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【株チョイス】データで最適化する安定収益ポートフォリオの作り方

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投資初心者でも使いこなせる

運用手法×分析アプリ

市場が一夜にして姿を変える時代、真に守りを固める鍵は「データ」。

2020年のコロナショックによる株価下落時に多くのインデックス投資家が含み損を抱えました。相関やリスク特性を数値で読み解き、定期的に正しく運用を見直せる”データドリブン運用”なら大幅な下落局面でも資産のブレを最小限に抑え、長期の安定収益を追求できます。

Petit Funds は、基礎から応用まで学べるコンテンツと、分析から最適化までを集約した計算ツールをセットでご提供。学びと実践をワンストップで支援し、堅牢なポートフォリオ設計を構築できます。

本記事では、専門用語を噛み砕きながら堅牢に投資を行うための知恵をお伝えして参ります。

▼長期分散ポートフォリオ構築ガイド(動画版)はこちら▼

データで最適化する安定収益ポートフォリオの概要

本章ではステップ形式にて販売教育コンテンツの概要を紹介します。理論や計算手法につきましてはご購入者様の特典となりますのでご了承ください。

basic-policy-of-long-term-investment-and-diversification-eyecatch
ステップ1
長期投資と分散の基本方針
fundamentals-of-financial-data-analysis-eyecatch
ステップ2
金融データ分析の基礎知識
stock-selection-process-eyecatch
ステップ3
銘柄選定のプロセス
portfolio-construction-eyecatch
ステップ4
ポートフォリオの構築
operation-and-rebalancing-eyecatch
ステップ5
運用とリバランス
hedging-and-tail-risk-measures
ステップ6
ヘッジやテールリスク対策

SPY vs 株チョイスポートフォリオ

株チョイスにて運用銘柄を選定し、SPY(S&P500)と比較してみました。

以下の条件で運用銘柄を選定しております。

構成銘柄米国株式(SP500)とETF(債券、貴金属、ADR)を一定の条件で選択。
年初めに昨年までのデータを用いて、10銘柄を選択しポートフォリオ最適化
銘柄選出基準スコアが高い順に選択する。
以下のものがスコアが高い傾向にする。
シャープレシオ、市場ベータ、最大ドローダウン、時価総額(ボリューム×株価)、営業利益(RMWベータ)、クラスタリングは重複しない。
過去検証期間2005年はじめから2025年2月末間の運用
※2000年から2005年まではネット証券がまだ普及しておらず、
バックテストの成績が実態より過度に良好に算出されるため、標準記録期間は2005年以降としています。

以下のリストの通り銘柄が選出されました。

運用結果は以下の通りです。

SPYと株チョイスポートフォリオの比較
(2006~2025年2月まで)

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グラフで見るべきポイント
  1. SPYでは、2009〜2010年のかけて収支がマイナス域に突入している
  2. SPYよりも株チョイスポートフォリオの方が暴落ダメージを軽減している
  3. SPYの方が、始めるタイミングによってはリスクが高い

トータル収支としてはSPYに軍配が上がっておりますが、株チョイスポートフォリオがより堅牢性を高めていることがグラフから見て取れます。

上記で削除した2000年からのバックテストは以下となります。

SPYと株チョイスポートフォリオの比較
(2000~2025年2月まで)

kabu_choice_backtest_02

データで最適化する安定収益ポートフォリオで触れた「S&P500と株チョイスで作成した仮ポートフォリオ」を過去検証で比較した詳しいケーススタディを公開しております。

免責事項

本ページは一般的な情報提供を目的としたもので、特定銘柄の売買を推奨するものではありません。
ご投資はご自身の判断と責任でお願いいたします。

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