5466.42
data/4559-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1520 / 1529.93
data/4569-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1852 / 1879.56
data/4581-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 6880 / 6958.74
data/4626-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 3765 / 3858.56
data/4686-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 830 / 831.72
data/4689-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 453 / 454.78
data/4696-T:: lower than 25-day moving average. (-20.01 % below.)
data/5233-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 361 / 365.63
data/5384-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1586 / 1602.03
data/5391-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 85 / 85.04
data/5411-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1674 / 1686.37
data/5423-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 672 / 673.25
data/5444-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 2492 / 2538.57
data/5445-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 480 / 480.33
data/5463-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 2758 / 2785.50
data/5471-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 390 / 390.60
data/5480-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 157 / 158.70
data/5714-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 932 / 935.38
data/5803-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 530 / 535.07
data/5809-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 421 / 427.14
data/5951-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 708 / 708.33
data/6059-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 444 / 444.31
data/6080-T:: lower than 25-day moving average. (-28.96 % below.)
data/6089-T:: lower than 25-day moving average. (-30.92 % below.)
data/6103-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 766 / 800.95
data/6104-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 383 / 383.97
data/6113-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 931 / 974.69
data/6113-T:: lower than -3 sigma bollinger bands: 931 / 945.48
data/6118-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1005 / 1016.49
data/6268-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 2111 / 2131.44
data/6301-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1840 / 1891.07
data/6301-T:: lower than -3 sigma bollinger bands: 1840 / 1840.29
data/6310-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 172 / 172.05
data/6340-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1816 / 1841.58
data/6369-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 189 / 192.84
data/6371-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 801 / 832.52
data/6371-T:: lower than -3 sigma bollinger bands: 801 / 802.76
data/6381-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 754 / 756.63
data/6407-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 978 / 984.51
data/6413-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1978 / 1999.94
data/6432-T:: lower than 25-day moving average. (-36.82 % below.)
data/6471-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1195 / 1199.73
data/6474-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 481 / 493.08
data/6507-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 172 / 172.01
data/6508-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 367 / 367.37
data/6581-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 837 / 846.36
data/6588-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 395 / 401.27
data/6723-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 602 / 608.56
data/6730-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1473 / 1474.00
data/6753-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 155 / 156.16
data/6755-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1308 / 1310.12
data/6817-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 843 / 846.77
data/6844-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 390 / 393.91
data/6963-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 5560 / 5641.35
data/6967-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 692 / 699.21
data/7013-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 326 / 330.32
data/7242-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 332 / 332.52
data/7433-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1255 / 1268.56
data/7718-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1612 / 1617.79
data/7730-T:: lower than 25-day moving average. (-43.25 % below.)
data/7751-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 3520 / 3523.33
data/7762-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 790 / 793.62
data/7936-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 2854 / 2978.83
data/7974-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 20180 / 20528.95
data/8052-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 300 / 301.16
data/8151-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 888 / 894.05
data/8275-T:: lower than 25-day moving average. (-34.33 % below.)
data/8309-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 433 / 439.16
data/8332-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 684 / 685.64
data/8354-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 536 / 545.95
data/8355-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1179 / 1185.42
data/8358-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 2096 / 2125.53
data/8369-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1186 / 1200.26
data/8795-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1409 / 1414.52
data/9037-T:: lower than 25-day moving average. (-21.72 % below.)
data/9104-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 312 / 314.38
data/9132-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 29 / 29.87
data/9475-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 676 / 680.26
data/9503-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1278 / 1293.15
data/9508-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1260 / 1286.11
data/9509-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1121 / 1139.81
data/9531-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 574 / 583.60
data/9607-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 844 / 856.56
data/9678-T:: lower than 25-day moving average. (-23.44 % below.)
data/9832-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 2043 / 2050.84
Done!

シンプルなシステムトレードプログラムを作る

中国ショックでは損切りラインに引っ掛かったポジションがいくつもできてしまい、あの暴落のタイミングで「瞬殺」されてしまいました。資産を吹っ飛ばさないための措置とはいえ、あの大下がりした一瞬でやられるとは、相場の怖さを思い知らされました。逆にいうと、ここ数年は調子がよかったので、油断していたとも思います。

さて、連休で時間があるのを利用して、システムトレードのプログラムを作りました。人それぞれいろいろなアルゴリズムを考えるのでしょうが、ある意味、それぞれの銘柄毎の動きのクセや傾向があったり、人の心理は共通のものだとはいえ、未来のことは分からないという側面があります。

そもそも統計的にもサイコロを振るような閉鎖系・単純系の世界と違い、この世界は開放系・複雑系なので、必ずその確率に収束するというものでもないでしょう。

ということで、過度の信頼はできませんが、一時的に売りが殺到してオーバーシュートした銘柄が元に戻る性質を利用したアルゴリズムは勝率が高いと言われています。

そこで今回はシンプルに、移動平均乖離率（過去n日分の終値の平均を取った指数で、株価のおおまかな動きを表す）とボリンジャーバンド（過去n日分の終値から標準偏差1つ分、2つ分、3つ分の距離を表す。2つ離れる状況が起こる確率は5%以下、3つ離れると0.3%以下となる）を使用してみました。

複雑系では必ずしも当てはまりませんが、いちおう統計的に過度な動きをしたものが元に戻る性質を利用したものです。とりあえずオーソドックスに5日移動平均、25日移動平均、ボリンジャーバンド-2σ（シグマ）、-3σを計算します。

まず母集団ですが、東証一部としました。全部含めると処理時間が掛かり過ぎるというのと、古い相場師によると倒産や統計が当てはまらない荒っぽい値動き、また出来高の低さで買いたい値段で買えない、などの状況を考えて、東証二部や新興市場は対象外としました。

ということで、まず試作品のプログラムをRubyという言語で書き、次に株価サイトから直近のデータをダウンロードしました。そしてバッチファイルを書いて、それらのデータを順繰りに処理させることにしました。

10分程度で処理は終わり、以下のようなメッセージを出力しました。

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C:\work>echo off
data/1712-T:: lower than 25-day moving average. (-25.58 % below.)
data/2379-T:: lower than 25-day moving average. (-62.61 % below.)
data/2540-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 949 / 953.16
data/2772-T:: lower than 25-day moving average. (-34.52 % below.)
data/3110-T:: lower than 25-day moving average. (-26.97 % below.)
data/3514-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 1175 / 1178.94
data/3521-T:: lower than 5-day moving average. (-6.34 % below.)
data/3880-T:: lower than 25-day moving average. (-20.94 % below.)
data/4003-T:: lower than 5-day moving average. (-5.41 % below.)
data/6080-T:: lower than 25-day moving average. (-31.87 % below.)
data/6089-T:: lower than 25-day moving average. (-30.93 % below.)
data/6432-T:: lower than 25-day moving average. (-38.02 % below.)
data/7730-T:: lower than 25-day moving average. (-44.62 % below.)
data/7936-T:: lower than 5-day moving average. (-6.09 % below.)
data/7936-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 3005 / 3071.30
data/8194-T:: lower than 5-day moving average. (-5.43 % below.)
data/8275-T:: lower than 25-day moving average. (-35.02 % below.)
data/8355-T:: lower than 5-day moving average. (-5.01 % below.)
data/8729-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 2014 / 2016.83
data/9037-T:: lower than 25-day moving average. (-20.94 % below.)
data/9132-T:: lower than 5-day moving average. (-6.25 % below.)
data/9132-T:: lower than -2 sigma bollinger bands: 30 / 30.44
data/9678-T:: lower than 25-day moving average. (-20.23 % below.)

Done!

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こうしてみると、5日移動平均と25日移動平均の両方を満たす条件はありません。また-3σを満たすほどの下落もありません。

2点ほど、複数条件がヒットした銘柄がありました。

1つ目の7936アシックスが5日移動平均と-2シグマの両方を下回っているので、検討の価値はありそうです。

もう1つ、9132第一中央汽船ですが、ここはどうも経営が危ないようです。財閥系だから救済があるのでは、とは推測が飛び交っていますが、とりあえず素性が危ない以上は、臆病かもしれませんが、近づかないでおいた方が良さそうです。

という感じで、仕事の都合でできないタイミングもあるかもしれませんが、出来る限り計算を続けてみようと思います。

トルコリラ急落の理由

100枚近いトルコリラをもち、1日11,000円のスワップを得ている。ややレバレッジが高めだが、これで月に33万円、年間400万円の資産運用を当面続けていこうと考えている。 ここ最近44円台半ばから45円前半を往復していたトルコリラだが、急に下がり44円を割ってきた。43円くらいまではあるかもしれないが、ひとまずその背景をメモしておく。 ------------------ トルコリラは対ドルで一時2.82台に急落、過去最安値を更新しました。対円では一時43円台後半まで売られました。また、イスタンブール株式相場が一時３％安と大幅安、終盤に少し戻し1.4%安で終えました。 直接的な原因は、トルコ議会第１党の公正発展党（AKP）の党首であるダオトオール首相と、第２党の共和人民党（CHP）の党首との連立政権の樹立を目指した13日の協議が決裂したことです。アナドル通信によりますと、主に外交と教育の政策で意見が対立しました。ダオトール首相は会談のあと、「再選挙の可能性が非常に高い」と語りました。再選挙が11月に実施されるとの見方がありますが、ダオトール首相は「できるだけ早く」と述べています。 マーケットでは、再選挙が実施されても類似した状況が続き、政治空白が長期化するとの懸念が広がっています。ISIS（イスラム国）とクルド系武装組織PKKに対する２重の戦争、高いインフレ率、大幅な経常赤字など不安材料が多く、連立協議決裂のニュースが最悪のタイミングで出たとの指摘があります。チャートは、トルコリラの対ドル相場が3.0まで下落することを示唆しています。トルコリラ相場は不安定な状況が続きそうです。

再びUSDZARが危険水域に

雇用に関する指標が好調なこと、また雇用の改善により、それまで量的緩和を続け、日本並みの低利子政策を続けてきたアメリカがいよいよ量的緩和から抜け出そうとしていることから、多くの人が米ドルを買おうとしています。

つまり、世界の投資家が強くて、そこそこの利息が見込める米国債券や他の米国の金融商品を買おうとするので、結果的にドル高、そして他通貨、特に新興国通貨や資源国通貨安という方向に触れています。

3月6日の晩にFXソフトのMT4（Meta Trader）を見ていて、驚きました。何と利息、すなわちスワップポイントの高い資源国通貨の代表格ともいえる南アランドがリーマン・ショック以来の暴落を示したのです。

これは月足ベースですが、リーマンショックによる混乱のピークであった2008年10月にほぼ1ドル12ランドまで進んでいますが、3月6日も好調な雇用環境が発表されると同時に、12ランドを超えました。

日本国内のFX業者では米ドル/南アランドの組み合わせはないので、通常は南アランド/円の組わせになります。こちらを見ていると、以下のグラフのようであり、リーマンショックから順調に暴落している南アランドに比べると、何だか安定して見えます。

原資産は同じなのですが、ZAR/JPYというのは、上段のUSD/ZARを売りポジション（ショート）で持つと、ZAR/USDを買いでもっているのと同じになります。さらにこれにUSD/JPYを加えると、前者はUSDの買いで後者はUSDをの売りでUSD同士が打ち消し合い、結果として、ZAR/JPYになります。

ふと思ったのですが、ZAR/JPYは意外に安定しているのではないか、ということです。なぜなら、上記のように分解した場合、前者は米国経済が強くなると安くなり、後者は米国教材と比例するので、結果的に打ち消し合い、激しい動きが多少は減衰される効果があるのではないでしょうか。

もちろん、USD/ZARとUSD/JPYは完全に連動するわけでないし、高レバレッジを掛けていればどの通貨であろうと吹っ飛ばす可能性は高くなります。また人間は未来のことが分からない以上は、一気に資金を突っ込むのではなく、最低でも3回分、できれば5～10回は分割できるくらいの資金管理で、少しずつ分割売買でポジションを組み立てていくというスタンスは基本中の基本です。

とはいえ、ZAR/JPYのリーマンショック以降から現在までの、8～12円という（通常は1万通貨単位の日本のFX業者でも、南アランドは10万通貨単位を基本とするので、80～120円程度と考えることもできます）レンジで済んでいるのは、意外に暴れ馬の新興国通貨としてはマシな方かもしれません。

低い固定金利のフラット35を見ていて、無料で家に住む方法を考えた

東横線沿線の急成長中の街のタワーマンションに住む資産家の友人が、6千万円で買ったマンションが8千万を超えたと喜んでいました。20年住むとして毎月数万円ずつもらいながらマイナスの家賃で家に住んでいるようなもんだと豪語していました。

確かに資産価値の高い場所に不動産を持てば、そうそう下落しないし、生活環境は便利だし、いざ売ろうとしても損するどころか利益が乗るくらいです。

そういう意味では、都心や駅近はなかなか値段が高いのでつい郊外に物件を選びがちですが、少し背伸びしてでも、地の利のいい物件を選ぶべきでしょう。

実際、自分の家もいちおう二十三区内ですが、やや駅から遠いことや、どうもここ数年で急に周囲にちらほらと空き家が出始めていて、地価が横這いでも行ければ上等というレベルです。マイナスの家賃はさすがに無理でしょう。

ところが最近、家のローンの利率がまたまた下がってきています。なぜかというと、日銀が市中の国債を買いまくっているので、市場に流通する国債の量が減ってしまったからです。

銀行、生保、年金基金など大量の資金をノーリスクで定期預金よりはマシな利率の金融商品に投資したい機関の投資先としては国債くらいしかないので、みんなで争って国債を買います。すると数が少ない国債を争って買うので、市中に流通している国債の価格が上がります。買いたいということは利子が少なくてもいいということなので、国債の価格と利率は逆の動きをします。

つまり国債の価格が上がっているので、利率が下がり、それが金融機関の貸出利率にも反映されているわけです。

ついにフラット35では20年以下の固定利率が1.2%、21年以上の長期でも1.47%になりました。たとえば3,500万円を借りて35年の長期で返済する場合、月々の支払は11万円弱、年額130万円くらいになります。

仮に頭金のためにと貯めた1,000万円あり、ニュージーランドや南アランド、トルコリラといった資源国通貨をFXでレバレッジ3倍くらいで買うと15%くらいで運用できます。

ということで、これで150万円程度が得られることができるので、そのまま入れておけば、時折リバランスや玉の入れ替えとかしつつ延々住み続けることができます。もちろん残債が1,000万円になったら、そのまま繰上返済することも可能です。

暴落時とかに注意深くいれておけば、レバレッジ3倍でも何とかなると思うのですが、リスクとしては世界的に低利率へのシフトが進んでいるので、年間150万円得られるところが140万になり、130万幸になり、、、ということは起きるかもしれません。

せっかくの固定金利であるのですから、家賃はこの資金に稼いでもらい、通常の収入は生活費や遊興費に掛けつつも、余剰資金でさらに複数の通貨を組み合わせたりしてリスクを分散しつつ、住む場所を確保するという戦略は、もう少し練ってみる価値はありそうです。

注意深く、久々の電力サヤ取り

最近は利回りを重視しようと考えて、配当性向の高い銘柄を少しずつドルコスト平均法的に買い進めていたのですが、東電と関電のサヤがいい感じで開いてきたので、値段の高い関電を売り、低い方の東電の買いを入れました。

ここ最近の両銘柄のサヤ（価格の差）を見ていると、たまに700円を超えていますが、500円から650円くらいのレンジで動いています。

ということで、ザラ場の成り行きで試しに500株ずつポジションを作ってみました。1,000株単位にしてもいいのですが、逆に動いた場合、いわゆる「股裂き」になってしまいます。実際、500単位とはいえ、800円になったら、(650 - 800) x 500で75,000円のマイナスになってしまいます。

たとえば、現在650円のサヤがもし750円とかになった場合に、もう一度それぞれのポジションをナンピンして結果的にサヤを700円にできれば、勝機があるのではないかと考えています。

サヤ取りでナンピンするとは、両建てにする意味がないではないかと思われるかもしれませんが、いくら似た業種で似た動きをするとはいえ、何かの弾みで片方が極端な動きをするケースが想定されます。

たとえば昨年は相関の高い通貨同士で、たとえば米ドルとカナダドルとかでサヤ取りを試みたのですが、QEなどの政策で米ドルの独歩高になってしまい、結果的に損切りして逃げる羽目になってしまいました。

電力株にしても、かつては富裕層の定期預金と言われていました。実際、先日古本屋で買った邱永漢氏の本を見ていたら、まずは中金持ちを目指し、そのために不動産と東京電力を買いなさい、とか書かれていました。

実際、2,500円以上の株価だったのが、上図を見ていただければわかるように今や400円も割る始末。どんな鉄板と思われても、絶対はないと肝に銘じるのがこの世界で生き残る大原則だと、ふんどしを締め直す思いです。

積み立てのみで1億円を作ることは可能か？

以前、金融集品取引法違反で業務停止になったユダヤ教の登場人物みたいな名前の会社が、年率10%の利回りで毎月5万円ずつ積み立てていけば30年で1億円を持てるという宣伝をしていましたが、本当でしょうか。

まず利息で増えた分を次の投資に回す複利の魔法を使っているのは間違いないので、年利10%ということは月利0.833%（10÷12の近似値）ということで計算してみましょう。

これを10年続けると1千万円を越えてきます。18年で3千万円になります。これだけでも大したもんです。

さらに続けると確かに29年目で1億円を達成できます。今30歳の人だったら60歳目前でちょうど1億円ができる計算です。

ところがここで唯一の問題は、この低金利時代に何をどう運用すれば年率10%も稼げるのかということです。Yahoo！ファイナンスの利回りなどで調べてみますが、株やREITでは利回り5%を超えるものさえほとんどありません。

唯一可能性があるのはFXで、高利回り通貨と言われる豪ドル、NZドル、南アランド等をヒストリカルに見て危なくないレベルでレバレッジをかけて運用するくらいでしょうか。

たとえば、利率の高いことで知られる南アランドであれば、いま9.6円前後で1日130円、年間46,000円くらいになるので、レバレッジなしだと96万円で46,000円稼ぐとすると、利回り4.8%といったところです。

レバレッジ2倍だと9.6%なので、2倍ちょっとのレバレッジをかければ10%は実現できます。

ここでリスクを考えてみます。いまぱっと思いついたものとしては、以下の4点が考えられます。

１）元本割れ
これはFXである以上当たり前ですが、買った値段より下がることはあります。これは仕方ありません。ただし毎月決まった金額で高いときは少なめに、安いときは多めに買うので、ドルコスト平均法的に時間が立てば少しずつ有利に動いてくるはずです。逆に保有の平均値が下がってきて、さらにスワップの蓄積ができてくれば、ある程度は回避できるはずです。

２）ロスカットに振れる
レバレッジを2倍に設定するということは、価格が半分になると元本が吹っ飛ぶということです。いちおう価格が半分になって証拠金の半分とかになると安全のため自動ロスカットが掛かります。たとえば南アランドであればリーマンショック直後に7.7円まで下がったことがあります。それを考えると7円くらい、できれば5～6円まで耐えられる程度のレバレッジを考えておくべきでしょう。

３）利下げ
かつてリーマンショック以前は、新興国や資源国でなくてもそれなりの利息が受け取れたものでした。ところがその後の金融政策で金利は世界的に低下傾向にあります。今はこのくらいの利息が受け取れますが、今後それが下がっていく可能性があります。そうなると1億円達成の予定が変わってきます。

４）ハイパーインフレ
もし日本経済や日本国債への信認がなくなり、国債が暴落すると、日本円の方が利息が高くなるので（リスクが高まっているので、利息を上げないと貸し手がつかない）、これまで受け取れていた利息について、逆転して支払うようになります。利息が下がるよりひどい利息を払う状態です。ただしそのときは超円安になっているでしょうから、利確すれば利益は取れるとは思います。とはいえ、その前に一瞬円高に振れる可能性はあるので、十分な余剰資金を残しておくことは不可欠です。


ということで、控えめにやれば1億円とはいいませんが、昔の財形貯蓄みたいな感覚で10年とか15年とか頑張れば、数千万円規模の資産を作るのは十分可能かと思います。

なかなか毎月決まった金額を貯金するのは楽ではありませんが、たとえば蓄財の偉大な先人である本多静六博士によると収入の4分の1、そうでなくても10分の1は貯蓄せよとあるので、みんなで頑張って貯めていきましょう！

考えてみれば、この技法で10%で運用できるのであれば、1億円なくても、4千万貯めてその後10%で運用すれば日本人の平均年収400万円は得られるので、とりあえず貯めていけば人並みの収入源は得られると思われます。