こんにちは！
EVE2です。
前回、ポートフォリオの求め方を解説しましたが、教科書の内容を優先し、適切な解説でなかったような気がします。それでは、今回は、ポートフォリオの定義から見ていきたいと思います。
まず、ポートフォリオとはなんなのかChatGPTに聞いてみました。
株式のポートフォリオは、投資家が複数の銘柄を所有し、リスクを分散させるための戦略です。適切な分散を実現するために、さまざまな産業セクター、地域、市場キャピタリゼーションの銘柄を選び、投資目標とリスク許容度に合わせて組み合わせます。一般的なアプローチには、セクター分散、地域分散、キャピタリゼーション分散、収益性と成長性のバランスが含まれます。ポートフォリオは定期的に再評価され、調整されるべきで、リスク管理とリタイアメント目標に合致するようにカスタマイズされます。投資アドバイザーの助言を受けながら、長期的な視点で運用されるべきです。
ステップ的には、以下の手順を踏むことになりそうです。以下は、ChatGPTからの提言です。
❶投資目標の設定
まず、自分の投資目標を明確にしましょう。資産を増やすことが目的か、収益を得ることが目的か、将来のリタイアメント資金を積み立てることが目的かを確認しましょう。
❷リスク許容度の評価
どれだけのリスクを取ることができるかを理解しましょう。リスク許容度は、年齢、財務状況、投資経験などに影響を受けます。
❸資産クラスの選択
株式取引のポートフォリオには、異なる資産クラス（例: 米国株式、国際株式、債券、不動産投資信託など）を組み合わせることが一般的です。これによりリスクを分散し、ポートフォリオの安定性を高めることができます。
❹個別の銘柄の選定
個別の株式を選ぶ際には、企業の財務情報、業績、業界の動向、競合状況などを調査し、優良な銘柄を選定しましょう。さまざまな業界から選ばれた株式を組み合わせてポートフォリオを多様化させることが大切です。
❺ポートフォリオのバランス
ポートフォリオ内の各銘柄の比率を調整し、リスクを最適化します。これには、異なる業界、市場キャピタリゼーション、リスク度合いに分散して組み入れることが含まれます。
❻リバランスとモニタリング
ポートフォリオを定期的に再評価し、必要に応じてリバランスを行いましょう。市場条件や投資目標の変更に応じてポートフォリオを調整することが重要です。
❼リスク管理:
ポートフォリオにおけるリスクを管理するために、ストップロス注文やヘッジ戦略を使用することを考えましょう。
❽分散化:
ポートフォリオ内の資産を適切に分散し、あまりにも特定の銘柄や業界に過度に依存しないようにしましょう。
以上のステップでポートフォリオを組んだ場合、前回紹介した、式はどのような形で役に立つのでしょうか？
❶期待値(リターン) ＝ Σ(確率 × 収益率)
❷偏差 ＝ 期待値(リターン) － 収益率
❸分散(リスク) ＝ Σ(偏差2 × 確率)
❹標準偏差 ＝ √分散
ポートフォリオを構成するためのステップを踏む場合、以上の式は、どうも❷❻で利用することになりそうです。
では、具体的にポートフォリオの構成するステップを考慮に入れながら、どうやってシステムを構築するのか考えていきたいと思います。
[景気を分類する]
まず最初に、景気を分類します。分類には、先日ChatGPTからあった以下の提言に基づく方法がいいかもしれません。
ポートフォリオの期待収益率を求めるために、経済パターンから確率と収益率を求めるプロセスは、統計学、データ分析、そして予測モデリングに関連しています。以下はこのプロセスの一般的なステップと、ChatGPTがどのように役立つかを示す例です。
①データ収集
経済パターンに関するデータを収集します。これには過去の収益率、経済指標、企業の業績などが含まれます。
②データの前処理
収集したデータをクリーニングし、欠損値を処理し、必要なフォーマットに整えます。ChatGPTはデータの前処理に関するアドバイスを提供することができます。
③経済パターンの分析
過去のデータをもとに、経済パターンや相関関係を分析します。ChatGPTは統計学やデータ分析に関する質問に答えたり、分析手法を説明したりするのに役立つでしょう。
④確率と収益率のモデリング
経済パターンをもとに、将来の確率と収益率のモデルを構築します。ChatGPTは統計モデリングに関する情報を提供し、モデリング手法を説明するのに役立ちます。
⑤モデルの評価
構築した確率と収益率のモデルを評価し、モデルの性能を評定します。ChatGPTはモデルの評価方法やモデル選択に関するアドバイスを提供できます。
⑥期待収益率の計算
構築した確率と収益率のモデルを使用して、ポートフォリオの期待収益率を計算します。ChatGPTは計算手法を説明し、計算をサポートできます。
このように、ChatGPTは経済データ分析や予測モデリングに関する知識や情報を提供することで、ポートフォリオの期待収益率を求めるプロセスを支援することができます。
それ以外の方法として、AIの学習方法で、教師無し学習法があります。同教師無し学習法は、学習中にデータをクラスタリングというグループに分類します。そのグループごとに標準偏差を求めるといい結果が出るかもしれません。
この時に、パラメータ等を変更することにより、クラスタリングの作成法を最適化するような作業が発生するかもしれません。
なんていろいろ考えていますが、とっとと数学の勉強を始めろって感じですね(笑)？
[個別に銘柄を計算する]
景気の分類に基づいて、個別の銘柄を計算します。求める値は、❶の収益率です。確率は、景気の出現率なので、1度計算すれば、すべての銘柄に適用できます。
計算対象は、日本の4つの市場、4,000銘柄弱で、私がもしやるなら、保有している2007年から現在までを計算します。
❶期待値(リターン) ＝ Σ(確率 × 収益率)
❷偏差 ＝ 期待値(リターン) － 収益率
❸分散(リスク) ＝ Σ(偏差2 × 確率)
❹標準偏差 ＝ √分散
収益率が求めることができれば、あとは、❶❷❸❹と順番に各銘柄ごとに計算していきます。
[求めた結果を考察する]
求めた結果は、標準偏差です。標準偏差は、データセットのばらつき、不確実性を示します。そのため、値が小さければ小さいほど、リスクが少なく安心です。ただ、問題は、ポートフォリオを考える場合のステップの❶投資目標の設定です。
株式投資をしている人は知っていると思うのですが、収益とリスクは
教科書に、「ポートフォリオの期待収益率」とあり、複数の銘柄を構成し、最終的に標準偏差を求めているのですが、実際にビジネスとして利用しようとした場合、非常に難しい・・・。
[あとがき]
いろいろ書いているうちに、予定の字数を超えてしまいました。不完全燃焼といった感じはありますが、本日はこの辺で終えたいと思います。続きは明日書きますので、もし、興味がある方がいましたら、お立ち寄りください。
話はがらりと変わりますが、簿記3級悲惨な状況です。よく3級合格したなって感じです。どこが悲惨かというと、以下の流れ全てです(苦笑)。
1)問題文に基づき仕分を行う
2)仕分した項目を修正仕分する。
3)期中の仕分と修正仕分から、損益計算書と貸借対照表を作成する
という流れで、最後に当期純利益を求めるのですが、まず、修正仕分の転記を間違える。使用しているソフトが、任天堂DS用ソフトで、画面が小さいということもありますが、やるたびにストレスがたまります(笑)。
そのような状況なのですが、本日、Studyingの再受講の申し込みと、簿記2級の本を購入しました。とりあえず、このブログを終了後からまたエンジンを吹かしていきたいと思います。
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書き始めると長くなってしまいます。コンパクトにまとめて書くということを覚えなければいけないようです。
では、また
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