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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、そしてウォーレン・バフェットでさえ、私たちに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）によると、これは最適ではありません。の 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。または、同じレベルのリスクでもより高い報酬が欲しい場合は、S＆P500を無視して、79.05％にすることをお勧めします $インベスコQQQ 信託シリーズ1(QQQ.US)$ 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が提案する最も最適なリスク報酬比率のポートフォリオは、59.85％を入れることです $インベスコQQQ 信託シリーズ1(QQQ.US)$ そして 40.15% に $SPDR ゴールド・シェア(GLD.US)$ リターンは11.41％、リスクは13.24％になるはずです。これは、ベースケースと比較して、報酬が高く、リスクの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 ポストには、MPTを簡単に申請するのに役立つシンプル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・マル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、投資家がリターンを最大化し、リスクを最小限に抑えるのに役立つ数学的枠組みです。非常に簡単に言えば、それは
1。保有しているすべての株式を取り出して、配分の可能なすべての組み合わせ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％、B株が0％の場合はリスク報酬を確認し、株Aが99％、B株が1％の場合はリスク報酬をチェックします）。
2。別の資産を追加することがリスク収益率の向上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。相関関係
期待リターン: 期待収益率とは、すべてのケースを考慮した場合の見込みリターンのことです。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、それらをすべて合計するだけです。
たとえば、この公正な両面コインフリップゲームがあり、コインが表に着地すると1ドルを獲得し、コインが裏に着地すると1ドルを失います。表または裏に着地する確率は 50% (1/2) であることをご存知でしょう。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50％です。
期待収益を計算すると、チャンスに結果を掛けて、それらを合計します。つまり、1ドルを獲得する確率は50％なので、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、掛け算します-$1 50% アップすると、期待通りのサブリターンが得られます -$0.50 このシナリオでは。それらを合計すると、ゲームの期待リターンは0ドル（+0.5ドルから0.5ドル）です。
差異: 差異は、数値が平均数（平均）からどれだけ逸脱できるかを示す尺度です。
たとえば、平均価格が100ドルの株があるが、それが50ドルまで下がり、150ドルと高くなるとします。この株は、平均価格が100ドルの株に比べて変動がはるかに大きいですが、99ドルと低く、101ドルと高くなっています。
相関関係: 相関関係は、似ているか異なる2つのものがどれだけ一緒に動くかを示す尺度です。正の相関関係がある可能性があります。つまり、2つのものが同じ方向に一緒に動くということです。それは負の相関関係にあり、一方が上がるともう一方が下がります。また、相関関係がない場合もあります。つまり、リンクがないようなものです。これは-1から1までの数字です。
例えば、 $S&P 500 Index(.SPX.US)$ と $NYダウ(.DJI.US)$ 下のグラフでわかるように、それらは一緒に上下する傾向があるため、非常に正の相関関係があります。
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、両方の会社の最高値で買ったのに、それが平均値に戻ると、コカコーラに比べてテスラにとってはもっと苦痛です。
MPTは標準偏差をリスクの尺度として使用しているため、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にある株式を探すことも推奨しています。これは、そうすることで、ポートフォリオの標準偏差を減らすのに役立つのが低くなるからです。これは理にかなっています。なぜなら、一緒に上昇と下降する2つの株がある場合、他の株が下落したときに上昇する2つの株に比べて、ポートフォリオの急上昇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、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）に対する期待収益をプロットします。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、A株とB株の0％、A株の99％とB株の1％、A株の98％とB株の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、可能な限り最適な配分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
カーブ上の任意のポイントが、あなたが取りたい特定のリスクに対して得ることができる最高のリターンであり、最も最適なポイントが1つあります。しかし、処理すべきデータは膨大で、やるべき数学や統計も山ほどあります。誰もそのための時間がないでしょう。
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して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に非常に優れており、数学や統計を代わりにしてくれます。そのため、そのためにオンラインツールを使うことができましたが、無料のオンラインツールが1つ見つかりました（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 $バークシャー・ハサウェイ(BRK.A.US)$ウォーレン・バフェットは、私たち個人投資家がDCAすべきことです $SPDR S&P 500 ETF(SPY.US)$。
簡単に言うと、私はたった今選びました $SPDR S&P 500 ETF(SPY.US)$、 $インベスコQQQ 信託シリーズ1(QQQ.US)$ 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なのか？ 私たちはハイテク時代であり、QQQトラックにいるからです $Nasdaq Composite Index(.IXIC.US)$ その中には最高のハイテク株がすべて入っています。
なぜGLDなの？ これは金のETFで、多くの人が、どのポートフォリオにも少し金が入っているべきだと言っているからです。
なぜSTIやS-REITはないのですか？ なぜなら、この無料ツールにはないからです $FTSE Singapore Straits Time Index(.STI.SG)$ または $CSOP iEdge SREIT ETF US(SRU.SG)$ 利用可能です
ツールから、各株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は高い相関関係があります。つまり、価格は同じ方向に動く傾向があります。一方、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
この期間は、2005年から2022年を選びました。その後、アプリは3銘柄それぞれのパフォーマンスを調べ、その期間に基づいてリスクと報酬の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べません 基本的に、私は100％をSPYに割り当てて、QQQとGLDには割り当てませんでした。これにより、この 100% SPY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、どの程度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がわかるように、100％SPYにすることは最善の選択肢ではありません。私たちはできたのに 私たちの収益は 2.74% 増加しました 同じくらいのリスクを冒すか、私たちが持っていたかもしれません リスクを 3.24% 減らしてください 同じ金額の返品について。または両方 リスクを1.91％減らしながら、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
過去のデータによると、SPYに100％ある場合、期待収益率は9.63％、リスクは15.15％です。ただし、代わりにQQQに79.05％、GOLDに20.95％を保有することを選択すると、同じ量のリスクで12.37％の期待収益を得ることができます。
ただし、リスク回避的であり、同じ9.63％のリターンでリスクを下げたい場合は、43.15％をSPYに割り当て、13.63％をQQQに、43.22％をゴールドに追加することができます。その上、効率的なフロンティアは、最も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。これは、59.85％をQQQに、40.15％をゴールドに割り当てる、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報酬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会計年度以降の期間と同じと思われる場合は、開始日を2009年にシフトして、その期間に基づいてリスク報酬を計算できます。
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：テストしています
正しくテストしないと知識とはどのようなものになりますか？最後に、ペーパーフォリオと呼ばれるMoo Moo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長期的に追跡できます。したがって、私はそれらを活用して、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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免責事項：このコミュニティは、Moomoo Technologies Inc.が教育目的でのみ提供するものです。 さらに詳しい情報
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doctorpot1
ムーサークル寄稿者
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