微増を繰り返す

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 夏枯れ相場なのか，あまり動きはない．仮想通貨は好調だが，国内株式とJREITが全然伸びない．金投信を買い増しした．仮想通貨は1.5％→1.6％，貴金属は買い増しにもかかわらず4.3％→4.3％と変わらず．


今週はひたすら微増だったので毎日が自己ベスト更新．かつてのブブカ状態である．年率リターン30.81％，ボラティリティ9.24％，シャープレシオ3.34，超富裕層まであと5.16年．


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債券は株の暴落をヘッジできるのか？

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　7月27日現在，株安円高で僕のポートフォリオ総額は7月11日の最高値から1200万円下落している．大変な下落であるが率にすると-6.70%にすぎず，株式オンリーのポートフォリオに比べると債券を組み込んでいる分ディフェンスはできている方だともいえる(表1)．今回の下落もなかなかであるが，もっと大事なのはコロナショックやリーマンショックのような大暴落で債券が株式をヘッジできるかどうかである．この記事では主にこの点に焦点をあてて，いろんな種類の債券の性質を明らかにしたい． 表1：各種株式指数とマイポートフォリオのドローダウン 　表2に今回調査した米国上場の債券ETF6種と株式ETFSPYの基本的なデータを示した．データはすべてYahoo Finance!(US版)から拝借した．この表だけでほぼ投資判断できると思う． 　株式のヘッジとして考えるなら国債系のSHY,IEF,TLTという選択になるだろう．ただこの中でもリスク(ボラティリティ)は全く異なり，TLTなどは株のボラティリティとあまり変わらない．逆にSHYになるとほぼ変動はなく，当然リターンも小さい(現状ではFFレートが高く逆イールドなのでそれなりのリターンはあるが，MMFでも代用可能)．IEFはその中間であり，リスク・リターンのバランスがよく，東証ETFでも対象ETFが多く存在する実績のある投資対象である． 　通常時のリターンを重視するならLQDがよいだろう．かの有名なトリニティスタディの債券部分は実は投資適格社債だったりする．社債は債券と株式の両方の性質を持つとはいえ相関係数は0.3であり，同じインカム目的の高配当株などと比べれば圧倒的に分散効果と低ボラティリティを実現しているといえる． 　TIPS(物価連動債)は普段ほとんどの人に顧みられることのない地味な資産クラスである．現在もインフレが収まりつつあり価格は低迷している．インフレと株暴落のヘッジ手段の王道はゴールド投資であるが，同じ目的の代替手段としてTIPSも有用である．ゴールドはインカムを生み出さないからいやだという人には，多くはないがインカムをもらいながらインフレにも暴落にも備えられるのは悪くないのかも知れない．特に現在はゴールドが割高でTIPSが割安な状況であるかもしれないので一考の余地はある． 　AGGは以上の債券のちゃんぽんなのでリスク・リターン・...
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新NISAオルカン積立のみで億り人になる確率

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 　新NISA開始まであと3か月となりました．増税クソメガネとよばれてしまっている岸田さんがやった数少ない減税というか非課税制度の拡充です．僕は信託報酬を半減してくれたオルカン(eMAXIS Slim オールカントリー)で生涯投資枠1800万を5年で埋めたいと思います（といいつつなんか余計なものも買ってしまうかも）． 　巷というかインターネット上では「インデックス投資で億り人とかw」とか「オルカンはもはや安全資産」とか蒙昧無知な言説が蔓延っている気がします．もちろんインデックス投資でも億り人になれますし，オルカンはバリバリのリスク資産です．どの程度のリスクがあるのかとかどの程度の確率で億り人になれるのかとかは割と簡単に計算できます．僕も専門家(笑)としていろんな人に聞かれることが多くなってきました．その時の説明用に各種確率をまとめてここに置いておきたいと思います． 　確率計算するためにモンテカルロシミュレーションを行います．モンテカルロシミュレーションとは乱数を用いて確率モデルから実現値を繰り返し発生させて確率分布を眺める方法です．その際使う確率モデルは幾何ブラウン運動モデルという簡単なものにしておきます．どう簡単かというと収益率分布がどの時点においても独立同一の正規分布になっているという統計学の入門コースで延々繰り返して出てくる正規母集団の場合というやつです．よってまともな高等教育を受けた人なら絶対に理解しているはずです(白目)．最近は高校でも統計をやるみたいなので，ちゃんとした高校生なら普通にわかっていてしかるべき内容です(煽り)． 　それはさておき，実際の株（今回はオルカン）の収益率は正規分布なのでしょうか？実は実際の株の収益率は正規分布とは微妙に違うことが知られています．よって幾何ブラウン運動モデルよりもっと精緻なモデルも考案されているわけですが，今回の目的である月次データを発生させて積立結果をみるという場合においては，幾何ブラウン運動モデルでもより精緻なモデルでも結果にさほど差はでないことが確認できていますので（あまり詳しく書くと研究内容から僕が身バレしてしまうのでやめておきます），ここは思い切って幾何ブラウン運動モデルで押し通りたいと思います． 　そうと決まれば，設定しなければいけないことは２つのパラメータのみです．期待収益率とボラティリティです...
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イールドカーブの主成分分析による現時点での米国債投資判断

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