先週末の暴落時に暗号資産を買い増した.買い増したといってもポートフォリオに占める割合はまだ0.7%程度である.様子見&様子見,そして調査中といったところだ.その調査の一環として株と暗号資産の相関をみてみたい.株と相関の低いアセットクラスとして債券や金が知られているが,暗号資産についても株との相関が低ければ,分散投資の意味があるかもしれない.もっとも暗号資産の場合,ボラティリティがバカでかいため,多少相関が低くても,ポートフォリオ全体のボラティリティを下げるという効果までは期待できない. 今回分析に使うデータは2016年1月3日から2021年5月31日までの週次データである.VOO(S&P500連動ETF),AGG(米国債券ETF),GLD(金ETF),BTC(ビットコイン)の4系列をみることにした. 図1:株(VOO),債券(AGG),金(GLD),ビットコイン(BTC)の値動き これらを週次収益率に変換して分析を行う.この間のリターンとボラティリティを表1にまとめた.ビットコインは年率80%という驚異的なリターンだがボラティリティも82%とバカでかく,シャープレシオでは1未満となり,株式市場の平均(VOO)と比べて少し高い程度である. 表1:各資産クラスのリターン・ボラティリティ 以上の結果は,リターン・ボラティリティが時間を通じて一定と仮定した下での簡易的な分析となる.実際,ボラティリティは時間を通じて変化することが知られており,この現象を捉える代表的なモデルがGARCH(Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroscedasticity)モデルである.また,変数間の相関も変化するモデルとしてDCC(Dynamic Conditional Correlation)モデルなるものが考案されていて,相関が変化していく様をみるのに便利である.今回の分析では各資産クラス間の相関にコロナショック前後でどのような変化がみられるか注目した.以下DCC-GARCHモデル(ARMA(0,0)-GARCH(1,1)-DCC(1,1))で推定した相関係数を時系列プロットしてみた. 図2:株と債券の相関 図3:株と金の相関 図4:株とビットコインの相関 図5:金とビットコインの相関 株と債券の相関(図2)はゼロに近いと...