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Fund managers build portfolios, should you?
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doctorpot1 がディスカッションに参加しました · 2022/11/20 12:51

簡単に説明すると：現代のポートフォリオ理論、ポートフォリオのリスクとリターンの最適化

TLDR: 多くのユーチューバー、さらにはウォーレン・バフェットでさえ、私たちにただ買うように頼んでいました $SPDR S&P 500 ETF(SPY.US)$、しかし、現代ポートフォリオ理論（MPT）によれば、これは最適ではありません。13.63% を追加することで $インベスコQQQ 信託シリーズ1(QQQ.US)$ と 43.22% の $SPDR ゴールド・シェア(GLD.US)$ 組み合わせると、9.63％という同じリターンを得ることができますが、 リスクが約 3% 下がりました。あるいは、同じレベルのリスクでもっと高い報酬が欲しいのであれば、S&P500を無視して 79.05% で投資することを提案します。 $インベスコQQQ 信託シリーズ1(QQQ.US)$ と 20.95% $SPDR ゴールド・シェア(GLD.US)$ 手に入れるには 同じリスクでなんと12.37％のリターン。
しかし、MPTが提案しているように、最も最適なリスクと報酬率のポートフォリオは、59.85％を投入することです $インベスコQQQ 信託シリーズ1(QQQ.US)$ そして40.15％に $SPDR ゴールド・シェア(GLD.US)$ 11.41％のリターン、13.24％のリスクがあるはずです。これは、基本ケースと比較して、報酬が高く、リスクが低いポートフォリオです。待って？何？どうやって？もっと読んで調べてください 投稿には、MPTを簡単に適用するのに役立つ簡単なツールが含まれています。
ストーリータイム
ノーベル賞受賞者のハリー・マーコウィッツによって開拓された現代ポートフォリオ理論（MPT）は、投資家のリターンを最大化し、リスクを最小化するのに役立つ数学的枠組みです。非常に簡単に言うと、
1。保有しているすべての株式を取り上げて、考えられるすべての配分順についてリスク報酬率を計算し、最適なものを見つけます（つまり、株式Aが100％、株式Bが0％の場合はリスク報酬を確認し、株式Aが99％、Bが1％の場合はリスク報酬を確認するなど）。
2。別の資産を追加することがリスク収益率の改善に役立つかどうかを確認してください。
最初に知っておくべきことは何ですか？
MPTを理解するには、まず3つの概念を理解する必要があります。
1。期待リターン
2。差異
3。相関
期待される返品： 期待収益率とは、すべてのケースを考慮した場合に期待される収益率であり、数学的に言えば、各シナリオの確率に結果の金額を掛けて合計するだけです。
たとえば、コインが頭に着地すると1ドルを獲得し、裏に着地すると1ドルを失うという公正な両面コインフリップゲームがあったとします。頭や尾に着地する確率は50％（1/2）であることはご存知でしょう。つまり、1ドルを獲得する確率は 50% で、1ドルを失う確率も同様です。
期待されるリターンを計算するとしたら、チャンスと結果を掛け合わせて合計します。つまり、1ドルを獲得する確率が50％あるので、1ドルに50％を掛けると、このシナリオでは0.50ドルのサブリターンが期待できます。それから、1ドルを失う可能性もあるので、掛け合わせます-$1 50％まで上昇します。これにより、予想されるサブリターンが得られます -0.50ドル このシナリオでは。それらを合計すると、ゲームの期待収益は0ドル（+0.5ドルから0.5ドル）です。
差異： 分散とは、数値が平均数（平均）からどれだけずれているかを示す尺度です。
たとえば、平均価格が100ドルの株があって、最低価格が50ドル、高が150ドルだとします。この株は、平均価格が100ドルの株と比べてはるかに変動が大きいのですが、最低価格は99ドル、最高は101ドルです。
相関： 相関関係は、2つのものがどれだけ似ているか、または異なっているかを示す尺度にすぎません。正の相関関係がある可能性があります。つまり、2つのものが一緒に同じ方向に動きます。一方が上がると、もう一方が下がるという負の相関関係がある可能性があります。また、相関関係がない場合もあります。つまり、リンクがないということです。これは-1と1の間の数字です。
例えば、 $S&P 500 Index(.SPX.US)$ と $NYダウ(.DJI.US)$ は、下のグラフのように一緒に上下に移動する傾向があるため、非常に正の相関関係にあります。
簡単に説明すると：現代のポートフォリオ理論、ポートフォリオのリスクとリターンの最適化
リスクとリターンを最適化するのにどのように役立ちますか？
MPTは、リスクの尺度として株価の標準偏差（分散関数）を使用しました。そのため、 $テスラ(TSLA.US)$ 分散が大きいものは、と比較してリスクが高いと見なされます $コカ・コーラ(KO.US)$。運が悪く、両社の最高価格で購入し、それが平均値に戻ったかのように、どちらが理にかなっています。コカ・コーラに比べてテスラにとっては苦痛です。
MPTはリスクの尺度として標準偏差を使用するため、リスクを軽減するためにポートフォリオと負の相関関係を持つ株式を探すことも提案しています。これは、そうすることでポートフォリオの標準偏差を下げるのに役立つからです。これは理にかなっています。2つの株が一緒に上下する場合、2つの株が上昇して他の株が下落するよりも、ポートフォリオの飛躍と暴落がはるかに速くなるからです。
ポートフォリオのリスクとリターンを最適化するのに役立つMPTの重要なツールは、エフィシェントフロンティアと呼ばれます。これは、過去のデータを使用して、ポートフォリオのリスク（標準偏差）に対する期待リターンをプロットしたものです。ポートフォリオで利用可能なすべての配分の順列（つまり、株式Aの 100%、株式Bの0％、株式Aの99％と株式Bの1％、株式Aの98％、株式Bの2％など）のリスクとリターンをグラフにプロットして、可能な限り最良の配分を見つけることになっています。最終的には、下のグラフのようになり、可能な限り最良の割り当てが青い曲線上にあります。
簡単に説明すると：現代のポートフォリオ理論、ポートフォリオのリスクとリターンの最適化
曲線上のどの点も、あなたが取ろうとしているどんなリスクに対しても得られる最高のリターンであり、最も最適な1ポイントがあります。しかし、それは処理するデータがたくさんあり、計算や統計もたくさん必要です。誰もそのための時間がないんですね。
簡単に説明すると：現代のポートフォリオ理論、ポートフォリオのリスクとリターンの最適化
私たちのような個人投資家はどのようにMPTを利用できますか？
効率的なフロンティアを計算するのは面倒ですが、コンピューターは大量のデータを処理するのが非常に得意で、数学や統計もしてくれます。そのため、そのためにはオンラインツールを使うことができました、そして私は無料のオンラインツールを1つ見つけました（https://www.portfoliovisualizer.com/efficient-frontier) そのために。だから私はそれを使って古き良きことわざにMPTを適用しています $バークシャー・ハサウェイ(BRK.A.US)$はウォーレン・バフェットです。これは、私たち個人投資家がDCAを行うためのものです $SPDR S&P 500 ETF(SPY.US)$。
簡単にするために、私は選びました $SPDR S&P 500 ETF(SPY.US)$、 $インベスコQQQ 信託シリーズ1(QQQ.US)$ と $SPDR ゴールド・シェア(GLD.US)$ それをテストするために。
なぜQQQですか？ 私たちはハイテク時代で、QQQの分野にいるからです $Nasdaq Composite Index(.IXIC.US)$ 最高のハイテク株がすべて揃っています。
なぜゴールドですか？ これは金のETFであり、すべてのポートフォリオには少しの金が必要だと多くの人が言っているからです。
なぜSTIやS-REITがないのですか？ この無料ツールには $FTSE Singapore Straits Time Index(.STI.SG)$ または $CSOP iEdge SREIT ETF US(SRU.SG)$ 利用可能です
このツールから、各株式の期待収益とリスク、およびそれらの間の相関関係を確認できます。SPYとQQQは相関性が高いため、価格は同じ方向に動く傾向があります。金（GLD）はどちらとも相関関係がありません。つまり、金価格は自然に変動し、SPYやQQQの動きの影響を受けません。
簡単に説明すると：現代のポートフォリオ理論、ポートフォリオのリスクとリターンの最適化
その期間は、2005年から2022年を選んでいました。その後、アプリは3銘柄それぞれのパフォーマンスを把握し、その期間に基づいてリスク報酬プロファイルを自動的に決定します。2005年のデータしかなかったので、それ以前のものは選択できません 基本ケースとして、私は100％をSPYに割り当て、QQQとGLDには何も割り当てませんでした。これにより、この 100% スパイのポートフォリオが、可能な限り最高のポートフォリオと比較してどれだけ良いか悪いかを視覚化できます。
簡単に説明すると：現代のポートフォリオ理論、ポートフォリオのリスクとリターンの最適化
効率的なフロンティアの結果からわかるように、100% スパイになることは最善の選択肢ではありません。私たちはできたはずです リターンを 2.74% 増やしました 同じ程度のリスクを冒した場合、または私たちが受けることができた場合もあります リスクを3.24％減らします 同じ金額の返品について。または両方 リスクを1.91％削減しながら、リターンを1.78％増やします。
簡単に説明すると：現代のポートフォリオ理論、ポートフォリオのリスクとリターンの最適化
過去のデータから、SPYが 100% の場合、期待収益率は9.63％、リスクは15.15％です。ただし、QQQで79.05％、金で20.95％を保有することを選択することで、同じリスク量で12.37％の期待リターンを得ることができます。
しかし、リスクが嫌いで、同じ9.63％のリターンでリスクを低く抑えたい場合は、43.15％をSPYに配分し、QQQに13.63％、金に43.22％を加算することができます。その上、効率的なフロンティアは、最適なポートフォリオと、最高のリスク報酬率も教えてくれます。QQQに59.85％、金に40.15％を配分する、シャープレシオが最も高いポートフォリオです。
市場のタイミングを計りたい場合、MPTは役に立ちますか？
もちろんできます！MPTは過去のデータを使用してリスクと報酬の比率を計算することを今でも覚えていますか。そのため、期間を調整することで、ポートフォリオをさらに最適化することができます。たとえば、現在の市場が2008年の会計年度以降の期間と同じだと思う場合、開始日を2009年に変更して、その期間に基づいてリスク報酬を計算することができます。
簡単に説明すると：現代のポートフォリオ理論、ポートフォリオのリスクとリターンの最適化
興味深いのは、100% SPYはまだ史上最高のポートフォリオではないということです。これはおそらく、QQQが3つの銘柄の中で報酬の可能性が最も高いからです。
結論：テストしてみます
正しくテストしなければ、知識とはどのようなものですか？結論として、ペーパーフォリオと呼ばれるMooMooの機能を使ってMPTをテストしてみましょう。paperfolioを使うと、ポートフォリオを構築し、そのパフォーマンスを経時的に追跡できます。したがって、それらを活用して、MPTが長期的に機能するかどうかをテストします。ポートフォリオの年次レビューができるかもしれません。
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