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れれやぶき
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1 THEO WHITE PAPER 2017 年 9 株式会社おのデザイン

2 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. 運針 (P.20) 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. 追加部出 5. 取引執の順 IV. 投資政策委員会 (P.30) 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 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特定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 ) 加藤特定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論じています 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国欧州アジアアフリカなど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約 80 ヶ国に投資することを実現しています 4

5 [ THEO の投資対象 ( 国別 2017 年 9 29 時点 )] アジアオセアニアヨーロッパ中東アフリカ中南北 AUSTRALIA AUSTRIA BAHRAIN ARGENTINA CANADA CHINA AZERBAIJAN EGYPT BRAZIL UNITED STATES HONG KONG BELGIUM ISRAEL BRITISH VIRGIN ISLANDS INDIA BULGARIA NIGERIA CHILE INDONESIA CROATIA QATAR COLOMBIA JAPAN CZECH REPUBLIC SAUDI ARABIA COSTA RICA MALAYSIA DENMARK SOUTH AFRICA GUATEMALA MARSHALL ISLANDS FINLAND TURKEY JAMAICA NEW ZEALAND FRANCE UNITED ARAB EMIRATES MEXICO PAKISTAN GERMANY PANAMA PHILIPPINES GREECE PERU SINGAPORE HUNGARY TRINIDAD AND TOBAGO SOUTH KOREA IRELAND URUGUAY SRI LANKA ITALY VENEZUELA TAIWAN THAILAND KAZAKHSTAN LUXEMBOURG NETHERLANDS NORWAY POLAND PORTUGAL RUSSIA SPAIN SWEDEN SWITZERLAND UKRAINE UNITED KINGDOM 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場合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場合があります

6 (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場合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場合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 [THEO の投資対象 ( アセットクラス別 2017 年 9 時点 )] (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 6

7 たとえば本の株式市場をても 80 年代の不動産バブル 90 年代の失われた 10 年 90 年代末の IT バブルと IT バブル崩壊世界的な好景気リーマンショック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 1234 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 R 1234 = となる次にこの式の分散を求めると n i=1 w i R i = ξ + w i η i n i=1 E R port? = E[ξ? ] + 2 w % E ξη % D "-. D + w % w E E η % η E ",G-. 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 7

8 市場因リスク ( ボラティリティ分散の平根 E[ξ 2 ]) を 0.2 個別因リスク( E[η? % ] ) 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否定的な解から肯定的な解まで様々であるこの点加藤特定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. 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 )

9 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 9

10 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ベンチマークインデックスです機関投資家いわゆるプロ向けの資産運には採が進んでき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 ) にもとづくウエ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

11 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 Pilgrim Fathers( イギリスからアメリカに渡った清教徒たち ) にたった 24 ドル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今では 1,776 億ドル本円で 17.7 兆円近くになるのでマンハッタン島を買い戻してもお釣りがくるのではないか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 11

12 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 12

13 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なお 2016 年 3 1 から 2017 年 9 29 までの各機能ポートフォリオの推移は以下の通りですドル建て /2 2016/3 2016/4 2016/5 2016/6 2016/7 2016/8 2016/9 2016/ / / /1 2017/2 2017/3 2017/4 2017/5 2017/6 2017/7 2017/8 2017/9 LGP( グロースポートフォリオ ) ICP( インカムポートフォリオ ) IHP( インフレヘッジポートフォリオ ) 円建て /2 2016/3 2016/4 2016/5 2016/6 2016/7 2016/8 2016/9 2016/ / / /1 2017/2 2017/3 2017/4 2017/5 2017/6 2017/7 2017/8 2017/9 LGP( グロースポートフォリオ ) ICP( インカムポートフォリオ ) IHP( インフレヘッジポートフォリオ ) データ出所 : 株式会社おのデザイン THEO 社内データより算出 ( 期間 :2016 年年 9 29 ) 2017 年 9 29 現在申し込みベースで算出した THEO ユーザーのポートフォリオ全体の平均割合はグロースポートフォリオ 46.7% インカムポートフォリオ 36.8% インフレーション 13

14 ヘッジポートフォリオ 16.5% ですこの割合で 2016 年 3 1 から 2017 年 9 29 まで運した場合のポートフォリオの推移は以下の通りですドル建て /2 2016/3 2016/4 2016/5 2016/6 2016/7 2016/8 2016/9 2016/ / / /1 2017/2 2017/3 2017/4 2017/5 2017/6 2017/7 2017/8 2017/9 円建て /2 2016/3 2016/4 2016/5 2016/6 2016/7 2016/8 2016/9 2016/ / / /1 2017/2 2017/3 2017/4 2017/5 2017/6 2017/7 2017/8 2017/9 データ出所 : 株式会社おのデザイン THEO 社内データより算出 ( 期間 :2016 年年 9 29 ) 参考 : CalPERS, , ALM Workshop 6. ドル建て運 14

15 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 80 以上の国地域への分散投資を実現しています (2017 年 2 15 時点 ) 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 15

16 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過度のリスクを取ることなく期的に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エ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が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しかし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 ( 基本ウエイト ) 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 16

17 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" [2017 年 9 時点のグロースポートフォリオ組みれ銘柄覧 ] ETF アセットクラス詳細 EWY 新興国株 i シェアース MSCI 韓国キャッフト上場投資信託 EWZ 新興国株 i シェアース MSCI フラシルキャッフト上場投資信託 FXI 新興国株 i シェアース中国型株上場投資信託 VWO 新興国株ハンカート FTSE エマーシンクマーケッツ上場投資信託 EPP 先進国株 i シェアース MSCI ハシフィック ( 除本 ) EWG 先進国株 i シェアース MSCI ドイツ上場投資信託 EWJ 先進国株 i シェアース MSCI シャハン上場投資信託 EWT 先進国株 i シェアース MSCI 台湾上場投資信託 QQQ 先進国株ハワーシェアース QQQ トラストシリース 1 上場投資信託 VBK 先進国株ハンカート国スモールキャッフクロース上場投資信託 VBR 先進国株 Vanguard Small-Cap Value VGK 先進国株ハンカート FTSE ヨーロッハ VOE 先進国株 Vanguard Mid-Cap Value VOT 先進国株 VANGUARD MID-CAP GROWTH ETF VPL 先進国株ハンカート FTSE ハシフィック上場投資信託 VTV 先進国株ハンカートハリュー上場投資信託 17

18 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達成す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は多様な国々を投資対象としてい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 [2017 年 9 時点のインカムポートフォリオ組みれ銘柄覧 ] ETF アセットクラス詳細 HYG ハイイールド債券 i シェアース iboxx トル建ハイイールト社債上場投資信託 IHY ハイイールド債券マーケットヘクトル国際ハイイールト債上場投資信託 SRLN ハイイールド債券 SPDR BLACKSTONE/GSO SEN LOAN IEF 先進国国債 i シェアース国国債 7-10 年上場投資信託 TLT 先進国国債 i シェアース国国債 20 年超上場投資信託 LQD 投資適格債券 i シェアース iboxx トル建投資適格社債上場投資信託 MBB 投資適格債券 i シェアース国 MBS 上場投資信託 VMBS 投資適格債券 Vanguard Mortgage-Backed Securities 18

19 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ベンチマークとしてい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輸物価指数に対してコモデティティや不動産で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指数を年次ベースでトレースするためには年次リターンがいられますが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 はウエ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 [2017 年 9 時点のインフレーションヘッジポートフォリオ組みれ銘柄覧 ] ETF アセットクラス詳細 DBA コモディティハワーシェアース DB アクリカルチャー上場投資信託 DBC コモディティハワーシェアース DB コモティティインテックス IAU コモディティ i シェアースコールトトラスト SLV コモディティ i シェアースシルハートラスト IYR リート不動産 i シェアース国不動産上場投資信託 RWX リート不動産 SPDR タウショーンスインターナショナルリアルエステート上場投資信託 IGF 先進国株 ISHARES GLOBAL INFRASTRUCTUR WOOD 先進国株 ISHARES GLOBAL TIMBER & FORE TIP 先進国国債 i シェアース国物価連動国債上場投資信託 19

20 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論じます 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 3 つ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 ( ある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ユーザーにうかがう質問は以下の 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. 融資産額資産が多いほどインフレーションから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とは物価上昇を意味し資産価値が相対的に下がる可能性があることから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 ( 契約申込後に編集可 ) 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エイトに変換します AHP については補をご参照ください 20

21 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のウエイトを w J 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 J,, とします (n = 1,2,3) ここで P w J,,,-. = 1, (k = 1,2,3,4) です iv. 最終的に機能ポートフォリオ n のウエイトは w QRS,, = 4 k=1 w k w k,n で与えられます上記 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じの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 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 21

22 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エイトを対較列から計算する最後に代替案への最適ウエイトを計算する参考 :Saaty, T.L "The Analytic Hierarchy Process", McGraw-Hill 22

23 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ある ETF がほとんど取引されておらず売買時にいコストがかかることや同じ投資テーマで設定された ETF が複数存在し重複していることもあります ( 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 23

24 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 の株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で 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 THEO で ETF を保有しているのはユーザーなので ETF 経費率は間接的にユーザーが負担していることになり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 に配分できるウエ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及び任運会社として取り扱いが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補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 を組みれることで投資ユニバースにバラエティが増す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 24

25 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 ( 標ウエイト ) に従って ETF を購しますその続きは概略して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 ) に送銭 ( 円 ) を IB 証券を通じてドルに交換する ( 同時に )IB 証券を通じて ETF 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 ないし3をいますまた通常同じに多数のユーザーからを受け付けていますがその場合 THEO はユーザーの売買取引を括発注しているので IB 証券との間の執コストを低減しています (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エイトにより計算されたユーザーごとに異なる ETF の標ウエ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 Z xp, x: integer, x, p C ここで NAVは資産額 w Z は ETFa のウエイト 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 25

26 少額のポートフォリオ具体的には各機能ポートフォリオの標 NAVが 10 万円を下回る場合この法では ETF を全く購しない恐れがある (ETF の標数が 0.5 未満になるため購するよりも何も購しないが標ウエイトとの差異がさくなる ) この問題を避けるため各 ETF をその標ウエイトに近づけかつ各機能ポートフォリオに含まれる ETF ウエイトの合計をその機能ポートフォリオの THEO 全体に占める標ウエイトに近づけるようなアルゴリズムをいる更に少額のポートフォリオ具体的には THEO 全体で 10 万円を下回るポートフォリオの場合購できる ETF の数が常に限定されることから標ウエ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おのデザインが負担します 26

27 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エイトと各機能ポートフォリオ内での ETF の相対ウエイトからユーザーごとの各 ETF の標ウエ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エ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半年年または適宜の頻度で機能ポートフォリオ内の ETF 銘柄のウエイトや銘柄体のれ替えをなっています (3) ユーザーの申し出による機能ポートフォリオの標ウエイトの変更 THEO では原則として年 2 回までユーザーによって機能ポートフォリオの標ウエイトを変更することができますこの変更によってウエ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 を売却しウエ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 を購することでユーザーのご希望のポートフォリオに変更します 27

28 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 の標ウエイトとユーザーの現在の保有ウエイトを較し標ウエイトに達していない銘柄を購し ( 追加の場合 ) 標ウエ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. 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次営業 ( 本国 ) の国時刻に取引がわれます 15 時以降もしくは本の休にした場合本の翌営業の次営業 ( 本国 ) の国時間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 (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エイトの変更の場合 28

29 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

30 IV. 投資政策委員会 THEO では運アルゴリズムの内容を決定する投資政策委員会を設置しており以下のような議題に沿って運状況の確認改善について議論しています機能ポートフォリオが想定した内容の投資ガイドラインに沿った運がなされているかモニタリングをう各顧客向けのポートフォリオ提案のモニタリングをうポートフォリオ構築の法論の変更について議論をい変更を承認する投資政策委員会は最低でもに 1 回開催されます CEO( 最経営責任者 ) が議を務め CIO ( 最投資責任者 ) その他の運部のメンバーコンプライアンス部 COO( 最執責任者 ) マーケティングの責任者業務部の責任者取締役副会アカデミックアドバイザー( 京都学学院加藤特定教授 ) で構成されます加藤特定教授は THEO のポートフォリオ運の投資哲学および投資法の枠組みの提供者です投資政策委員会のメンバー 11 名のうち 6 名は融業界にて 20 年以上の経験を積んでいます 30

ファンド名説明 ifree 8 資産バランス本を含む世界の 8 資産へ均等に分散投資します株式および不動産投資信託に投資することで世界の経済成の果実を享受するとともにこれらとは値動きの異なる債券にも投資することで安定した収益の確保も期待できますこれまで預貯中だったお客様が幅広く資産を分

ファンド名説明 ifree 8 資産バランス本を含む世界の 8 資産へ均等に分散投資します株式および不動産投資信託に投資することで世界の経済成の果実を享受するとともにこれらとは値動きの異なる債券にも投資することで安定した収益の確保も期待できますこれまで預貯中だったお客様が幅広く資産を分 2. 商品の特と適合性つみたて NISA は年間 40 万円の範囲内であれば最 20 年間にわたり投資成果を課税で享受できる制度です同じ商品を継続的に等額ずつ追加購することで平均保有コストを下げる効果も期待できるため少額からの期の積投資による資産形成に活できる仕組みとなっています当社が選定した下表商品は将来の資産形成のため期に積投資を利するお客様にわかりやすい内容で