[IPO] 稼げる投資新規公開株の投資戦略を練る

今日は稼げる投資で有名なIPO(新規公開株)について調べていこうと思います。といってもIPO自体が非常に有名で人気のある投資手法なので主が書くような内容はほぼ無いような気もしますが

まずIPOを取り扱っている証券会社や幹事などの仕組みについて書くべきなのですが今回は書きません。当選確率などに影響してきますが利益に直結はしないので詳細に書いてあるサイトのリンクを貼っておきます。

さぁ,IPOの利益(売出価格に対する初値)に影響しそうなパラメータを上げていこうと思います！主は投資家である前にシステムエンジニアの一面を持っています。こういった検討をする際にすぐAIで予測させてみたくなるので,将来的に機械学習をする前提の調べ方をしていこうと思います。

①　発行・売出株数

新株式の発行
既存株主による株式の売出
オーバーアロットメントによる売出

オーバーアロットメントは主幹事証券会社が既存株主から株式を借り入れて発行・売出による株式と同条件で売り出す制度。その株の需要によって予定数量の一部又は全部の売出が行われない場合があります。

主も最近調べて知ったのですが発行・売出株数が多いIPO銘柄は初値が下がる傾向にあるようです。

②上場する証券取引市場

どうやら上場する証券取引市場によっても初値の付き方に変化があるようです。東証1部と東証2部に上場するIPO銘柄は比較的に危険なようです。主な理由としては「上場時に流通させる株数が多い事」と「急成長への期待感が薄い事」らしいです。特に急成長への期待感に関しては投資家心理としてもその通りだと思われます。やはりねらい目はマザーズかJASDAQですかね。

公募割れを起こしやすい理由は、主に「上場時に流通させる株数が多い事」と「急成長への期待感が薄い事」の2つです。いずれも東証1部が設定している上場基準が原因と考えられます。

③業種

すでに先人様がまとめてくれていました。件数が若干少ないですが有意義な表になっています。やはり情報・通信業が圧倒的に高いですね。成長産業である事をまざまざと見せつけています。この業種もAI予測の対象に入れましょう。

④財務データ

特に説明するまでもなくこれは重要ですね。新規上場するのでそこまで業績は悪くないはずですがどのパラメータが初値に影響するのかは非常に興味があります。まぁ大体はこんな感じで目論見書に書いてありますので機械学習に入れたいと思います。ただPythonでWEBから自動で収集する仕組みを作らないと手動で打ち込む事になりますが正直それはつらい。。。