チャート分析の効果が10倍

引用元： Twitter

Excel と Power Pivot アドインを使用して、メモリを効率的に使用するデータ モデルを作成する

Excel では大量のデータ モデルを簡単に構築できますが、いくつかの理由で作成できない場合もあります。 まず、複数のテーブルと列を含む大きなモデルはほとんどの分析の限界を超えるもので、厄介なフィールド リストが作成されます。 次に、貴重なメモリを消費する大きなモデルは、他のアプリケーションに悪影響を及ぼし、同じシステム リソースを共有していることが報告されます。 最後に、 Microsoft 365では、SharePoint Online と Excel Web App の両方で、Excel ファイルのサイズを 10 MB に制限します。 膨大な数の行を含むワークブックのデータ モデルでは、すぐに 10 MB の制限に達してしまいます。 詳細については、「データ モデルの仕様と制限」を参照してください。

この記事では、作業が容易でメモリの使用量が少ない、緊密に構成されたモデルの構築方法について説明します。 効率的なモデル設計のベスト プラクティスを学ぶ時間を取って、Excel 2013、 Microsoft 365 SharePoint Online、 Office Online Server、または SharePoint 2013 で表示する場合でも、作成して使用するモデルに対する道のりを見過ごします。

Workbook Size Optimizer の実行も検討してください。 Excel ブックを分析し、可能な場合は圧縮してくれるツールです。 Workbook Size Optimizer は、こちらからダウンロードできます。

この記事の内容

比率とメモリ内分析エンジンの比較

Excel のデータ モデルは、メモリ内分析エンジンを使用してデータをメモリに格納します。 このエンジンは強力な圧縮技術を搭載していて、記憶域の要件を削減し、記憶域の元のサイズの分数となるまで、一連の結果を縮小します。

概して、同じデータの元の状態に比べて、データ モデルは 7 倍から 10 倍小さくなります。 たとえば、SQL Server データベースから 7 MB のデータをインポートする場合、Excel では 1 MB 以下となります。 圧縮の程度は、実際には主にそれぞれの列の一意の値の数によって決まります。 一意の値が多い場合は、保存するのにより多くのメモリが必要になります。

注: 個別の列によって、記憶域要件の違いは大きなものになります。 場合によっては、一意の値が多い 1 つの列よりも、一意の値が少ない複数の列のほうが好ましい場合もあります。 Datetime 最適化のセクションで、この手法の詳細を説明します。

メモリ使用量を減らすには、列の数を少なくする

メモリにとって最も効率的な列は、最初にインポートされることはありません。 効率的なモデルを構築する場合は、それぞれの列に注目して、実行する分析でそれが役立つがどうかを検討します。 役立たない場合またはわからない場合、その列は使用しません。 必要な場合は、常に新しい列を追加できます。

常に実行すべき列の 2 つの例

最初の例は、データ ウェアハウスからのデータに関連するものです。 データ ウェアハウスでは、ウェアハウスにデータを読み込んで更新する ETL チャート分析の効果が10倍 プロセスのアイテムがあるのが一般的です。 「作成日」、[更新日」、「ETL 実行」のような列は、データが読み込まれたときに作成されます。 これらの列はいずれもモデルでは不要で、データをインポートするときには選択を解除する必要があります。

2 番目の例には、ファクト テーブルのインポート時の主キー列の省略が含まれます。

ファクト テーブルなどの多くのテーブルには、主キーがあります。 顧客、従業員、または販売データなどが含まれるほとんどのテーブルでは、テーブルの主キーをモデル内での関係を作成するのに使用します。

ファクト テーブルの場合は異なります。 ファクト テーブルでは、主キーはそれぞれの行を一意に識別するのに使用されます。 正規化の目的で必要であっても、それらの列を分析のみに使用するか、テーブルの関係の確立にのみ使用する場合は、データ モデルでは役に立ちません。 チャート分析の効果が10倍 そのため、ファクト テーブルからインポートする場合、その主キーは含めません。 ファクト テーブルの主キーはモデルのスペースを大量に消費しますが、関係の作成には使用できないため、そのメリットはありません。

注: データ ウェアハウスと多次元データベースでは、主に数値データで構成される大きなテーブルは、"ファクト テーブル" と呼ばれることが多い。 ファクト テーブルには、通常、組織単位、製品、市場セグメント、地理的地域などと集計および調整された売上およびコスト データ ポイントなどのビジネス パフォーマンスデータやトランザクション データが含まれます。 ビジネス データを含むファクト テーブルの列、または他のテーブルに格納されているデータを相互参照するために使用できる列はすべて、データ分析をサポートするためにモデルに含める必要があります。 除外する列は、ファクト テーブルの主キー列であり、ファクト テーブルにのみ存在する一意の値で構成され、それ以外の場所には存在しません。 ファクト テーブルは非常に大きいので、モデルの効率の最大の向上の一部は、ファクト テーブルから行または列を除外する方法から得られたものになります。

不要な列の除外方法

効率的なモデルに含まれる列は使用するワークブックで実際に必要となる列のみです。 モデルに含める列を指定したい場合は、Excel の [データのインポート] ダイアログ ボックスではなく、Power Pivot アドインでテーブルのインポート ウィザードを使用してデータをインポートする必要があります。

それぞれのテーブルで、[プレビュー] と [フィルター] をクリックして、本当に必要なテーブルの一部を選びます。 分析が必要であるかどうかを考慮した後で、最初にすべての列の選択を解除してから、必要な列をチェックすることをお勧めします。

必要な行をフィルター処理する場合

会社のデータベースには数多くのテーブルがあり、データ チャート分析の効果が10倍 ウェアハウスには長期間にわたる履歴データが蓄積されています。 また、関心のあるテーブルには、特定の分析には必要のない地域のビジネス情報が含まれている場合もあります。

テーブルのインポート ウィザードを使用して、履歴データまたは関連のないデータを除外し、モデルに大きなスペースを確保します。 次の画像は、今年のデータのみを含む行のみを取得して不要な履歴データを除外するのに使用する日付フィルターです。

列が必要な場合に、その容量を削減する方法

列をさらに圧縮して整理するのに使用できる方法がいくつかあります。 圧縮に影響を与える列の唯一の特性は、一意の値の数であることを思い出してください。 このセクションでは、いくつかの列を変更して、一意の値の数を削減する方法を学習します。

[Datetime] 列の変更

多くの場合、[Datetime] 列は多くのスペースをとります。 この日付タイプに必要な記憶域を削減する方法がいくつかあります。 この手法は列をどのように使用するのかと、SQL クエリ構築の快適さのレベルによって変わります。

[Datetime] 列には日付部分と時刻部分があります。 列が自分にとって必要であるかどうかを考えるときに、同じく [Datetime] 列に複数の時刻部分が必要であるかどうかも考えます。

時間のレベルで時刻が必要ですか。 分は必要ですか。 秒は必要ですか。 ミリ秒は必要ですか。

複数の [Datetime] 列の差異を計算するため、またはデータを年別、月別、四半期別などで集計するために、それを必要としていますか。

これらの解決方法のすべてで、SQL クエリの変更が必要になります。 クエリの変更を簡単に行うためには、すべてのテーブルで少なくとも 1 つの列を除外する必要があります。 列を除外することで、クエリの構造を省略された形式 (SELECT *) から、変更がはるかに容易な完全修飾列名を含む SELECT ステートメントに変更します。

作成されたクエリを見てみましよう。 [表のプロパティ] ダイアログ ボックスでクエリ エディターに切り替えて、それぞれのテーブルの現在の SQL クエリを表示できます。

[表のプロパティ] で、[クエリ エディター] を選びます。

クエリ エディターには、テーブルの入力に使用される SQL クエリが表示されます。 インポート中に列を除外した場合は、クエリに完全修飾列名が含まれます。

一方、列をすべて選択した状態またはフィルターを適用せずにテーブル全体をインポートした場合は、クエリが「Select * from (から選択)」で表示されます。これは変更がより困難です。

SQL クエリの変更

セントが必要な場合で、セントの小数点以下が不要な場合は、0 を 2 に置き換えます。 負の数字を使用する場合は、一の位、十の位、百の位に丸めることができます。

dbo.Bigtable.[Date チャート分析の効果が10倍 Time] という名前の [Datetime] 列があり、時刻部分が不要な場合は、この構文を使用して時刻を除外します。

“SELECT CAST (dbo.Bigtable.[Date time] as date) AS [Date time]) “

dbo.Bigtable.[Date Time] という名前の チャート分析の効果が10倍 [Datetime] 列があり、日付部分と時刻部分が必要な場合は、SQL クエリで単一の [Datetime] 列の代わりに複数の [Datetime] 列を使用します。

“SELECT CAST (dbo.Bigtable.[Date Time] as date ) AS [Date Time],

datepart(hh, dbo.Bigtable.[Date Time]) as [Date Time Hours],

datepart(mi, dbo.Bigtable.[Date Time]) as [Date Time Minutes],

datepart(ss, dbo.Bigtable.[Date Time]) as [Date Time Seconds],

datepart(ms, dbo.Bigtable.[Date Time]) as [Date Time Milliseconds]”

時間と分が必要な場合で、それらをまとめて 1 つの時刻列として参照する場合は、次の構文を使用します。

Timefromparts(datepart(hh, dbo.Bigtable.[Date Time]), datepart(mm, dbo.Bigtable.[Date Time])) as [Date Time HourMinute]

[Start Time] と [End Time] のような 2 つの [Datetime] 列があり、それらの時刻の差 [Duration] という列に秒単位で必要としている場合は、リストから両方の列を削除して、次の構文を追加します。

“datediff(ss,[Start Date],[End Date]) as [Duration]”

ss の代わりに ms チャート分析の効果が10倍 をキーワードとして使用すると、期間がミリ秒単位で得られます。

列の代わりに DAX 計算メジャーを使用する

これまでに DAX 記述言語を使用して作業したことがある場合は、モデル内の他の列に基づいて、既に計算された列を使用して新しい列が作成されることを知っていると思います。計算メジャーはモデルで定義されていますが、ピボットテーブルまたは他のレポートで使用された場合のみ評価されます。

メモリ節約の技法は、正規の列または計算された列を計算メジャーで置き換えることにあります。 典型的な例として、単価、数量、合計などがあります。 3 つの列のすべてがある場合は、DAX を使用して合計を計算することで、2 つの列だけを維持してスペースを節約できます。

どの 2 つの列を維持すべきでしょうか。

上記の例では、数量と単価を維持します。 これら 2 つの列は、合計よりも値の数が少なくなっています。 合計を計算するには、次のように計算メジャーを追加します。

“TotalSales:=sumx(‘Sales Table’,’Sales Table’[Unit Price]*’Sales Table’[Quantity])”

この記事では、メモリをより効率的に使用できるモデルを構築するための、いくつかの方法について説明しました。 ファイルのサイズとデータ モデルで必要となるメモリ要件を減らすための方法とは、全体的な列と行の数を減らし、それぞれの列の一意の値の数を減らすことにあります。 下記に、説明した技法をまとめます。

テーブルにすべての行が必要なわけではありません。 テーブルのインポート ウィザードで行を除外することができます。

多くの場合、列には必要としているもの以上の情報が含まれています。 たとえば、列に小数点が格納されているが、すべての小数点以下を非表示にする書式設定を適用したとします。 小数点以下を丸めることは、数値列のサイズを減らすのにとても効果的です。

これで、ブックのサイズを小さくするために実行できる操作が完了しました。また、ブック サイズ オプティマイザーの実行も検討してください。 Excel ブックを分析し、可能な場合は圧縮してくれるツールです。 Workbook Size Optimizer は、こちらからダウンロードできます。

Biz∫BI

現状確認、問題点の把握

問題点の原因を追究

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【カップウィズハンドルとは？】ウィリアム・J・オニールが愛したチャートパターン「Cup with handle」をわかりやすく解説する！

信太郎

◾️ CAN部分：

◾️ SLIM部分：

本日は彼の代表的名著である「オニールの成長株発掘法」の中から、彼が好んだ代表的なチャートパターンである「 Cup with handle(=カップウィズハンドル) 」についてお伝えしていきたいと思います。

秀次郎

信太郎

信太郎

秀次郎

【徹底解説】Instagramインサイト分析で過去最大の効果を出す具体的な技術

アカウントのInstagramインサイト（アナリティクス）は、プロフィールページや各投稿に表示されているグラフアイコンをタップすることで確認することができます。

ただし、Instagramインサイトはビジネスプロフィールに移行してからの投稿しか分析できません。

Instagramインサイトで見ることのできる数値データ

• 概要（アカウント全体）に関する数値
• オーディエンス（フォロワー）に関する数値
• シェアしたコンテンツに関する数値

概要（アカウント全体）に関する数値

リーチしたアカウント数

• リーチしたアカウント
  リーチしたアカウント数。過去7日間の場合は各曜日での数値が、過去30日間の場合は各週での数値もわかる
• インプレッション
  投稿した全ての写真が閲覧されたのべ回数
• アカウントアクティビティ
  「プロフィールへのアクセス」「ウェブサイトのタップ数」「［メールを送信］ボタンのタップ数」「［道順を表示］のタップ数」それぞれビジネスプロフィールに登録されている情報へのタップ数
• トップストーリーズ
  リーチが多い順にストーリーズを一覧表示。ストーリーズを投稿してから24時間経過後、インサイト情報を確認できるようになり、「リーチ」「インプレッション数」「リンクのクリック数」など多数の指標を選択可能
• トップ投稿
  リーチ順に投稿を一覧表示。写真のみ・動画のみ・カルーセル投稿のみなど、表示する投稿の絞り込みやトップストーリーズ同様に多数の指標が選択できる
• 人気のIGTV動画 チャート分析の効果が10倍
  同様にリーチ順にIGTVを一覧表示。トップストーリーズ・トップ投稿同様に多数の指標から表示する数値を選択可能

コンテンツでのインタラクション

投稿したコンテンツに対し、閲覧者が「いいね！」や「コメント」などアクションを起こしたインタラクションに関する数値を確認することができます。過去7日間・過去30日間分の数値を確認することができます。

• コンテンツでのインタラクション
  全てのコンテンツに対するインタラクションの合計数
• 投稿でのインタラクション
  投稿のみに対するインタラクションの合計数
• ストーリーズでのインタラクション
  ストーリーズのみに対するインタラクションの合計数
• IGTV動画でのインタラクション
  IGTV動画のみに対するインタラクションの合計数
• トップストーリーズ
  インタラクションが多い順にストーリーズを一覧表示。ストーリーズを投稿してから24時間経過後から確認可能
• トップ投稿
  インタラクションが多い順に投稿を一覧表示。「いいね！の数」「保存数」「テキストボタンのタップ数」など多数の指標から選択ができる
• 人気のIGTV動画
  インタラクションが多い順にIGTV動画を一覧表示。「平均再生率」「コメント数」「リーチ」など多数の指標から選択可能

オーディエンス（フォロワー）に関するインサイト

• 増加
  選択している期間中のフォロワー人数の増加数。「フォロー数」と「フォローをやめた数」の内訳も記載
• トップの場所
  フォロワーの住んでいる地域の割合（市区町村/国）
• 年齢層
  フォロワーの年齢構成の割合（すべて/男性/女性)
• 性別
  フォロワーの性別の割合
• 最もアクティブな時間
  フォロワーがInstagramを使用している曜日・時間帯

ちなみに、オーディエンス（フォロワー）に関するインサイトを見るためには100人以上のフォロワーが必要となります。

シェアしたコンテンツに関する数値

数字を確認する手順▼
インサイトを見たい投稿を表示 ⇒画像・動画下の「インサイトを見る」ボタンをタップ

• いいね！数：
  投稿へのいいね！数
• コメント数：
  投稿へのコメント数
• シェア数（紙飛行機）：
  Instagram内でシェアされた数
• 保存数：
  投稿が保存された数
• プロフィールへのアクセス：
  投稿を見てプロフィールを訪れた人の数
• リーチ：
  投稿を見た人の数
• インタラクション数：
  投稿がきっかけでユーザーが起こしたアクション
• ウェブサイトクリック：
  プロフィールのURLリンク、ストーリーズは設定したURLリンクのタップ数。外部サイト誘導で重要
• 【重要】発見：
  Instagramのどこで自分の投稿が見られたか。発見内の「発見」というグレーの項目は、Instagramの「発見タブ」に表示された数を表しており、フォロワー外のユーザーに表示された数。
• 動画再生数
  動画が再生された数

特に「発見」の項目はInstagram投稿を見てもらえているかをチェックする場所として重要ですのでよく見ておくようにしましょう。

（補足）Instagramの「インプレッション数」と「リーチ数」の違い

インプレッションは「投稿が閲覧された合計回数」のことを指します。

それに対して、リーチ数は「投稿を閲覧した人（ユニークユーザー）の数」となります。

Instagramインサイトを使った具体的な分析・改善方法

1. アカウントの現状確認
2. 問題の仮説と改善点の洗い出し
3. KPI（目標指標）を設定
4. 改善点を反映して写真、動画、ストーリーズを投稿
5. Instagramインサイトで投稿結果を分析

1. アカウントの現状確認

• 現在のフォロワー数
• 各投稿の平均いいね数
• フォロワーの属性（年齢層、男女比、地域）
• プロフィールへのアクセス数

2. 問題の仮説と改善点の洗い出し

「投稿写真が全然フォトジェニックじゃないかもしれない」
「つけているハッシュタグがよくなかったのかもしれない」
「投稿した曜日や時間帯が悪かったのかもしれない」

「投稿写真が全然フォトジェニックじゃないかもしれない」
⇒ 写真をスタジオで撮ってみればいいのでは？

「つけているハッシュタグがよくなかったのかもしれない」
⇒マイナーなハッシュタグばかりだったから、もっと人気のハッシュタグをつければいいのでは？

「投稿した曜日や時間帯が悪かったのかもしれない」
⇒平日しか投稿していなかったから、休日に投稿してみればいいのでは？

3. KPI（目標値）を設定

InstagramなどのSNSは「投稿を見る」⇒「気に入ったのでフォローする」の流れでファンが増えていくので、基本的には各投稿のいいね数を増やすことを目指すとアカウント全体の成長につながります。

4. 改善点を反映して写真、動画、ストーリーズを投稿

改善案が複数ある場合は、1投稿にすべての改善案を反映させるのではなく、1投稿に一つずつ反映させるようにしましょう。

ですから、改善施策をいくつか思いついても一つずつ検証していくことが大切です。

1週間その改善案を試して、次の1週間は別の改善案を試してみる、というように期間を区切って一つずつ改善案の結果をチェックしていくとよいでしょう。

5. Instagramインサイトで投稿結果を分析

【初級編】Instagramインサイトを使って実際に分析と改善をする方法

ここでは、実際のInstagramインサイトを見ながらどのような視点で分析を進めていけばよいかを紹介します。

まずは初心者向けの簡単な分析のやり方を紹介しましょう。

Instagramで過去反応の良かった／悪かった投稿を分析する

自分のプロフィール画面 ⇒右上「メニュー」 ⇒「インサイト」 ⇒「あなたがシェアしたコンテンツ」の順でタップしましょう。

• リーチ：投稿を見てくれたユーザー数
• いいね！の数：投稿がいいね！された数
• フォロー数：投稿を見た人がフォローしてくれた数
• 保存数：投稿を保存してくれた人の数

色々と項目を見るのも良いですが、まずは「フォロー数」を選び、フォロワーが増えた投稿はどんな特徴があるのかを分析しましょう。

上記のInstagramインサイトは「ダイエット系のInstagramアカウント」のものですが、体型のビフォア・アフター投稿が良く伸びていることが分かります。

• 投稿に文字が多い／少ない
• 投稿に人が写っている／写っていない
• 投稿の雰囲気が普段と違う
• 投稿キャプション（テキスト）の文字量が多い／少ない
• 投稿が動画である／写真である
• 接写が多い／遠くから俯瞰する写真が多い

フォロワーが増えたタイミングの投稿を把握しておく

自分のプロフィール画面 ⇒右上「メニュー」 ⇒「インサイト」 ⇒「オーディエンス」の順でタップしましょう。

「フォロワーの内訳」という画面上部に、フォロワーの増減の推移がグラフで表示されますので、大きくフォロワーが増えたタイミング、減ったタイミングと、どんな投稿が伸びたのかをチェックします。

【中～上級編】Instagramインサイトを使って実際に分析と改善をする方法

実際の投稿インサイト

現状分析と課題
他者の投稿に対して「いいね」「コメント」「フォロー」を積極的に行っていなかったので、自分の投稿に興味を持ってくれる人、反応してくれる人が増えないのではないか？

改善施策
他者の投稿やアカウントに対して積極的に「いいね」「コメント」「フォロー」をして交流を増やしていく。

良くなった点

• いいね数が増えた（47⇒57）
  予想通り、いいね数が増えました。
• コメント数が増えた（1⇒9）
  コミュニケーションを活性化させた結果、コメント数も伸びました。
• プロフィールへのアクセスが増えた（34⇒94）
  プロフィールへの訪問も増えているので、アカウントに興味を持ってもらえていることがわかります。
• リーチ数が大きく伸びた（915⇒3036）
  こちらも予想通り、多くの人に投稿を見てもらうことに成功しました。
• ハッシュタグ経由でのインプレッションが大きく伸びた（168⇒469）
  ハッシュタグ経由で投稿を見た人が大きく増えているのは、投稿が「人気投稿」となって検索結果の上位に表示されたためだと考えられます。
• その他経由でのインプレッションが大きく伸びた
  ハッシュタグ検索と同様に、投稿が話題になったことでインスタグラム内での露出が増え、数値が大きく伸びたと考えられます。

改善が必要な点

• フォロワー数は変わらなかった（1⇒1）
  リーチ数やプロフィールへのアクセスが大きく伸びたのにもかかわらず、フォロワーは大きく増えませんでした。これは、投稿自体やプロフィールや過去の投稿を見てフォローするほどの魅力が感じられなかったためだと考えられます。
• リーチ数の増加率に対していいねの増加率が低い チャート分析の効果が10倍
  リーチ数の伸びは 915⇒3036 なので約3.3倍。それに対していいね数の伸びは 47⇒57 なので約1.2倍でした。投稿を見てくれた人は多くなったけれど、投稿自体に魅力を感じず何もせずに離脱してしまった人が多いため、いいね数が伸び悩んだと考えられます。

分析のまとめ

• 他者の投稿に対して積極的に反応し、コミュニケーションを活発にすることで自分のアカウントに興味をもってもらいやすいことがわかった。
• Instagramでは写真や動画が何よりも大切

今後の対策

• 「投稿の内容に魅力が感じられず離脱してしまう可能性がある」という新たな課題が見つかったので、今後は投稿写真や動画をよりフォトジェニックにしていく
• 過去の投稿で、アカウントの世界観に合っていないものや反応が悪いものは削除する

以下の関連記事ではInstagramインサイトを活用した別のアプローチの分析方法を紹介していますので、あわせてご覧ください。

Instagramインサイトを使ってさらに深い分析をするためのアドバイス

フォロワーの属性が自社のターゲットとマッチしているか

投稿時間帯は適切か

プロフィールへの訪問数は上がっているか

投稿者のアイコンをタップ（クリック）すると、プロフィールページが表示されますが、そのほかにも「メンション」を使っておきましょう。

メンションとは、タップするとプロフィールページを表示してくれる機能のことです。「@＋ユーザーネーム」で表現し、投稿のキャプション（テキスト）欄にハッシュタグと同じように記載することができます。

三澤たかのり

▼三澤流トレード実践者の評判

引用元： Twitter

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同じ手法を学んだユーザーでも、収益にこれだけの差が出るというのは驚き ですね。

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三澤式チャート分析には「1日2時間必要」との口コミも

▼三澤式チャート分析実践者の評判

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「参考にはなったけど勝てない」とは、なかなか辛辣な口コミ ですね。

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引用元： チャート分析の効果が10倍 Twitter

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どれだけ練習を積む必要があるかは不明ですが、 SMCを受講したとしても”やはり1日10分で三澤流トレードを習得するのは困難”であることが口コミから読み取れます 。

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ただ 実際に寄せられた評判によると、このサポート体制。サービス開始前と後で大きく対応が異なる とのこと。

評判から見るSMCのサポート体制の問題点

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ただ悲しいことに、SMC入会後は事務局からの返答が1週間以上経ってもこないときがあったとのこと。

口コミでも書かれているように、 SMC側も「月利10％勝てるようにする」と断言するなら、それを実現させるためのサポート体制の整備を行うべき でしょう。

ただ金額以上に見ておくべきは、受講期間の長さです。

短期集中して勉強できる環境を自ら作っておく必要 がありそうです。

スイングマスター無料オンライン講座の評判

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ただ結論から言うと、 無料講座では『銘柄の選定方法』『売買タイミング』『資金管理の方法』などは有料のSMCに受講しないと学ぶことは出来ません 。

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✅株で1億円をつくる方法
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✅移動平均線の「新手法」

私も目を通しましたが、具体的なやり方というよりも、こういことをやりますよ。という考え方や心得のようなものが多かったです。

三澤たかのりの移動平均線を用いた投資手法と実践者の評判

ただシンプルだからこそ、使い手によって差が出やすいという特性もあるようです。

▼三澤たかのり 2つの投資ルール
① 5日移動平均線の上に陽線がある、
または5日移動平均線に陽線の下半分が触れているときに買い

外的要因によって株価が大きく変動する今の株式市場で、5日移動平均線だけでトレードするのは、少しリスクが高い 気もします。

ただ三澤式のトレードを学んだユーザーの評判によると、下落トレンドのときは、三澤たかのりさん自身も売買を行わないようです。

▼三澤たかのりの投資手法に関する評判

口コミからも、三澤たかのりさんは相場のトレンドにあわせて取引を行う『順張り』であることがわかります。

▼日経平均株価の推移(2021年) チャート分析の効果が10倍

引用元： Yahoo!ファイナンス

チャートを見ても、9月頭には大陽線が出ている他、5日・25日・75日3つの移動平均線がゴールデンクロスしており、今見れば絶好の買い場だったと言えます。

ただ、 8月20日の底値を付けた付近で”テクニカルのみで押し目と判断するのは少し困難だった” とも言えます。

▼三澤たかのりの投資手法に関する評判

引用元： Youtube

ただレンジ相場のように5日移動平均線の方向が定まりづらい場合。

トレード回数、手数料・損切の数によっては、この方が言うように「利益が手元にほとんど残らない」なんてこともあり得る かもしれません。

▼三澤たかのりの投資手法に対する評判

確かに、投資対象としている銘柄群(JPX400)チャート分析の効果が10倍 及び、移動平均線を用いて売買タイミングの判断している点は相場師朗さんと共通しています。

身に付けておいて損はない知識ですが、 移動平均線だけを見てれば大丈夫というのは信憑性に欠ける というのが私の見解です。

カリスマ投資家として有名な『片山晃』さんも、個人投資家のレベルは昔と比べて格段に上がったと言ってましたしね。

特にAIの進化はすさまじく、ユーザーから高い評価を受ける『グローイングAI』の予測性能には多くの投資家が度肝を抜かれています。

三澤たかのりの株投資本の評価

三澤たかのりさんは書籍も出しており、Amazonには35件の口コミが確認出来ます。

2020年の10月に販売されたこの書籍の最新レビュー4件が以下になります。

▼三澤たかのりの株投資本の評判

引用元： Amazon

なかなか厳しい評価 を受けていますね。

かなり魅力的な見出しですが、この レビューを見る限り、読者が満足いく内容が書籍の中にない ようです。

三澤たかのりの経歴

三澤たかのりさんですが、経歴を調べてみると過去に小学校の教員を始め、いろいろな職業を転々としてきた人物であることがわかりました。

バスケの派遣会社所属と小学校の教員、二足の草鞋を履いていた三澤たかのりさん。

教員を退職後、せどり → アフィリエイト → コンサルと様々なビジネスに手を出すも事業継続とは成らず。

最終的に三澤たかのりさんが行きついた先がFXと株のトレーダーだった ようです。

そして三澤たかのりさんが株式投資を始めたのが2016年、わずか1年で300万円を8,000万円にまで増やしたとのこと。

ただ、 三澤氏がどのようにして8,000万円の資産を築いたのか、具体的な部分はどこにも記載がありません でした。

また株式会社jinrikishaの代表取締役も務めている三澤たかのりさん。

▼株式会社jinrikishaの事業一覧
・株式スクール事業
・YouTubeマーケティング事業
・美容事業
・中古PC事業
・クレジットカード事業

▼一般社団法人マネーアカデミー(お金の学校)の概要
所在地：東京都渋谷区道玄坂1-12-1 渋谷マークシティW22階
設立：2015年11月
事業内容：お金に関する教養の提供
引用元： MONEYACADEMY

チャート波形専門家『三澤たかのりの評判』を調べた結果、ユーザーの知識や投資経験に応じて評価が割れていることがわかりました。

三澤たかのりさんのやり方を否定するわけじゃないですが、 移動平均線を用いたテクニカル分析の手法は新しさに欠ける ところがあります。

最近ではAIがテクニカル・ファンダメンタル双方の視点から分析し、有望株を抽出してくれる銘柄選別ロボも登場しています。

プロの運用会社をも上回る運用実績を叩き出した最新鋭のAIソフト は、2022年に入っても高い予測精度を維持していると話題を呼んでいます。

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