ROKOHOUSE、個別株はじめるってよ

ご無沙汰しております。

数ヶ月も更新をサボってしまいましたが、その分これから１週間ほどの間、記事を連投していこうと思っています。

なぜまとめて投稿しようかと考えているかというと、そのほうがブログ村のランキングを一時的にあげることに繋がると考えたからです。月日もすぎ、ブログ村をご覧になってる読者の層というのもずいぶん変わっていることが予想されますからね。

ということで、訪れてくれたみなさんには積極的にボタンを押してくれることを期待します。

もうすっかり冬の季節ですが、年末も近いことだし来年はまたちょっと面白いことをやりたいなと思いまして、モメンタムとバリューについてこれまで書いてきたことを自ら実践したいなと思っています。

そのためにWebから情報を集めるスクレイピングのコードを書いたり、いろいろと準備してきました。

これから少しずつその話をしていって、最終的には買い推奨の銘柄20種（モメンタム10種＋バリュー10種）と売り推奨の銘柄20種（ワーストモメンタム10種＋ワーストバリュー10種）を公開して、今後それらのデータ公開をしていこうかと思っています。

まあ今日は久しぶりということで、この戦略を実践するに至った経緯や、僕がやりたいことの総論などを軽くお話できればと。

レバレッジPFの解消

この戦略の採用に至った一つ目の理由として、レバレッジPFの解消があります。

つまり、余った金ができたということです。笑

以前から当サイトやTwitterなどでもレバレッジETFの金利コストの上昇が許容値を超えている旨をアナウンスしてきましたが、先日カーネルさんが過去の2倍レバETFデータを使って具体的にシミュレーションしてくれたことで、それがより明確になりました。

Dr.Kernelの見た世界

 

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【2018年9月版】レバレッジPFの超長期のシミュレーション成績を見てみる

https://drkernel.net/archives/353

前回までの記事で1950年以降のS&P500ファンド、債券ファンド、そしてそれらを使ったレバレッジファ…

カーネルさんのシミュレーションの結果を僕なりにまとめるとこんな感じです。

• SPXLも、可変レバPF（SPXL＋TMF＋BND）も、長期ではS&Pをアウトパフォームするが、シャープレシオはS&Pに比べて低くなる。時期によってはかなり低いパフォーマンスが続く可能性もある。
• 割高な金利コストを踏まえると、SPXLとTMFの分散効果を相殺してしまうため、バランスドポートフォリオを作るくらいならばSPXL単体にして、SPXL＋VTIなどでPFのレバレッジ比率を下げたほうがシャープレシオ的にも合理的である。
• 以前の可変レバPFのシミュレーション時はS&Pのシャープレシオよりも高かったので、あらゆる人が使えるポートフォリオとしてアナウンスしてきたが、この結果を踏まえるとレバレッジPFはシャープレシオを減らしてもリターンを取りたい人向けのPFである（株＋債権のシャープレシオを捨てて株100％を選択する人がいるように）。

というわけで、依然としてレバPFを採用する理屈はリターンを極端に重視する人であれば残ってはいるものの、僕はこれならばNISA口座だけSPXLやCUREをある程度いれておいて、残りは現物株100％に戻してもいいかなと思いました。

SPXL＋BNDなども考えてみましたが、金利コストがそれなりに高いことを考慮するとBNDにいれるよりも素直にレバレッジ比率を下げるほうが得策なんですよね。

ただし、レバレッジETFを用いずにリアルで低金利などで借り入れができる場合は、同じような理屈でバランスドポートフォリオを組むのが合理的になるはずですので、将来的にこういうチャレンジはしてみたいなと思っています。

僕がレバレッジPFに投じていたのは800万程度でしたので、とりあえず個別株PFで遊ぶには使える額（一部SPXLは残しますが）かなという感じですね。

分散のポリシーは不変

僕はもともと、インデックス志向の投資家なこともあり分散投資が大好きです。

「分散投資こそが唯一のフリーランチ」という名言がありますが、唯一かどうかはともかくとして、投資の世界では稀有なフリーランチをごちそうしてくれるありがたい存在です。

というわけで、今回のポートフォリオでは20種の個別株を採用する予定です。

また、異なる戦略によって運用されたPFを組み合わせることで、よりよい分散効果が生まれる（特にモメンタムとバリュー）ことも知られているので、モメンタムを強調して選ばれた10種とバリューを強調して選ばれた10種を合わせることで、戦略レベルでの分散も行っています。

運用の規模としては僕のポートフォリオ全体の中では1/3程度ですので、それを踏まえると5種＋5種くらいでもいいかなとは思ったんですが、まあキリもいいしそれぞれ10種は最低選ぶことにしました。

ちなみにデータはS&Pの500銘柄全てからとっているので、20種だろうと30種だろうと選ぶこと自体は可能です。

データの保存と公開について

今回の実践のモチベーションとなったうち、大きかったのはWEBスクレイピング（自動的にホームページを読みにいってそれを解析してまとめる技法）を覚えたことでデータの自動取得が容易になったことです。

これまでは過去のPE ratioなどの情報が取得しづらかったため、過去のデータから統計を取ろうとしてもなかなか難しくて、結局本で紹介されているようなデータを頼るしかありませんでしたが、これからは自分でデータを蓄積していってそれを公開するブログを目指していこうかなと考えています。

具体的には、過去のパフォーマンス、バリュエーション、財務、テクニカルなどの情報を含んだ毎日の情報をこれから定期的に自動取得→保存していって、自分の仮説通りになっているかの実験をしていくつもりです。

暫定のデータ置き場はこちらです（そのうちIP変わってリンク切れちゃうかも）。

csvファイルの最後のほうのカラムに僕が計算してみた投資対象としての有利さを偏差値化したものが載っていますが、これと実際の値動きの相関をみていきたいというのが第一の目的としてあります。

具体的な計算方法とか、そういう話はまた以降の記事のお楽しみということで。

これまでROKOHOUSEの役割としては、ほとんど本の翻訳やその解釈だったと思っています。

レバレッジETFの分析などはある程度の独自性もあったように思いますが、基本的に僕は本などが苦手な人でも良質なデータにリーチするための仲介者としてブログを書いていたつもりでした。

これからは自分でデータを蓄積していくことにしたので、例えば本に書いてあるようなアノマリーがどれだけ現実において効力を持続しているのかだとか、ユニークかつ最新の情報がお届けできるのではないかと期待しています。

データの蓄積をクラウドで自動化するところまではすでに完成しているので、あとはそれに見やすいインターフェイスをつけてWEB公開するのとかも面白そうだなぁと思ってます。

それでは、来年の戦略策定に関する記事をしばらく連投しますのでよろしくおねがいします。