「小さな利益を積んで大きな財産を為す」という新しいコンセプトのファンド運用シミュレーションです。ロボットが選出する銘柄を日々事前公表しています。
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 先週ちょっとばかり面白い運用モデルのアイディアが浮かんだので、週末からそのプログラムコードを書いています。 けれど以前のように手際よくコードが書けません。 年なんですねえ、たぶん。 集中力も落ちているし。

 これまでいろんなアイディアが浮かんでは消えの繰り返しだったのですが、今にして思うと複雑なモデルはほとんどのばあいうまく機能しなかったな。 投資信託のポートフォリオについても同じで、巷には××アセットアロケーションなんてのがいろいろありますが、単純に均等配分するだけのばあいとくらべてパフォーマンスが統計有意に上回るなんてケースはほとんどないのではないかなあ。 1980年代後半から1990年代前半にかけていろんな会社の投資信託を追試してみたけれど、むずかしい数学つかったポートフォリオも均等配分しただけのポートフォリオも、パフォーマンスに統計的に有意な差は出なかったですね。

 ということは結局、投資信託というのは銘柄をうまく選べるかどうかだけにかかるわけで、上昇すると見込まれる銘柄を20銘柄くらい均等配分で組み合わせればりっぱな投資信託のでき上がり・・・ということか。 

 しかし面白いですよね。 理工学分野であれば学生にいやというほど実験をやらせて理論値と実際のデータの差というものを体感させるのですが、ファイナンス分野におけるポートフォリオの授業で実際の株価をいやというほど分析させるなんてことはないですよね。 私がポートフォリオ理論を勉強しはじめたころ、証券業協会だったかアナリスト協会だったか主催の勉強会がさかんにおこなわれました。 その勉強会のテキストに書かれていたのは、「株価の変動率の分布は、尖度と歪度から判断すると正規分布であることが否定できない。 よって株価の変化率の分布は正規分布であることを前提として以降の議論をすすめる・・・」ということでしたからね。 「そんないい加減な前提で理論をすすめちゃっていいんかい」って叫びたいほど、私はぶったまげました。  
 
 実際に株価の変動率のヒストグラムをつくってみると、理論上0.2パーセントくらいの確率でしか発生しないような変化率のデータが、その10倍くらいの頻度で発生することにだれでも気づきます。 いわゆる分布型のファットテールというやつです。 つまり株価の変化率の分布は正規分布ではない=正規分布で近似するには無理があるというわけです。 理論上100年に一度しかおきないはずの大暴落も、実際には10年に一度くらいの頻度で発生するわけですから、実務者はたまりませんね。 LTCMやリーマンがぶっ飛んでしまったのは、巷間いろいろ解説されていますが、100年に一度しか起きないと思っていたことが本当は10年に一度だった-----というお粗末な勘違いにすぎないのではないかと、私は内心思っています。 

 ・・・そんなことを書いていたら、また時間がたってしまってコーディングができないぜ・・・
  
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【2012/01/23 16:46】 | 思いつくまま的日記
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