ポートフォリオ最適化とは何ですか？
ポートフォリオの最適化は、投資家が他のさまざまなオプションからの資産の選択に関して適切なガイダンスを受け取るプロセスに他なりません。この理論では、プロジェクト/プログラムは個別に評価されるのではなく、同じものが一部として評価されます。特定のポートフォリオ。
説明
最適なポートフォリオは、シャープレシオが最も高いポートフォリオであると言われています。これは、リスクの単位ごとに発生する超過収益を測定します。
ポートフォリオの最適化は、現代ポートフォリオ理論（MPT）に基づいています。MPTは、投資家が最小のリスクに対して最大のリターンを望んでいるという原則に基づいています。これを達成するには、ポートフォリオ内の資産は、それらが相互にどのように機能するかを考慮して選択する必要があります。つまり、相関が低い必要があります。MPTに基づく最適なポートフォリオは、特定の資産または資産クラスのパフォーマンスが低下した場合のクラッシュを回避するために、十分に多様化されています。
最適なポートフォリオのプロセス
最適なポートフォリオのための資産配分は、基本的に2つの部分からなるプロセスです。
- 資産クラスの選択–ポートフォリオマネージャーは、最初に資金を割り当てる資産クラスを選択し、次に含めるすべての資産クラスのウェイトを決定します。一般的な資産クラスには、株式、債券、金、不動産が含まれます。
- クラス内の資産の選択–資産クラスを決定した後、マネージャーは、ポートフォリオに含める特定の株式または債券の金額を決定します。Efficient Frontierは、効率的なポートフォリオのリスクとリターンの関係をグラフで表します。この曲線の各ポイントは、効率的なポートフォリオを表しています。
ポートフォリオ最適化の例
それをよりよく理解するためにポートフォリオ最適化のいくつかの実際的な例を見てみましょう。
例1
2018年の月次収益に基づいてAppleとMicrosoftを例にとると、次のグラフは、これら2つの株式のみで構成されるポートフォリオのEfficientFrontierを示しています。
X軸は標準偏差であり、Y軸はリスクレベルのポートフォリオリターンです。このポートフォリオをリスクのない資産と組み合わせると、シャープレシオが最大化されるこのグラフ上のポイントが最適なポートフォリオを表します。これは、資本配分線が効率的なフロンティアに接する点です。この背後にある理由は、その時点で、シャープレシオ（リスクの追加単位ごとに期待収益の増加を測定する）が最も高いためです。
例2
BestBuyとAT＆Tの株式のみを含むリスクの高いポートフォリオと、1％のリターンを持つリスクのない資産を組み合わせたいとします。これらの株式のリターンデータに基づいてEfficientFrontierをプロットし、Y軸の1.5から始まり、このEfficientFrontierに接する線を引きます。
X軸は標準偏差を表し、Y軸はポートフォリオのリターンを表します。より少ないリスクを引き受けたい投資家はこのポイントの左側に移動し、リスクの高い投資家はこのポイントの右側に移動することができます。リスクをまったく受けたくない投資家は、すべてのお金をリスクのない資産に投資するだけで、同時にポートフォリオのリターンを1％に制限します。リスクを取ることにより、追加のリターンが得られます。
ポートフォリオ最適化の利点
以下に、ポートフォリオ最適化の主な利点のいくつかを示します。
- リターンの最大化–ポートフォリオ最適化の第一の目的は、特定のレベルのリスクに対してリターンを最大化することです。リスクとリターンのトレードオフは、最適なポートフォリオを表す効率的なフロンティアのポイントで最大化されます。そのため、ポートフォリオの最適化のプロセスを追求するマネージャーは、多くの場合、投資家のリスクの単位あたりの高いリターンを達成することができます。これは、クライアントの満足度に役立ちます。
- 分散–最適なポートフォリオは、非体系的なリスクや価格設定されていないリスクを排除するために十分に分散されています。分散投資は、特定の資産のパフォーマンスが低下した場合に投資家をマイナス面から保護するのに役立ちます。ポートフォリオ内の他の資産は、投資家のポートフォリオがクラッシュするのを防ぎ、投資家は快適なゾーンにとどまります。
- 市場機会の特定–マネージャーがポートフォリオのこのようなアクティブな管理にふけると、多くの市場データを追跡し、市場の最新情報を入手します。この慣行は、彼らが他の人より先に市場での機会を特定し、投資家の利益のためにそれらの機会を利用するのに役立ちます。
ポートフォリオ最適化の制限
以下に、ポートフォリオ最適化の主な制限のいくつかを示します。
- 摩擦のない市場–ポートフォリオ最適化の概念の基礎となる現代ポートフォリオ理論は、真実を維持するために特定の仮定を立てています。前提条件の1つは、市場に摩擦がないことです。つまり、市場に広がる取引コストや制約などはありません。実際には、これはしばしば真実ではないことがわかります。市場には摩擦があり、この事実が現代ポートフォリオ理論の適用を複雑にしている。
- 正規分布–現代ポートフォリオ理論の下での別の仮定は、リターンが正規分布しているということです。戻りデータを入力として使用する場合、歪度、尖度などの概念は無視されます。リターンが正規分布していないことがよくあります。現代ポートフォリオ理論の下でのこの仮定の違反は、再び使用を困難にします。
- 動的係数–相関係数など、ポートフォリオ最適化のデータで使用される係数は、市場の状況の変化に応じて変化する可能性があります。これらの係数が同じままであるという仮定は、すべての場合に当てはまるとは限りません。
結論
ポートフォリオの最適化は、リスクとリターンのトレードオフを最大化したい投資家に適しています。このプロセスは、ポートフォリオで取得されるリスクの追加単位ごとにリターンを最大化することを目的としているためです。管理者は、リスクのある資産とリスクのない資産の組み合わせを組み合わせて、このトレードオフを管理します。リスクのない資産に対するリスクのある資産の比率は、投資家がどの程度のリスクを取りたいかによって異なります。最適ポートフォリオは、組み合わせから可能な限り最高のリターンを生み出すポートフォリオを提供するのではなく、リスクの単位あたりのリターンを最大化するだけです。このポートフォリオのシャープレシオは最高です。