その1投資戦略こんにちは。このブログを書き始めて1ヶ月ちょっとですが、投資の真理にたどり着きました。それは、「運用成績は資産配分で決まる」ということです。何を当たり前なことを...と思われるでしょうが、私にはすごいことです。同じ資産クラスの投資信託の中からどの投資信託が最も良いかを考えるのは重要ですが、これはリターンやリスクにあまり影響しません。Slim、iFree、たわら等)から選択すれば良いでしょう。インデックスファンドの差別化要因は主にコスト(手数料)です。どのファンドがベストかはころころ変わりますが、中長期的には収斂すると思います。どの資産クラスにどれくらいの配分で投資するかの違いはリターンやリスクに大きく影響します。過去の研究がいくつかあるのですが、いずれも運用成績の8~9割は資産配分で説明できるそうです。どのように資産配分を決めれば良いでしょうか?これは非常に難しいですね。私がこのブログを始めた当初は時価総額に基づいた国際分散が適切な資産配分だと考えていました。調べていると、時価総額に基づく資産配分もそれほど優れた方法ではないと考えるようになりました。1億円のポートフォリオ時価総額に基づく資産配分は専門用語では市場ポートフォリオと言います。市場ポートフォリオは現代ポートフォリオ理論で最適なポートフォリオとされています。市場ポートフォリオが最適になるには市場が効率的であるという前提条件が必要です。残念ながら市場は効率的ではないのです。小さい株式ほど株価収益率が高くなるという現象。割安株ほど株価収益率が高くなるという現象。割安の判断はPBR(株価純資産倍率)を使って評価する。バフェットさんが得意なやつですね。モメンタム効果モメンタム効果は過去の株価収益率が高かった株式は将来の株価収益率も高くなり、過去の株価収益率が低かった株式は将来の株価収益率も低くなる現象。勢いで過剰に反応するということですね。過去に株価収益率が低かった株式の株価収益率は高くなり、過去に株価収益率が高かった株式の株価収益率は低くなる現象。いわゆる逆張りですね。いった様々な現象(アノマリー)のおかげで、市場ポートフォリオは最適なポートフォリオだとは言えないのです。実際、前回の記事で紹介したように単純な均等配分ポートフォリオにも劣後します。1億円のポートフォリオかといって、販売されている多くのファンドが時価総額比なので各資産クラス内での時価総額比はある程度受け入れる必要があります。リートといった資産クラスのそれぞれの配分については大いに考える余地があると思っています。資産クラスの配分をどうすれば良いか偉大な先達が現代ポートフォリオ理論を実際に適用する際の問題を指摘し、克服するための方法論を発表しています。1つはブラック–リッターマン・モデルです。ゴールドマン・サックスの実務家フィッシャー・ブラックとロバート・リッターマンが1990年に考案した方法です。現代ポートフォリオ理論の実際の適用で発生する問題に対応しています。1つはファーマ-フレンチの3ファクターモデルです。ユージン・ファーマとケネス・フレンチが1993年に発表した方法です。これは3つの因子を使ったモデルです。市場ポートフォリオに加えて企業規模の大小と企業価値の割安/割高の3つの因子を使ってモデルを構築しています。それぞれ素人にはすぐに理解できるものではないですね。リスクとリターンに大きく影響します。1番簡単にこれらのモデルを適用する方法としてロボアドバイザーがあります。最近、ロボアドバイザーが各種登場していますがその中身の多くがブラック–リッターマン・モデルとファーマ-フレンチの3ファクターモデルを使っています。日本のロボアドバイザーで有名なWealthNaviはブラック–リッターマン・モデルを利用しています。WealthNaviのアルゴリズムhttps://www.wealthnavi.com/image/WealthNavi_WhitePaper.pdf日本より先行しているアメリカでは既に数兆円の資産運用がロボアドバイザーで行われています。今後の大きな流れとしてロボアドバイザーを活用した資産運用が主流になってくるのかもしれませんね。ロボアドバイザーがどうやって資産配分をしているか、その中身を今後勉強していきたいと思います。その5(2018/3/18)こんにちは。(アクティブファンドとインデックスファンド)こんにちは。野村つみたて外国株投信こんにちは。その2(2018/1/20更新)こんにちは。はてなブログPro2027年までに1億円のポートフォリオを構築します。2017-2027年で5千万円をインデックスに投資します。月別アーカイブスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。