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ゆあみのしま
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1 THEO WHITE PAPER 2019 年 12 株式会社おのデザイン

2 次 I. 運概論 1. 分散投資 2. ETF 3. スマートベータ 4. 再投資による複利効果 5. ポートフォリオ管理における機能的アプローチ 6. ドル建て運 II. 運モデル 1. グロースポートフォリオ 2. インカムポートフォリオ 3. インフレーションヘッジポートフォリオ 4. THEO AI アシスト III. 運針 1. ポートフォリオ診断 2. 投資ユニバースにれる ETF の選定 3. 売買の執 4. ポートフォリオの調整 5. 追加部出 6. 税最適化 7. 取引執の順 IV. 投資政策委員会 2

3 はじめにおのデザインが提供するロボアドバイザーによる投資任運サービス THEO[ テオ ] はアカデミックアドバイザーである加藤康之京都学学院客員教授の監修のもといわゆる機関投資家と呼ばれるプロの投資家が享受している資産運サービスと同準の資産運をテクノロジーを駆使することであらゆるユーザーに提供することを主眼としています THEO の運における特徴としては以下の点が挙げられますユーザーひとりひとりが資産運に何を求めているかをアルゴリズムにより分析する最 30 種類を超える ETF(Exchange Traded Fund/ 上場投資信託 ) の組み合わせにより国際分散投資を実現しているの予想や感情などを排除し定量的な分析に脚してアルゴリズムがうクオンツ運によって運をなっている伝統的な資産運法のみならずリーマンショックなどの事象も踏まえた投資理論に脚した運をなっている ETF の売買においてもの感情や間を排除したアルゴリズムが活されている継続的なポートフォリオのメンテナンスをっている ( リバランス ) 定期的にポートフォリオの内容の直しをっている ( リアロケーションと投資対象銘柄 (ETF) の直し ) 加藤客員教授資産運部その他資産運のプロフェッショナルによって構成される投資政策委員会により運のモニタリングと改善がなわれている 3

4 I. 運概論本章ではおのデザインがいている運法の概念について説明しています 1. 分散投資分散投資とは投資する地域資産タイミングを分散させることによりそれぞれ個別の対象資産に付随するリスクを分散させて運全体としてのリスクを低減させるための投資法です以下 3 つの分散について説明します (1) 地域の分散分散投資のひとつの法として投資先の分散 ( 地域分散 ) が挙げられます本国内の株式だけに投資した場合本独のリスクにさらされることになりますたとえば世界経済が成するなかで本だけが低成にとどまり本国内の株式も低調だった場合には分が保有する資産の成も低位にとどまりますそこで地域を限定せず世界のあらゆる地域に分散して投資をすることで個別地域のリスクをきく背負うことなくリスクを分散させることができます世界中の資産に分散投資ができるようになったのも融市場が発達した恩恵のひとつとえるでしょう THEO では最 30 種類以上の ETF に投資することによって実質的に世界数カ国に投資することを実現しています 4

5 (2) 資産の分散地域分散をしたのちもその地域のどの資産 ( アセットクラス ) に投資をするのかという問題があります株式債券不動産コモディティ通貨など世界には投資対象として様々な資産が存在しますがそれぞれの関係性を考慮した上で幅広く投資する必要がありますたとえば株式市場が上昇している時に債券価格が下落する傾向があり債券価格が上昇している時に株式価格が下落する傾向がありますこのようなつの関係を相関関係が低いといます相関関係はいほど同じような動きをし低いほど別々の動きをしますそのためリスクを分散させるためには特定の事象にすべての資産価格が左右されないように相関関係の低いアセットクラスを組み合わせる必要があります THEO では株債券実物資産などの多様なアセットクラスに投資しています詳しくは II. 運モデルをご参照下さい (3) 時間の分散融資産の価格は々動いていますいつがその価格の値かあるいは安値かは誰にもわかりません市場にはサイクル ( 周期的変動 ) があるとわれています時代の変化に伴う期的な変動から景気サイクルに伴う中期的な変動需給の変化に伴う短期的な変動が受けられますまたリーマンショックのような突発的かつきな変動もありますたとえば本の株式市場をても 1980 年代の不動産バブル 1990 年代の失われた 10 年 1990 年代末の IT バブルと 2000 年代初頭のその崩壊その後数年続いた世界的な好景気 2008 年のリーマンショックその後のアベノミクスによる回復といでると周期的に上げ下げを繰り返していますそういったなかい時に買い安い時に売るというのは最も効率な投資とわざるを得ませんしかし特定の資産への投資をたった度のタイミングでうのではなく複数回に分けてうことで価格変動のリスクを分散することができますたとえば分の投資資が 200 万円あったとします初に商品の価格が 100 万円であった場合商品は 2 つ買えますこの商品価格が翌に 50 万円にまで下がったとしたら分の保有資産の合計は 100 万円になってしまい価値は半減しますで 200 万円ある資を毎 100 万円ずつ 2 回に分けて買う場合を考えてみましょう初は 100 万円で1つ購し翌は 50 万円になった商品を残りの 100 万円で2つ買うことができますすると持ちの資産価値は 200 万円で括購した前者が 100 万円に半減するのに対し後者では 150 万円に留まります 5

6 このように時間を分散して投資をすることにより値で買ってしまうリスクを低減することができるとわれています補資産分散によるリスク低減効果に関してたとえばある証券 (i とする ) のリターンを R " としたときに R " は市場全体の動き ξ と証券 i 固有の動き η % と証券 i の超過リターン α " で表すことができるが (R " ξ + η % + α " ) ここでは計算を単純にするために証券 i の超過リターン α " は 0 とする - ここでポートフォリオにおける証券 i の割合をw " とする ( %./ w % = 1) ポートフォリオのリターンを R 2345 とするとポートフォリオのリターンは組みれ証券のリターンの加重平均で表せるのでとなる次にこの式の分散を求めると n R 2345 = 6 w i R i = ξ + 6 w i η i i=1 H E=R B port C = E[ξ B ] w % E[ξη % ] + 6 w % w I E=η % η I C "./ となるここで右辺第 1 項は市場に共通の因なのでポートフォリオの組みによらず定である右辺第 2 項は個別証券の因と市場因との共分散右辺第 3 項は個別因同の共分散であり第 2 項と第 3 項は証券の数が増えるに従って減少する n i=1 H ",K./ 市場因リスク ( ボラティリティ分散の平根 ME[ξ 2 ]) を 0.2 個別因リスク(ME[η B % ] ) を 0.2 市場因と個別因との間の相関係数を 0.5 個別因同の相関係数を 0.3 とした単純なモデルを考えるこのときポートフォリオのリスクは以下のように証券数が増えるに従って減少していく 6

7 証券数とリスクリスク証券数補時間分散に関して時間分散 ( ドルコスト平均法 ) の有効性に関しては議論があり肯定的な解から否定的な解まで様々であるこの点加藤客員教授によるドルコスト平均法のシミュレーションによると投資元本 12 万円を括で投資した場合と毎 1 万円で 12 ヶ投資した場合の 12 ヶ間の運結果を計測したところドルコスト平均法をいると資産残のばらつきがさくいわゆるテールリスクがさいことが実証されているで期的な視点でるとその効果はさほどきくないという評価もある参考 : 加藤康之齢化時代の資産運法, 灯舎, 2015 Malkiel, B.G "A Random Walk down Wall Street: The Best Investment Advice for the New Century", W.W.Norton&Co., New York. Vanguard "Dollar-cost averaging just means taking risk later", Vanguard Research. 7

2. ETF ETF (Exchange Traded Fund/ 上場投資信託 ) は融商品における 20 世紀で最の発明のひとつともわれており効率的なポートフォリオの構築に最適なツールだと考えられます約 6,000 種類の ETF が世界中の証券取引所に上場され機関投資家個投資家を問わず幅広く活されていますほとんどの ETF は株価などの指数 ( インデックス )

8 2. ETF ETF (Exchange Traded Fund/ 上場投資信託 ) は融商品における 20 世紀で最の発明のひとつともわれており効率的なポートフォリオの構築に最適なツールだと考えられます約 6,000 種類の ETF が世界中の証券取引所に上場され機関投資家個投資家を問わず幅広く活されていますほとんどの ETF は株価などの指数 ( インデックス ) に連動するように運されています指数の内容は様々で資産クラスに対応した ETF が多数存在しますそのため ETF を利すれば世界中の様々な投資対象たとえば株式債券リート ( 不動産投資信託 ) コモディティ( 商品 ) などに効率的にまた低コストで分散投資することが可能です [ 世界の ETF 市場の図表 ] 参照 : ETF は般的な投資信託と較して売買および保有コストが低いといわれまた株式債券リート ( 不動産投資信託 ) コモディティ( 商品 ) など多様な資産に分散投資が可能なため期の資産運をう対象として魅がいと考えられますまた市場に上場していることから流動性もく市場規模も年々拡を続けており今後も拡が予想されていますおのデザインでは ETF の種類が多い国を中とした上場市場からユーザーに適した ETF を選別して投資します ETF の選別法については IV. 運針 2. 投資ユニバースにれる ETF の選定をご参照ください 8

9 3. スマートベータスマートベータとは市場の動きに連動して得られるリターン ( マーケットリターン連動部分のリスクプレミアム ) だけではなくサイズ ( 型 ) やバリュー ( 割安 ) といったその他の要因がもたらすリスクプレミアムも獲得しようとする運法です機関投資家いわゆるプロ向けの資産運には多く採されていますたとえば全教職員保険年協会学退職年基 (TIAA) カリフォルニア州教職員退職年基 (CalSTRS) などの世界最級の年基はもとより本の年積管理運独政法 (GPIF) も採していますスマートベータの画的な定義はありませんが時価総額加重の考えに依拠しないものたとえば客観的なファンダメンタル指標 ( 企業利益売上様々な株式指標 (PBR/PER) など ) にもとづくウェイトに従って算出されるインデックスであると整理されています般的には 1. 時価総額加重型ではないインデックス 2. システマティックなルールで作られたもので市場インデックスをアウトパフォームしようとするインデックス 3. 市場ベータに加えそれ以外のリスクファクター ( リスクプレミアムをもたらすファクターや持続するアノーマリー ) にもエクスポージャーを持つインデックスといった要素を持つものとわれていますスマートベータのおのデザインによる活法の詳細については II. 運モデルをご参照ください参考 : 平成 26 年度年積管理運独政法業務実績報告及び評価書 P.6 Fama, E.F., French, K.R "Common risk factors in the returns on stocks and bonds", Journal of Financial Economics 33. 9

10 4. 再投資による複利効果再投資とは運中に得た利益 ( たとえば配当など ) を再度投資して運資産に組みれることで複利効果を狙うという投資法です有名なマンハッタン島のたとえをご存知でしょうか? マンハッタン島は 1626 年にネイティブインディアンからオランダ総督ピーターミニュイットにたった 24 ドル相当で売られたとわれています ( これについては諸説あるようですが ) ネイティブインディアンたちがにした 24 ドルを毎年 6% の利回りが得られる資産に現在まで投資し続けたとすると 2019 年には 2,115 億ドル本円で 23 兆円 ( 為替レート 1 ドル 110 円で計算 ) 近くになるというお話ですもちろん 400 年近くにわたって 6% の利回りを出し続ける資産が今後もあるかどうかは定かでありませんが毎年 6% の利回り分を投資に回すと最初の年は =25.44 になり翌年にはとなるように投資元本が増えるにつれて 6% の利回り分もきくなりますこれが再投資によって得られる複利の効果です中期で運を考えているのであれば再投資は常に効果的といえますたとえば 100 万円で年率 6% の利回りの資産に投資して利回り分を再投資すると 5 年で 139 万円 10 年で 179 万円になりますもっとも分散投資をいつつ再投資をするには得た利回りを適切な配分で再投資しなくてはなりませんおのデザインではアルゴリズムがユーザーひとりひとりの資産運状況を把握しており配当が発した場合にはこれをユーザーに代わって適切な配分で再投資しています 10

11 5. ポートフォリオ管理における機能的アプローチ資産運サービスあるいは商品の伝統的な分類は投資対象の属性またはリターン / リスクの準を標にした運法によるものでした投資対象の属性としては株式債券といったアセットクラスや先進国資産新興国資産といった地域が挙げられます運法としてはパッシブ運アクティブ運や絶対収益型バランス型運が挙げられますしかし融サービスをよりその的や機能で分類する考えが議論されるなかで資産運サービスにおいてもそのサービスを利する投資家がどの機能を求めているのかという視点に脚した運がわれるようになってきています投資対象の属性や運法はわかりやすくリスク準などのまかなパフォーマンス特性を理解する上では重要ですがそれらは投資家が求める機能を表しているとはえません投資家がどのような的で運をするのかはそれぞれでありその的を達成するために必要な機能を実現するサービスを組み合わせなくてはなりませんそこで投資家が何を求めているのかという主体的な観点から資産運を考えることすなわち資産運の機能的視点が関を集めています資産は属性や運法ではなく運の的によって分類され分が達成したい的に応じてポートフォリオを構築するのですたとえば国最級の年基 CalPERS では運的をグロースインカム実物資産流動性インフレーションとラベル付けされたカテゴリーに分けていますグロースは上場または上場の株式から構成されい収益率を的としていますインカムは国内外の債券から構成されリスクを分散し低くすることを的とするで収益率も改善しようとしているのが特です実物資産カテゴリーは不動産森林地インフラストラクチャーから成り債券よりもインフレーションに強い期配当を得ることを的としています流動性カテゴリーは現もしくは現代替から成り年基からの払いに備えていますインフレーションカテゴリーは物価連動債とコモディティから成りインフレーションへの備えと収益源泉の多様化を指しています THEO ではユーザーの資産運に対する的を達成するために必要な機能としてグロースインカムインフレーションヘッジという3つの機能に対応するポートフォリオを設定してその組み合わせによる運をっていますグロースポートフォリオは期的にいリターンを獲得することを標としているため世界の様々な株式 ETF を中に投資していますインカムポートフォリオはリスクを低く抑えつつ安定的にリターンを得るため世界の様々な債券 ETF を中に投資していますインフレーションヘッジポートフォリオはコモディティ不動産物価連動債など実物資産やインフレーションに追随する資産の ETF に投資し国内物価への影響がきい本の輸物価指数に対してよりいパフォーマンスを達成することおよび世界の株式に対する相関を低くすることを標としています 11

12 これら 3 つの機能ポートフォリオを組み合わせることでよりユーザーが達成したい的のための運をうことが可能になります参考 : CalPERS, , ALM Workshop 6. ドル建て運 THEO はユーザーの資産を本円でお預かりしたのち本円をドルに為替交換して海外の ETF を買い付けているため本円 / ドルの為替レートの影響を受けます THEO では世界の国地域を投資対象とする ETF を購することで数カ国の国地域への分散投資を実現しています ETF に組みれられている原資産はそれぞれの国地域の通貨をベースとしているため本質的な意味での通貨分散は実現できています 12

13 Ⅱ. 運モデル本章では THEO が採する 3 つの機能ポートフォリオおよび THEO AI アシストの的とモデルの概要を説明しています 1. グロースポートフォリオグロースポートフォリオの的は期的に世界の株式市場の成と同程度のいリターンを得ることですそのためグロースポートフォリオはい期収益率を持つ資産すなわち株式へ投資しますまたその対象はさまざまな国の株式へ分散されていますイボットソンによる 1926 年年の国証券市場の期リターン ( 幾何平均 ) をてみると型株式が 10.1% となっていますこれは社債の 6.0% 期国債の 5.5% にべてきいことがわかります本の証券市場でみても 1952 年年の株式リターンは 10.3% に対し債券のリターンは 5.0% ですで株式は債券にべて価格の変動性 ( ボラティリティ ) がきくその意味で債券にべてリスクはいといえます現在の投資理論の基礎をなす Markowitz のポートフォリオ理論 Sharpe の CAPM( キャピタルアセットプライシングモデル ) などには前提があり必ずしも実際の市場の動きを正確に反映しているとはえませんリーマンショックなどの経験を通じてこうした既存のアプローチによってきな損失を抱えかねないことが理解されるようになりましたグロースポートフォリオはリーマンショック以降再度注された最分散ポートフォリオを基本とし調整を加えて運されていますグロースポートフォリオの的はいリターンを得ることですが個別企業の業績などによって株式の将来のリターンを推定するということは事実上困難なのでいわゆる期待リターンは投資対象のウェイト計算にいませんでリスクを最化する最適化法が効果的であることは実証されていますそのためグロースポートフォリオではリスクい換えるとボラティリティ ( 値動きのブレ ) の最化を基本的な最適化法としていていますグロースポートフォリオは期的なリターンをめるためにインカムポートフォリオなど他の機能ポートフォリオとべていリターンとリスクを持つ株式 ETF に投資しているためリスクを最化するというのは盾しているように思われるかもしれません実際に構築されるポートフォリオのリスクは通常債券 ETF で構築されるポートフォリオのリスク準までは低くなりません株式 ETF で構築されるポートフォリオのうちある定の条件下で最適化により取り除くことができるリスクを限界まで削ぎ落としたものになりますまたグロースポートフォリオではこの法で構築した資産配分 ( 基本ウェイト ) からさらに割安か割か ( バリュー ) 上昇下落基調にあるかどうか( モメンタム ) を判断する指標をいてより戦術的に資産配分をっています 13

14 参考 : 加藤康之齢化時代の資産運法, 灯舎, 2015 Haugen, R.A., Baker, N.L "The efficient market inefficiency of capitalization-weighted stock portfolios", Journal of Portfolio Management, 1991 Spring Haugen, R.A., Baker, N.L "Commonality in the determinants of expected stock returns", Journal of Financial Economics, 41. Roger G. Ibbotson and Rex A. Sinquefield, "the Ibbotson SBBI Yearbook 2016" 2. インカムポートフォリオ債券 ETF を中として構成されるインカムポートフォリオはポートフォリオ全体にきな損失を発させることなく相対的に安定的かつ着実にリターンを得るために設計されています加えてグロースポートフォリオとの組み合わせによって分散効果も期待できます債券 ETF の内容としてはソブリン債投資適格社債やモーゲージ債などを中とし率としてはさくなりますがハイイールド社債や新興国債券などにも投資していますこれらの債券 ETF の投資対象には多様な国々の債券が含まれます株式とは対照的に債券の投資リターンはその債券の直近利回りときく関連しておりまかに予測することができますで利回りのい債券ばかりを組みれるとリスクのいポートフォリオになってしまいがちですそのためインカムポートフォリオの最適化は条件付きバリューアットリスク (CVaR) に対する平均的な債券利回りをある定のデュレーション制約下で最化することによっていますなお平均とは ETF に組みれられている債券の加重平均利回りのことを指しています 3. インフレーションヘッジポートフォリオインフレーションヘッジポートフォリオは輸物価指数に連動しつつさらにこれを上回るようにデザインされていますまた世界の株式との相関を下げきなイベントが起きた時のリスクを低減させる働きもあります参考指数である輸物価指数に直接影響すると考えられる資産クラスのほか原油業属貴属不動産国短期国債や物価連動債などの ETF にも投資しますまず世界の実物資産価格に連動するようコモディティ指数や不動産指数をいて重回帰分析をいこれらの ETF に対する配分率を決定しますこの際できるだけ多くのデータポイントを取るために部重複したデータ期間を活しますこの重回帰分析の更新はそのコストと効を考慮して四半期毎にわれます 14

15 さらに貴属インフレ連動債などの ETF をいて世界の株式との相関 ( 共分散 ) を最化しますこの際流動性が低い ETF はウェイトの上限を低く設定するなどして流動性に乏しい資産を保有しすぎないようにします 4. THEO AI アシスト THEO AI アシストとは投資対象の各銘柄もしくは資産クラスが定期間後に閾値を超えて下落するかどうかを Thomson Reuters MarketPsych Indices (TRMI) と市場データをインプットとして AI が判断するという機能です下落すると判断した場合ポートフォリオの最適化条件をより保守的にすることでポートフォリオの下リスクを抑制することが期待されます THEO AI アシストを実装した的は下リスクを抑制することによる運モデルの中期的なパフォーマンス向上です THEO は定量的な分析に脚して構築されたモデルによって運されるクオンツ運という法を採していますクオンツ運ではファンドマネジャー ( 間 ) の予想や判断が不要ですから過去に遡ってモデルのパフォーマンスの検証ができるパフォーマンスが間に依存しないなどのメリットがあります THEO の運モデルのインプットには 2018 年 5 まで投資対象銘柄や関連する指数などの市場データをいてきました市場データが将来の市場データを説明する部分もありますが実際にはニュースやソーシャルメディアから形成される市場理も影響していると考えられます例 2018 年 2 に株式市場が急落するまで株価は概ね上昇を続けていたものの 2017 年秋頃から株価がすぎると主張する記事は散された THEO では以下の問題点があるため市場理をモデルのインプットとして採していませんでした 1. ファンドマネジャーが処理できるメディアの量には限界があることから恣意的にメディアを絞らざるをえないクオンツ運にそぐわない 2. 市場理の推測はファンドマネジャーに依存する同上 3. 市場理が銘柄や資産クラスに及ぼす影響はファンドマネジャーに依存する同上ファンドマネジャーに依存せずクオンツ運として市場理をモデルのインプットとして採する法として 2018 年 5 より Thomson Reuters Market Psych Indices (TRMI) を活することとしましたこれは MarketPsych 社独の市場理学研究の結果をもとに膨な然語情報に対してテキストマイニングやスコアリング技術をいることで様々な資産に関する理を 15

16 指数化したものです 40,000 の主なグローバルニュースソース 7,000 のブログソーシャルメディアサイトなどをカバーしていますしたがって上記問題点の 1. と 2. を解消することができますさらに THEO の投資対象銘柄もしくは資産クラスに関連する TRMI と市場データをインプットとした AI アルゴリズムを構築し各銘柄もしくは資産クラスが定期間後にきく下落するかどうかを判断させますこれにより上記問題点の 3. を解決することができます以上の背景で実装された THEO AI アシストによりポートフォリオの下リスクが抑制され中期的なパフォーマンス向上が期待されます 16

17 III. 運針この章ではこれまでご紹介した運概論や運モデルに従って実際にどのように THEO によってユーザーの資産が運されているのかを説明しています 1. ポートフォリオ診断 THEO ではまずユーザーが資産運にどのような的を持っているのかを診断するためにスマートフォンや PC を通じていくつかの質問を投げかけますその回答結果に基づきユーザーに最適と考えられる運針を提案しますその診断法は THEO 独の理論に基づいていますこれまでの伝統的な資産運ではリスク ( 価格変動によるリターンの振れ幅 ) と期待リターン ( 将来平均的にどのくらいの利益をみ出すか ) からポートフォリオ ( どの資産をどの割合で保有するか ) を決定するのが般的でしたしかし THEO では前述のとおり 3 つの機能ポートフォリオを意していますユーザーの資産運に対する的に沿ってこれらを組み合わせ最適なポートフォリオを作ることを指していますそのためリスクとリターンのみに着した定量的な法である伝統的法は必ずしもなじみませんこのような複数の的の条件下で意思決定をするために階層分析法 (AHP: Analytical Hierarchy Process) という分析法をいますこの分析にいるユーザーの情報は以下の 3 つです 1. 年齢若いほど資産運期間がくなるのでリスクを取って期的にい収益を指すことができます 2. 融資産額融資産が多いほどインフレーションから融資産の実質的な価値を保全するニーズがまりますインフレーションつまり物価上昇により融資産の価値が相対的に下がる可能性があることからその実質的な価値を保全するため実物資産などを中としたインフレーションヘッジポートフォリオを意しています 3. 就業状況就業している場合損失が出ても定期的な収で埋め合わせることができることから退職している場合よりもいリスクを取ることができますこれらの質問をもとに AHP の法をいてユーザーにとってどの的がどれだけ重要なのかを推定しこれを 3 つの機能ポートフォリオのウェイトに変換します AHP については補をご参照ください 17

18 i. 期待リターンリスク ( リターンの変動 ) キャッシュフローインフレヘッジの 4 つの要素を設定します ii. この4つの要素のうちどの要素がどのくらい重要なのかをプロファイリングの質問から推定しますこの要素 kのウェイトを w O とします (k = 1,2,3,4) iii. 次に各要素に対する 3 つの機能ポートフォリオの影響割合をそれぞれのポートフォリオの過去データから推定します機能ポートフォリオnが要素 kに影響する割合を w O,- とします (n = 1,2,3) ここで U -./ w O,- = 1, (k = 1,2,3,4) です iv. 最終的に機能ポートフォリオnのウェイトは w VWX,- = k=1 w k w k,n で与えられます 4 上記 ii. で推定される各要素の重要度によりリスク許容度インカムを重視する度合いインフレーションに対する感応度の3つのパラメータが決まりますそれぞれ 19 個 3 個 4 個の値を取りうるように設定されているため 3 つの機能ポートフォリオのうち 1 つだけに投資する場合も加えて =231 通りの機能ポートフォリオが提案されますなおユーザーは推奨されたものと異なるポートフォリオの組み合わせを選ぶことも可能です補階層分析法 :AHP について AHP は Saaty(1980) によって開発された意思決定法階層的な構造によって代替案の評価をうもの意思決定プロセスを複数の階層に分けて階層ごとに各評価要因に対する重要度を定量的に測定する AHP は多様な要素が影響する意思決定や個の好みといった感覚的な要素の影響を受ける意思決定にいられる 18

19 AHP ではまず複数の階層の全体構造を決めて第 1 階層に問題設定 ( 機能ポートフォリオの最適配分 ) を第 2 階層に 4 つの要素 ( リスクリターンキャッシュフローインフレーションヘッジ ) をまた第 3 階層に 3 つの代替案 ( グロースポートフォリオインカムポートフォリオインフレーションヘッジポートフォリオ ) を設定する次に要素間の関係と各要素における代替案間の関係を設定するこれらの関係は全て 2 つの組み合わせに関する関係であるため対較と呼ばれる全ての関係は対較列で表現されるこの較に使う数値 ( 例 : 前の項が後の項より絶対的に重要かなり重要重要若重要同じくらい重要 ) を設定する次に各要素における代替案との間の般的な関係を測るこのように 4 つの要素に関するそれぞれ 3 つの代替案の特性について全ての対 ( ペア ) について較をうそのあと各階層でその下の階層の要素や代替案に関するウェイトを対較列から計算する最後に代替案への最適ウェイトを計算する参考 :Saaty, T.L "The Analytic Hierarchy Process", McGraw-Hill 19

20 2. 投資ユニバースにれる ETF の選定 THEO では主に国で上場されている ETF のうち THEO が設定する投資要件に合致する銘柄を選別して投資ユニバースに組みれています (1) 3 つの機能ポートフォリオへの振り分けまず 6,000 種類以上ある ETF のうちインデックス型 ( ベンチマークと呼ばれるインデックスに連動するような運をなっている ETF) の銘柄が選別されます次にそれらを 3 つある機能ポートフォリオに割り振りますさらに機能ポートフォリオごとに地域やセクターといった細かい区分 ( サブカテゴリー ) を設定してそれぞれに適切と考えられる ETF 銘柄を選別します (2) 投資要件に合致した ETF の選別 ETF を機能ポートフォリオのサブカテゴリーごとに振り分けても流動性が低く売買時にいコストがかかる ETF が存在したり同じ投資テーマで設定された ETF が複数存在したりすることもあります ( たとえば同じサブカテゴリーに Vanguard と ishares の ETF がある ) THEO では ETF が投資対象として適した銘柄かどうかを選別するために投資要件を設定しており合致しているかを精査しています基本的な投資要件の内容は以下のとおりです 1 ETF の資産規模投資する ETF の資産規模 (ETF は上場銘柄なのでそれぞれの時価総額と同視できる ) の下限を定めて THEO が当該 ETF の取引市場できなポジションを取りすぎないようにする 2 ETF の流動性投資する ETF の流動性 ( 取引が頻繁になされていること ) の下限を定めて当該 ETF を売買する際にコストがかかり過ぎないようにする 3 経費率 ETF の運にかかるコスト (ETF 経費率 ( 後述 )) は ETF 運会社によってそれぞれ開され適宜改定更新されるところその ETF 経費率が較的低い銘柄を選定する 4 運期間のさ当該 ETF が短期間の運にとどまらず定期間安定的にその投資テーマであるインデックスに即した運をしているものに限る ETF には ETF の運会社が設定している運報酬や記録管理税法律監査など ETF を運するための諸費 ( 般的に年率で表され ETF 経費率という ) が発しており ETF のネットアセットバリュー (NAV:ETF の原資産総額 ( もし負債があればこれを差し引く ) ETF 20

21 の数投資信託と異なり取引時間中は毎 15 秒で更新される ) はこの ETF 経費率に応じて減りします ETF は株式市場で取引される融商品なので ETF を購したり売却したりする時の価格は NAV ではなく株式市場で値付けされる価格になりますが市場価格は NAV を反映して値付けされるため結果的にはユーザーが ETF 経費率を間接的に負担するともえますもしあるサブカテゴリーが当社の投資戦略として有であるものの適切な ETF がない場合は要件充に近い ETF を採することもありますただし全体の投資ユニバースでその ETF に配分できるウェイトの上限は制限されます定期的に ( 少なくとも毎年 ) 全ての国上場 ETF のうち本国内の証券会社が取り扱い可能な銘柄全てについて直しこれまでの投資ユニバースで捕捉していなかった特徴の ETF があるかどうかまたは投資ユニバースに組みれている ETF より経費率が低いもので最近投資要件を具備するにった銘柄などがないかを精査しますまた運中も投資ユニバースをモニターしており運中の ETF 銘柄がいずれも投資要件を満たしているかを監視しています新しい ETF は毎年上場されており年々サイズもきくなっていて運成績も積み上がっています新しい ETF を投資ユニバースに加えてポートフォリに組みれることも反対に流動性の低下などによってすでに組みれた ETF を投資ユニバースから外すこともあります補 ETF 売買の際にかかるコスト隠れたコストとしてよくわれるのが売買時に発する売り値 (Bid) と買い値 (Ask) の差分である Bid/Ask スプレッドである THEO では上場市場を通じて ETF を売買するが上場市場では売りたいは極値で買いたいは極安値で取引したいのでその売値と買値の開きを Bid/Ask スプレッドというある ETF 銘柄の商い量が少ない ( 流動性が低い ) 場合などはこのスプレッドが広くなりその時購したい場合は較的値で売却したい場合は較的安値で取引してしまいその分コストだったという評価になる購資はユーザーのおなのでその分ユーザーが実質的にコストを負担することになるたとえばどの値段でも売買するといったいわゆる成注に近い発注の仕を取るとこういった値買いや安値売りのリスクは相当まるといえる THEO ではこういった Bid と Ask がなるべく近づいた時点で取引をうようアルゴリズムが組まれている詳しくは 3. 売買の執 (3) 取引の執を参照 21

22 3. 売買の執 (1) ポートフォリオの組成ユーザーからがあった時点で当該ユーザーの機能ポートフォリオの組み合わせ ( 標ウェイト ) に従って ETF を購しますその続きは概略すると以下のとおりですユーザーからのあった銭 ( 円 ) を Interactive Brokers LLC (IB 証券 ) に送 IB 証券に発注して銭 ( 円 ) をドルに交換する ( 同時に )IB 証券に ETF の買い注を発注するなお THEO ではのあったが国本双の融機関の営業であればそのに 1 3 をいますまた通常同じに多数のユーザーからのを受け付けていますが THEO はユーザーの売買取引を括発注し効率的な取引執をしています (2) ETF 発注量の計算アルゴリズム THEO では社開発のアルゴリズムをいて ETF の発注量を計算しています AHP に基づき推奨されたユーザーの標ポートフォリオと運アルゴリズムによって判断される各機能ポートフォリオ内でのウェイトにより計算されたユーザーごとに異なる ETF の標ウェイトと取引時点での ETF の市場価格により取引数が決定されます補計算アルゴリズムの詳細 ETF の取引は整数単位でしかおこなわれずまたユーザーの現の範囲内で ETF を取引する必要があるい換えると以下の最適化問題を解く必要がある min { NAV w a xp, x: integer, (x, p) C} ここで NAVは資産額 w a は ETFa のウェイト kは ETF の数 pは ETF の価格 Cは現残これは整数計画法なのでこの問題を直接解く代わりに以下の近似的なアルゴリズムをいる ETF 購の場合まず数点以下の数を切り捨てて現がりなくならないようにする残った現を最も効率的な法で ETF に投資するために各銘柄の標額と実際の額 (ETF の市場価格と数との積 ) を計算し乖離がきいものから順に購する 22

23 少額のポートフォリオにおいて ETFの標ウェイトと市場価格によっては標ポートフォリオと実際のポートフォリオがきく乖離する恐れがある THEOでは少額のポートフォリオをより意図したポートフォリオに近づけるため以下の補正をっている 1. 各機能ポートフォリオの標配分額 (NAV 各機能ポートフォリオへの標ウェイト ) が少額 ( グロースポートフォリオインカムポートフォリオは60 万円以下インフレヘッジポートフォリオは35 万円以下 ) の場合価格のETFを低価格のETFに置き換えるあるいは複数の似たような特性を持つETFを銘柄で置き換えることにより各 ETFの標保有数がきくなるように売買計画を修正する置き換えるETFの銘柄数は機能ポートフォリオのNAVによって異なり NAVの増加に伴って徐々に完全なポートフォリオへ近づけるまた置き換えたETFのウェイトは元の ETFのウェイトと同じとする 2. 各機能ポートフォリオの標 NAVが10 万円未満の場合 1の補正に加え各機能ポートフォリオに含まれるETFに対するウェイトの合計をその機能ポートフォリオの標ウェイトに近づけるようなアルゴリズムをいる 3. THEO 全体で10 万円を下回るポートフォリオの場合 1の補正に加え購できるETFの数が常に限定されることから標ウェイトとの差異よりも効率良く10 万円のポートフォリオに近づけることに主眼をおいたアルゴリズムをいる (3) 取引の執取引の執は社開発のアルゴリズムによりわれます国市場時間 ( 本時間 23 時 30 分但し国夏時間時は 22 時 30 分開始 ) において最新の市場価格をいてユーザーごとの ETF 注量を決定しますまだ国市場が開いていない時間帯に現地証券会社に注を出す執法とべより効率的に執することが可能ですユーザーごとの ETF 注量は前節のアルゴリズムをいて瞬時に計算され弊社証券業務部を通して国証券会社に取り次がれます執においては市場の買い気配と売り気配の差額 (Bid/Ask スプレッド ) をモニターしこのスプレッドが通常よりもきい場合においてはあえてスプレッドを補正した価格 ( 市場の価格より良い価格必ずしも約定できるとは限らない ) で注を出し執の様や価格変動をながら価格を調整して注します価格変動の激しい銘柄や取引量のさい銘柄スプレッド補正をした銘柄また発注量の多い銘柄などについては即時約定できない可能性がありますが過去の取引データと市場データを基に確率フィルタリングと汎関数 Brown 運動に対する確率計算の法をいて最適な執法を決定しますこれらの取引にかかる国証券会社への数料は弊社が負担しますなお弊社証券業務部は ETF の委託売買の取次ぎをいますがその数料はいただきません 23

24 4. ポートフォリオの調整前述のとおりユーザーのプロファイリングから決定された機能ポートフォリオの標ウェイトと各機能ポートフォリオ内での ETF の相対ウェイトからユーザーごとの各 ETF の標ウェイトが決定されます THEO ではユーザーのポートフォリオを常に最適な状態に保つために定期的なポートフォリオのウェイトの調整や機能ポートフォリオ内部の ETF のれ替えをっております (1) 機能ポートフォリオの価格変動によるリバランス ETF の価格が変動するとその ETF の全体における割合が変化しますたとえばある ETF がポートフォリオの 10% を占めていたとしてその ETF の価格が 5% 上昇したとき他の ETF の価格が変わらなかったとするとポートフォリオにおける割合は 10% から ETFの価値 = ポートフォリオの価値 10% (1 + 5%) % 5% = % に上昇しますこのときこの ETF を % 分売却し他の ETF を購することでポートフォリオ内におけるこの ETF の割合を 10% に保つことができます THEO では原則として毎リバランスをなっています (2) 機能ポートフォリオ内での ETF の配分 ETF 銘柄のれ替え前述のとおり過去の ETF のパフォーマンスなどにより各機能ポートフォリオにおける ETF の標割合が更新されますこれにより各機能ポートフォリオを常に最適な状態に保つことができます THEO では機能ポートフォリオの内容に応じて次四半期または適宜の頻度で機能ポートフォリオ内の ETF 銘柄のウェイトや銘柄体のれ替えをなっています (3) 機能ポートフォリオ体への投資率変更市場の変化などによりユーザーのポートフォリオ診断から各機能ポートフォリオへの投資ウェイトを決定する AHP の変数は変化しますまた年齢を重ねることによりユーザーのプロファイル体も変化します THEO におまかせを選択しているユーザーに対してこれらの状況の変化を勘案し各機能ポートフォリオへの配分割合の直しを毎年っていますなお直しの結果ウェイトが変化しないこともあります 24

25 (4) ユーザーの申し出による機能ポートフォリオの標ウェイトの変更 THEO では原則として年 10 回までユーザーによって機能ポートフォリオの標ウェイトを変更することができますこの変更によってウェイトを下げられた機能ポートフォリオに含まれている ETF を売却しウェイトを上げられた機能ポートフォリオに含まれている ETF を購することでご希望の資産運針にのっとったポートフォリオに変更します 25

26 5. 追加部出ユーザーから追加や出の依頼があった際その時点での各 ETF の標ウェイトとユーザーの現在の保有ウェイトを較し標ウェイトに達していない銘柄を購し ( 追加の場合 ) 標ウェイトを上回っている銘柄を売却します ( 部出の場合 ) これによりポートフォリオをより最適な状態にするというリバランスと同様の効果を得ることができます 6. 税最適化 ETF の売却により利益が発した場合その利益 ( 譲渡益 ) に対して課税されます特定座源泉徴収ありを選択している場合 ETF の売却をう都度その年の譲渡益と譲渡損が通算され税が源泉徴収または還付されますまた保有する ETF から分配を受け取った場合も課税されます特定座源泉徴収ありを選択している場合売却における損益を年間通算し損失が出ていれば分配は翌年初に譲渡損と通算され税が還付されます THEO では特定座源泉徴収ありを選択しているユーザーに対しこれらの税を効率よく払うように税最適化のための取引をいます (THEO Tax Optimizer) この取引は税効果が 2,000 円以上でありまた ±5% を超える未実現損益を持つ ETF を保有するユーザーを安としていますが市場状況や保有 ETF の状況などによっては取引がわれないこともあります (1) 四半期毎における最適化年初からの取引により譲渡益が発し課税されたユーザーに対し最適化がわれます保有銘柄の中に含み損が出ている銘柄がある場合その銘柄を売却し似た特性を持つ銘柄 ( 代替銘柄 ) を購することにより前まで発した譲渡益と相殺させますこの取引によって還付された税は翌営業の取引から ETF 購に利されますこの最適化はの下旬にわれます (2) 年末における最適化 12 の下旬においては上の計算をう際発した譲渡益にその年に受け取った分配を加えて計算することで分配と譲渡損との通算もいます分配との通算に関しては翌年第営業に税が還付されるので翌年の取引から ETF 購に利されます逆に年初からの取引により譲渡損が発したユーザーに対し翌年以降に課税対象となる額の圧縮をいます保有銘柄の中に含み益が出ている銘柄がある場合その銘柄を売却し代替銘柄を購することにより含み益を実現させ購単価の引き上げをいますこの最適化によりその年おける取引に対する税を払うことなく翌年以降に発する譲渡益を圧縮させます 26

27 (3) 代替銘柄を含むポートフォリオ管理リバランスや配分調整などによって各銘柄を売買する際元の銘柄と代替銘柄を合わせた実保有額が標額を上回るときは代替銘柄から売却します逆に保有額が実保有額を下回るときは元の銘柄から購します代替銘柄が複数の銘柄の代替となっている場合またはある銘柄の代替銘柄が複数で構成されている場合には取引量を最とするように各銘柄への配分を決定します 7. 取引執の順 (1) があった場合ユーザーが本の営業 15 時までにした場合通常はそのの国時間 ( 国が休の場合は翌両国営業 ) に取引がわれます 15 時以降もしくはの休にした場合の翌営業に取引がわれますユーザーの額を為替交換によってドルにしたのち ETF を購します (2) 部出の申し込みがあった場合ユーザーが本の営業 15 時までに部出を申し込んだ場合通常はそのの国時間 ( 国が休のときは翌両国営業 ) に取引がわれますまず為替交換によりドルを売却し出額と税 ( キャピタルゲイン課税 ) の推定額を合わせた相当額の円を購しますその後為替交換によって売却されたドル現相当額の ETF を売却しドル現を得ますなお最終的な課税額は本翌営業の対顧客直物電信為替レートをいて計算されますユーザーの銀座へは最短 3 営業程度で出されます (3) 全部解約の申し込みがあった場合ユーザーが本の営業 15 時までに解約を申し込んだ場合通常はそのの国時間 ( 国が休のときは翌両国営業 ) に ETF の売却取引がわれます同に為替交換をいドル現を円現に交換した後およそ 7 営業以内にユーザーの銀座へ出しますユーザーが保有していた ETF の銘柄によってはその時点で未払いの分配がある場合がありますその場合は旦 ETF の売却によって得た資を返還し未払いの分配から得た資に関しては分配が払われ次第速やかにユーザーの銀座に返還します (4) ユーザーの申し出による機能ポートフォリオの標ウェイトの変更の場合通常ユーザーから申し出があったに ETF の売却と購を同にいます売却と購の時間差を最にすることにより市場変化によるユーザーへのリスクを最化します 27

28 補ドルキャッシュの即円決済 THEO ではユーザー座において ETF の売買や配当等によりドルが取得された場合には同中に円との為替交換をっているそのため ETF の売買や配当等においてユーザーに為替差損益が発することはない参考 : De Bondt, Wernar, F.M., and Thaler, R "Does the Stock Market Overreact?", The Journal of Finance, vol.40. Poterba, J.M., Sammers, L.H "Mean Reversion in Stock Prices: Evidence and Implications", Journal of Financial Economics, vol

29 IV. 投資政策委員会弊社では資産運の基本針及びアセットアロケーションを検討決定しあわせて運の成果を分析検証する機関として投資政策委員会を設置しています同委員会は原則として 1 回開催され以下の事項が審議決定されます顧客財産投資信託財産にかかる運的や運針アセットアロケーションに関する事項投資対象先などの投資銘柄の選定等運担当者の任命及び解任発注先および運業務委託先等の選定投資信託に係る収益の分配針その他必要事項また同委員会においてポートフォリオパフォーマンス取引状況のモニタリングをっています 29

30 株式会社おのデザイン融商品取引業者関東財務局 ( 商 ) 第 2796 号加協会般社団法本投資顧問業協会本証券業協会般社団法投資信託協会 < 投資任運サービス THEO に係る数料等及びリスクについて> 投資任運サービス THEO( 以下 THEO ) は当社との投資任契約により提供されますお客様には当社に THEO 専の証券座を開設いただきます投資任契約に関する投資任運報酬は預かり資産の円貨換算時価残に対して最 1.10% ( 税込年率 ) を乗じた額となります組 ETF の売買数料及び取引所数料並びに為替数料等の費は当社が負担いたしますなお THEO 専の証券座の管理数料は無料です THEO では主に外国籍の上場投資信託 (ETF) を組みれます組 ETF の価格変動リスク及び信リスクのほか為替リスク取扱融機関に係るリスク等があります組 ETF の市場価格の下落為替変動等により損失を被り投資元本を割り込むことがありますしたがって投資元本が保証されているものではありませんご契約にあたっては契約締結前交付書や契約約款等を分にお読みください 30

THEO_White Paper_201709_

THEO_White Paper_201709_ THEO WHITE PAPER 2017 年 9 株式会社おのデザイン次 I. 運概論 (P.4) 1. 分散投資 2. ETF 3. スマートベータ 4. 再投資による複利効果 5. ポートフォリオ管理における機能的アプローチ 6. ドル建て運 II. 運モデル (P.16) 1. グロースポートフォリオ 2. インカムポートフォリオ 3. インフレーションヘッジポートフォリオ III.