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FIOPT 解析事例

ここでは FIOPT を用いた解析事例の一端をご紹介します。 ここに示した例はすべてサンプルプロジェクトとしてパッケージに付属しており、 クリックのみですべての過程を実行することができます。 導入サービスでは、 お客様のニーズやお持ちの解析手法に沿った解析フローを提供します。

また、統計解析ツール R のアドオンパッケージである RNUOPT の事例として、 株式会社りそな銀行様のインタビュー記事もございます。

多期間モデル

通常のポートフォリオ最適化モデルは一期間モデルと呼ばれ、 現在一回きりの投資の結果としてもたらされる富の分布を何らかの意味で最適化しようというものです。 多期間モデルは将来の投資の組替えも考慮に入れ、 全体として得られる富の分布を最適化しようとするものです。 この解析事例は大手金融機関で実績のある、慶應大学の枇々木先生の開発されたモデルを表現しています。

ローゼンバーグ型マルチファクターモデル

通称 BARRA モデルと呼ばれる、機関投資家の間に広く普及しているポートフォリオ最適化モデルです。 エクスポージャ行列からフィッティングを行ってファクターリターンを求めることを過去数十日分繰り返し、 ファクターリターンの分散とスペシフィックリスクの分散を計算。 最適化(二次計画法)によってポートフォリオを求めます。 FIOPT は与えられた期間の各日について、この方法に従った最適化を行い、 バックテストを行うという一連の処理を実装することができます。

リスク尺度の違うポートフォリオ比較

アセットの収益率は確率的に変動するので、そのアセットから成るポートフォリオの収益率も確率的に変動します。 ポートフォリオ最適化は分布に対する何らかの特徴量(分散、下方部分積率、CVaR)などを最小化しているに過ぎません。 この特徴量はリスク尺度と呼ばれて、どのリスク尺度が優れているかは状況に依って変化します。 このサンプルプロジェクトは、 同一の入力データに対する「最適」ポートフォリオがリスク尺度の違いによってどのように異なるかを具体的に示すものです。

銘柄集合の分割

最適ポートフォリオを構成して実際に売買を行うとき、マーケットインパクト等を考慮し、 全体のポートフォリオを等質ないくつかのグループに分割したいというニーズが生じます。 この問題はポートフォリオを構成する各銘柄がどのグループに属するかを決定する整数計画問題として定式化することができ、 最近のオプティマイザ技術によって高速に解くことができます。 この解析事例では銘柄集合を分割するモデルを解き、結果を検証する一連の流れを表現しています。