WealthNaviについて

今日は朝早く目が覚めてしまったので、SBIのポータルサイトをうろうろしていたら、「WealthNavi for SBI証券」というのを見かけて、概要説明の中で手数料に目が止まり読んでみると、これって微妙すぎるという結論に。僕のnoteを読んでいやいやそれは誤解だよという方是非アドバイスください。

おかしな点その１
ロボットアドバイザーが投資をするというコンセプトだが、ETFという投資のプロが作ったファンドを選んでいる時点で、ロボットアドバイザーのメリットってなんだろうという疑問が湧く

おかしな点その２
ETFの手数料は通常のETF保有と同じで発生するのに加えて、WealthNaviの運用（これって運用ではなく、ETFの代理購入だと思うのだけど）手数料が年間１％（3000万を超えると0.5%）発生する。これって、自分でETFの積み立てすればいいんじゃないのかという疑問が湧く

おかしな点その３
25年で手数料を引いた評価額が2.4倍のシミュレーション結果。7.2の法則を知っている人がいれば、運用利率がすごいことが分かるのだが、これは割とメジャーな安定インデックスファンドを元にしたETFだけでは達成できないので、アクティブファンドのETFがかなり混じっていると推測できるので、本当に信頼できるものなのか不安

おかしな点おまけ
運用手数料には、消費税がかかる。つまり、年間1％に対して10％の消費税なので年間1.1%（3000万以上の場合は、0.55%）の手数料になる。手数料に消費税がかかるのってなんか変という疑問が湧く

おまけは感覚的に変だねという話で、合法的な課税の話なので置いておくとして、やはり、このロボットアドバイザーというのは怪しすぎる。インデックスファンドをきちんと選ぶことで年間5%程度の運用益は普通にETFを買うだけで、達成できそうだ。そもそもインデックスファンドを使った投資は長期投資のため、アクティブファンドのようなハイリスクファンドを抱えないため、安定した増益が望めると思うのだが、ロボットアドバイザーはアクティブファンドのリスクをうまく軽減し、リターンをきちんと得られるように考えられているのであれば、確かに素晴らしいのだが、果たして実態はどうなのだろう？シミュレーション結果が記載されているのだが、これ過去のデータを元に、昔こうしていたらこうなっていましたという、話をしているだけで、実はロジックを証明していない可能性がある。つまり、過去データに対して、最適となるようなポートフォリオバランスをロボットアドバイザーが選ぶように設定しているから高運用益に見えるが、それはあくまで過去のデータから運用益を最高にするようにつじつまを合わせただけだったら、そしてそのつじつま合わせのロジックがこれから通用しなかったら、とにかく寝起きで読んでいるだけなので僕の理解が正しいかどうか怪しいのですが、やはりロボットアドバイザーは怪しいと思っています。

皆さんは、この手のAIによる自動取引ってどう思います？

もちろんAI（機械学習、ディープラーニング）は過去のデータからパターンを見つけ出して、最適解を選ぶロジックを作るという技術なので、前述したようなポートフォリオを見つけることができるかもしれません。しかし、膨大なデータからマッチングパターンを見つけ出すために、株式市場の色々なパターン、その時々に起きた政治経済イベントの動向、国際や為替、ファンドや個人投資家の動き、◯◯ショックのような突発性イベント、この辺りのデータからパターンを見つけ出すのは、すごく難しい気がしています。機械学習は、教師あり学習、教師なし学習という理論を元に機械的にパターンを見つけていくのですが、教師あり学習は過去の例に倣うので問題ありません。問題は教師なし学習をどうするかです。現代の機械学習の中で、教師なし学習の学習結果は、優秀なデータサイエンティスト（人間）による精査がどこかのタイミングで入ります。しかしデータサイエンティストは教師なし学習で得られたパターンを教師あり学習のパターンとして組み込むと誤検知が起こるかどうかという観点で精査するのですが、数値に表せない世界的なイベントをどう取り込むのか、この辺りがロジカルに説明されず、年1%の手数料の対価としてのブラックボックスとして徴収されるだけでは、結局怪しいロボットアドバイザーのままで終わってしまうのではないでしょうか。

あ、今度久しぶりに機械学習についてnoteを書いてみようかな。