適応的アセット ・ アロケーション (AAA) 現代ポートフォリオ理論を適用するためのいくつかの兄弟戦略の一つとして生まれた (郵政省), これは最初に考案されました。 1967 ポートフォリオの利益を最適化する方法として. まだ, 多くのトレーダーや金融ストラテジスト MPT の数学を本当に信じる者は AAA を使用している間の実世界の結果は、利益のための計算された期待を満たしていないので幻滅させられて, このようなポートフォリオのボラティリティは、予想よりも高くされていると.
最近の研究 このトピックの入力平均およびポートフォリオのリバランスに使用期間の長さのために主に期待と現実の間のこの不一致がありますを示唆しています。: どうやら, とき計算がはるかに短い期間にわたって得られる平均値を使用して入力データに基づいています, ポートフォリオのリターンは、いつそれらの平均に基づいて計算されます長期的な数字より. と, ポートフォリオのリバランスの間隔が短いとき, パフォーマンスが向上し、ボラティリティとリスクを削減.
要約すると, 郵政省に依存しています。 3 理想的なポートフォリオを作成するためのパラメーター, 米国株を含む資産クラスのセットを含む通常, 欧州, 日本と新興国, プラス米国. および国際 Reit, 米国. 長期的な中間の債, 金や他の商品だけでなく、. パラメーターは、します。:
- 見積ボラティリ ティー
- 期待リターン
- 予想される相関
郵政省シナリオでの短期平均を使用がより正確な結果をもたらすことです。. 前世代の配分モデルの 1 つの欠点, 戦略的資産配分 (SAA), そのモデルは、上記のパラメーターに関する長期的な平均に基づく郵政省を適用されるために明らかになります. このトピックに関する最近の新しい作品で, 計算されたを返しますの重大なエラーにつながる長期的な平均を使用して.
実習では, 5-20 年間の時間期間の長期的な平均ボラティリティの低下予測因子であります。, リターンとの相関関係. 20 年間の平均と株式の年率リターンに関して 3 または 4 年の平均を使用してそれらを使用しての計算の統計的ギャップが巨大です, ほぼ負を返しますするに至る 14%. 今日ではほとんどの投資家の投資を比較的短い時間視野を与え, 計算で短期的パラメーターを使用がより現実的な結果をもたらすことは明らかです。.
ポートフォリオは、優れたリスク調整後リターン短期市場の状況に適応を提供します。.
長期的な計算を完全否認せず現実を認識するには, 一部の投資家が長期適用することによって、計算を微調整します。 値 長期ではなくアプローチ 平均 アプローチ, 株価が落ちるとき、重量ポートフォリオ株式に賛成する傾向があります。, 逆に減らすために株式の価格としての重みより高価になると.
まだ, 「ハンディキャップ」計算の長期評価を使用するいくつかの新しい選択肢がある技術の進歩を返します. 短期的な地平線の極端な端である高周波トレーダー, 人は、短期的な動向を活用します。, 相関とリターンのより現実的な見積もりを生成するために平均に差し戻し. 現在 HFT システムを使用するトレーダーの成功に基づいて取引のコミュニティで多くの興奮があります。. まだ, このニッチ市場により多くのトレーダーの群衆, スプレッドが薄いまたは多分完全に消えることは不可能です。.
運動量の予測値
勢いは投資家は短期的に評価するための優れた方法です。. 古い格言によると: 短期的な将来の価格の最もよい予言者は現在の価格. と, 日中か毎日取引毎週期間に向けて外側から投資として地平線を拡張します。, 運動量の効果がより顕著になります. おそらく大きいのため, 投資家の動きが遅い, 価格は、数週間の同じ方向に動かし続けるために傾向があります。. この確率を与えられる, ポートフォリオを構築する際に勢いのアカウントに論理です。, 長期的な平均値に関係なく既に観察.
ボラティリティ
ボラティリティ, あまりにも, 郵政省に関する誤用されて. たとえば, 長期的な平均の年率ボラティリティについてですが 20% 株価が上昇し、約 7% 10 年債, ほとんどの投資家の短い時間の視野の中に測定された実際のボラティリティがより大きく変動します。, されるため、はるかに少ない正確な将来予測に. だから, 実際のボラティリティ ポートフォリオ計算されるボラティリティを意味するよりもはるかに不利な影響を持つことができます。.
と, 多くの投資家が約しようとポートフォリオを重み付けによる株式や債券のボラティリティの違いのバランスをとる 60% 株と 40% 債券, まだ, 経験豊富な実際のボラティリティは、このような原油分散方法をオーバーライドできますまで. したがって, 揮発性の仮定に関して上記の格言に依存する最も安全なようです。, それです, 明日の価格の少なくとも偏った推測は今日の価格に基づいています. 同様に, 明日の価格範囲の少なくとも偏った推測で最近の過去の間に価格の範囲は、します。, もちろん最近のボラティリティを表します.
最近のボラティリティは、短期的な将来のボラティリティについて最良の推測を提供すると思われるので, ほとんどの投資家は、短期的な地平線を持っていると, それは郵政省の長期的な変動ではなくパラメーターとして短期的なボラティリティを使用する論理です。. ボラティリティについて持ち帰りとして, 精通した投資家をポートフォリオのリバランスがそのボラティリティを計算して, 時間をかけて安定したレベルで変動リスクを維持するために, ボラティリティが対象となるレベルを超えたら現金に一部移動することによって露出を減らすことができます。.
相関関係 & 返します
株式などの資産クラスの価格と米国債のにもかかわらず長期相関関係, 株式や金, 低または負, 短い時間の期間にわたって実際の相関関係は大きく異なります. だから, たとえば, 変動、 50-50 株式と債券ポートフォリオが減します。 50% 相関の減少として.
同様に, 多くのトレーダーが直感的に理解してそのコンポーネントのボラティリティを分配ポートフォリオのリスクを軽減します。, 最近の研究からより少なく直観的な観測は、リスク管理のポートフォリオからのリターンが同じくらいで改善されたもされています。 25%. 最後に, リスクを無視している間投資家の人間性を困難に焦点を当てるので返しますだけで, 特に長期ドローダウンが生じることが, また、最大のリターンを追求するとき、ボラティリティと共に最大ドローダウンを考慮して慎重です。.
概要
MPT シナリオは短期的な平均値に基づいている場合よりも長期的な値に基づいてより正確な推定を与える, HFT トレーダーやその他の短い水平線の投資家ポートフォリオ最適化の現在の測定値を使用するに最適です。. ここ最近の研究で引用, 著者は、真の彼らの勢いの観点から短期的に返品にもとづく適応の資産配分を使用して、ポートフォリオの毎月リバランスを提唱しています。, 適切な短期的なボラティリティと相関平均と一緒に.
6 ヶ月あるいは短い勢いによるとトップのいくつかの資産に基づいて毎月リバランスの時に新鮮なポートフォリオを作成する 1 つのアルゴリズム的アプローチがあります。, ボラティリティの最小の差異を指定するアルゴリズムに従って資産を割り当てるため, その個々 のボラティリティによると各資産の分配ではなく. このアプローチが少なくとも予想されるポートフォリオのボラティリティと勢いのポートフォリオを作成するためにボラティリティとトップのいくつかの資産間の相関関係を考慮, 口当たりのリスク プロファイルと共に.