From:奥村尚
ワシントンD.C.のホテルより、、、
おはようございます。
米国に先週来た時はかなり寒く、
特に北中西部は記録的な寒さでした。
シカゴは-30度だったし、
ミシガン州は非常事態宣言も出されたのですが
今週は一転、
日中は春のようなポカポカで、
D.C.なんぞ春並みだった(らしい)東京と変わりません。
さて、今回は資金運用における、
最適なトレードサイズに関するトピックを取り上げます。
いわゆる、アセットアロケーションと
似ているのですが異なります。
アセットアロケーションというのは、
「100」というお金があった時に、
いったいどのくらいの分配で国内資産と
海外資産に分けるのがベストか、という技術です。
国内資産や海外資産とは具体的に、
・株式
・不動産
・債券
など、どういった資産が何を指すのかを、
顧客の性向に合わせます。
最適なトレードサイズというのは、
投資資産を既に決めてトレードしている人が、
その投資資産に対して、
1回のトレードに使う資金分配の事を言います。
しかし、1回の最適なトレードサイズは、
あるのでしょうか?
この質問には、数学的に正確な答えがあります。
答えの前に、
まずは、こんな事例を考えてみましょう。
たとえば、1億円の資金があるとして、
それを100%株式投資に回すと既に決めている場合、
1回の投資資金をいくらにすると良いのか、
という問題ですね。
株投資で100万円を投資して、
それが200万円にできた場合、
100%のリターンと計算できます。
これは素晴らしいことですが、
元本が1億円の場合、
資金は1億100万円になったにすぎないのです。
リターンは1%です。
もし、100万円ではなく、
1千万円を同じ株式に投資していれば、
2千万円になっていたわけですから。
元本1億円に対し、
資金は1億1千万円に増えた、
つまりリターンは10%になっていたはずです。
さらにいえば、
1億円全てを同じ株式に投資していれば、
2億円に増やせたはずですね。
リターンは100%です。
しかし、
1回の投資資金を巨額にした場合、
ロスも大きくなりますから、
1回に大きい資金を使いすぎるのも良くない事は、
誰だってわかるでしょう。
数式では、
あらゆるケースを想定した
難しい式で説明できますが、
もっとも簡単なケース、
(勝ったら元本が倍、負けたら0)の場合、
fを最適な比率として
f=2*P-1
ここで、Pは勝率
となります。
ベル研究所の天才数学者、
ジョンLケリーが考案した数式で、
世界的にケリー基準として知られています。
これは、ギャンブルのように、
負けると1回の掛け金が0になり、
かなり厳密に勝率を計算できる場合、
そっくりそのまま、
回答となります。
勝率0.55(55%)の
ギャンブルがあった場合、
f=2*0.55-1=0.1=10%
1回あたり10%の資金を勝負に回すとベスト。
ということになります。
実際には、
株式は負けても0にならないし、
倍にもならないので、
このまま使える数式ではありません。
そこで、
投資商品を対象に先物取り引きの
コンサルタントであった、
ラルフビンスが
『資金管理大全』で
掘り下げたのですが、
彼はこの手法を
Optimalf(最適f)
と命名しています。
元本割れというリスクの測定に、
ケリー基準で計算した
ドローダウンを用いた点で名著と言われています。
株式投資における
具体的な計算や利用の方法は、
また次回にでも、お伝えしたいと思います。
では、また次回をお楽しみに
奥村尚
<編集部のオススメ>
なぜ、こんなシンプルな手法で
乱高下激しい相場でも、
資産を増やし続けることができるのか?
あなたがこの理論をすべて習得できる
チャンスが今、目の前にありますが…
見逃しても後悔のないようにしてください。
↓
http://japan-i-school.jp/jim/190225_seminar/
・ジャパンインベストメントスクール講師
・マーケット アナリスト
・マーケットの魔術師
20兆円もの運用資産をもつ米国大手ヘッジファンド株式投資部門スーパーバイザー、自身も日本でヘッジファンドを主宰。日本証券アナリスト協会会員。
1987年、都立大学大学院工学研究科修了(テーマは人工知能)。日興証券入社。投資工学研究所にて、数々の数理モデル開発に携わる。スタンフォード大学教授ウィリアム・F・シャープ博士(1990年ノーベル経済学賞)と投資モデル共同開発、東証株価のネット配信(世界初)なども手掛ける。
2000年 東証マザーズ上場第一号のインターネット総研で金融事業を統括。
2002年 イスラエル天才科学者とベンチャー企業設立、人工知能技術を商用化し空港に導入。
2004年以降は、金融業界とIoT業界の交点で活躍。最先端の人工知能とアナリストの相場適応力を融合させた投資モデルMRAを完成し、内外の機関投資家に提供する。この投資手法は、最低25%/年以上の収益を「MRAを使う誰にでも」もらたしている(一度も元本割れなし)。
2015年 個人投資家へMRA情報提供開始、さらに投資塾を通してお金の知識を広め、ゆたかな生活の創造に貢献している。
趣味は、オーディオの機械いじり。ワインやウィスキーをたしなむこと。スポーツも好きでスキー、スケートは自称特級(そんなものはない)、エアロビック競技を10年ほどやっている(NAC マスター男子シングル 9連覇中、2014-2016日本選手権千葉県代表)。ただし、「かなずち」であり、球技も苦手である。