初心者必読

株の分析手法の基礎知識

株の分析手法の基礎知識
スイングトレードは数日〜数ヶ月といった比較的短い期間で
株価の波に乗って利益をあげます。
株価が順調に右肩上がりになっている場合は積極的に株式を購入しましょう。

たったこれだけ抑えれば100万円でも株で成功する2つの投資手法

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小林 俊司 資産運用コンサルタント・商品開発部運営課

    株の分析手法の基礎知識
  • 100万円でそもそも株式投資はできるのか?
  • どうやったら儲かるのか?
  • どのくらい損失があるのか?

このような不明点や不安があって、躊躇してしまっている方が多いのではないかと思います。
実際は、 100万円から株式投資はできます。

私は、かれこれ7年以上株式投資を行っていますが、100万円から 数十万円の利益を出した経験を何回もしております。
そこで本記事では、 私の経験を基に株式投資初心者の方でも参考にできるよう惜しみなくポイントを解説していきます。

  • 初心者の方でも100万円から株式投資を行い利益を出すために最もおすすめの方法
  • 100万円から株式投資を行い成功する人の特徴

これから株式投資を始めようとしている方に おすすめなのが、弊社サービス 「投資の達人になる投資講座」 です。
たった2時間の動画で「投資の本質」や「投資をする際の考え方」を学ぶことができます
勉強せずに株を始めることもできますが、株式投資で利益を出し続けるためには、投資の知識が必要不可欠です
こちらの記事と合わせて「投資の達人になる投資講座」も受講することで、さらに投資の知識を深めることができます 。

資金100万円で始める株式投資おすすめの方法

1.1 おすすめは中長期投資とスイングトレード

株式投資には様々な投資法があります。
主に、以下の4つです
・中長期投資
・スイングトレード
・デイトレード
・スキャルピング

私は 「中長期投資」 株の分析手法の基礎知識 と 「スイングトレード」 という
2つの投資法をオススメします。
なぜなら、この2つの投資法は
・難易度が低い
・会社員でも行いやすい
・100万円からの投資でも比較的大きな利益を出せる
という特徴があるからです。

それぞれの特徴を比較しながら下記でご紹介します。

対して、
中長期投資とスイングトレードは
利益が出しやすく、投資に費やす日中の消費時間も少なくてすみます。

1.2 あなたに合った投資方法が分かる比較表

100万円の資金で始める株式投資で、おすすめの投資法としてご紹介する
「中長期投資」と「スイングトレード」ですが
あなたに合っているのはどちらの投資法でしょうか。
ここで簡単に、どちらの投資法があなたに合っているのかが分かる
比較表をご用意しました。

あなたに合った投資法はどちらでしたか?
次章では、
「中長期投資」と「スイングトレード」それぞれの特徴やメリット・デメリット、
実際に利益を出していくポイント等をご紹介していきます。

中長期投資・スイングトレードの特徴

2.1 投資期間の定義

投資期間は「短期」「中期」「長期」の3つに分けられます。
私は以下のように投資期間を考えています。
短期・・・数分〜1日
中期・・・数日〜数ヶ月
長期・・・1年以上

2.2 中長期投資

【特徴】
・買った株式を数ヶ月から数年の間保有し続け、株価が2倍〜3倍といった 株の分析手法の基礎知識
大きな値上がりを狙った投資手法です。

【メリット】
・1回の取引で大きな利益をあげることができます。
・長期間の保有を前提としているため、日中に株価の上下を監視する必要が無く
平日の昼間にお仕事がある会社員の方でも不利になりません。

【デメリット】
・長期間株式を保有するため、その期間、資金を他の投資に回すことができません。
・株価が上がらない株式を買った場合は機会損失となります。

2.3 スイングトレード

【特徴】
・買った株式を数日〜数カ月間保有し、株価が上がったところで売却する投資手法です。
中長期投資と比較すると狙える利益は少ないですが、 その分早く投資成果が出ます。

【メリット】
・中長期投資と比較すると株式の保有期間が短いので
資金効率が良いです。
・中長期投資と同じく、日中に株価を常に監視しておく必要が無く、 株の分析手法の基礎知識
お仕事をしている会社員の方におすすめです。
しかし、中長期投資と比較すると投資を終わらせる期間が早いため
1日1回は株価を確認しておくと良いでしょう。

【デメリット】
・少ない利益を何回も積み重ねて資産を増やしていくため、 中長期投資と比較すると1回の利益が小さいです。

【投資法別】100万円の株式投資で利益を出している人が行っているポイント

  • 成長しそうな株を探す
  • ファンダメンタルズ分析を行う
  • 株価の上下に一喜一憂しない
  • 時価総額が大きく流動性の高い株を狙う
  • 株価が右肩上がりの時を狙う
  • 分散投資をしすぎない

3.1 中長期投資

【成長しそうな株を探す】

数年で株価2〜3倍になりそうな企業を探します。
株式市場に上場している企業は、約4000社です。
すべてを1つ1つ分析することはできませんので、ある条件で絞り込むことから始めます、
私がオススメする条件は以下3つです。
・時価総額500億円以下
・上場して10年以内
・社長が創業社長であること(役員保有率30%以上)

時価総額が1兆円など、大きく成熟した企業がそこから売上をさらに伸ばして株価2倍、3倍にしていくのは容易ではありません。
しかし、まだ若くて成長期にある小さい会社は株価が数年で2倍になることは珍しくはありません。
これまでの経験から、私は「時価総額500億円以下」「上場10年以内」を1つの目安としています。

【ファンダメンタルズ分析を行う】

ファンダメンタルズ分析とは、
財務状況や業績状況から企業の価値を分析する方法 です。
今の株価が割安かどうか?今後の成長が期待できるかどうか?等を分析します。
調べる方法は、四季報や企業が出しているIR情報(決算説明資料や、有価証券報告書など)をみたり、実際にその企業の商品やサービスに触れてみる、口コミを見たり、です。

ROEとは
「投資家が投資した金額に対し会社がどれだけ利益をあげられるのか」を
表した指標であり、投資家から重要視される指標です。

【株価の上下に一喜一憂しない】

中長期投資を行う場合は、2倍3倍といった大きなリターンを狙うことになります
そのようなリターンを待つ間に株価は多少上下します。
株価が上がったり下がったりするのはドキドキしますが 我慢して保有しましょう。
中長期投資では、そのような目先の上下ではなく時間をかけて 大きな株価上昇を狙います。

3.2 スイングトレード

【時価総額が大きく流動性の高い株を狙う】

スイングトレードで狙う株のオススメは
・時価総額の大きい株
・流動性の高い株
という条件です。

流動性とは
市場に出回る株式の売買がどれだけ活発におこなわれているかを表すもの。
金融商品の売り買いが成立しやすい状況にあるか否かを判断する指標。

【株価が右肩上がりの時を狙う】

スイングトレードは数日〜数ヶ月といった比較的短い期間で
株価の波に乗って利益をあげます。
株価が順調に右肩上がりになっている場合は積極的に株式を購入しましょう。

下記は、セブン&アイホールディングスの株価チャートです。
(青丸が株式の購入箇所、赤丸が株式の売却箇所)
株価が上昇を始めたタイミングで株式を購入し、見込んでいた利益が取れる価格まできたら売却をします。
スイングトレードでは株価の波に乗ることが大切です。
出来高が少ない銘柄では株価が極端に乱高下し、チャートの形も複雑になりスイングトレードが難しくなります。
上述したTOPIX100の構成銘柄なら出来高が多いため、株価の乱高下の心配が少なくチャートも比較的見やすいため株価の波に乗りやすいです。

【分散投資をしすぎない】

100万円から株式投資を行い成功する人2つの特徴

4.1 マイルールを持っている

感情に流されずにマイルールを貫徹し、取引に一貫性を持たせることが株式投資で利益を積み上げていく上で大切です。
マイルールはご自身で自由に決めるものですが、
具体例を出すと
・利益確定や損切りの水準を守る
・上述したファンダメンタルズチェック表の項目が全て当てはまるものにのみ投資をする。
・気分が良い時やお酒を飲んだ時は投資を控える
・負けてしまったからといってムキになって取り返そうとしない
・他人のおすすめする銘柄をそのまま何の分析もせずに買わない

損切りとは
自身がルールで売ると決めた水準まで株価が下がった時、それ以上の損失を防ぐため株式を見切って売却すること。
などです。

4.2 利大損小を徹底できる

利大損小とは 「利益を大きく、損失を小さく」 という意味です。
株式投資において100戦100勝ということはどんなプロでもありえません。

オススメの損切り水準は 株の分析手法の基礎知識
・中長期投資ではマイナス10%〜マイナス15%
・スイングトレードではマイナス5%
です。
例)100万円を投資したならば
・中長期投資では90万円〜85万円
・スイングトレードでは95万円
になってしまった時点で損切りを行いましょう。

株の勉強が不十分で起きた3つの失敗談

株式投資の経験が7年以上ある私でも最初の頃は勉強しなかったために様々な失敗を経験しました。 株式投資で失敗しないためには勉強は不可欠だということを私自身も痛感しております。 ここでは勉強を怠ったために私が実際にしてしまった失敗を参考までに記載します。

5.1 損切りができない

買った株の株価が下がっても、いつか上がるだろうと思いずっと株式を持ち続けていたことがあります。
結局、株価はその後も下がり続け私は大きく投資資金を失ってしまいました。
勉強することによってどこで損切りが必要なのかが分かり今では適切な損切りを行えるようになりました。

5.2 株価の上下にうろたえる

5.3 企業の業績をチェックしない

株を始めた当初、 財務分析がよく分からず 企業の業績をチェックするのが面倒だった私は、自分の感覚だけで株を買うということをしていました。当然結果が出るわけもなく株価が上がらない株式ばかりを購入していました。

株式投資で利益を出すには勉強が必要

5章で解説した失敗は株式投資を始めたばかりの方であればよく当てはまる失敗だと思います。
失敗をなるべく減らし株式投資で成功するためにはとにかく勉強が必要です。
勉強する方法は色々ありますが、株式投資に精通したセミナーに参加するのもひとつの手です。

そこでおすすめのセミナーとして弊社(株)Free Life Consultingが公開している「 投資の達人になる投資講座」をご紹介します。
「投資の達人になる投資講座」に参加することで下記のような内容を学ぶことができます。

  • 100万円でも勝率の高い株式投資手法
  • 実績あるプロの株式投資家の考え方や戦略
  • 株式投資の失敗を減らす立ちまわり方

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初心者向けセミナーです全くの初心者からでも大丈夫: 多変量解析入門【Rによる実演】

多変量解析とは、複数の変数からなるデータを統計的に分析する手法の総称です。多変量解析にはさまざまな手法が含まれ、その使われ方も、実務・研究の領域によって大きく異なります。概念・用語や用途が多様である点で、初心者が高いハードルを感じる分野でもあります。ともすれば、わけのわからない魔法のようにみえたり、難しいことばで素人をだますテクニックのようにみえてしまったりするでしょう。
しかし本来、多変量解析のそれぞれの手法は、手元のデータをある角度から理解しようとする工夫の集まりであり、個々の発想自体は難しいものではありません。また、それらは魔法でも詐術でもなく、一定の有用性と一定の限界を持つ道具にすぎません。
本セミナーでは、さまざまな多変量解析手法を、主にビジネス・ユーザの観点から幅広く紹介します。
はじめに、理解・学習に必要な最低限の必要知識を解説します。
つぎに、多変量解析の用途を大きく次の3つにわけ、それぞれについて主要な手法を紹介します。
(1)データを視覚化する …データを適切に表現し、わかりやすく伝える
(2)因果関係を探る …原因と結果の関連性を評価し、施策立案に役立てる
(3)隠れた構造を探る …データの背後にあるしくみと意味について推理する
紹介にあたっては、手法の背後にある数理的基盤よりも、手法の選択のポイント、解釈上のポイントにより焦点を当てます。最後に、実務家にとって効果的な活用方法と学習方法について紹介します。
主要な分析法の講義とともに、広く普及しているフリーの統計ソフト・Rを使用した実演を行います。実際にデータを受講者に解析いただくことで、よりわかりやすく理解していただくことを目指します。

受講対象・レベル

本セミナーは以下の方々を対象としています。
(1)文献、レポート、カタログ等に出てくる統計的データ解析の結果を適切に読み取れるようになりたい方。
(2)これから自分で多変量解析に取り組みたい方。
(3)必要に迫られてデータ解析を我流でやっているが、独学ではわからないことが多く、困っている方。
また正しいかどうか自信がない方 など

習得できる知識

セミナープログラム

0. イントロダクション
0.1 多変量解析とは
0.2 企業実務における多変量解析の意義
0.3 このセミナーの内容、目標、進め方
0.4 ソフトウェア紹介
<実演1> 統計ソフト Rの基本操作
1. 統計データの観察と要約 ~データを適切に表現し、わかりやすく伝える~
1.1 データの構造
1.2 データ解析の3つの段階
1.3 変数の観察と要約:量的な1変数
(1) 度数分布表とヒストグラム
(2) 値の大きさを要約する ~平均とその他の方法~
(3) 値のばらつきを要約する ~標準偏差とその他の方法~
1.4 変数の観察と要約:量的な2変数
(1) 散布図と相関表
(2) 関係の強さを要約する ~相関係数~
1.5 変数の観察と要約:質的な1変数
(1) 度数分布とヒストグラム
(2) 分布を要約する
1.6 変数の観察と要約:質的な2変数
(1) クロス表
(2) 関係の強さを要約する
1.7 変数の観察と要約:質的変数と量的変数
(1) 層別度数分布と箱ひげ図
(2) 層別の要約統計量を図示する
1.8 視覚化の役割
(1) 他人のための視覚化 ~図示の三原則~
(2) 自分のための視覚化
1.9 まとめ
2. 多変量データの視覚化 ~データ行列を一目で捉える~
2.1 イントロダクション
2.2 主成分分析
<実演2>主成分分析によるデータ行列の視覚化
2.3 主成分分析の考え方
2.4 主成分分析の用途
(1) 主成分分析の解釈を通じた変数の理解
(2) 主成分得点による個体の位置づけ
(3) 主成分分析によるデータ行列の視覚化
(4) 主成分分析の応用例 ~製品選好マッピング~
2.5 まとめ
3. 統計的推測の基礎 ~データに基づき推測する~
3.1 母集団と標本
3.2 さまざまな統計的推測 ~推定と検定~
3.3 母平均についての推測
3.4 母分散についての推測
3.5 統計的推測と確率分布 ~正規分布とはなにか~
3.6 母平均についての推測はどのくらいあてになるか ~標準誤差とはなにか~
3.7 推測の「良さ」の2つの側面 ~正確性と精度~
3.8 まとめ
4. 因果関係の探索 ~データを生み出すメカニズムを探る~
4.1 イントロダクション
4.2 データから因果関係を推測できるか?
4.3 層別とその落とし穴
4.4 まとめ
5. 回帰分析の基礎 ~原因と結果の変数の関連性を評価し、施策立案に役立てる~
5.1 イントロダクション
5.2 回帰分析の考え方
<実演3>実験データの単回帰分析
5.3 重回帰分析の手順
(1) モデルの推定
(2) 性能の評価
(3) 変数の選択
(4) 妥当性の検討
<実演4>調査データの重回帰分析 株の分析手法の基礎知識
5.4 まとめ
6. 隠れた構造を探る ~データの背後にある意味について推理する~
6.1 イントロダクション 株の分析手法の基礎知識
6.2 因子分析
6.3 因子分析の手順
6.4 因子分析のしくみ
6.5 因子分析の実際
6.6 まとめ
7. 多変量解析とのつきあい方
<株の分析手法の基礎知識 /strong> 株の分析手法の基礎知識 7.1 検証的アプローチと探索的アプローチ、どちらが良いか?
7.2 新しい手法を実務に展開するためには?
7.3 アドバイザーとどうつきあうか
7.4 どうやって勉強するか
<質疑応答>

■受講者の声
「大変わかりやすい講義だった。復習することで、かなりの部分が理解できると思われる」
「文系大で講義されていただけあり、説明が大変わかりやすかった」
「重回帰分析や主成分分析が分かりやすくて良かった」
「これまで何となくわからないまま行っていたこと・行っていなかったことがどんな意味を持つのかよく理解
できた」 等々

株スイングトレードで勝てる手法はシンプル。チャート・銘柄セオリー

今ポジションを取っている株式が何%下がったら損切りする、何%上がったら利益確定する、膠着状態に落ち行っているなら一度ポジションを解消して値動きのある株式に資金を振り分ける、など、 資金管理では売買ルールを作り、そのルールに沿って自分の資金がどのように投資パフォーマンスを出しているのか管理し、結果を見て修正ていくことが極めて重要。 ノートでもエクセルでもツールは何でも良いのですが、現状を常に理解しながらPDCAを回していくことが非常に重要です。

銘柄は絞り込むのが基本

目安としては5〜10銘柄程度をまずは自分のトレード銘柄とするのが良いでしょう。

スイングトレードに適した銘柄のスクリーニング条件は?

一定期間トレンドを作っている銘柄でのトレンドフォローが基本

スクリーニングした銘柄の中で、 トレンドが一定期間出る銘柄かどうか は要確認です。レンジ相場のレンジが短く、上げ下げを細かく繰り返したり、突然急騰急落が出るというタイプの株式銘柄の場合には、スイングトレードがうまく行かない可能性が高いです。

そして、 売買についてはトレンドフォローを基本 とします。逆張りでトレンドが出る前に仕掛けて利益幅を大きくすると考えると勝率が落ちます。スイングトレードは短期運用で損を少なく、取引回数を多くして利益を積み上げることを狙いますから、勝率が落ちる可能性があるリスクのあるトレードは避けるのが基本。ゆえに トレンドフォローに徹するのが利益を積み上げるベーシックなセオリー となるのです。

売買サインは移動平均線と出来高の関係が基本

銘柄が決まったらいつエントリーし、いつ利益確定するのか?という判断もシンプルに考えて、基本は 移動平均線と株価の関係で判断 することに力点をおきましょう。補足として出来高が伴った株価推移かそうではないのかを確認するのが良いです。

25日移動平均線と5日移動平均線の流れだけで、現在の株価トレンドがどう推移しているかは見えてくるはず。逆にいえば、 明確にトレンドが見えてきていないのであれば、それはまだ売買のタイミングに達していないと判断するのが賢明 です。

株価のピーク・ボトムでの売買を考えない

ブレイクアウトを狙う

もしイメージと違ったチャートになったら1度ポジションを解消。チャンスはまだある!

ここまでスイングトレードのセオリーをシンプルに紹介してきました。セオリー通りと思ってエントリーして見たものの、当日、翌日の値動きが自分の意図したものと違う、という場合はどうしても起こります。もし、 イメージとは完全に逆行したチャートになった場合には、一度冷静になって、損失が出ていてもポジションを解消することを検討しましょう。

スイングトレードで利益を取り戻せるチャンスはまだまだあります。 しかし、 損失をもし1つの株取引で大きく出してしまうと中々復活させるのに時間がかかってしまいます。 故にに値動きのイメージが想定と違っていた場合には、ポジション解消も視野に入れた資金管理を行い、次の投資に心を振り向けて行こうじゃありませんか!

投資のプロがボロボロになるまで読み込んだ株おすすめ本8選

投資家 / オープンエデュケーション株式会社代表取締役。1964年大阪生まれ。甲子園出場経験者。大学卒業後、証券会社に勤務し、事業法人、金融法人営業、自己売買部門を担当。証券会社退職後、株式投資をはじめ、 日経225先物、FX等の売買指導を行い、個人投資家から絶大なる信頼を得ている。証券会社時代に培ったスキルを投資初心者でも理解できるよう売買指導を行い、今では3000人以上の受講生を抱え、「真に自立できる個人投資家」を輩出するために積極的に活動している。著書に『初心者でもがっぽり儲かる大化け「低位株」投資法』(幻冬舎)『億を稼ぐ投資法則』(ユウメディア)『少額資金で儲ける株ゴー ルデンルール』(ユウメディア)がある。

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初心者向けセミナーです全くの初心者からでも大丈夫: 多変量解析入門【Rによる実演】

多変量解析とは、複数の変数からなるデータを統計的に分析する手法の総称です。多変量解析にはさまざまな手法が含まれ、その使われ方も、実務・研究の領域によって大きく異なります。概念・用語や用途が多様である点で、初心者が高いハードルを感じる分野でもあります。ともすれば、わけのわからない魔法のようにみえたり、難しいことばで素人をだますテクニックのようにみえてしまったりするでしょう。
しかし本来、多変量解析のそれぞれの手法は、手元のデータをある角度から理解しようとする工夫の集まりであり、個々の発想自体は難しいものではありません。また、それらは魔法でも詐術でもなく、一定の有用性と一定の限界を持つ道具にすぎません。
本セミナーでは、さまざまな多変量解析手法を、主にビジネス・ユーザの観点から幅広く紹介します。
はじめに、理解・学習に必要な最低限の必要知識を解説します。
つぎに、多変量解析の用途を大きく次の3つにわけ、それぞれについて主要な手法を紹介します。
(1)データを視覚化する …データを適切に表現し、わかりやすく伝える
(2)因果関係を探る …原因と結果の関連性を評価し、施策立案に役立てる
(3)隠れた構造を探る …データの背後にあるしくみと意味について推理する
紹介にあたっては、手法の背後にある数理的基盤よりも、手法の選択のポイント、解釈上のポイントにより焦点を当てます。最後に、実務家にとって効果的な活用方法と学習方法について紹介します。
主要な分析法の講義とともに、広く普及しているフリーの統計ソフト・Rを使用した実演を行います。実際にデータを受講者に解析いただくことで、よりわかりやすく理解していただくことを目指します。

受講対象・レベル

本セミナーは以下の方々を対象としています。
(1)文献、レポート、カタログ等に出てくる統計的データ解析の結果を適切に読み取れるようになりたい方。
(2)これから自分で多変量解析に取り組みたい方。
(3)必要に迫られてデータ解析を我流でやっているが、独学ではわからないことが多く、困っている方。
また正しいかどうか自信がない方 など

習得できる知識

セミナープログラム

0. イントロダクション
0.1 多変量解析とは
0.2 企業実務における多変量解析の意義
0.3 このセミナーの内容、目標、進め方
0.4 ソフトウェア紹介
<実演1> 統計ソフト Rの基本操作
1. 統計データの観察と要約 ~データを適切に表現し、わかりやすく伝える~
1.1 データの構造
1.2 データ解析の3つの段階
1.3 変数の観察と要約:量的な1変数
(1) 度数分布表とヒストグラム
(2) 値の大きさを要約する ~平均とその他の方法~
(3) 値のばらつきを要約する ~標準偏差とその他の方法~
1.4 変数の観察と要約:量的な2変数
(1) 散布図と相関表
(2) 関係の強さを要約する ~相関係数~
1.5 変数の観察と要約:質的な1変数 株の分析手法の基礎知識
(1) 度数分布とヒストグラム
(2) 分布を要約する
1.6 変数の観察と要約:質的な2変数
(1) クロス表
(2) 関係の強さを要約する 株の分析手法の基礎知識
1.7 変数の観察と要約:質的変数と量的変数
(1) 層別度数分布と箱ひげ図
(2) 層別の要約統計量を図示する
1.8 視覚化の役割
(1) 他人のための視覚化 ~図示の三原則~
(2) 自分のための視覚化
1.9 まとめ
2. 多変量データの視覚化 ~データ行列を一目で捉える~
2.1 イントロダクション
2.2 主成分分析
<実演2>主成分分析によるデータ行列の視覚化
2.3 主成分分析の考え方
2.4 主成分分析の用途
(1) 主成分分析の解釈を通じた変数の理解
(2) 主成分得点による個体の位置づけ
(3) 主成分分析によるデータ行列の視覚化
(4) 主成分分析の応用例 ~製品選好マッピング~
2.5 まとめ
3. 統計的推測の基礎 ~データに基づき推測する~
3.1 母集団と標本
3.2 さまざまな統計的推測 ~推定と検定~
3.3 母平均についての推測
3.4 母分散についての推測
3.5 株の分析手法の基礎知識 統計的推測と確率分布 ~正規分布とはなにか~
3.6 母平均についての推測はどのくらいあてになるか ~標準誤差とはなにか~
3.7 推測の「良さ」の2つの側面 ~正確性と精度~
3.8 まとめ
4. 因果関係の探索 ~データを生み出すメカニズムを探る~
4.1 イントロダクション
4.2 データから因果関係を推測できるか?
4.3 層別とその落とし穴
4.4 まとめ
5. 回帰分析の基礎 ~原因と結果の変数の関連性を評価し、施策立案に役立てる~
5.1 イントロダクション
5.2 回帰分析の考え方
<実演3>実験データの単回帰分析
5.3 重回帰分析の手順
(1) モデルの推定
(2) 性能の評価
(3) 変数の選択
(4) 妥当性の検討
<実演4>調査データの重回帰分析
5.4 まとめ
6. 隠れた構造を探る ~データの背後にある意味について推理する~
6.1 イントロダクション
6.2 因子分析
6.3 因子分析の手順
6.4 因子分析のしくみ
6.5 因子分析の実際
6.6 まとめ
7. 多変量解析とのつきあい方
7.1 検証的アプローチと探索的アプローチ、どちらが良いか?
7.2 新しい手法を実務に展開するためには?
7.3 アドバイザーとどうつきあうか 株の分析手法の基礎知識
7.4 どうやって勉強するか
<質疑応答>

■受講者の声
「大変わかりやすい講義だった。復習することで、かなりの部分が理解できると思われる」
「文系大で講義されていただけあり、説明が大変わかりやすかった」
「重回帰分析や主成分分析が分かりやすくて良かった」
「これまで何となくわからないまま行っていたこと・行っていなかったことがどんな意味を持つのかよく理解
できた」 等々

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