ぬくブログ
マルチバガー分析

代表的なマルチバガーの上場来のパフォーマンスを分析してみた

「〇〇の銘柄を◯年間握ってれば◯十倍になります!」みたいな記事をよく見ますが、たとえば20年で30倍って年率に直すとどんくらいすごいの?っていうのがどんくらいすごいのか感覚としてよくわからないので、今回整理してみました。

分析した銘柄

以下の71銘柄です。

私が長期で伸びている印象を持っている銘柄に、finboxのスクリーニングの結果や先日のstrainerの調査結果を見ながらちょこちょこ足しています。

イメージとしては

  • 上場から5年以上経っている
  • 上場から20倍くらい(上場のタイミングにもよります。7年くらいしか経ってないなら10倍くらいでもよし。)に伸びている
  • 割と綺麗な右肩上がり

な銘柄です。定量的にスクリーニングしたわけじゃないので、「なんであの銘柄ないの?」ってものも含まれると思いますが、ご容赦ください。

IPOしてからの経過年数と株価の伸びの分析

これらの銘柄について、IPOした取引日の終値から、2021年4月15日の終値までで何倍になっているのかを表にしてみました。

IPOから株価が伸びた順に並べています。2020年の取引日が253日だったので、概ね2530日で10年になります。

(PATKとTPLはおそらくyahoo financeがそれ以上遡れなかっただけで、もっと前から上場していると思われます。)

ADBEを上場から持っていれば2642倍!!すごいですね笑

しかし、これを見ても「10年で30倍と、24年で200倍はどっちがすごいの?」ってあたりが直感的によくわからないので、そこが直感的にわかるようにグラフにしてみました。

横軸がIPOしてから経過した取引日数、縦軸が4月15日の終値/IPOの日の終値です。(縦軸は対数グラフです。)

つまり、右に行くほど上場してから日数が経過しており、上に行くほどパフォーマンスが良いということになります。

これだけだとよくわからないと思うので、補助線を引いてみます。

赤い線が「5年で10倍(年率+58%程度)」ペースのライン、オレンジの線が「10年で10倍(年率+26%程度)」ペースのラインです。

赤い線より上なら5年で10倍以上のペースで伸びており、赤い線より下、オレンジの線より上なら5-10年で10倍になり、オレンジの線より下なら10倍になるのに10年以上かかるペースってことになります。

いくつか、特徴的なを見ていきましょう。

「5年で10倍」以上のペースの銘柄

GBTC,PAYC,ROKU,SE,SQ,SHOP,TSLA,TTD,TWLOの9銘柄です。納得の顔ぶれですね。

特徴的なのは、ここ10年以内に上場した銘柄がほとんどだということです。上場してから10年以上経っているのは表を見る限り、TSLAしかありません。
まあ、5年で10倍以上ってことは複利で考えると10年で100倍以上ってことなので、そりゃまあ大変ですよね。

SHOP、GBTC辺りはその領域に到達できる可能性は結構高いと思いますが、(GBTCに関しては現状をあと数年維持できればいいので。)今後に期待です。

また、SOXLも上場から10年以上経ってますが、赤い線寄りにいて優秀です。
どこまでこのペースを保てるのか、ウォッチしていきたいと思います。

1000倍以上になっている銘柄

AAPL,ADBE,AMZNの3銘柄です。特にAMZNは左上に近い位置で1000倍以上を達成しており、非常に速いペースで株価が伸びたことがわかります。

1000倍以上予備軍としては、NVDA,ASML,NFLX,AXON,IDXXあたりでしょうか。AXON知らない企業でしたがこんなに伸びているならちょっと見てみようかなと思いました。

上場から25年以上経過した銘柄

13銘柄ありますが、10年10倍以上のペースを保っているのはASMLのみ、という結果になりました。ASMLも結構ギリギリなので、あと数年のうちにオレンジ線の下側に行く可能性もあります。

ある意味当たり前ですが、上場から日数が経っているほど、株価上昇のペースを高く保つのは難しいようですね。

いったんまとめ

見てるとキリがないので、いったんまとめさせていただきます。

人によって、目に入ってくるものがかなり違うのではないかと思います。
私はMA、MSCI、MKTXあたりが好きなので、爆発的に伸びるような銘柄ではないですが結構いいペースで伸びているのが確認できてよかったです。

ちなみにこの分析にあたり、Yahoo Financeから過去40年分くらいの日ごとの価格データ71銘柄分ダウンロード・エクセルに貼りつけという地道な作業をしたため、この分析だけで終わらせるのもったいないなと思っています。

またそのデータ使って何か分析する予定なので、よかったらまた読んでください。

 

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