シンプルなモデルケースでのポートフォリオの配分比率・最適化について [Python 米国株 ETF]
Pythonを利用して、個別銘柄・ETFで構成されたポートフォリオの配分比率・ポートフォリオの最適化について考察します。
この考え方を利用すると資産管理・ポートフォリオの構築・ポートフォリオの記録ができるようになります。現代ポートフォリオ理論(MPT)をPythonで実装することは他の記事にて行いますが、この記事でも似たような作業を行うことになります。
基本的にはポートフォリのリターンを上げるため、リスクを下げるためにすべきこと、できることを考察していきます。
資産運用を行う場合、どの資産にいくら投資するかを決める必要があります。本来であれば、株式や債券、現金、不動産などの複数の資産の中から、どの資産に投資するか、さらに、どれだけの比率で投資するかを決める必要があります。ただし、これは適当に決めるのではなく、「自分が取れるリスクの範囲内で、リターンを最大化させるような資産の組み合わせ」を考えるのです。
これは個人の資産の量や、耐えられるドローダウン（損）の幅にもよりますんで、一概にこれが正解というものはありません。ただ、今回は簡略化した一番シンプルなモデルケースを考えてみましょう。
投資先として、S&P500に連動するETF(SPY)とGOLD（金）に連動するETF(GLD)の二つを対象とすることにします。
それぞれの投資割合を
SPY(100%):GLD(0%)
SPY(75%):GLD(25%)
SPY(50%):GLD(50%)
SPY(25%):GLD(75&)
SPY(0%):GLD(100&)
とした５通りを考えると、その結果は以下のようになります。
資産配分を50％：50％にした場合、それぞれの資産の価格推移の真ん中がそのポートフォリオの成績になることが見て取れます。
このような合成された値動きを見て、「もっと高いリターンが欲しい」とか、「下落時にこんなに損失を出したくない」などと自分に合った比率に調整していくことがポートフォリオ運用のおける「アセット・アロケーション」と言われるような作業になります。
同じリターンであれば、ドローダウンが少ないほうがいいでしょうし、逆に、同じドローダウンが発生するなら、リターンが高いほうが効率のよい運用といえます。
この比率の調整時に割合の比較・検討するために使う指標として、「年率換算リターン、標準偏差、シャープレシオ」、効率的フロンティアというようなアイディアなどありますが、それはまたの機会にでも。
以下のサイトの記事も参考にさせていただきました。ありがとうございました。
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