AIで株式投資戦略のリスク管理を考えてみた

AIで株式投資戦略のリスク管理を考えてみた_アイキャッチ

以前のブログ記事で、AIに投資戦略を整理してもらった結果を書きました。

目標の設定、銘柄の選定基準、売買ルール。
かなり具体的な戦略が見えてきて、おおよその戦略が決まりました。

決まっていない部分は、「リスク管理」と「売買基準」についてです。
今回は、リスク管理について、AIと一緒に検討していきます。

実は、リスク管理という言葉自体は、これまで何度も目にしてきました。
投資本を読んでいると、必ずといっていいほど出てくるテーマです。

でも正直に言うと、

「大事なのはわかるけど、具体的に考えるのは面倒くさい」

そんな理由で、深く設計せずに、感覚でトレードしてしまっていました。

しかし、今回「AIで投資をする」と決めた以上、感覚ではなく、ロジックでやりたい。

そのためには、リスク管理をあいまいにしたままではいけないと感じました。
そこで改めて考えたときに、思い出した一冊があります。

それが
賢明なる投資家
著者:ベンジャミン・グレアム

です。

目次

活用したAI

今回の内容はChatGPT5.2に、賢明なる投資家の資金管理、ポジションサイズ、損切りルールについてまとめてと出力した上で、その内容をもとに、150万円の元本での投資戦略に落とし込んでくださいと推論させています。

私が自分の判断で修正した点は、以下の2点です。
今回の内容は自分にとって知識が十分でない分野だったため、AIの推論結果は全体的に理にかなっていると感じました。そのため、ほとんどの提案をそのまま採用しています。

損切り率:8% → 12%
総資産の月間停止ライン:−8% → −10%

『賢明なる投資家』が教えてくれるリスク管理

グレアムの主張は、とてもシンプルです。

投資の第一目的は、資本を守ること。

リスクとは価格の上下ではありません。
本当のリスクは、

永久に資金を失うこと。そして、株式市場から退場しなければいけなくなってしまうこと。

資産管理=退場しない設計

グレアム思想の根底にあるのは、

✔ 暴落で全資産を失わない
✔ 強制売却されない
✔ 心理的に崩れない

という考え方です。

つまり資産管理とは、

生き残るための構造を作ること。

さらに有名なのが「安全域(Margin of Safety)」という概念。

予測が外れても耐えられる“余白”を持つ。これが投資家を守るクッションになるとのことです。

具体的なリスク管理

今回は

  • 資金管理
  • ポジションサイズ
  • 損切りルール

この3つに分けて賢明なる投資家の内容について整理してもらいました。


資金管理(Total Risk Management)

まず最初に決めるべきは、

「1回の失敗で、いくらまで失ってよいか」


1回の最大損失

一般的な目安は次の通りみたいです。

守り1%
標準2%
攻め3%

損切り幅が大きい成長株投資では、許容損失は抑えるのが合理的とのことです。

月間最大損失

例えば、

月間-8%でトレード停止。

このラインに達したら、

✔ その月は一旦休む
✔ 戦略を見直す

感情暴走を防ぐための仕組みとのことです。

うまくいっていないときは、そもそも相場環境が良くない場合や、自分が得意としない相場状況になっている可能性が高いと感じました。
その点を踏まえると、この戦略はとても理にかなっていると思います。

ポジションサイズは「損切り幅から逆算」

これまでポジションサイズについてはあまり意識したことがなかったため、この点はとても新鮮で、大きな学びになりました。

計算式

ポジションサイズ = 許容損失 ÷ 損切り率

具体例(300万円モデル)

  • 許容損失:6万円(2%)
  • 損切り幅:8%

6万円 ÷ 0.08 = 75万円

👉 1銘柄あたり最大75万円。

ポジション数も設計する

300万円の場合、

銘柄数総リスク
3銘柄6%
4銘柄8%

分散しすぎても管理が難しくなります。
そして必ず現金を残すこととのことです。

損切り価格の決め方

損切りは感情ではなくルールで決めます。

固定%ルール

  • -5%
  • -8%
  • -12%

最もシンプルで再現性が高い方法。

テクニカル基準

  • 直近安値割れ
  • 移動平均線割れ
  • ボックス下抜け

根拠が明確ですが、幅が広くなる場合もあります。

ATR基準

ボラティリティに応じた方法。
やや上級者向け。

例外を作らない

損切りで一番大事なのは、

「例外を作らないこと」

必須ルール:

✔ エントリーと同時に逆指値
✔ ナンピン禁止
✔ 損切り延期禁止

さらに、

  • 3連敗で一旦休む
  • 月間-8%で停止

こうした仕組みが感情を防ぐとのことです。


全体リスク管理(ポートフォリオ視点)

総リスク上限

例:

3銘柄 × 6万円 = 18万円
→ 総リスク6%

同時にどれだけ失う可能性があるかを把握する。


暴落時の対応

  • 指数が中期線割れ → ポジション半減
  • -15%ドローダウン → 防御モード

市場全体も見るためのルールになります。


投資戦略に落とし込む

「資本を守る」というグレアムの思想を、実際のトレードにどう反映させるのか。

ここを曖昧にすると、結局また感覚トレードに戻ってしまいます。
なので今回は、数値で固定することにしました。

① 1回の最大損失を固定する

元本:150万円
1回の許容損失:2%

150万円 × 2% = 3万円

👉 1回のトレードで失ってよいのは3万円まで。

まず「いくらまで負けていいか」を先に決めます。
これが土台です。

② 損切り幅を決める(今回は12%)

成長株投資なので、値動きは大きい前提。

5%や8%ではノイズで刈られる可能性が高いと考え、
今回は

損切り幅:-12%

に設定します。

③ ポジションサイズを逆算する

計算式はシンプルです。

ポジションサイズ = 許容損失 ÷ 損切り率

3万円 ÷ 0.12 = 約25万円

👉 1銘柄あたり約25万円。

損切りを先に決め、そのうえで金額を決める。
これが「設計」です。

④ 銘柄数を設計する

理論上は150万円 ÷ 25万円 = 6銘柄持てます。

しかし総リスクで考えます。

1銘柄リスク=3万円

  • 3銘柄 → 9万円(6%)
  • 4銘柄 → 12万円(8%)
  • 5銘柄 → 15万円(10%)

成長株は相関が高く、同時に崩れる可能性があります。

そのため今回は、

3〜4銘柄+現金30〜40%

を基本構成にします。

⑤ 連敗と全体リスクを想定する

  • 1回3万円損失
  • 10連敗で約30万円減(-20%)

このラインで防御モードに入る。

「何回負けたら危険か」まで想定しておく。

⑥ ルールを固定する

  • エントリーと同時に逆指値
  • ナンピン禁止
  • 総資産の月間-10%で停止 (損切り率と同じ12%にしようとしましたが、ChatGPTに10%にしろと言われました,,)
  • ドローダウン-15〜20%でポジション縮小

まとめ

投資戦略に落とし込むとは、

✔ 損失を数値化する
✔ 金額を逆算する
✔ 銘柄数を設計する
✔ 停止ラインを決める

ということみたいですね。

「当てる戦略」ではなく、「生き残る戦略」に変える。
これが、今回のリスク管理の具体化した結果です。

正直に言うと、これまでの投資は、

なんとなく良さそう
なんとなく伸びそう

そんな感覚でやってしまっていました。

リスク管理や資産管理という言葉は知っていたし、本でも読んでいました。
でも、ちゃんと自分のルールとして落とし込んだことはなかった。

今回、このブログをきっかけに、
AIと一緒にリスク管理を真剣に考えてみました。

AIが推論してくれた内容、ほぼほぼそのままですが、
今までよりはずっと“設計された投資戦略”になったと思っています。

これが本当に理にかなっているのか、
ちゃんと効果があるのかは、やってみないと分かりませんのでやりながら検証していきたいと思います。

次は、売買の基準を決めます。

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この記事を書いた人

東証プライム上場企業で生成AIの開発に携わるAIエンジニアです。

仕事では最先端のAIを扱いながら、日常ではあまり活用できていないことに気づきました。

本当にAIは人生を変えるのか.

それを確かめるため、株式投資や副業、子どもとの遊びなどにAIを取り入れ、暮らしがどう変わるのかを実験・発信していきます。

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