私が投資市場で最初の3ヶ月！

今年4月からはじめて株式市場に投資を始めました。32歳で、この年まで投資に本格的に取り組んだことはありませんでした。私の頭は、401k以外において、株式市場や投資というものは裕福な人だけが行うものであるという時代遅れの概念を持っていました。だから、私は概念的な部分で多くのキャッチアップをしなければならない！3ヶ月では自分にはマスター出来るものではありません😆 私は全体的な損益状況にはかなり満足していますが、赤字です。

3ヶ月間、いくつかの異なる投資家のフレーバーを試してきました。一定の共通点は、「あなたが知っているものに投資する」ということで、私は自分が働いている製薬/バイオテクノロジー分野に固執しました。

最初の1ヶ月は、技術指標についてほとんど調査せずに取引を行いました。主に業界の「成功した」名前に投資する概念に頼り、売上高と負債だけを見ていました。明らかにうまく行きませんでした😂 私の最高の損益状況はモデルナの単元未満株であり、なぜそこで分数を購入し、他の場所では完全なストックを購入したのかについては理由がありませんでした。唯一の理由は、モデルナが私の初めの買い物に残っていて、残りのもので購入したためです。

幸いにも、後悔の罠に陥ることはありませんでした。4月が5月に変わるにつれて、私はプロセスを楽しんで、より具体的な思考プロセスを開発し始めました。

おそらく、私の一番の初期の間違いは、私のお金の大半を単一の企業に投入していたことです。多様性に伴うリスク関連の利点については知っていました。そのようにすることの大きな機会費用も学びました！私の時間のかなりの部分は、Abbvieで素晴らしい利益を得ることを待ちながら多くの現金を持っていない状態で過ごされました。😬

このお金がロックされていたため、5月の取引は小さなバイオテクノロジー株のフリップを試みることに焦点を当てたものでした。特に、薬剤開発プロセス、特に標準的なタイムラインに関する私自身の知識があったため、ペニーストックで推測するよりもかなり成功していました。

これはまた、私が個人的に非常に役立つツールであったペーパートレーディング機能により、より多くの取引に関心をもっていた時期でもありました。

5月の終わり頃には、ペニー株を推測することに対する個人的な熱狂が私から消えました。ポートフォリオのサイズが私にとって重要であり、勝利の感情的なバンプがなければ、実際のリターン（通常$2未満）の額は、私がそれに費やしている時間に見合うものではなかったことがすぐに明らかになりました。

6月が進むにつれて、私は技術的な指標について深く掘り下げることに向けて進み始めました。数学的に原始的であることに驚かされました。

私は、私が多変数微積分と線形代数によりより馴染みがあることが、物事を誤解することを避けるために、「より複雑なものはより良い指標である」という罠に陥ることを避けたかったのです。標準ツールを使用してどのようにうまくやっていくかを実験してみました。短期の利益を予測するためにそれらを使用する方法を考え出すことはできませんでしたが、価格の傾向をかなり効果的に把握することができました。例えば、私は自分の初めの購入の1つであるタケダに投入するタイミングを知るのは特に難しかったです。今振り返ると、技術指標は価格トレンドと非常によく一致していることがわかります。

だからこそ、私がついに「システム」を開発したとして、6月はとても素晴らしい成功だったということですか？…ノー！😭

私は個人的にペニー株に対する推測の熱狂から離れるにつれて、6月24日には集合的にほぼペイバック・ゼロに近づいていました。そして、より大きな、低ボラティリティのある会社にお金を入れて、確立されたデータトレンドを持つ会社に投資することに重点を置くようになりました。その後、全てのバイオテクノロジー株がその日以降下落するとすぐに、私の全てのファーマ株が下落し始めました 😂。業界自体が崩壊したわけではなく、上昇傾向にある企業がまだたくさんあったため、私は最新のレッスンにそれを転換することにしました。「市場のルール」は実際には私たちの感情や気まぐれによって決定されるため、数学の迷信に埋もれ過ぎないように注意しなければなりません。私はいつもおおよそのところにいるように気をつけています。 😂

すべてを言うと、それは楽しい旅でした！Moomooコミュニティのメンバーには、アプリをより楽しく使うだけでなく、より多くのことを教えてくれたことに非常に感謝しています！

ここから、将来の目標に関して、私は2つの方法で進むことができると思っています。1つの方法は、価値株に完全に焦点を合わせ、私の忍耐力を高め、反応的な読み取りや沈没費用の誤謬を避けるための感情的なバッファの構築に取り組むことです。もう1つの方法は、指標を自分でコーディングすること（データにアクセスできる場合を想定して）、単純なもの（2次導関数の積分値を使用して変動性を測定する）から、私のPCのRAMチップを溶かすようなもの（共変量による1世紀のデータと構成するランダムフォレストモデル）までの度合いが異なります。ここまで読んでくださった方がいらっしゃった場合、あなたのコメントは必要不可欠です！