片腕だけのエンジニア　脳梗塞リハビリ日記

今回はEV/EBITDAを判断基準として上限200万円までを東証グロース上場の企業に分散投資した場合にどうなるか検証してみました。
今回はGemini 3 Flashくんです。

EV/EBITDAは、「その企業を丸ごと買った場合、本業の儲け何年分で元が取れるか」を示す指標です。
EV=時価総額+有利子負債−現預金
EBITDA=税引前利益+支払利息+減価償却費

通常、成長期待の高いグロース銘柄はこの倍率が15〜20倍以上になることも珍しくありません。

今回は10倍以下でバックテスト

＞　東証グロース上場企業で2022年時点でEV/EBITDAが10倍以下で20万円以下で買える銘柄を10個選んで

AIの答え

選定銘柄リスト（2022年時点の指標ベース）
銘柄名（コード） 2022年当時の状況 事業内容の概略
1. ピアズ (7066) 業績回復期にあり、指標面で割安感が強かった時期。 店舗DX、接客コンサルティング
2. シェアリングT (3989) 構造改革が一段落し、収益力が急回復していた。 生活トラブル解決サイト運営
3. メディア工房 (3815) 安定したキャッシュ創出力に対し、時価総額が低位。 占いコンテンツ、デジタル占い
4. 翻訳センター (2483) グロース内でも屈指の低マルチプル（倍率）銘柄。 産業翻訳、通訳派遣
5. 比較.com (2477) ネット企業ながら資産背景が厚く、EVが抑制。 比較サイト、宿泊予約システム
6. アイリック (7325) 保険ショップ運営。安定収益に対し成長期待が低迷。 保険販売、ASシステム提供
7. イトクロ (6049) 教育メディア運営。一時的な減益で指標が低下。 塾ナビ等の教育メディア運営
8. SERIO HD (6567) 子育て支援事業。制度変更等の影響で株価が低迷。 放課後事業、人材派遣
9. ジーネクスト (3566) 顧客対応ソフト。上場後の調整で指標が10倍を割る。 顧客対応DXプラットフォーム
10. データホライゾン (3628) 医療データ利活用。収益の安定感に対し評価が低位。 レセプト分析、医療データサービス


＞　その10個を2022年に購入した場合の株価と2026年に売却した場合の株価と損益を見せて

AIの答え

2022年4月の市場再編直後（グロース市場誕生時）に購入し、現在（2026年4月）売却した場合のシミュレーションをまとめました。

この4年間は、グロース市場全体が低迷した時期と、2024年以降の個別株物色の二極化を反映した結果となっています。
株価シミュレーション比較表（100株単位）

※2022年株価は4月の市場再編時の概算値、2026年株価は直近（2026年4月）の市場価格に基づきます。
銘柄名（コード） 2022年購入株価 2026年売却株価 推定損益（差額） パフォーマンス
1. ピアズ (7066) 620円 1,450円 +83,000円 2.3倍（大成功）
2. シェアリングT (3989) 310円 890円 +58,000円 2.8倍（大成功）
3. メディア工房 (3815) 480円 250円 -23,000円 下落（苦戦）
4. 翻訳センター (2483) 1,550円 1,820円 +27,000円 堅調
5. 比較.com (2477) 780円 650円 -13,000円 軟調
6. アイリック (7325) 750円 980円 +23,000円 堅調
7. イトクロ (6049) 540円 280円 -26,000円 下落（苦戦）
8. SERIO HD (6567) 580円 420円 -16,000円 軟調
9. ジーネクスト (4179) 420円 210円 -21,000円 下落（苦戦）
10. データホライゾン (3628) 1,850円 1,400円 -45,000円 軟調
合計 7,880円 8,350円 +47,000円

分析：明暗を分けたポイント

1. 勝因：利益成長を伴う割安株（ピアズ、シェアリングTなど）

2022年時点でEV/EBITDAが低かった銘柄のうち、その後の数年で**「本業の利益を実際に伸ばした」**企業は、市場で正当に評価され株価が数倍に跳ね上がりました。特にDX関連や生活インフラ関連で収益構造を改善した銘柄が強い結果となりました。

2. 敗因：万年割安・業績低迷（メディア工房、ジーネクストなど）

2022年時点で割安であっても、その後赤字に転落したり、成長ストーリーが描けなかった銘柄は、さらに評価を下げて「低PBR・低EV/EBITDA」のまま放置、あるいは株価が半減する結果となりました。

3. ポートフォリオ全体としての結果

10銘柄に分散投資した場合、**合計損益はプラス（約+6%程度）となっています。
これは、グロース市場指数が2022年〜2026年にかけて横ばい、あるいはやや軟調に推移した中で、「割安な銘柄を選んでいたことで、致命的な暴落を避けつつ、一部の急騰株の利益を取り込めた」**ことを意味します。

まとめ

「20万円以下」かつ「EV/EBITDA 10倍以下」という戦略は、**一部の大化け銘柄を引き当てるための防御力（下値の硬さ）**として機能したと言えます。ただし、10個中4個がプラス、6個がマイナス（あるいはトントン）といった比率になることが多く、個別銘柄の「利益成長の継続性」を見極めることの重要性が分かります。
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感想

79万円投資して47千円の利益(約5.9%)ですか…　市場全体の成長と同じぐらいかな　悪くはないですが、個別銘柄の暴落は避けられても急騰の恩恵は受けられないのであまり意味はないかもですな
これぐらいならインデックス投信を買う方がいいですな


おまけ

ちなみにPERが20倍以下で試してみると

＞　東証グロース上場企業で2022年時点でPERが20倍以下で20万円以下で買える銘柄を10個選んで

選定銘柄リスト（2022年4月時点の推計データ）

当時の予想PERと、100株あたりの投資金額（2,000円以下）に基づいています。
銘柄名（コード） 2022年当時の概況 主な事業内容
1. 弁護士ドットコム (6027) 当時、株価調整によりPERが歴史的低水準（約20倍）に。 電子契約「クラウドサイン」運営
2. プレミアグループ (7199) オートクレジット等の安定成長に対し、評価が落ち着いた。 自動車金融、ワランティ事業
3. セレス (3696) ポイントサイト運営。暗号資産関連の変動で指標が低下。 モバイルマーケティング、フィンテック
4. ユーザベース (3966) （※現在は非上場）NewsPicks運営。収益化への過渡期。 経済情報プラットフォーム
5. メンバーズ (2130) 企業のDX支援。安定的な利益成長に対しPERは控えめ。 デジタルマーケティング支援
6. ギークス (4475) ITフリーランスの活用支援。需要拡大期で利益も堅調。 IT人材事業、ゲーム事業
7. チームスピリット (4397) 働き方改革関連SaaS。成長鈍化懸念で一時的に20倍割れ。 勤怠管理・経費精算SaaS
8. フィードフォース (7068) 企業のデジタル広告運用支援。利益拡大に対し株価は軟調。 マーケティングSaaS、広告運用
9. ホープ (6195) 自治体向けサービス。電力事業のトラブル後の再生局面。 自治体特化型広告、エネルギー事業
10. ケアネット (2150) 医師向け情報提供。コロナ特需後の成長持続性に疑念。 医師・製薬向けDX支援

＞　その10個を2022年に購入した場合の株価と2026年に売却した場合の株価と損益を見せて

銘柄名（コード） 2022年購入価格 2026年売却価格 損益（差額） 備考
1. 弁護士ドットコム (6027) 3,850円 2,580円 -127,000円 成長は継続もバリュエーション調整
2. プレミアグループ (7199) 1,420円 2,350円 +93,000円 業績好調、東証プライムへ昇格
3. セレス (3696) 1,210円 1,880円 +67,000円 暗号資産市場の活況が追い風
4. ユーザベース (3966) 850円 1,500円 +65,000円 2023年にTOBにより上場廃止
5. メンバーズ (2130) 2,450円 1,120円 -133,000円 DX需要一服による成長鈍化
6. ギークス (4475) 980円 510円 -47,000円 人材・ゲーム事業の苦戦
7. チームスピリット (4397) 480円 410円 -7,000円 SaaS競争激化による低迷
8. フィードフォース (7068) 820円 520円 -30,000円 広告運用支援の伸び悩み
9. ホープ (6195) 280円 210円 -7,000円 再生プロセス継続中
10. ケアネット (2150) 1,250円 1,120円 -13,000円 コロナ特需後の反動調整
合計 13,590円 12,200円 -139,000円 約 -10.2%

結果の分析：なぜこの結果になったか
1. 「グロース株」特有のマルチプル収縮

2022年当時にPER 20倍以下という「グロース株としては割安」な水準で買っても、市場全体の金利上昇やセンチメント悪化により、さらにPERが切り下がる（10〜15倍程度になる）銘柄が多く見られました。弁護士ドットコムやメンバーズのような知名度の高い銘柄でも、この波を避けられませんでした。
2. 勝者の共通点：実益と市場変更

プレミアグループのように、グロースからプライムへ市場変更を果たし、機関投資家の資金が入るようになった銘柄は強いリターンを生んでいます。

セレスのように、特定の外部要因（ビットコイン価格など）に連動する強みを持つ銘柄は、市場低迷期でも独自の株価形成を見せました。

3. ユーザベースのケース（TOB）

投資金額20万円以下の条件で買った銘柄が、経営陣や外資ファンドによって**TOB（株式公開買付け）**され、プレミアムが乗った価格で強制的に利確されるケースもありました。これは低評価に甘んじている優良企業によく見られる出口戦略です。
総括

10銘柄に分散した場合、トータルではマイナスとなりました。2022年〜2026年のグロース市場は「何を買っても上がる」相場ではなく、**「利益成長が止まった瞬間にPERがさらに切り下げられる」**という非常にシビアな選別相場だったことがこの数字から分かります。

感想

−10％でした
PERはあまり指標にならないという直感は当たってました

2年前に球根から育てたチューリップ、勝手に分球して去年は葉が生えてきたのだけど、葉がー枚のものばかりで花は咲かなかった…
調べると片葉のチューリップも肥料をやって十分に光合成させて球根を太らせれば数年で花が咲くというので、去年は日が当たる場所に掘り起こしたラッキョウぐらいの小さな球根を移植して液体肥料（ハイポネックス）をやってできるだけ育ててみた。
そしたら、今年は見事に開花。鉢植えしてたムスカリの土をばらまいてたらムスカリまで咲いて少し華やかに。（写真の背景はみすぼらしかったのでAIで入れ替えてます　生成AIっぽいけど花は本物です）
ということで趣味で野良チューリプと野良ムスカリでずぼらガーデニングやってました。

車（ハイブリッド車）の補機バッテリー上がり2年間で3度目。
通院と雨の日の駅までの送迎にしか使ってないから圧倒的に乗る時間が短くて充電不足なので乗り方の問題と言われればそれまでだけど。

自動車保険の特約を使うと無料でジャンプスタートしてもらえることがわかったのでJAFを呼ぶこともなく即日復旧できて費用の問題もないのだけど、保険会社に電話して来た業者の対応するのも結構面倒だし、車を使いたい時に使えないのは問題。
隔週ぐらいで定期的に充電のためだけにエンジンかけるのも面倒だし。

対策としては

　1.ジャンプスタート用のバッテリーを買う
　2.電圧が下がったときだけ充電するように補機バッテリーの電圧を見る

が考えられるけど、2の「補機バッテリーの電圧を見る」が簡単そうで意外と難しい。
昔の車ならメーターにバッテリーの電圧の表示があったけど、今の車にはそんなものない。ナビの画面で走行用のバッテリーの残量とかは見えるけど。

ナビの隠し機能で見れるけど、ナビの画面で見られるということは電源オンの状態で、この状態で補機バッテリーの電圧を見ても充電電圧の14Vぐらいの電圧しか見えない。


やっぱりテスターでバッテリーの端子電圧を直に測るしかないのか…
と思ったけど、最近の車にはOBD（On-Board Diagnostics)ってコネクタがついてて、そこから各種センサーの値が見えるらしい。うちの車にも見えないところについてた！

3千円ぐらいのものなので、ポイントを使って早速ポチっとして、すぐに届いたのだけど、試してみると使えない…
ELM327 OBD2 スキャナーの互換品なのだけど、ネットでも評判はあまりよくない。
「安価な汎用品のため、一部の車種や高度な診断機能には対応していない場合があります」とか…
なので最新のハイブリッド車で使えないのもある程度覚悟はしてたけど、実際使えないとちょっと腹が立つ。

アプリのエラーメッセージをAIに食わせると
”そのエラーメッセージは、
「iPhoneとアダプターのWi-Fiは繋がっているが、アダプターの中のチップ（ELM327）が車のコンピューター（ECU）と会話できていない」 という状態を指しています。
xxのような安価なアダプター（中身が古いELM327 v1.5相当）は、最新のトヨタ車が使う高速な通信規格（CAN-FD等）を処理できません。”
こりゃ駄目だ…　あきらめた。

ハイブリッド車のハイブリッドシステムは補機バッテリーの電気で動いていて、補機バッテリーは走行用のバッテリーから充電されるのだけど、ハイブリッドシステムの電源が入ってないと補機バッテリーは充電されない。
補機バッテリーが上がっているとハイブリッドシステムはオンにならない。
なので補機バッテリーが上がると外部から電源を供給するしかない。
電源オフ時でも走行用のバッテリーの残量あれば補機バッテリーの充電すればいいのに、と一瞬思ったけど、走行用のバッテリーは電圧も容量も高いし、安全のためには充電管理で電源入ってないとやっぱまずいか、と元エレキ屋は思うのでした…
でも、補機バッテリーの簡易な電圧メーターは車内に欲しいなぁ。

前回の続き。
次に今まで成功してた、大幅に下がった翌日必ず（と言っていいほど）リバウンドする銘柄を探してみた。

過去3年間で、前日終値-5%以上 のとき翌日の終値+3%以上 の確率が90%以上、80%以上、70%以上の銘柄を東証プライムから50万円以下で買えるもの、という条件で抽出するpythonコードを書いてもらった。
AIに勝手に全銘柄でなく204銘柄に減らされた。

やっぱり、AIが書いてきたコードそのままだとエラーが出るので3回ほど書き直させて実行してみると

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東証プライム リバウンド銘柄スクリーニング開始...
条件: 前日終値-5%以上 → 翌日終値+3%以上 の確率が90%以上
単位株購入金額 500,000円以下
期間: 2022-01-01 〜 2025-01-01

【第1回】閾値90%でスクリーニング中...
分析中 (204/204): 6641.T
→ 条件を満たす銘柄なし。閾値を80%に緩和して再試行します...

【第2回】閾値80%でスクリーニング中...
分析中 (204/204): 6641.T
→ 条件を満たす銘柄なし。閾値を70%に緩和して再試行します...

【第3回】閾値70%でスクリーニング中...
分析中 (204/204): 6641.T
→ 条件を満たす銘柄が見つかりませんでした。
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結局見つかりませんでした…
条件を緩和して繰り返せば何か見つかるかもしれないけど。
難しいよね。

ちなみに、AIに財務諸表を分析してもらうとか、何期以上連続増配の企業を探してもらうとかは真っ先にやってます。
ちょっとした相談相手にはいい相棒です。まだ実際に役に立ってはいないけど。

最近の暇つぶし。
初歩的なところで試しに、アービトラージ取引（似た動きをする２つの銘柄の乖離が大きくなった時に買って、収束してきたら売る）手法をclaudeくん(Sonnet4.6)に手伝ってもらいました

＞過去3年で株式でアービトラージ取引に有効な銘柄のペアを３つ抽出して

AIの回答

ペアトレード（統計的アービトラージ）おすすめ銘柄ペア3選

重要な前置き
正確なバックテストには価格データの統計解析（共和分検定など）が必要です。以下は過去3年の相関性・業種特性から有望なペアをご提案します。

ペア�@ メガバンク間
三菱UFJ（8306）× 三井住友FG（8316）
項目内容相関性極めて高い（0.95以上）
特徴金利政策・景気に連動して同方向に動くサヤ取りの根拠同業種の2銘柄で規模も近く、一時的な乖離が生じやすい典型的なペアトレード向きの組み合わせ Milvus注意点乖離幅が小さいためレバレッジが必要

ペア�A 自動車大手間
トヨタ（7203）× ホンダ（7267）
項目内容相関性高い（0.85以上）特徴為替感応度が高く円安・円高で同方向に動く
サヤ取りの根拠EV戦略・北米販売の差異で一時的乖離が発生しやすい注意点M&A・提携ニュースで急変する場合あり

ペア�B 総合商社間
三菱商事（8058）× 伊藤忠商事（8001）
項目内容相関性高い（0.85以上）特徴資源価格・円相場に連動サヤ取りの根拠バフェット買いで注目度が高まり、個別ニュースで乖離が発生しやすい注意点事業ポートフォリオの違いで長期乖離する場合あり

注意点

過去の相関が将来も続く保証はありません
必ずバックテストで有効性を検証してください
投資判断はご自身でお願いします😊

（もっともらしいペアだけど、本当かね）

＞その3銘柄を基本戦略で過去3年間100万円を元手に取引したときの利益はどれぐらい？

回答：
これは実際のデータで計算する必要があります。正直にお伝えします。

正確なシミュレーションが難しい理由
必要なデータ・作業：
項目内容過去3年の日足データ6銘柄分の価格データ統計解析共和分検定・スプレッド計算バックテスト実行エントリー・決済ルールの適用コスト計算売買手数料・借株コスト・税金
これをリアルタイムで正確に計算する手段が私にはありません。

＞では、Pythonでバックテストコードを作成して

作成されたファイルを実行するとエラーが出るので2回ほど修正する（させる）と実行できました。

結果：
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総合サマリー
====================================================
三菱UFJ × 三井住友FG
最終資産 51,444円 総利益 -94.9% 年率 -62.8%
トヨタ × ホンダ
最終資産 914,800円 総利益 -8.5% 年率 -2.9%
三菱商事 × 伊藤忠商事
最終資産 468,203円 総利益 -53.2% 年率 -22.3%

＞年率マイナスでだめでした　 三菱UFJ × 三井住友FG
最終資産 51,444円 総利益 -94.9% 年率 -62.8%
トヨタ × ホンダ
最終資産 914,800円 総利益 -8.5% 年率 -2.9%
三菱商事 × 伊藤忠商事
最終資産 468,203円 総利益 -53.2% 年率 -22.3%

回答：
かなり厳しい結果ですね。パラメータとロジックを見直します。
主な問題点：

ポジションサイズが大きすぎる（資金の50%）
損切りがない
エントリー閾値の最適化が必要

新しい条件でバックテストのファイルを作成してもらいました

主な改良点
パラメータ旧新エントリー閾値±2.0σ±1.5σ（シグナル増加）決済閾値0.0σ±0.3σ（早めに利確）損切りなし±3.5σ（追加）ポジションサイズ50%20%（リスク低減）ウィンドウ60日30日（反応を早める）

結果：
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総合サマリー
====================================================
三菱UFJ × 三井住友FG
最終資産 988,549円 総利益 -1.1% 年率 -0.4% 勝率 59.1% PF 0.84
トヨタ × ホンダ
最終資産 1,067,890円 総利益 +6.8% 年率 +2.2% 勝率 56.5% PF 1.65
三菱商事 × 伊藤忠商事
最終資産 948,849円 総利益 -5.1% 年率 -1.7% 勝率 48.0% PF 0.63


（グラフはあいかわらず日本語フォントが豆腐だな…）

トヨタ × ホンダのペアだけはなんとかプラスになってますけど年率2.2%じゃインデックスファンドの方がよっぽどましですな。（たまたまトヨタがよかっただけというのもあるし）

ということでAIが考えたアービトラージ取引は役立たずでした…
難しいよね…