【米国株】22年に投資をしてはいけない銘柄とは？

ーこの記事は3分で読めますー

前回の記事では、先行きリスクに対応するため、個人投資家ができることについてお話ししました。

先行きリスクに対応するための投資があるということは、先行きリスクが警戒されている状況で『投資をしてはいけない銘柄』を知る、ということでもあります。

そこで今回はー

についてお話しします。

今回の記事でもプログラミング言語の『Python』を使って、ダウ平均に採用されている銘柄の分析をしています。

おまけとして、記事の最後ではPythonのコードをご紹介します。

ぜひ、最後までご覧ください！

株式投資の基本を学ぶなら

前回と今回の記事の共通するテーマは...

です。

正直に言いまして、投資家のスタンスによって最適な戦略は異なってきます。

しかし、経済や投資についての基本的な知識がなければ、そもそも戦略の立てようがありません。

それらの知識を効率的に学ぶためにジェイがおすすめするのが、本を読むことです。

そして投資の戦略を考える上で、あなたの助けとなってくれる本が、この1冊です。

です。

この本は、当ブログで何度かご紹介しています。

何度も紹介しているということは、『投資において重要なエッセンスが詰まった良書』ということです。

著者は、ベンジャミン・グレアム。

彼は、バークシャー・ハサウェイを率いる著名投資家、ウォーレン・バフェット氏の ”師匠” として有名です。

この本は全19章＋補遺で構成されおり、なかなかに読み応えのある一冊です。

・株式と債券の特徴とは？
・株式と債券の最適な投資比率とは？
・積極的な投資家と防衛的な投資家ではそれぞれどのように銘柄を選択するべきか？

などなど、この1冊を読めば、株式だけでなく投資全般について幅広い知識を得ることができるでしょう。

未読の方は、ぜひご一読ください！

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結論

まずは、今回の記事の結論からお伝えします。

この記事はこんな方におすすめ

この記事で何がわかるの？

本題

さて、本題です。

FOMCサマリー

まずは、5月の重要イベント『FOMC(連邦公開市場委員会)』と米国市場の反応をチェックしましょう。

FOMC後の株高について

アメリカの中央銀行にあたる組織『連邦準備制度理事会(FRB)』は、5月3〜4日の日程で今後の金融政策を決める『FOMC(連邦公開市場委員会)』を開きました。

今回の会合では、以下のことが決定されました。

FOMCの後、FRBを率いるパウエル議長が記者会見を開くのが慣しです。

その会見でパウエルFRB議長はー

と発言しました。

一部では『性急な利上げ＝0.75ポイントの利上げ』が警戒されていただけに...

議長の発言はひとまず市場参加者の安心感を誘い『株高＋金利低下』の展開になったー

という論調が見られます。

しかし4日の株高は、単なる『調整の反発』に過ぎないと、ジェイは考えています。

そう考える理由は、FOMCの動きにあります。

FOMC前に、米国の主要な株価指数はすでに年初来の安値を更新する状況が見られました。

そしてアメリカの長期金利は、節目の3.0%へ到達する局面がありました。

これらは、『先を見越して動く』というマーケットの典型的な動きです。

また、S&P500指数の出来高を確認するとー

S&P500指数のチャート

出所：Yahoo!finance US / 日足（2022年以降）

それなりの買いは入ったけれど、普段の取引と同じ程度のボリュームしかありませんでした。

この点からも、大口の機関投資家たちは取引を控えていることがうかがえます。

22年、避けるべき銘柄とは？

上のことを踏まえた上で、22年(今年)に避けるべき銘柄は、以下の2つだとジェイは考えています。

景気敏感株

まずは、景気の動きに左右されやすい『景気敏感株』への投資は避けた方がよい、とジェイは考えています。

この点は、ダウ平均に採用されている銘柄のパフォーマンスを見れば、簡単にわかります。

ダウ平均と採用銘柄のパフォーマンスチャート

基準日：2021年12月31日 / 年初来パフォーマンス

22年のしょっぱなから、米国株（アメリカ株）は不安定な状況に陥っています。

それでも年初来パフォーマスで、プラスを維持する銘柄があります。

一方、年初来パフォーマンスがマイナスの銘柄...

しかも、ダウ平均(黒のバーチャート)よりもパフォーマンスがマイナスの銘柄が多くあります。

それらの銘柄をよく見ると、娯楽、消費そして銀行といった景気の動きに左右されやすい銘柄であることがわかります。

将来も景気が回復するという期待があるから、金利が上昇する...

なので、景気に敏感な企業の株価も上昇する...

という展開とはなっていない状況は、プロの投資家たちがー

ということを示唆しています。

対照的に、景気の動きに左右されにくいヘルスケア銘柄(メルク、ジョンソン・エンド・ジョンソン、コカ・コーラなど)は、年初来パフォーマンスでしっかりとプラス圏を維持しています。

プラス圏の銘柄とマイナス圏の銘柄の比較や、将来アメリカの景気が後退する可能性が高まっていることをも考えるならば、22年は景気の動向に左右されやすい景気敏感株への投資は避けた方が良い、とジェイは考えています。

割高感が意識されやすい銘柄

景気敏感株と同じく、今年は避けた方が良い銘柄がー

です。

具体的に、割高感が意識されやすい銘柄とはなにか？

それを判断するひとつの指標がー

です。

では、割高感が意識されやすい状況を作り出している要因は何か？

それはー

です。

米国債は "安全資産" です。

少なくとも個別の企業と比べれば、破綻するリスクは限りなく低い資産です。

そんな資産の利回りが現在、2〜3%前後まで上昇してきました。

一方、リスク資産である米国株(S&P500指数)の配当利回りは『1.44%』です。

S&P500指数の配当利回りチャート

出所：multpl.com

リスクを取らなくても、2〜3％の利回りが確実に得られる米国債の金利が今後上昇すると考えるならばー

ことになります。

しかし、アメリカの金融引き締めペースが加速すること、中国経済がすでに後退局面に陥っていること、欧州経済も中国と同じ状況になる可能性が高いことを考えると、ダウ平均のパフォーマンスが示唆するとおり、アメリカの景気はこれから後退する可能性があります。

このような状況で、米国債の金利上昇分を加味した成長を達成できる銘柄はそう多くないでしょう。

特に、株価がすでに上昇し、一株利益（EPS）に対して株価収益率（PER）が『25倍以上』ある銘柄は、過去の経験則から考えてー

可能性が高いでしょう。

米金利が上昇している（上昇することが予想される）局面では、高PERの銘柄には売りの圧力が高まりやすいです。

この点について、もう一度ダウ平均に採用されている銘柄のパフォーマンスで確認してみましょう。

ダウ平均と採用銘柄のパフォーマンスチャート

基準日：2021年12月31日 / 年初来パフォーマンス

2022年5月4日の時点で、一番下落がキツいのが、セールスフォース(CRM)です。

セールスフォースのPERを確認すると、現時点で『37.53倍』です。

ハイテク企業の巨人アップル(AAPL)やマイクロソフト(MSFT)の株価もマイナスです。

しかも、それらの下落率はダウ平均よりも大きくなっています。

アップル(AAPL)のPERは『26.89倍』、マイクロソフト(MSFT)のPERは『30.86倍』です。

アップルとマイクロソフトは、直近の四半期決算をクリアしました。

それでも株価が下落しているという事実は、米金利の上昇により『株価の割高感が意識されている』ことを示唆しています。

バーゲン・ハンティング

ジェイは今年、上で挙げた銘柄への投資を避け、ディフェンシブ&増配銘柄を中心とした投資を心がけています。

また下落の局面では、VIG(バンガード・米国増配株式ETF)の買い増しもしています。

しかし、アップルやマイクロソフトは今後も成長が期待できる企業です。

なので、長期の目線で考えるならば、株価が下落したところで買うー

を狙うのは『あり』だと思います。

しかしこれができるのは、投資の資金に余裕がある人だけです。

なぜなら金利の上昇が止まるまで、ハイテク株の回復には時間がかかるからです。

その間に、他の銘柄へ投資をするチャンスがあっても、投資ができない状況に直面するでしょう。

なのでバーゲン・ハンティングを狙うかどうかの判断は、『今年1年を通して資金に余裕がある場合のみ行うのがベター』というのがジェイからのアドバイスです。

おまけ

さて、今回の記事で取り上げた　ダウ平均と採用銘柄のパフォーマンスチャートはプログラミング言語の『Python』で作成しました。

前回のコードとほぼ同じですが、今回は特定のバーチャート（ダウ平均）を色分けする方法を追記しました。

なお、コードの一覧は左右にスクロール（スワイプ）できます。
コピペして遊んでみてください。

Pythonコード：パフォーマンスチャート

#ライブラリのインポート
import pandas as pd
import pandas_datareader as web
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
import datetime as dt


#ダウ平均のティッカーコードを取得
ticker_list = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/Dow_Jones_Industrial_Average')
#ティッカーコードのみを抽出
tickers = ticker_list[1].iloc[:, 2]


#ダウ平均採用銘柄のデータを取得
df= pd.DataFrame()
for t in tickers:
    df[t] = web.DataReader(name=t, data_source='yahoo', start='2022-1-1', end = dt.datetime.today())['Close']


#ダウ平均のデータを取得
dji = web.DataReader(name = '^DJI', data_source='yahoo', start = '2022-1-1', end = dt.datetime.today())['Close']


#データの統合
df_all = pd.concat([df, dji], axis=1)
#カラム名の設定(ダウ平均のみ)
df_all['DJI'] = dji
df_all.drop(labels='Close', axis=1, inplace=True)


#パフォーマンスの計算
df_performance = (df_all/df_all.iloc[0]-1)*100
#最新パフォーマンスのみをピックアップ
df_last_performance = df_performance.iloc[-1].sort_values(ascending = False)



#チャートの作成
#棒グラフの色の設定
color = [('#008080' if x >=0 else '#c71585') for x in df_last_performance]

#バーチャートの描画
rcParams['figure.figsize'] = 15,10
rcParams['font.size'] = 18

fig, ax = plt.subplots()

bar_list = ax.bar(x = df_last_performance.index, height = df_last_performance.values, color = color)
bar_list[16].set_color('black')

plt.grid(True)
plt.xticks(rotation = 80);

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今回のまとめ

今回は以上です。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。