Global investment
contest 2018 Tokyo
ファイナリスト
レポート集

目次

ファイナリスト
4

高校部門
灘高校
ALICE「ポートフォリオ構築」

19

海城高等学校
海城数学部「米中貿易摩擦に注目した株式投資」

34

早稲田大本庄高等院
SOUHON「SOUHON 投資戦略レポート」

48

大学部門
慶應義塾大学
Kibbutznik ‫「†קינצוביק‬キブツ 2.0 / KIBBUTZ 2.0」

64

関西学院大学関西学院大学証券研究会「テクニカル分析による国際分散投資」

81

慶應義塾⼤学
K-WORK「K-WORK のポートフォリオ」

97

大学院部門
東京理科大学卍パック卍「ファクターを取り入れた機械学習ポートフォリオ」

106

首都大学東京
TMU「グローバル・マルチアセット戦略～
プレミアム獲得とリスク分散を追求したファンド・オブ・ファンズ～」

122

京都大学
Miyako Fund「短期投資向け複合ファンド」

レポート特別賞
136

同志社大学
LLIW「投資指標と Prophet モジュールを組み合わせた投資戦略の提案」

151

関西学院大学KGSPSファンド

167

東京大学 & 慶應義塾大学
Tokyo Takimoto Seminar「Future fund with deep learning」

2

はじめに

ブルームバーグ東京オフィスは将来の日本社会を担う高校生・大学生・大学院生を対象に、
グローバル投資コンテストを開催しております。
経済・金融のグローバル化が加速する中、日本社会の次世代を担う学生の金融・経済リテ
ラシーをいかに向上させるかが大きな課題となっています。
ブルームバーグでは 2017 年より
Bloomberg Investment Contest（グローバル投資コンテスト）を開催しており、第 2 回となる
今回は参加対象を拡大し、高校、大学、大学院の各部門で合計49チームにご参加頂きました。
日本の枠を飛び越えたグローバルな金融市場を体験していただくため参加者はグローバル金融
業界で必須のツールである Bloomberg Professional Service を活用し、世界中のニュースや金融データ、豊富な分析ツールにアクセスし、
マーケットの分析を行いました。
それらの情報を元に、一定期間仮想ポートフォリオの運用を行い、その戦略と結果についてレポートを作成しました。
本冊子では今回のコンテストにおいてファイナリストとして選出された各 3 部門の上位 3 チー
ムと、
レポート特別賞に選出された 3 チームのレポートを紹介いたします。

3ファイナリスト

Team name

ALICE

School

灘高校

Team member

松原

利明

小泉

怜

合田

光希

池田

拓也

Professor

4

ＢＬＯＯＭＢＥＲＧ投資
コンテスト
ポートフォリオ構築
灘高校

ALICE

２年 松原 利明
小泉 怜
合田 光希

目次
１、銘柄選定の過程
２、選んだ会社の企業概要
３、リバランス
４、感想０．はじめに
このレポートでは、今回、2か月という短い期間において、ポートフォリオでよりよいパフォーマンスを出すために、我々がどのような経緯で株式を選定したのかを説明する。なお、ポートフォリオを作成するに当たって通常はこのポートフォリオを使った投資信託を購入する対象を決めなければならないが、明確にリターンの目安を出すことが出来ないため短期利益を目指すという1点のみに目標を絞り、具体的な顧客像については割愛する。ただし、あまりテーマ別投資信託のような特定の産業の株式のみを買うといったことは利益が大きく出ないと思われるため、行わないこととする。

１．銘柄選定の過程① 最初に、扱う投資商品について、投資に慣れていないこと、そして今回、２ヵ月という短期間での運用成果を目指すことの二つの理由から、株式に絞って投資することにし、投資信託、債券は除外した。
② そして以下の２つのscreening条件で株式を選定することとした。
ⅰ）

1、所在国​： 選定基準を考えるときに国の範囲を絞らなければ数が多くなりすぎると考えて比較的なじみ深いアジア圏の先進国の株式について考えることとした。そして、それらの国にドイツを加えた理由はドイツがインダストリー4.0を提唱し推し進めているからである。これは、ドイツ連邦科学省が勧奨して、2011年にドイツ工学アカデミーが発表したド１
イツ政府が推進する製造業のデジタル化、コンピューター化を目指すコンセプトである​​。日本語に訳した場合の第4次産業とは少し意味合いは異なるものの、現在発展が著しい
FinTechやAIの発達による産業構造の大きな変化に対応していくための試みと考えてよい。
このプロジェクトによって、官民が連携してIT産業や自動車などの機械産業を統合的に発展させていこうとしているが、この取り組みを行っている企業を選定することができれば、その会社は継続的に成長すると判断できる大きな要因になると思われる。
実際にこのテーマに合わせるため産業別のｓｃｒｅｅｎｉｎｇを行うことはしないが,

スクリーニングを行っていく過程で、これらに関連する株式が出てくることを期待して国を指定した。
２、株主資本利益率>25
この数値は、企業の総資本に対する株式資本、つまり自己資本の割合を表す指標である。これが40パーセントを超えると一般的に破産することはないとみなされているが、それをス
クリーニング条件に適用すると、企業の数がかなり少なくなってしまうので、黒字企業の目安である25%を適用した。
３、直近四半期 時価総額＞1000million
日本円で時価総額10億円以上の企業に投資している事となるが、おおよその大企業の目安とされる100億円には届かずそこまで規模の大きくない企業も含まれてしまう数字ではある。しかし短期的に売り上げを出すと考えた時に株式の価格の変化が大きいと考えられなおかつあまりにも規模が小さくならないようにすると考えたうえで10億円という数字を選んだ。
４、60日価格変化率＞５
直近2か月での株の価格の変化率を計る指標である。価格変化率がプラスに行ってもマイナスに触れてもその変化率が指定したものを上回っていればこの条件でソートされるものと思われる。株の値動きが大きいほど、売買されている回数も多く活発な株であり、短期的に利益を生み出しやすいと考えた。
５、予想売上高変化率＞３
これはscreeningしたときの4半期における予想売上高の変化を表す指標である。価格変化率と同様に売り上げがそのまま株価に反映されると考えて、活発な株を選ぶことを目的として採用した。
６、シャープレシオ
これはその株式の安定性を図る目的で導入した。この数値はリスク当たりのパフォーマンス
が大きいほど大きい値となるものでその計算式は以下のように導出される。

2

この式においてはポートフォリオのパフォーマンスを判断しているが、screeningにおいては同じことを一つの株で行っていると考えられる。この場合無リスク資産についての説明がBloombergの説明には記載がないが日本国国債の利回りを参考にしていると思われる。
この数値は表示のみであるが、株式の投資効率の高さを確認する指標として取ることとした。
７、予想per
これは株価の割安度を計る指標である。これは以下の計算式で表される。

ＰＥＲ（株価収益率）＝時価総額÷純利益

3​

この数値が低いほど会社が稼いだ利益に対して会社の株価は割安だと判断できる。
ただ単純にこの数値のみで目安を判断することができないため、他の数値と比較して検討するべきである。
ⅱ）

このscreening条件は、ⅰの条件では十分な数が得られなかったため条件を緩めて再び行ったものである。予想売上変化率の項目が厳しかったため、選定条件から外すことにした。
そして、得られた企業から他の条件を勘案して選択を行った。
この２つのｓｃｒｅｅｎｉｎｇ条件によって、以下の企業を選定した。
F＆F

シルバーライフ

ソウルドアウト

共同ピーアール

カッコウホールディングス

デンベリーリソーシーズ

ﾆｭｰ･ﾚｼﾞﾃﾞﾝｼｬﾙ･ｲﾝﾍﾞｽﾄﾒﾝﾄ

ﾌｧｰｽﾄ･ﾅｼｮﾅﾙ･ﾌｧｲﾅﾝｼｬﾙ

ＵＴグループBusinessOn Communication
Co

Trade Desk Inc/The

アップル

マークラインズ

三和電機

サムワコンデンサー

ｷｬﾝﾌｫｰ･ﾊﾟﾙﾌﾟ･ﾌﾟﾛﾀﾞｸﾂ

ソフトバンクグループ

・イベント株の選定
今回イベント株としてソフトバンクの株式を上記の方法とは別に選定した。
その理由は以下のニュース記事による。

このため子会社の株式上場によって、同時にソフトバンクの株価も上昇すると考えた。
実際になされなくともこのニュースが報道されることによるアナウンス効果を期待した。

今回、選定を行っていくに当たって、他に１、プログラミングによる選定、２、ニュース（統計指数）を見て判断する、
３、ランダムウォーク理論に基づいて無作為（主に身近な企業を選ぶ）、
４、テーマを明確にしてその中でのリターンを目指す方法が考えられた。以下それぞれの方法について使用しなかった理由を述べる。
１、プログラミングによって自動的に銘柄を選別する方法は現状の能力値からして不可能である。また、作れるとしてもbloomberg のデータを抽出して、それをソートしていくものしか作れないと思われるので使用しないこととした。
２、統計指数をある程度は参考にすることはしたが、それに縛られていては総合的に良い銘柄がほかの分野にある可能生を排除することになると思われるのでそこまで重きを置かなかった。
３、株式の動きは予測することができないという立場を取ってしまうと、株の情報を得てそこから判断していくというコンテストの意義に反すると思われた。そして何より、この理論を採用してしまうと投資とギャンブルが等価となってしまうがそれは考えられない。
４、これは実際テーマ型投資信託都などといった形で現実に運用されているので一考の余地があり、後述するscreening内容にも一部分で反映している。しかし、今回はあくまでも最も利益が出ることを選考基準においているため、テーマ設定を最優先事項として考えなかった。

２．企業概要(概要はブルームバーグの原文そのまま）
１．F&F
F&F（F&F Co., Ltd.）は、衣料品メーカー。紳士・婦人服、スポーツ・カジュアル服、バッグ、帽子、アクセサリなどを製造販売。韓国企業

見込み
衣料品メーカーということで、最近急激に増えているファッション通販サイトやアプリなどでの収益が見込める。さらに自社ブランドも保持しているためこの路線に乗っていく可能性は高いと言える。
また、以下のようにbloomberg端末の予測で今季での売り上げを伸ばすと考えられたため選択した。

２．共同ピーアール
メディアリレーションを中心とした総合的広報活動を行う
見込み 7月に入り、台湾に新たに支店を出店し操業を開始している。また、同社が設立した日中知的財産保護協会が6月末に会員の募集を始め、株価が急騰したがこのことも追い風になると考えた。
一株あたりの利益はほぼ横ばいだが、売上高は2015年を境に安定して増加しており、期待を込めてこの株を選択した。

３、ソウルドアウト
ソウルドアウトは、Webマーケティング支援を提供する。同社は、HR支援及びIT化支援も提供する。
見込み

利益が出ないと判断したためリバランス時に売却を行うこととした。

4、カッコウホールディングス
カッコウ・ホールディングス（Cuckoo Holdings Co.,Ltd）は家庭用電化製品メーカー。
家庭用電化製品の製造・販売に従事する。 主な製品は、電気圧力鍋、加湿器、掃除機、 空
気清浄器など。 韓国全土で事業を展開。

見込み

screening で選択

今年に入っての株の急激な上昇を好材料として判断した。

5、デンベリーリソーシーズ
デンベリー・リソーシーズ（Denbury Resources Inc.）は、石油・ガス生産会社。石油・ ガス田の買収、開発、運営、探鉱を手掛ける。主に米国のメキシコ湾沿いの地域で石油関 連
企業向けに事業を展開する。
見込み screeningで判断した。しかしあまり状況が良いとは思われず、リバランス時に持ち分比率を減らす事とした。

6、
ファーストナショナルファイナンシャル
ファースト・ナショナル・ファイナンシャル（First National Financial Corporation） は住宅金融会社。カナダで一戸建て、集合住宅および商業用不動産担保ローンの組成・引 受・関連サービスを手掛ける
見込み
screeningで選択。売上高は伸びていないが、1株当たりの利益からか判断した。

7、ニューレジデンシャルインベストメント
ニュー・レジデンシャル・インベストメント（New Residential Investment Corp.）は公 共
不動産投資信託（REIT）。主な投資対象は住宅セクター。超過モーゲージ・サービシング
権、住宅モーゲージ担保証券などの住宅モーゲージ関連資産に投資する。
見込み screeningで選択。株価の上昇具合から、リバランス時に配分を減らすこととした。

8、Appleアップル（Apple Inc.）は、パソコン、関連製品、モバイル通信機器、各種関連ソフトウ エ
ア、サービス、周辺機器、ネットワーキング・ソリューション の設計、製造、販売に 従事。 製品は、自社オンラインストア、直営小売店、自社販売員、サードパーティ卸売り、再販業者を通して販売される。
見込み 以下のように売上高、1株当たり利益においてともに去年を上回る予想であり期待が持てる。新型iphoneの発売が遅れるという報道による値段の下落の懸念も考えられるが、そこまで大きな影響は与えずむしろ発売に向けた買いが増えると考えリバランスは行わないこととした。

9,マークラインズ
マークラインズは、主に自動車産業に関する情報をインターネットで提供。また、コンサ
ルティング業務や人材紹介サービスも行う。
見込み screeningで選択したが、株価のチャートを見ると選択した6月末が高値の状態でそこから下落が続き利益が見込めない状況となった。7月に入り、マークラインズと契約するか者の数が23社増加したとのニュースもあるが、短期的な増加は見込めないため、リバラ
ンス時に売却することとした。

10、UTグループ
ＵＴホールディングスは、半導体などの製造、受託業務を専門に取り扱う子会社を傘下にする持ち株会社。同グループは半導体製造装置および電機電子、光通信部品などのエレク
トロニクスメーカーの工場の生産工程における製造ラインの一括アウトソーシングサービ
スを提供する。
見込み
半導体産業に大きな影響を与えるフィラデルフィア半導体株価指数を確認すると、大幅な増加はないものの、堅調に半導体産業が成長すると予測できるので底割れはないと判断した。

11、三和電機
三和電機[ｻﾑﾌｧ･ｴﾚｸﾄﾘｯｸ]（Samwha Electric Co., Ltd.）は電解コンデンサーとフィルム コン
デンサーのメーカー。海外市場での販売に注力。
12、サムワ・コンデンサー
サムワ・コンデンサー（Samwha Capa
citor Co., Ltd.）は、住宅および商業ビルの高圧変 圧器で使うコンデンサーのメー
カー。製品には、フィルム・コンデンサー、セラミック・ コンデンサー、チップ・コンデ
ンサーなどがある。
見込み 三和電機とサムワコンデンサーは以下のように下請けの関係になっている。このことから業績には一定の相関性が見られるはずだが、ここで三和電機の企業価値を見ると2018年に入って急速に伸びており期待が持てるため選択した。

13、キャンフォーパルププロダクツ
キャンフォー・パルプ・プロダクツ（Canfor Pulp Products, Inc.）はパルプと完全さらしク
ラフト紙の製造会社。カナダのブリティッシュコロンビア州プリンスジョージでパル プ・
製紙工場を運営する。
見込み

screeningで予想リターンが正になると判断したため選択した。

14、 BusinessOn Communication
Co., Ltd operates software as a service company. The Company provides electronic tax bill,
integrated purchase management, electronic contract, purchase confirmation, and default
registration services. BusinessOn Communication also offers online advertising
services.BusinessOn Communication Co
見込み チャートを見ると株価が上昇しているときに買ってしまっており、大幅な損益を7月末時点で計上しているためリバランス時に売却することとした。

15, Trade Desk Inc/The
The Trade Desk, Inc. operates as an advertising technology company. The Company offers
online advertising platform that manages display, social, mobile, and video advertising
campaigns. Trade Desk serves customers worldwide.
見込み 広告会社であり、2009年に上場して以来順調に成長を続けている。以下の売上高
比較と1株当たり利益比較より判断した。

16、ソフトバンク
ソフトバンクは、通信サービスを提供。また同社はＡＤＳＬ（非対称デジタル加入者線）
および光ファイバーを利用した高速インターネット接続サービス、電子商取引事業、インターネット上の広告事業・オークション事業なども展開。
見込み 上にも書いた通り子会社上場のイベント株としてポートフォリオに組み込んだ。
また、スプリントがTモバイルを買収することも承認されこのことが追い風になることをも勘案した。
17、シルバーライフ
シルバーライフは食品製造・配食会社。弁当、調理済食品、食材などを製造。日本で事業を展開。

見込み screeningで選択した。7月に発表された決算によれば年間を通した売り上げ計画の8割程度を達成しているということで好感が持てるものの、野村証券が発表した持ち株率が低下しているということを見れば懸念材料となりうる。

＜ポートフォリオの配分について＞
基本的にscreeningの結果のみで判断したためリスク分散のためにおおよそ均等な値段になるように配分した。

３.リバランス
7月末時点でパフォーマンスが大幅に下落したことを受けて、ポートフォリオのリバランスを行うこととした。7月半ばでのパフォーマンスの上昇はソフトバンク株の大幅な値上げによるものと考えられる。

7月15日時点でリターンの最高値を出しているがそれ以降は下落一辺倒である。この原因として考えられることは、個々の株式を判断する際に直近の株の上がり具合で判断してしまったからである。株式の原則として、上がった株は下がり、下がった株は上がるというものがあるが上昇が打ち止めになりかける直前に購入を決めてしまったものが多いようである。特にのちにリバランス時に売却を検討する3社に関してはその傾向が顕著にみられた。この銘
柄選択は株式で儲けることができない人の戦法を取ってしまっており、ランダムに選んでいない分その傾向が強く表れてしまったと思う。
また、国内株ではないものは、情報量が少なく判断を取りにくかったことも一因として挙げられる。
ここで、以下のようにポートフォリオの個々の株を見ることとする。
やはり、軒並み下がっているものが多いが、上昇している株価の上がり方が大きいため何とか補えているといった様相である。

このうち、予想トータルリターンがマイナスとなり、長期的に見て下落傾向にあると言える
ソウルドアウト BusinessON Communication Co マークラインズの3つについて検討を加えることとした。
この3社に関してはブルームバーグの予想リターンがマイナスと出たためリバランス時にすべて売却を行う。
そして、その資金を配分する方法であるが、上昇率が高いとみられるソフトバンク、三和電機、サムワコンデンサーに振り分けることとした。新たに銘柄を加えなかったのは、新たに銘柄を探すことよりも既存の理解している銘柄に注力した方がリスクが低いと判断したためである。また、モメンタムを考えた時日本企業故に情報が得やすいという点もあるが、ソフ
トバンクが頭一つ抜けてると思われたので配分比率を少し大きくとることとする。
これにより、新たに資金を投入した株式のポートフォリオにおける割合はそれぞれ10％～15％程度となった。銘柄を絞ったことによりリスクは高まるもののリターン時の大きさはリバランス前と比べて大きくなったと思われる。

４．感想​今回ブルームバーグ端末を利用することによって、高校生ではおよそ触れることのできない生の情報に接することができた。
しかし、情報が大量にあるがそれゆえに選択が困難になるパラドックスも同時に感じ接別の重要性とそれを行うための眼力を養わなければならずブルームバーグ端末の全貌は一筋縄で知ることはできないとも思われた。特にそれぞれの株価に対してばらばらの視点から判断を下してしまうことも多く主観的な視点に陥りがちであった。また、そもそもこの端末を十分に使いこなすだけの知識、技能が備わっていなかったことが多分に悔やまれた。
もし、この機器を使用できる機会に恵まれたならば今回よりさらに一段階上の形で使用できるようにしたい。今後とも、資産の運用について学習をつづけ、マーケットに積極的に注目していこうと思う。
最後に、このような機会を与えてくださったことにこの場で感謝を申し上げます。

参考文献
１​
インダストリー4.0 - Wikipedia２​
シャープ・レシオ 初めてでもわかりやすい用語集 SMBC日興証券
３​
PER／株価収益率 初めてでもわかりやすい用語集 SMBC日興証券

ファイナリスト

Team name

海城数学部

School

海城高等学校Team member

清水

琢也

山田

宗太朗

島
Professor

川崎

倫太郎
真澄

19

米中貿易摩擦に注目した株式投資

Kaijo High School Team
海城高等学校１年 清水 琢也
海城高等学校１年 山田 宗太朗
海城高等学校１年 島 倫太郎

1.はじめに
我々はパフォーマンス測定期間が短いことに注意しつつ、この期間において市場に多大な影響を与えると思われるニュースと実際の市場の動きに注目して銘柄選定を行った。また、資産配分ではマーコビッツ基準に基づいて計算を行い、収益率の期待値には寄与率の考え方を用いた。しかし、我々の予測と裏腹に中間発表の際は 1%近く損をしていたため、
7 月 29 日にリバランスを行い現在はその巻き返しに期待している次第である。

2.投資戦略
2.1 米中貿易摩擦への注目
今年に入り、米中貿易摩擦が市場に与える影響は増大している。米国と中国による追加関税の応酬で、米の石油業界をはじめ各種業界に波紋が広がっている。そうした事情を踏
まえ、我々は投資戦略を練る上で米中貿易摩擦が欠かすことのできないファクターだと考えた。その根拠を以下具体的に説明する。
まず何よりも重要なのは、米中貿易摩擦が世界規模で市場に大きなマイナス影響を与えるという点である。確かに貿易摩擦自体は米中間の問題である。しかし、米国と中国のGDP はそれぞれ約 19 兆ドル、11 兆ドルであり、両者を合計すると全世界の総 GDP 約
80 兆ドル弱のうち 4 割近くを占める。このデータを見ても、両国の動向が世界全体へ極めて大きな波及効果をもたらすことは自明である。
また、米中貿易摩擦の長期化が見込まれることも根拠の一つである。今回の米中貿易摩擦の特徴として、多くの思惑が入り乱れ単なる貿易戦争に留まらないということがある。
まず米国側としては、米国企業に技術移転を強要する中国の不公正な貿易が同国の安全保
障への脅威になっていることから、今のうちに中国の力を削ぎたいという思惑がある。11月の中間選挙を見据えたトランプ大統領が、何らかの成果を挙げようとして習金平国家主席とディールを行うのではないかとする見方もあるが、議会の反発等により結局強硬姿勢を貫くことになると我々は考えている。一方中国側としても、この対立構造が同国にとって不利だとはいえ、習金平国家主席に求心力を失いたくないという思いがあることから引くに引けない状態である。故に事態の早期解決の望みは薄く、少なくともパフォーマンス
測定の 2 か月間は市場へのマイナス影響が持続すると考えられる。
以上のことから、我々は主に米中貿易摩擦の影響を受けにくい市場・セクターの銘柄を選択するトップダウン・アプローチを戦略の基盤とした。

2.2 バリュー株戦略
2.1 で述べた戦略基盤に基づき、我々はバリュー株を選択することとした。これは、米中貿易摩擦により大半の株価が下がるはずだという前提に立ったうえで、中でも急激な暴落のリスクを抱えるモメンタム株を避ける意味合いである。また、スクリーニングに使用したブルームバーグ端末の指標の関係上、PER を尺度としてバリュー株を選ぶこととした。

3.銘柄の選定要因
3.1 スクリーニング条件・銘柄選定(初回ポートフォリオ作成時)
我々は 2 章で述べた戦略を実行するため、米中貿易摩擦の影響を受けにくい市場をスクリーニングしたうえで、当該市場を取引所とする銘柄について PER の低いものから順次
個別に精査した。まず、米中貿易摩擦の影響を受けにくい市場のスクリーニング方法を以下に記す。
我々はまず新聞、インターネット、ブルームバーグ端末等を駆使し、米中貿易摩擦が本格化した今年 3 月以降のニュースで貿易摩擦関連の特に重要なものを列挙した。それらをまとめたのが以下の表である。

＜表 1＞

米中貿易摩擦の流れ

トランプ米大統領が、中国による知的財産権侵害や米国企業への技術移転の強3月

23 日 要に対抗し、米通商法 301 条に基づいて輸入する中国製品へ制裁措置を発動す
る大統領令に署名。i

4月

3日
4日
5日

5月

米通商代表部(USTR)が 25％の追加関税を課す中国製品の原案を公表。ハイテ
クノロジー分野を中心に 500 億ドル規模の 1300 品目が制裁対象とされる。ii
3 日の米国側の発表に対抗し、中国が米国産大豆、自動車、飛行機等計 106 品
目に 25％の追加関税をかけると発表。iii
トランプ米大統領が新たに 1000 億ドル規模の中国製品を対象にした追加関税を検討する方針を表明。iv

17～18 日 米中 2 国間貿易協議において両国が追加関税の発動を保留する方向で一致。v
23 日 米国政府は自動車と同部品を対象とした輸入制限の発動の検討を開始。vi

6月

18 日 トランプ大統領が 2000 億ドル規模の中国製品に 10％の追加関税を課すことを検討するよう USTR に指示。vii

19 日 中国政府が 18 日の米国の動きに対抗する形で報復関税を示唆。viii
7月

6日
10 日

米国が中国からの輸入品 340 億ドル分に 25％の追加関税を発動。対して中国も、同額分の米国からの輸入品に追加関税を発動。ix
米国側は 10％の追加関税をかける 2000 億ドル規模の中国製品 6031 品目のリストを公表。対して中国は報復措置の検討を表明。x(注) 1 回目のポートフォリオは 6 月 27 日付で提出したため、7 月のニュースは考慮に入っていない。
次に我々は、これらのニュースがあった日の前後数日間において世界中で最も成長した
株価指数を調べることにより、米中貿易摩擦によるマイナス影響の小さい市場がわかると考え、ブルームバーグ端末の{GMM<GO>}でスクリーニングを行った。また、その際には5 月のニュースがあった期間付近の株価指数の変化を重視した。その根拠は、直近の変化になるほど今後の株価指数の変化を予測するのに有効だと考えた一方で、6 月 18 日及び19 日がポートフォリオ作成間近であり、その時期のニュースが市場に与える影響を見極
めることは困難だと判断したためである。
上記のスクリーニングの結果、我々はジャマイカをはじめとする中南米の市場、及び北米の市場の株価指数が上がっていることに注目した。次に、我々はそれらの地域を取引所とする銘柄を PER の低い順に{EQS<GO>}でリストアップした。そして、それらを順次個別に精査し、株価がここ数日、あるいは数か月の間に急激に上昇・下落している銘柄等を除外していった。その結果、以下の 16 銘柄を投資対象とすることとなった。

＜表 2＞

初回ポートフォリオ作成時の投資銘柄

ディラーズ
エスカレードレイクランド・インダストリーズ
Caribbean Producers Jamaica
ウォルマートギア・エナジー
セブン・ジェネレーションズ・エナジー
デンベリー・リソーシーズ

ワイルドホース・リソース・デベロップメント
Sterling Bancorp Inc/MI
バンコープ
メルク
エナーシス
コンフォートデルグロ
サイプレス・エナジー・パートナーズ
PPGインダストリーズ
但し、この 16 銘柄についてはいくつかの不安要素もあった。まず 1 つ目は、米中貿易摩擦の影響を受けにくい市場から選ぶ予定だったにもかかわらず、スクリーニングされたのが貿易摩擦の火種をまいた米国自体を取引所とする銘柄になってしまった点である。これは{GMM<GO>}の期間等の設定に問題があったと考えられ、リバランスの際に修正を行うこととした。次に 2 つ目は、米中貿易摩擦の影響を特に受けるとされるエネルギー関連
銘柄を 4 つ(＜表 2＞の 6～9 行目)も選定してしまった点である。これはセクターまで考慮してスクリーニングを行わなかったところに問題があり、リバランス時にパフォーマンス
の途中経過も加味した上でセクターを条件に追加することとした。最後に 3 つ目は発展途
上国のジャマイカに拠点をおく企業の銘柄を選定した点である。但し、後述のようにこの銘柄の株価はパフォーマンス測定期間中も上昇し、7 月 23 日時点でのトータルリターン
MTD は 3.92 を記録した。
3.2 スクリーニング条件・銘柄選定(リバランス時)(1)変更する銘柄
7 月 2 日から 7 月 27 日までのパフォーマンスの推移を以下に掲載する。

＜図 1＞

7 月 2 日～7 月 27 日までのパフォーマンス推移

ここから、上昇していた累積リターンが 7 月 10 日を境に減少に転じていることがわかる。
この要因として、我々はやはり米中貿易摩擦が大きく関係していると考えた。その根拠は、
主に 2 つある。まず 1 つ目は、7 月 10 日に米中貿易摩擦関係で両国に大きな動きがあったからである(＜表 1＞参照)。また、2 つ目として以下に 7 月 11 日時点での累積パフォー
マンスの詳細を提示する。

＜表 3＞

7 月 11 日時点の累積パフォーマンス

前日の 10 日からリターンがどれだけ減少したかを示すトータルリターン 1D に注目すると、16 個中 12 個もの銘柄において赤字になっている。セクターの異なるこれほど多くの銘柄にわたりマイナス影響を及ぼすのは、米中貿易摩擦のような市場に対する影響力の極めて大きい事柄に限られる。さらに、それらのマイナス影響の程度をセクターごとに見ると、エネルギー関連銘柄が他と比べ著しく下がっていることがわかる(黄色で囲んだ部分
を参照)。これは、特に米国のエネルギー関連銘柄に影響を与えるという米中貿易摩擦の特徴と一致する。
以上を踏まえ、米中貿易摩擦によるマイナス影響を考慮して銘柄選定を行う戦略を採ってきた我々は、現在(7 月 23 日)の累積リターンだけでなく 7 月 11 日のトータルリターン
1D にも着目して変更する銘柄と残す銘柄を決定した。
結論として、以下の表において緑に色づけされた 6 つの銘柄を残すこととした。

＜表 4＞
銘柄

変更銘柄

7.11 トータルリターン 1D

7.23 トータルリターン MTD

バンコープ

1.40

4.21

レイクランド・インダストリーズ

0.74

-6.36

Sterling Bancorp Inc/MI

0.37

0.00

コンフォートデルグロ

0.00

0.00

セブン・ジェネレーションズ・エナジー

-0.13

5.71

ディラーズ

-0.63

-11.09メルク(US)

-0.64

3.28

ウォルマート

-0.78

2.31

PRG インダストリーズ

-1.00

0.66

サイプレス・エナジー・パートナーズ

-1.07

0.69

Caribbean Producers Jamaica

-1.09

3.92

エスカレード

-1.75

-2.13

エナーシス

-2.68

3.07

デンベリー・リソーシーズ

-4.52

-6.65

ワイルドホース・リソース・デベロップス-5.57-13.56

ギア・エナジー

-8.11

0.00

まず、7 月 11 日のトータルリターン 1D が－1％より高いものを優先的に残す銘柄として選択した。本来は 0％より大きいものを選択したかったが、それには米中貿易摩擦の影響力が大きく 3 銘柄しか該当しないことから妥協した。－1％より高い 8 銘柄の中から、将来的にリターンがマイナスになる可能性の高い銘柄として、7 月 23 日のトータルリター
ンが 0％以下である 4 銘柄を除いた 4 銘柄を残すこととした。次に、7 月 11 日のトータ
ルリターン 1D が－1％以下の 8 銘柄について選別を行う。この中で 7 月 23 日の累積リタ
ーンがプラスであるのは 4 個あるが、それらは米中貿易摩擦が今後さらに悪化すれば容易にマイナスに転じ得る銘柄である。故に、7 月 11 日のトータルリターン 1D の絶対値よりも 7 月 23 日のトータルリターンの方が大きい 2 銘柄に絞った。これならば、10 日～11日にかけてのような暴落が 2 度あっても最終的なリターンがマイナスになる可能性は大きく減らせる。また、7 月 23 日のトータルリターンが 3％を超えているのもリバランスで残した要因の一つである。
(2)代替銘柄の選定
米中貿易摩擦の影響を受けにくい市場をスクリーニングしてから、当該市場を取引所とする銘柄を個別に見ていく初回ポートフォリオ作成時の方法の大枠を受け継ぎつつ、代替銘柄のスクリーニング条件を以下のように変更した。
〈取引所〉
初回ポートフォリオ作成時に取引所として北中南米がスクリーニングされてしまったという失敗を踏まえ、{GMM<GO>}の際にスクリーニング条件を見直した。失敗の要因として我々が考えているのは、1 つの期間しか調べなかったという点である。我々は米中貿
易摩擦の影響を特に重視しているが、市場を左右するファクターにはその他多くのものがあり、1 つの期間内だけを調べたのではそれが本当に米中貿易摩擦によるものなのかを断定できない。そこで、我々は＜表 1＞のすべてのニュースについて各日付の前後の株価指数を調べた。また、それに加えて我々はもう一つ工夫をした。それは{GMM<GO>}において、地域ごとでスクリーニングしたことである。初回ポートフォリオ作成時には世界全体の市場について値動き上位のものから順に表示するよう設定していたが、それでは米中貿
易摩擦以外のある要因によって局所的に大きな影響を被った地域があった場合、そこがス
クリーニングされてしまう危険性がある。よって地域ごとで表示することによりその地域全体での傾向を考えることとした。
以上でスクリーニングした結果、全体的にやはり株価指数は減少傾向であったが、中でも程度の低いところとして北中南米と西欧が取引所の候補となった。既に北中南米からは

銘柄を選んでいるため西欧に限ってさらに銘柄をスクリーニングすることとした。
〈セクター〉
初回ポートフォリオ作成時にはセクターまで考慮しなかったが、リバランスでは 7 月
23 日時点での累積リターンをもとに、スクリーニングするセクターを 2 つに絞った。1
つにしなかったのは、あるセクターに対して局所的に大きなマイナス影響を及ぼす事柄が発生した際、もう 1 つのセクターでリカバリーが効くようにするためである。7 月 23 日の累積リターン上位 2 つのセクターは生活必需品(3.57)とヘルスケア(3.28)であったため、これをセクターのスクリーニング条件とした。
〈PER〉
初回パフォーマンス作成時には PER が低い銘柄ほど選択の優先度を高くしていたが、リバランス時はこれも見直し 10 以上 16 以下に範囲を限定した。下限を設けたのは大きな変更であるが、これはパフォーマンス測定期間がリバランス時から数えて残り 1 か月強しかなく、現時点で PER が極度に低いと 8 月末までにそれが上がり切らない可能性があると考えたからである。また、スクリーニングによって絞られる銘柄数や現在までの我々のパフォーマンスの経過等を参考にし、上記の範囲が適当だと判断した。
〈その他〉
上記の要素に加え、我々は〈30 日価格変化率〉及び〈年換算 30 日ボラティリティ〉の二つの指標でも銘柄候補を制限した。まず前者については、0 より大きいことを条件とした。これは 7 月に株価の上昇した銘柄が 8 月も上昇すると予測したためである。また、後者については 0 以上 20 以下を条件とした。次章の資産配分で詳しく述べるが、我々は期待値を高くしリスクを低くするマーコビッツ基準を採用したため、銘柄選定においてもボ
ラティリティを低めに設定することで、リスクの低減を図った。
■代替銘柄
以上の条件でスクリーニングを行った結果計 9 銘柄が該当した。以下にそれらを記載する。

＜表 5＞

代替銘柄候補レキット・ベンキーザー・グルー
プ
シャイアー
オリジン・エンタープライゼス
アホルド・デレーズ
コリアン
ICAグルッペン
Daniel Thwaites PLC
ソイウ
メルク(GR)
これらを個別に精査したところ、いずれも大きな問題が見られなかったため、これらを最終的な代替銘柄とした。

4.資産配分
投資する株の候補が出揃えば, ポートフォリオを構築するのみである。我々はマーコビ
ッツ基準に従って以下のようにポートフォリオを構築した。
(1)収益率の期待値と標準偏差投資候補の𝑛株の収益率の確率変数を 𝑋1 , 𝑋2 , ⋯ 𝑋𝑛 と置くと、ポートフォリオを確率変数
𝑃として
𝑛𝑃 = ∑ 𝑤𝑖 𝑋𝑖
𝑖=1𝑛(0 ≤ 𝑤𝑖 ≤ 1, ∑ 𝑤𝑖 = 1)𝑖=1と記述できる。
まずは各投資候補の株について、今後の収益率の期待値と標準偏差を求めなければならない。𝑋1 , 𝑋2 , ⋯ 𝑋𝑛 の内の一つである𝑋を例にとり、以下話を進める。

現在 (パフォーマンス計測開始日、リバランス日)から𝑡(∈ ℤ)日前の収益率を𝑅𝑡 と置く。
今後の収益率の期待値を求める際、直近の収益率の影響をより反映できるように、過去のデータの単純な平均をとるのではなく、1 日前の収益率になるごとに寄与率が𝑎倍 (0 <𝑎 < 1)になるようにした。これは、過去の収益率のデータの個数を𝑚、1 日前から𝑚日前までに対応する収益率の重みをそれぞれ𝑔1 , 𝑔2 , ⋯ 𝑔𝑚 と置き、𝑚

𝑔𝑖+1 = 𝑎𝑔𝑖 ,∑ 𝑔𝑖 = 1𝑖=1が成立するよう𝑔𝑖 を決定することにより可能である。ここで、∞∑(1 − 𝑎)𝑎𝑖−1 = 1
𝑖=1が成立し、 (1 − 𝑎)𝑎𝑖−1 が単調減少であることを利用すると、𝑚は有限だが𝑚∑(1 − 𝑎)𝑎𝑖−1 ≒ 1
𝑖=1が成立することがわかり、これにより重み𝑔1 , 𝑔2 , ⋯ 𝑔𝑚 を 𝑔1 = 1 − 𝑎, 𝑔𝑖+1 = 𝑎𝑔𝑖 と決定することができた。以上のことを用い、我々は𝑚

𝐸(𝑋) = ∑(1 − 𝑎)𝑎𝑖−1 𝑅𝑡𝑖=1とした。また、標準偏差については過去のデータから計算した収益率のデータの標準偏差を求め、それをそのまま各株の収益率の標準偏差とした。
(2)ポートフォリオの最適化
先にも述べた通り、我々はマーコビッツ基準に従い、𝜎(𝑃)を小さくしつつ𝐸(𝑃)を大きくした。その方法としては、ある定数𝜂に対して

𝜎(𝑃) ≦ 𝜂のもとで𝐸(𝑃)を最大化 … ①{
𝐸(𝑃) ≧ 𝜂のもとで𝜎(𝑃)を最小化 … ②の二通りが考えられるが、今回は前者①を採用した。ここで、𝜂を動かして𝐸(𝑃)の最大値
を Excel のソルバーを使って求めると、横軸が標準偏差、縦軸がそのときの最大収益率の期待値であるグラフが得られる。このグラフ(効率的フロンティア)は、極端な例外を除いて以下のようになる。

また、𝜎(𝑃) ≧ 0に注意すると①より𝐸(𝑃)/𝜎(𝑃)を最大化すればよいことがわかる。よって、安全債券(0, 𝑟)を決定すればその点から引いた接線によって資本市場線が決定でき、そのときの重み𝑤1 , 𝑤2 , ⋯ 𝑤𝑛 をポートフォリオに適用することで、市場ポートフォリオが構築される。
期待値が負の銘柄が淘汰され、最終的に以下の銘柄がポートフォリオに選定された。

銘柄

重み(単位：円)

エナーシス

9,118,510.85

Daniel Tｈwaites PLC

30,310,793.48

レキット・ベンキーサー・グループ

3,432,173.39

オリジン・エンタープライゼス

1,254,196.92

Caribbean Producers Jamaica

4,638,745.69

メルク（US）

10,573,943.05

アホルド・デレース

8,101,089.88

ICA グルッペン

16,903,364.91

シャイアー

1,901,530.07

バンコープ

5,642,078.27

5.コンテストに参加して得た学び投資を経験したことがなく投資についてほとんど予備知識を持たない状況から、投資コンテストに参加することになった。一から投資について学び始め、毎朝目覚めるとニュースが気になり、国際情勢についてネットで調べたりするようになり日常生活に変化が起こった。その中で投資は難しいということを改めて実感した。株価は様々な要因で変化するが、多くの要因を考えるのは自分たちでは難しいと感じたからだ。
今回は、世界経済に最も影響を与えていると思われる米中貿易摩擦に注目して投資銘柄を考えた。リバランスまでの銘柄選択では、スクリーニングの方法が悪くアメリカの銘柄を選択してしまった。リバランス時も、米中貿易摩擦のニュースを収集したうえで、それらのニュースによってどの地域で株価が下がったのかまでは調べられたが、どのセクター
がどのくらい下がったかは調べることができなかった。いくらブルームバーグ端末でたくさんのデータを収集しても活用方法が悪ければ宝の持ち腐れに過ぎず、データを整理し活用することはデータの収集とともに大切だと学んだ。
また、ブルームバーグ端末でさらに調査できるとすれば、アメリカや中国の株の値動きと負の相関を持つ株について調べ、なぜ負の相関を持つかについて考えたいと思う。また、
これからも日本国内にとどまらず世界情勢を考えながらニュースを読み視野を広げていきたい。
最後に、ブルームバーグの方々、そして本コンテストに参加する上でご指導くださった
先生方に感謝申し上げます。

6.参考文献
藤田岳彦 「道具としての金融工学」 pp.44-45 日本実業出版社 2005 年

i

毎日新聞「対中追加関税２５％、大統領令に署名」(https://mainichi.jp/articles/20180323/k00/00e/020/231000c) 最終閲覧日：7 月 30 日
ii 毎日新聞「対中制裁、ハイテク標的
追加関税 1300 品目 中国報復 106 品目」(https://mainichi.jp/articles/20180405/ddp/001/020/003000c) 最終閲覧日：7 月 30 日
iii 毎日新聞「報復１０６品目に２５％の追加関税」(https://mainichi.jp/articles/20180405/k00/00m/020/147000c) 最終閲覧日：7 月 30 日
iv 毎日新聞「対中制裁、10 兆円追加関税を検討 USTR に指示」
(https://mainichi.jp/articles/20180406/k00/00e/020/254000c) 最終閲覧日：7 月 30 日v 毎日新聞「「追加関税保留で合意」 ムニューシン氏明言」(https://mainichi.jp/articles/20180522/dde/007/020/038000c) 最終閲覧日：7 月 30 日
vi 毎日新聞「自動車、２５％追加関税
トランプ氏、検討指示」(https://mainichi.jp/articles/20180525/ddm/001/020/125000c) 最終閲覧日：7 月 30 日
vii 毎日新聞「さらに対中追加関税
トランプ氏指示 ２２兆円規模、１０％検討」(https://mainichi.jp/articles/20180619/dde/007/020/030000c) 最終閲覧日：7 月 30 日
viii 毎日新聞「さらに対中追加関税
中国が報復を示唆」(https://mainichi.jp/articles/20180619/dde/007/030/036000c) 最終閲覧日：7 月 30 日
ix 毎日新聞「追加関税発動
制裁連鎖、対象拡大も」(https://mainichi.jp/articles/20180707/ddm/001/020/122000c) 最終閲覧日：7 月 30 日x 毎日新聞「対中関税２２兆円分
追加リスト６０３１品目」(https://mainichi.jp/articles/20180712/k00/00m/020/141000c) 最終閲覧日：7 月 30 日

ファイナリスト

Team name

SOUHON

School早稲田大本庄高等院

Team member

今野

雄太

畑山

美帆

増田

幹太

羽田

真

Professor

34

Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート

Bloomberg Global Investment Contest

SOUHON 投資戦略レポート【目次】
１．投資戦略の決定...................................................................................................................2２．VR/AR について.................................................................................................................2
３．スクリーニング...................................................................................................................4
４．各銘柄の説明......................................................................................................................6
５．コンテストで学んだこと..................................................................................................10
６．参考文献............................................................................................................................11

チーム名：SOUHON
学校名：早稲田大学本庄高等学院
メンバー：今野雄太（3 年）
畑山美帆（2 年）
増田幹太（1 年）

1Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート

1. 投資戦略の決定
・投資戦略の決定
私たちは投資戦略を考えるにあたって、初めに以下のことを決定した。
① 成長性のある一つの分野を選び、その分野のみでポートフォリオを構築する② 株式のみを投資対象とする③ 数か月から数年程度の長期投資を想定したポートフォリオを作成する①を決定した理由：ポートフォリオのリターンの大きさを競う本コンテストの特徴から、複数の分野や異なる投資手法によって銘柄を選ぶのではなく、成長性があると確信を持った 1つの分野にのみ投資をすることが有効だと考えたからだ。
②を決定した理由：株式が他の金融商品と比べて、投資指標などのデータの収集が容易であり、それにより Bloomberg 端末の恩恵をより多く受けられるからだ。
③を決定した理由：主にテクニカル分析を用いる短期投資は、株価の予期せぬ動きに対しての損切などの操作が必要になるが、今回のコンテストでは 1 度しかリバランスを行えない。
そのため、リターン測定の 8/31 に、より確実に利益をあげるには、長期投資を想定し 2 ヶ月より長い期間で利益をあげることを目指す必要があるからだ。

・投資テーマの決定
先に述べた投資戦略に基づいて、数か月から数年に亘り急激な成長が見込める分野を探した結果、投資テーマを VR/AR に決定した。第二章では、この分野の概要・成長性などについて述べる。

2. VR/AR について
・VR/AR とは
VR とはバーチャルリアリティ（virtual reality）の略語であり、日本語訳では「仮想現実」や「人口現実感」と表される。
VR の技術として、コンピュータグラフィックス（CG）や、映像を目の前にあるかのように浮かび上がらせるヘッドマウントディスプレイ（HMD・右図1）などがある。現実の光景に様々なデジタル情報を重ね合わせて表示する「拡張現実（Augmented Reality：AR）」

1

HP「HTC Vive Business Edition」

https://store.hp.com/us/en/pdp/htc-vive-business-edition（最終閲覧日：2018 年 7 月 30 日）

2

Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート

は、VR よりも実現が難しい VR の発展型とされている。
現在 VR の技術が使われているのは、先に述べた HMD や 360°の撮影が可能な全天球カメラ、スマートグラスなどである。また、眼球の動きによって操作が可能になる、未だ開発途上の「アイトラッキング機能」、その先には複合現実の「MR」2といった技術がある。
これらは明確なビジョンはあるものの技術が追いついていない状態であるので、技術の進歩によって幾度となく新製品は生み出されていくだろう。

・VR/AR の経緯
VR の技術そのものは、立体視できる画像（ステレオグラム）として過去から存在していた。しかし、比較的安価に生産できる HMD で、現在の VR の流行の先駆けとなったのは、2014 年に Facebook に買収された Oculus Rift が 2016 年に売り出した「Oculus Rift CV1」である。この商品の発売後、ほぼ同時期に SIE や Value などの企業が VR デバイスを発表
し、Valve と HTC の共同開発で 2016 年 4 月に「HTC Vive」が発表された。

・VR/AR 事業の成長性
VR の最大の強みは、テレビやスマートフォンなどに取って代わる次世代のプラットフォームになり得ること、またその汎用性の高さである。
その例として、バーチャル観光・建築・不動産・ブライダル事業などへの活用が挙げられる。観光の分野では、屋内にいながら世界中の景色や実在しない歴史上の建造物の観光が可能になる。建築や不動産の分野では、高さや広さといった、今までは実際に見ないと感じる
ことのできなかったスケール感を感じることが可能になる。そして、ブライダル事業では、見学が可能な日を確認する必要がなくなることに加え、容易に全国各地の式場の見学が行える。このように、VR を活用することでより市場が活性化する事業は多く存在する。
ここまでは、顧客が企業の場合の VR の強みについて述べた。ここからは、顧客が一般消費者の場合の VR の強みについて述べる。
通常のカメラは１つの機材につき１つの場面しか撮影ができないので、主役のみに集中してしまうという欠点がある。しかし、先に述べた全天球カメラならば、会場全体や撮影者の顔まで撮影できるため、その場の臨場感をありありと残すことができる。よって、子供の運動会や結婚式などのプライベートな映像の撮影にはニーズがあり続ける。
さらに、魅力的なアプリが増えてスマートフォンの売り上げが増加したことを考慮すると、VR ゲームや映像が増えていくことで HMD の売り上げも増加していくと考えられる。
VR の需要は企業だけにではなく、一般消費者にもあると言える。よって、成長性と安定性の観点において、優良な事業であることが分かる。

2

現実世界とバーチャル世界が融合されたものであり、VR や AR よりも、もう一段階上の概念を指す。

3

Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート

・VR/AR の欠点
VR を利用するための機材を揃えるためには多額の初期費用がかかるため、一般消費者にとっては購入が難しいと認識されている。また、ハイエンドな HMD の多くは、ワイヤレス化がされていない。今後は、それらの欠点が改善され、HMD の普及が進んでいくと考えられる。

3. スクリーニング
第三章では、第二章で説明した VR/AR の特徴をもとに行ったスクリーニングの過程について述べる。スクリーニングは以下の 3 段階で行った。

・第一スクリーニング
第一スクリーニングでは、VR/AR 関連銘柄で上場しているものを選出した。VR/AR 関連
銘柄の一覧は、米国の VR/AR ファンド「THE VRNTURE REALTY FUND」による『VRINDUSTRY LANDSCAPE』3、『AR INDUSTRY LANDSCAPE』4、また日本の VR ニュー
スサイト「VR inside」が作成した『2017 Japan VR Industry Landscape』5を利用し、それらから上場しているものを抜き出した。

・第二スクリーニング
第一スクリーニングで選出された銘柄を見ると、時価総額の大きい大型株ほど様々な種類の事業を手掛けており、VR/AR 事業が全体に占める割合は小さい傾向にあることが分かった。それにより、それらの株価が VR/AR 市場全体の動きと乖離することが予想される。
また一般的に、中・小型株は大型株と比べて値動きが大きい。これらの理由により、投資対象から時価総額 100 億ドル以上の大型株を除外した。時価総額は各国の通貨で表されているものを、2018 年 6 月 28 日の為替レートでドルに変換した。その際、時価総額と為替レ
ートは Bloomberg 端末のデータを用いた。

・第三スクリーニング
第三スクリーニングでは、第二スクリーニングで選出された銘柄について投資指標を用いて点数評価を行い、最終的な投資先銘柄を決定した。銘柄の割安性を表す PER・PBR、成長性を表す売上成長率・総資産成長率の 4 つの投資指標をそれぞれ点数化し、それらの合計点の高いものから順に投資対象に決定した。採点の基準は、その指標の性質を考え、全

3,４

THE VENTURE REALITY FUND ホームページ

http://www.thevrfund.com/（最終閲覧日：2018 年 7 月 28 日）
5

VR Inside「日本国内に特化した、VR 業界マップ『2017 Japan VR Industry Landscape』を公開」

https://vrinside.jp/news/japan-vr-industry-landscape2017/（最終閲覧日：2018 年 7 月 28 日）

4Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート

体で点数のバランスが良くなるように決定した。下の図が点数の基準である。

【図】

採点の基準
0点

1点

2点

3点

PER

30 より大きい or N.A.

20 より大きく 30 以下

20 以下

PBR

2.5 より大きい or N.A.

1.5 より大きく 2.5 以下

1.5 以下

売上成長率

0 以下 or N.A.

0 より大きく 10 以下

10 より大きく 20 以下

20 より大きい

総資産成長率0 以下 or N.A.

0 より大きく 10 以下

10 より大きく 20 以下

20 より大きい(N.A.＝Not applicable：データが利用できないもの)【各投資指標の説明】
PER：
株価を一株当たりの純利益で割ったものであり、銘柄の割安性を示す指標である。この値が低いほど、企業が上げる純利益に対しての株価が低く、割安と判断できる。
PBR：
株価を一株当たりの純資産で割ったものであり、PER と同じく銘柄の割安性を示す指標である。この値が低いほど、企業の純資産に対しての株価が低く、割安と判断できる。
売上成長率：｛（当期売上高－前期売上高）÷前期売上高｝×100 で算出され、銘柄の成長性を示す指標である。この値が高いほど、前年からの成長率が大きいと判断できる。
総資産成長率：｛（当期総資産－前期総資産）÷前期総資産｝×100 で算出され、売上高成長率と同じく銘柄の成長性を示す指標である。この値が高いほど、前年からの成長率が大きいと判断できる。
売上成長率と総資産成長率の 2 つを用いることで、銘柄の成長性をより細かく評価した。

・資産配分
資産配分は第三スクリーニングでの点数評価に応じて次のように行った。
(その銘柄の合計点÷全銘柄の合計点 98)×1 億円

5Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート

4. 各銘柄の説明
先に述べた 3 段階のスクリーニングによって、以下の 20 銘柄を投資対象に決定した。それぞれの銘柄の構成比を下の表にまとめた。

・各銘柄の説明【銘柄名】XMRealiy
本社所在国：スウェーデン
証券コード：XMR
企業概要：XMReality は技術サービス会社である。企業に対してフィールドサービス・アフ
ターマーケットサービス・アプリケーションなどを提供している。
VR/AR 関連事業について：企業やエンジニア向けに開発された「XMReality Remote
Guidance」は、スマートフォンやタブレットの画面越しに様々なものを映し出し、作業を支援するツールである。

【銘柄名】Wayfair
本社所在国：米国
証券コード：W
6

Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート

企業概要：Wayfair は家庭用品販売会社である。北米を中心に家具・インテリア用品・台所・
浴室用品などの販売を行っている。
VR/AR 関連事業について：「ARCore」は AR 技術を活用した商品配置シミュレーションア
プリである。空間を撮影すると、画面の上で家具を配置することができる。
【銘柄名】ＳＨＩＦＴ
本社所在国：日本
証券コード：3697
企業概要：ＳＨＩＦＴはソフトウェアテスト・サービス会社である。法人・個人を対象に、ソフトウェアの品質を向上させるためのコンサルティングメニューの提案、ソフトウェアの動作確認テストなどのサービスを提供している。
VR/AR 関連事業について：VR コンテンツ品質保証サービスを提供している。サービス対応業種は、エンタープライズ系からエンターテイメント系まで多岐にわたる。
【銘柄名】セイコーエプソン
本社所在国：日本
証券コード：6724
企業概要：セイコーエプソンは、個人・オフィス向けのプリンター、オフィス製紙機などのプリンター関連、プロジェクター・スマートアイウェアなどのビジュアル関連、ウェアラブル機器・腕時計・ロボットシステムなどの製品の開発・製造・販売を行う。
VR/AR 関連事業について：「MOVERIO」は EPSON が販売するスマートグラスである。小型軽量で、ヘッドセット部はわずか 69 グラムである。また、光学技術により映像を見ながら周囲も見ることができるシースルータイプとなっている。
【銘柄名】Lions Gate Entertainment
本社所在国：米国
証券コード：LGF/A
企業概要：Lions Gate Entertainment は映画製作・配給会社である。映画・テレビ番組・ア
ニメ・デジタル映像などの製作、また、位置情報ゲームや VR 関連製品の開発を行っており、世界中で事業を展開する。
VR/AR 関連事業について：Unity Technologies と連携して、Unity を利用した VR 広告の開発を行っている。広告ではホラー映画「Jigsaw」の世界を体験することができる。
7

Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート【銘柄名】AMC Networks
本社所在国：米国
証券コード：AMCX
企業概要：AMC Networks は持ち株会社である。子会社を通じて映画やオリジナル番組の制作、ストリーミングサービスの提供などを行う。
VR/AR 関連事業について：「AMC VR」は「ウォーキング・デッド」や「バッドランド 最強の騎士」などのドラマシリーズを VR で楽しめるアプリである。
【銘柄名】Live Nation Entertainment
本社所在国：米国
証券コード：LYV
企業概要：Live Nation Entertainment はイベント会社である。コンサートの企画・製作、チケット販売を行う。また、位置情報ゲーム・VR などの分野で開発を行う。
VR/AR 関連事業について：VR 向けのストリーミング会社 NextVR とパートナーシップを締結し、コンサート・イベントなどを 360 度カメラで撮影した映像を配信している。

【銘柄名】バンダイナムコホールディングス
本社所在国：日本
証券コード：7832
企業概要：バンダイナムコホールディングスは持ち株会社である。おもちゃ・ゲームソフトなどの開発・製造・販売、また、アミューズメントパークの運営などを行う。
VR/AR 関連事業について：東京都にある「VR ZONE SHINJUKU」は、VR エンターテイ
メント施設である。ここでは VR を利用した様々なアクティビティや、キャラクターによるライブなどのアトラクションが楽しめる。
【銘柄名】AECOM
本社所在国：米国
証券コード：ACM
企業概要：AECOM は技術サービス会社である。コンサルティング・プランニング・建築・
エンジニアリングなどのサービスを提供する。
8

Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート

VR/AR 関連事業について：台湾のスマートフォンメーカーHTC と提携して、エンジニア
リング・建設業界向けの VR 技術の開発を行う。
【銘柄名】コロプラ
本社所在国：日本
証券コード：3668
企業概要：コロプラはスマートフォン向けのゲームアプリの配信、VR デバイス向けのゲー
ム・360 度動画などの提供を行う。
VR/AR 関連事業について：VR ゲームアプリの開発・配信を行っている。また、「COLOPL
VR FUND」を運営し、VR 事業に対しての積極的な投資を行っている。
【銘柄名】ｇｕｍｉ
本社所在国：日本
証券コード：3903
企業概要：ｇｕｍｉはモバイルオンラインゲームの開発・配信、VR/AR 企業への出資・VR/AR コンテンツの開発などを主に行う企業である。
VR/AR 関連事業について：Tokyo VR Startups・Seoul VR Startups などのインキュベーションプログラムを展開し、VR 事業への投資を世界的に行っている。
【銘柄名】Trimble
本社所在国：米国
証券コード：TRMB
企業概要：Trimble は計測機器メーカーである。位置情報サービスなどを用いた業務ソリューションの提供を世界各地で行う。
VR/AR 関連事業について：「Trimble Connect for HoloLens」
はメガネ型の MR 端末である。
これにより 3D データの視覚化、人間同士の意思疎通などが容易になる。
【銘柄名】杭州順網科技（Hangzhou Shunwang Technology）
本社所在国：中国
証券コード：300113
企業概要：Hangzhou Shunwang Technology はインターネットサービス会社である。安全管9Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート

理・システム保守サービス、コンテンツ更新サービスなどの開発・提供を行う。
VR/AR 関連事業について：前述の HTC とパートナーシップを結んでおり、中国のネット
カフェに HTC Vive で遊ぶことができるスペースを設けるなどの事業を行っている。
【銘柄名】Starbreeze
本社所在国：スウェーデン
証券コード：STARB
企業概要：Starbreeze はソフトウェア開発会社である。世界各国に対して、オンラインゲー
ムやパソコン用ゲームの開発・販売を行う。
VR/AR 関連事業について：「StarVR」は Starbreeze が開発した HMD である。またその他に、VR を体験できるアミューズメントパークの運営などを行っている。
【銘柄名】カヤック
本社所在国：日本
証券コード：3904
企業概要：カヤックはインターネット広告の制作、スマートフォン向けのゲームアプリの提供、ゲームコミュニティの運営などを行う企業である。
VR/AR 関連事業について：VR 関連の開発を行う「VR 部」を設置し、様々な VR コンテンツ、VR ニュースに関する Podcast の配信などを行う。
【銘柄名】ニコン
本社所在国：日本
証券コード：7731
企業概要：ニコンはカメラ・レンズ・半導体装置などの製造、また、バイオサイエンスや医療の分野へのソリューションの提供などを行う企業である。
VR/AR 関連事業について：「KeyMission 360」は、カメラを中心に水平・垂直の全方位の映像を撮影できるカメラである。
【銘柄名】Kopin
本社所在国：米国
証券コード：KOPN
10

Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート

企業概要：Kopin は半導体材料とスモールフォームファクター・ディスプレーの製造会社である。商業無線通信などで使用する製品の設計・製造・販売を行う。
VR/AR 関連事業について：「Elf VR」は Kopin が開発した HMD である。本体重量は 220gと極めて軽量であり、CES イノベーションアワードを獲得した。
【銘柄名】宏達国際電子（HTC）
本社所在国：台湾
証券コード：2498
企業概要：HTC はスマートフォンメーカーである。スマートフォンの設計・組み立て・加工・販売を世界各国に向けて行う。
VR/AR 関連事業について：「HTC VIVE」や、そのアップグレード版の「HTC VIVE PRO」などの HMD の開発・販売を行っている。
【銘柄名】宏碁（ACER）
本社所在国：台湾
証券コード：2353
企業概要：ACER はコンピューターメーカーである。半導体製品・コンピューター周辺機
器・ソフトウェアなどの製造、また、メンテナンス・修理サービスなどの提供を行う。
VR/AR 関連事業について：「Acer Windows MR Headset」は、ACER がマイクロソフトと提携して開発した HMD である。
【銘柄名】華碩電脳（Asustek Computer）
本社所在国：台湾
証券コード：2357
企業概要：Asustek Computer は電子部品メーカーである。マザーボード・デスクトップ・
ノートパソコン・タブレット・スマートフォンなどの製造・販売を行う。
VR/AR 関連事業について：「ASUS HC102」は Asustek Computer がマイクロソフトと提携して開発した HMD である。

・リバランスについて
パフォーマンス測定開始からの 1 ヶ月間で、20 銘柄中 7 銘柄の株価が下落した。しかし、それらの下落は一時的なものであり長期的には株価の上昇が望めるとして、リバランスは
11

Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート

行わなかった。

5. コンテストで学んだこと
・投資戦略について
2 ヶ月間の運用利益を最大化するために、試行錯誤を繰り返した。今回私たちは、一つの分野の株式にのみ投資する手法を取ったが、これは分散投資をしないことで高い利益が期待できる反面、リスクも大きい手法である。パフォーマンス測定開始から 1 ヶ月時点では株価は順調に上昇しているが、VR/AR 市場の動きによっては急落する可能性も考えられる。
また、実際の取引においては VR/AR 市場全体の動きをよく観察し、損切などの操作が必要になるだろう。
今回のコンテストで投資戦略を考えるにあたって、投資にも様々な形があることが分かった。我々が取った手法はその中の一つにすぎず、長期投資・短期投資などの時間軸、テクニカル分析・ファンダメンタル分析などの分析方法、株・為替・投資信託などの金融商品などによって、様々なものがある。投資で利益をあげるためには、多くの投資手法を試し自分に合った投資スタイルを確立することが必要だと感じた。

・VR/AR について
テーマ選定をするにあたって、我々は VR/AR 事業の調査を行った。調査をした後のVR/AR への考え方は、それ以前のものとは違うものとなった。今までそれらは主にゲームのための技術だと考えていたが、今回の調査を通して、それらは様々な分野で活用され得る技術だと分かった。さらに驚きだったのは、現在の技術が AR や MR といった技術を実用化するための過程に過ぎないという点だ。
「VR 元年」と呼ばれた 2016 年から 2 年を経た今、その技術はさらなる発展を遂げようとしている。このコンテストを機会に、今後も VR/AR 事業の動向を観察していきたい。

6. 参考文献・参考にした書籍
・新清士（2016）『VR ビジネスの衝撃 「仮想通貨」が巨大マネーを生む』NHK 出版
・日経産業新聞（2017）『VR(仮想現実)ビジネス 成功の法則』日本経済新聞出版社
・日経マネー編（2007）『株に強くなる 投資指標の読み方』日本経済新聞出版社
・藤永弘ほか（2013）『新版

入門経営分析』倉田三郎監修 同文舘出版

・参考にしたウェブサイト
・HP「HTC Vive Business Edition」

https://store.hp.com/us/en/pdp/htc-vive-business-edition（最終閲覧日：2018 年 7 月 30 日）
・IDC Japan「AR/VR ヘッドセット市場 2017 年の国内／世界出荷台数および世界市場予12

Bloomberg Global Investment Contest：SOUHON 投資戦略レポート

測を発表」https://www.idcjapan.co.jp/Press/Current/20180329Apr.html（最終閲覧日：2018 年 7 月 27 日）
・THE VENTURE REALITY FUND ホームページ

http://www.thevrfund.com/（最終閲覧日：2018 年 7 月 28 日）
・VR Inside「日本国内に特化した、VR 業界マップ『2017 Japan VR Industry Landscape』

を公開」https://vrinside.jp/news/japan-vr-industry-landscape2017/（最終閲覧日：2018 年 7 月 28 日）

13ファイナリスト

Team nameKibbutznik ‫קינצוביק‬School慶應義塾大学Team member

朝比

奈友里

木村

文香

横田 日菜
Professor

48

井口

知栄

キブツ 2 . 0 / KIBBUTZ 2 . 0

Team: Kibbutznik ‫קיבוצניק‬慶應義塾大学商学部 4 年生
朝比奈友里(‫)יורי אסאהינ‬木村文香(‫)איאקה קימורה‬横田日菜(‫)קאנה יאקוטה‬キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0

Kibbutznik‫קיבוצניק‬＜目次＞

1. はじめに--------------------------------------------------------------------------------------3
1.1. ファンド構築の背景------------------------------------------------------------------3
1.2. チームのめざす未来------------------------------------------------------------------3
2．投資対象産業の選択方法-----------------------------------------------------------------4
2.1. 業界選定理由：農業関連産業------------------------------------------------------4
2.2. 業界選定理由：クリーン・エネルギー------------------------------------------5
2.3. 業界選定理由：木材関連産業------------------------------------------------------6
3. 銘柄選択方法---------------------------------------------------------------------------------6
3.1 投資比率の決定方法------------------------------------------------------------------8
3.2 個別銘柄分析---------------------------------------------------------------------------9
4．7 月 25 日現在の累積リターンの状況------------------------------------------------13
5．まとめ----------------------------------------------------------------------------------------13
6. 本コンテストを通じて感じたこと----------------------------------------------------14
7．参考文献------------------------------------------------------------------------------------142

キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0

Kibbutznik‫קיבוצניק‬1.はじめに
現代は持続可能性のある経済発展が喫緊の課題となっている。1980 年代に世界的な異常気象とオ
ゾンホールが発見されてから、人類は持続可能性を課題としてきた。1986 年にはチェルノブイリ原
発事故、2011 年には我が国で福島原発事故が起こっている。これらは、人類が数字上の利益追求をつづけた結果起こった。エネルギー問題だけが俎上に載っているわけではない。生きる上で必要不可欠な食糧問題も解決していない。
企業が数字上の利益追求をする必要性をつくり出したのは投資家である。従来の投資は自分のリターンを増やすことのみに集中しており、投資家自身が地球環境の持続可能性に目を向けてこなかった。結果として投資家自身が自身の生きる環境を破壊することに繋がっている。そのため、今後の投資には単なる利益追求ではなく、持続可能性に着目した道徳的利益追求が求められている。
これまでも企業、投資家の間で持続可能性をテーマとした投資や活動は行われてきた。1920 年代からアメリカでキリスト教の倫理感を理念の根底とし、武器、ギャンブル、たばこなどに投資しな
い SRI や 1960 年代の反ベトナム戦争に端を発する南アフリカ共和国の人種差別を助長する企業への反対運動などである。また、2006 年に国連責任投資原則が制定されて以来、ESG 投資なるものも誕生した。しかし、ドミニ(2002)が訴えているように、ESG 投資対象とされる企業が別の事業ドメ
インにおいて武器やギャンブル、アルコールなどという反持続可能な事業を行っている場合もある。このような点に注意を払い、我々はポートフォリオを構成した。まず、後述する環境方程式
I=PAT に基づき、投資対象とする業界を選定、その後ドミニ(2002)の指摘する問題を鑑み、企業の全ドメインを精査、またグレアムの投資手法に基づき、投資企業を抽出した。次に、投資リターン
1%を見越して各企業への投資比率を決定した。
1.1. ファンド構築の背景
持続可能性の重要性を無視している現代に憤る塾生 3 名により当ファンドは設立された。キブツ
ニークというチーム名の由来は、イスラエルの無貨幣共同体キブツ1にちなんでつけられた。キブツ
では、貨幣が存在せず共同体内の互助によって生活が成立している。互助の概念は、パットナム（2006,2013）が唱えたソーシャル・キャピタルにも合わされる概念であり、他人を思う気持ちの重要性を説いている。持続可能性のある経済の実現のためには、地球全体を一つの共同体とみなして協働することが必要不可欠であるため、Kibbutznik (キブツニーク：キブツの住人）という名が我々のチーム名にふさわしいと考えた。
1.2. チームの目指す未来
投資家、企業といった経済を構成する主体それぞれが倫理的な経済発展を行う未来の実現を我々は目指している。企業行動に市民、政府は影響される。この企業行動をコントロールできるのは投資家である。しかし、持続可能的社会の実現のための投資は短期利益を目的とする投資家には敬遠されがちだ。我々は持続可能的事業への投資こそが今後の未来のために重要であると考えている。
1

キブツ…1909 年帝政ロシアの迫害から身を守るためにユダヤ人がパレスチナに渡り始めた共同生
活が母体となっている。集産主義的な共同生活を送っている。アミア・リブリッヒ(1993)に詳しい。
3キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0

Kibbutznik‫קיבוצניק‬そこで我々Kibbutznik は、本コンテストのような 2 か月間という短期的な投資においても利益を出せることを証明したい。これにより、投資家の不安を払拭し、地球という共同体の持続的未来実現の第一歩とする。
2．投資対象産業の選択方法
包括的な持続可能性を考える環境方程式 I=PAT とは、I=P×A×T という式を表す2。I は環境インパ
クトつまり総排出量や総汚染量などのあらゆる環境指標の総量である。P は人口規模、A は一人当たり所得、T は所得単位当たり消費及び汚染される水準を表している。人口規模に対して企業が直接的に影響を及ぼすことは困難であり、かつ、一人あたり所得を減少させるということは経済の後退を意味し、現実的ではない。そのため、我々は今回の銘柄選定にあたり T を減少させることを目標とした。T を減少させる方法として、科学技術進歩3と天然資源の効率的利用による環境汚染の抑制に着目した。結果的に我々は農業関連産業、クリーン・エネルギー産業及び木材関連産業に投資することとした。以下では、その背景を詳述する。
2.1. 業界選定理由：農業関連産業
地球の人口は、2050 年には 98 億人に達する見通しだ(UN,2017)。それにともない、国際連合食糧農業機関は食糧生産を 60%増やす必要があると発表している(FAO, 2014)。人口の増加に伴い食糧の需給バランスが崩れることは、持続可能な社会からの逸脱を意味する。国際連合が「持続可能な開発のための 2030 アジェンダ」で発表した Sustainable Development Goals(SDGs)でも、目標 2 で「飢餓を終わらせ、食糧安全保障及び栄養改善を実現し、持続可能な農業を促進する（End hunger,
achieve food security and improved nutrition and promote sustainable agriculture）」が掲げられている(UN,2015)。食糧の生産性向上は、地球にとっての喫緊の課題である。現在、多くの企業が、農機具や肥料における技術を発展させ、より効率的な農業を可能にするために尽力している。また、近年では従来型の農業技術に加えて ICT や AI、バイオテクノロジーなどの技術の応用（アグリテッ
ク）4を増加させることが期待されている。
一例として、アグリテックの投資対象として盛り上がりを見せている。2012 年には 30 億ドルほどのアグリテックへの投資は年々増加し、2017 年には前年比 29%上昇の 100 億ドルを記録した。

環境方程式 I=PAT…1972 年に発表されたローマ・クラブが発表した 100 年以内に地球上の成長は限界に達するという予測に危機感を持った集団生物学の権威であるポール・R・エーリック博士が発表いた
人間活動が環境に及ぼす影響を方程式に表したもの。人口、豊かさ、消費する資源の量を抑制することが地球を居住可能環境にし続けるために必要であるという考え。
3 Howarth（1988）や Schipper et al.（1990）は，科学技術進歩を所得単位当たり指標低下の重要な決定因と捉えている。
4 アグリテック…どの範囲の技術をアグリテックとするかは、Agfunder の定義を用いた。
農業バイオテクノロジー、農業管理のためのソフトウェア・測定機器・IoT、農業ロボット・設備、バイオエナジー・生体材料、垂直農法、オンライン農業市場、新技術による食糧、店舗内技術、オンライ
ン食糧雑貨店、家庭調理技術、オンラインレストラン・ミールキット。
42

キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0

Kibbutznik‫קיבוצניק‬Agfunder 2017 AgTech Investing Report より発表者作成
以上から、我々は Kibbutznik はアグリテックに投資することを決定した。
2.2. 業界選定理由：クリーン・エネルギー
次に我々は、T の減少に貢献しうる産業として、クリーン・エネルギー産業を選んだ。従来の原子力発電や火力発電は資源が有限である。さらに排気ガスや放射性物質による環境への悪影響や予測不可能な自然災害による被害が甚大であることからも、環境方程式への貢献を認めることができない。クリーン・エネルギーには安定供給が議題に上がることが多かった。しかし、近年クリーン・エネルギーは日々技術的に進展しており、有限資源エネルギーの代替になりうると言える。
2011 年のわが国で起きた福島原子力発電事故を契機に様々な国で原子力発電からクリーン・エネル
ギーへの切り替えが行われた。スイスは 2011 年に 2050 年エネルギー戦略を発表し脱原発路線を打ち出した。また、イタリアはベルルスコーニ政権時代長らく原子力推進文化が色濃く残っていたが、2012 年に原発に頼らない国家エネルギー戦略を発表した。さらに、ベルギーも 2025 年までに原発に全く頼らない社会にすることを発表した。このように国策として有限資源からクリーン・エ
ネルギーへの転換がはかられる現在、クリーン・エネルギーの関連技術は進歩が要請されている。
以上の事柄を一要因として、2004 年時点では、61.7 億ドルだったクリーン・エネルギーへの投資額は年々上昇を続け、2017 年には 333.5 億ドルにまで到達した。我々Kibbutznik も今までのクリーン・エネルギーの技術発展の過程と今後の持続可能性への貢献を見越して魅力的な投資対象であると判断した。

5

キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0‫קיבוצניק‬Kibbutznik

Bloomberg Clean energy investment trends より発表者作成
2.3.

産業選択理由：木材関連産業

世界の森林面積は約 40.3 億ヘクタールで、全陸地面積の約 31%を占めている。しかし、毎年
1870 万エーカーが失われており、これは毎分サッカーフィールドが 27 面失われていることを意味する(WWF, n.d.)。さらに、二酸化炭素の排出要因の 15%が森林破壊であるとされる。過度の農地・放牧地への転用や気候変動に伴う山火事や酸性雨などの影響に加え、無計画で非持続可能な森林伐採がその要因の一つである。産業や生活に木材は欠かせないものであるからこそ、乱伐を食い止めるための産業側の意識向上が求められる。有効な方法として、適切な森林経営を行っている森林または経営組織によって生産された木材・木材製品に認証ラベルをつけ、持続可能性に配慮した選択的購買を可能にする取り組みがある(環境省, n.d.)。この認証ラベルは 1993 年に自然保護団体を中心にドイツで創設された FSC（Forest Stewardship Council：森林管理協議会）によって国際的に普及されている。FSC 認証等を得ている木材を中心に使用する企業に投資することで、民間主体で持続可能な森林経営を支援することが出来る。以上から、我々は投資対象に木材関連産業を組み込んだ。
3. 銘柄の選択方法
我々は銘柄の候補を抽出する際に、３段階の手法をとった。１段階目として、農業関連産業、クリーン・エネルギー産業、木材関連産業に集中的に投資をしているファンドをブルームバーグ端末を使用して調査し、そのファンドのポートフォリオに入っている企業をリストアップした。その中から複数のファンドのポートフォリオ内にその名が存在する企業を銘柄の候補とした。以下が、今回抽出したファンドである。
農業関連

クリーンエネルギー/木材関連

JBWELFD AU Equity

IEM LN Equity

Lewis&Clark

QUECLEC LX Equity

Felcicis Ventures LLCUBSFUEN LX Equity
6キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0‫קיבוצניק‬Kibbutznik

Monsanto Growth Ventures

RTNEFAM CH Equity

Middleland Capital

LWCR FP Equity

Finstere Ventures LLCDIMILJO NO Equity

Fall Line Capital LLC

LPGENVB LX Equity

Khosla Ventures

KBCAEEA ID Equity

DBA US Equity

5706505 KS Equity

Andressen Horowitz

JMPSCEB LX Equity

Google Ventures

ECDEDUI FP

Innovation Endeavors

DNBREGY LX Equity

Singulariteam LTD

KEOKENA AV Equity

Y Combinator

CMPLNTF FP Equity

Pontifax Agtech

3BKOEKG AV

銘柄の候補が出そろった後の２段階目として、その企業が前述の我々の理念に沿った事業を行っている企業であるか否かを当該企業のアニュアルレポート等を使用して確認した。この時点で我々の理念に沿わない企業は候補から排除した。
理念に沿っていると判断された企業は、グレアムの銘柄選択基準を用いて、株価が割安であり、さらにリスクの低い銘柄であるか否かを判断した。
以下が銘柄選定基準である(Brandes,2003; グレアム,2002)<割安判定基準>①株式益回りが少なくとも AAA 各社債利回りの 2 倍以上であること。
②投資対象ユニバースの中で株価収益率が下位 10%以内に入っていること。
③配当利回りが長期金利の３分の２以上であること。
④株価が簿価の１株あたり株主資本（純資産額）の一定割合を下回っていること。
⑤株価が１株あたり純流動資産の一定割合を下回っていること。
<安全性判断基準>①バランスシート上の負債合計が自己資本合計を上回らないこと。
②流動資産が流動負債の２倍以上であること。
③負債総額が割安判定基準⑤で示した純流動資産の 2 倍以内であること。
④1 株あたり利益の過去 10 年間の複利ベースの年平均伸び率が 7%以上であること。
⑤1 株あたり利益が前年比 5%以上減益になった年が、過去 10 年間で 2 回以内であること。
上記の判断基準のうち、<割安判定基準>の５つのうち１つ以上かつ<安全性判断基準>の５つのうち１つ以上に当てはまっている企業が割安かつ安全であるとされているため、我々もそれに従って判別を行った (Brandes,2003;グレアム,2002)
以下の企業が３段階の抽出法によって抽出された投資銘柄候補である。

7

キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0

Kibbutznik‫קיבוצניק‬投資銘柄候補リスト
Sakata Seed Corporation (TYO:1377)
Deere & Company (NYSE:DE)
Vingroup Joing Stock Company(HOSE:VIC)
Israel Chemicals Ltd(TASE: ICL)
Bucher Industries AG (SWX:BUCN)
Raven Indestries Inc (NasdaqGS: RAVN)Ag Junction Inc.(TSX: AJX)
Surna Inc. (OTCPK: SRNA)
Kiwa Bio-Tech Products Group
Corporation(OTCPK:KWBT)
Affinor Growers Inc (OTCPK:RSF.F)
Camson Bio Technologies Limited (BSE:538858)
Iteris Inc (NasdaqCM ITI)James Latham(LTHM LN)
Kingfisher(KGF LN)
Redrow (RDW LN)
Balfour Beatty(BBY LN)EDP Renovaveis(EDPR PL)
Pattern Energy Group Inc(PEGI US)
First Solar Inc(FSLR US)
HuaNeg Renewables Corporation Limited(902 HK)
Xinyi Solar Holdings Limited(968 HK)
3.1 投資比率の決定手法
我々は上記 26 銘柄の株式をもとに、リスクとリターンの面から最適なポートフォリオを求める
ためにソルバーを用いて効率的フロンティアのグラフを作成した。
各銘柄の 4 年間の株価のデータをブルームバーグ端末より入手し、期間収益率を計算し、銘柄ごとの期待リターン、リスクを求めた。その後収益率の分散共分散行列を求め、期待リターンの最小値を 0.5%、最大値を 9%とし、0.5 刻みでソルバーを用いて最適解を導出した。以下がその内訳である。

8

キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0‫קיבוצניק‬Kibbutznik

効率的フロンティア
10.00%
8.00%
6.00%
4.00%
2.00%
0.00%
0%

50%

100%

150%

200%

250%

300%

以上の結果より、我々は期待リターン 1%として投資を行うこととした。その理由としては、前述のとおり当ファンドは数字上の利益追求よりも道徳的利益追求を目的としており、期待リターン
はファンドの今後の持続のために必用な最低限のリターンでよいと考えている。そのため期待リタ
ーンは 1%とし、下記 11 企業に投資を行った。
投資リスト
Deere & Company (NYSE:DE)
Israel Chemicals Ltd(TASE: ICL)Ag Junction Inc.(TSX: AJX)
Surna Inc. (OTCPK: SRNA)
Affinor Growers Inc (OTCPK:RSF.F)
Camson Bio Technologies Limited (BSE:538858)
Iteris Inc (NasdaqCM ITI)James Latham(LTHM LN)
Kingfisher(KGF LN)
EDP Renovaveis(EDPR PL)
Pattern Energy Group Inc(PEGI US)
3.2. 個別銘柄分析
今回 3 段階目で採用したグレアムの銘柄選定はファンダメンタルズ分析の１つとして位置づけられる。以下では 2 段階目での判断に用いた選定銘柄の委細を述べる。
①初日株価終値②設立年③本社所在国④事業概要
9

キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0

Kibbutznik‫קיבוצניק‬⑤選定のポイント
なお、特記のない限り、公式ホームページおよびプレスリリース、IR 資料、Bloomberg による企業概要を参考にした。
Deere & Company (NYSE:DE)①$141.16
②1837
③アメリカ
④トラクター、芝刈り機などの農機具を手掛ける。印マヒンドラなどの影響を受け新興国市場における苦戦も指摘されているが、現在も世界最大の農機具メーカーである。
⑤2014 年より減少傾向であった R&D 投資額の増加に着目した。背景には、省エネ化・スマート化を軸とした Agtech の推進がある。Stanford 大学のエンジニアと提携して GPS 制御される自律トラ
クターの開発や、機械学習および画像認識によって雑草などを感知し排除する技術をもったベンチ
ャーBlue River Company の買収(2017 年 9 月)などの積極姿勢を認識し、シクニカル銘柄であるものの、持続可能な農業への期待を見出した。
Israel Chemicals Ltd(TASE:ICL)①1657ILa②1968③イスラエル④化学薬品・肥料メーカー大手。必須ミネラル特殊機能性の化学製品などを販売、売上の 9 割以上が国外。R&D に力を入れており、インキュベーターで外部の科学者・研究者・企業家とのコラボ
レーションを積極的に推進している。
⑤イスラエルにおいて、化学関連産業は輸出額の第 3 位、11%を占める主要産業5であるうちのリー
ディングカンパニーであり、今年発表された中期経営計画で農業技術への投資の大幅増額を明言。
水溶性肥料など農業効率を高めることに貢献し、環境に害のない製品群を保持していることを評価した。
Ag Junction Inc.(TSX: AJX)①$0.84②1990③カナダ④ハードウェア、ソフトウェア双方で精密農業に特化してデータ管理サービスを提供する IT 企業。

5The Central Bureau of Statistics HP より
10キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0

Kibbutznik‫קיבוצניק‬⑤ドローンや GPS を活用したスマートな農業を支えるコンサルティングが可能なため、メーカーによる IT 活用ニーズを抑え、今後も成長が期待できると判断した。
Surna Inc. (OTCPK: SRNA)①$0.17②2009③アメリカ④屋内農業、とりわけ合法マリファナ業界向けの空調コントロールシステムやライト、冷却装置や灌漑システムを手掛ける。ターンキーで提供することが可能。
⑤ヒューレット・パッカード,Apple, Amazon, Google のように、破壊的技術を持つ企業はガレージで誕生した。サーナ社もそれに続くかもしれない。米国特許庁に 11 の技術特許を登録しており、
アメリカ・カナダで大麻産業は急成長を続けている。大麻についての社会議論は決着していないが、少なくとも技術やノウハウは垂直農法に遍く応用可能でサステイナブルであると判断した。
Affinor Growers Inc (OTCPK:RSF.F)①$0.075②1996③カナダ④屋内制御農業および野外温室農業を手掛け、医療用大麻、イチゴやロメインレタスなどの作物、ハーブなどを生産、販売する。
⑤屋内制御農業と温室農業のどちらのソリューションも持つ唯一の企業であり、今後伸びゆく食糧需要に対応するための、エシカルで環境に優しくエネルギー効率の高い垂直農業技術に期待できる。
Camson Bio Technologies Limited (BSE:538858)①9.3 INR②1993③インド④殺生物剤、天然肥料、バイオ肥料、ハイブリッド野菜の種子を生産している。
⑤残留農薬および土地への影響を懸念しており、土壌や水、生物に害を与えない、自然に還るような肥料生産を目指している点を、自然との共生持続に貢献するものとして評価した。インドのバイ
オテクノロジー産業は Make in India プログラムの重点分野の一つでもあり、市場が急速に拡大している。バイオアグリはそのうちの 14%(Biospectrum Inc＆ABLE 調査)にとどまるが、医薬系など別分野との相互技術移転も期待される。
Iteris Inc (NasdaqCM:ITI)①$4.95②1969
11

キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0

Kibbutznik‫קיבוצניק‬③アメリカ④通信ソリューション企業で、主に交通機関向けの通信ツールを提供している。主に交通機関向けに画像処理やセンサー、情報技術を組み合わせたソリューション及びコンサルティングサービスを手掛ける。
⑤イテリスは 2002 年より農業ビジネスに参入しており、膨大な気象データを活用した ICT 農業を提案している。利用者の耕土に天候が及ぼす影響予測や、作物の健康状態をビジュアライズし意思決定を支援するなど、生産性向上に著しく貢献するサービスを評価した。
James Latham(LTHM LN)①727.5GBp
②1757
③イギリス
④Lathams Ltd.を通じ、パネル製品、切削加工・追加加工済み硬材・軟材の輸入・販売を手掛ける商社。
⑤木材の販売先である住宅業界で環境意識が高まっており6、更にウェルビーイングの観点からも木材利用の注目が集まっている中7、WWF の Forest Forever キャンペーンへの賛同を表明するとともに、扱う木材の 90%が国際認証を受けているなど持続可能な木材利用への姿勢を評価した。
Kingfisher(KGF LN)①295.6GBp
②1982
③イギリス
④増改築用製品の販売会社。欧州全土で店舗およびオンラインでの販売を手掛ける。FTSE100 銘柄
で、ヨーロッパを代表する企業のひとつ。DIY トレンドに商機。
⑤「indoor と outdoor space」を通じ、家を自然と再び結びつけるというコンセプトを打ち出し、コアビジネスを全て環境修復と通じさせるという画期的なプランを出している。ESG 投資でも近年注目されており、home improvement という意味でキブツの理念とも連関すると判断し、組み入れた。
EDP Renovaveis(EDPR PL)①8.91EUR
②2007
③スペイン
④発電所の設計・開発・管理・運営会社。主に風力の再生可能エネルギー資源を利用して発電を手掛ける。

6

https://www.telegraph.co.uk/property/buy/meet-housebuilders-taking-sustainabilityseriously/7
http://www.inex-online.com/component/k2/item/614-contemporary-baths
12キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0

Kibbutznik‫קיבוצניק‬⑤66%の温室効果ガス排出はエネルギー生産・理由から生じているものであり、再生可能エネルギ
ー技術は 2050 年までに全電力の 80%を賄うことが可能だといわれている。EDP Renovaveis は時代の要請に応える企業であるといえる。
Pattern Energy Group Inc(PEGI US)①$18.6②2012③アメリカ④独立系電力会社。再生可能エネルギー発電および送電プロジェクトを保有、運営、管理する。米国、カナダ、チリの風力発電プロジェクトの利権を保有する。日本のソフトバンク系開発会社を買収したことで日本でも大きな注目を集めている。
⑤安定したキャッシュフローが評価されているが、それは長期の電力購入協定と、地理的に分散したポートフォリオのためである。これは結果として再生可能エネルギープロジェクトがさらに広がっていくことを支えることにもつながるため、高く評価できよう。
４．7 月 25 日現在の累積リターンの状況
7 月 25 日のトータルリターンは-0.0336%である。なお、我々は７月 17 日時点での目標リターンを1.0%と設定してポートフォリオを組んだ。その時点で本ポートフォリオは数値を上回っていたた
め、リバランスは行わなかった。

5. まとめ今回、チームの投資コンセプトにおいたのは「持続可能性」であった。現代の食糧、エネルギ
ー、環境問題が想起する課題、および深化する IT 社会を踏まえ、いかに企業活動が地球の持続可能性に貢献しうるか、という観点から農業関連産業、クリーン・エネルギー産業、木材関連産業に的をあてたファンドの抽出を行った。その上で、複数のファンドに組み込まれた企業群を精査し13

キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0

Kibbutznik‫קיבוצניק‬た。投資家によるトレンドが ESG 投資に動きつつある中で、企業の主たる事業が道徳的・倫理的に認められるものであり、且つ上述した課題解決に貢献しうるか、という観点でスクリーニングをおこなった。続いて、グレアムのバリュー投資―割安且つ低リスク―の基準をそれぞれ一つ以上満たしているものを最終的に選定した。配分比率はソルバーを用いて決定させた。
我々のファンドの特性をまとめる。銘柄の最終決定にあたり包括的かつ補完的なアプローチをとったことで、革新的・破壊的な技術を持ちつつもグローバル市場で日を当てられることがなかった企業の採用、また、イスラエルやインドといった特定の業界に大きな強みをもつ国に HQ を置く企業の採用が可能になった点が際立った特徴であろう。その結果、短期的な売買がふさわしい銘柄、中期的な取引がふさわしい銘柄も同一の期間で値動きを検証することとなった。冒頭で述べた通り、我々は短期利益目的の投資家が敬遠しがちな銘柄においても利益を出し、持続可能事業への投資に対する投資家の目を開くことも目標の一つとしている。本コンテストを通じ、これらの目標を達成できることを願う。
6. 本コンテストを通じて感じたこと
我々は信念に基づき本ファンドを結成し、ポートフォリオを構築することができたことをうれしく思う。今後持続可能性というワードは喫緊の課題として世界中に広まり、より一層倫理的合理性に基づいた行動をとる投資家の必要性は増加していくであろう。我々はいち早くそのような動きに向けて本コンテストで行動を起こすことができた。ただし我々のポートフォリオ構築は信念はあれ
ど技術的に未熟な点が多々あったことは事実だ。一例としてポートフォリオ構築の配分比率決定があげられる。今回我々はソルバーを使用したが、投資配分比率決定方法にはその他多様な方法があった。それらを吟味するほどの技術を持ち合わせていなかった点が悔やまれる。
我々はこれら技術的課題を克服し、より合理性と道徳性を持ち合わせたファンドを構築し、世界の持続可能性に貢献しうる十二分な力をつけたいと考えている。
7.参考文献書籍・論文（日本語）
アミア・リブリッヒ(1993)『キブツその素顔』ミルトス.
エイミー・ドミニ(2002)『社会的責任投資』 木鐸社.
ベンジャミン・グレアム(2002)『証券分析』パンローリングローマ・クラブ(1972)『成長の限界』ダイヤモンド社
ロバート.D.パットナム(2006)『孤独なボウリング-米国コミュニティの崩壊と再生』柏書房.
ロバート.D.パットナム(2013)『流動化する民主主義』ミネルヴァ書房.
平野克己(2013)『経済大陸アフリカ』中央公論
書籍・論文（英語）
Brandes,H,C. (2003).Value Investing Today.McGraw-Hill Education
Daily, G. C., & Ehrlich, P. R. (1992). Population, sustainability, and Earth's carrying capacity.
BioScience, 42(10), 761-771.

14

キブツ 2 . 0/Kibbutz2 . 0

Kibbutznik‫קיבוצניק‬Schippers.B, Bakker, P.A., Bakker.M.H., Van Peer.R.,1990, Beneficial and deleterious effects of HCNproducing pseudomonads on rhizosphere interactions, Kluwer Academic Publishers
インターネットデータベース（日本語）（最終閲覧日全て 2018 年 7 月 31 日）
環境省 (n.d.) 環境ラベル等データベース. Retrieved fromttps://www.env.go.jp/policy/hozen/green/ecolabel/a04_14.html
インターネットデータベース（英語）（最終閲覧日全て 2018 年 7 月 31 日）
Agfunder(2017)Agtech Investment Report.Retrieved from https://agfunder.com/research
Bloomberg(2017)Clean energy investment trends Retrieved fromhttps://data.bloomberglp.com/bnef/sites/14/2018/01/BNEF-Clean-Energy-Investment-Investment-Trends2017.pd
Deforestation: Threats. Retrieved from https://www.worldwildlife.org/threats/deforestation
FAO (2014) 世界食糧農業白書 2014 年報告. Retrieved from http://www.fao.org/3/a-i4040o.pdf
INTEX online (2016, August 1). JAMES LATHAM EXPLORES SPECIFYING FOR SUSTAINABLE
PROJECTS. Retrieved from http://www.inex-online.com/component/k2/item/614-contemporary-baths
Laura, L. (2018, June 28).Meet the housebuilders taking sustainability seriously. The Telegraph. Retrieved
from https://www.telegraph.co.uk/property/buy/meet-housebuilders-taking-sustainability-seriously/
The Central Bureau of Statistics HP
United Nations (2015). Sustainable Development Goals. https://www.un.org/sustainabledevelopment/sustainabledevelopment-goals/
United Nations (2017). World Population Prospects. Retrieved fromhttps://esa.un.org/unpd/wpp/Publications/Files/WPP2017_KeyFindings.pdf

15

ファイナリスト

Team name関西学院大学証券研究会

School関西学院大学Team member

坪⽥

朋之

柏川

紗良

中⻄

祐介

寺地

孝之

Professor

64

1.

テクニカル分析による国際分散投資

関⻄学院⼤学商学部 4 年

坪⽥朋之

関⻄学院⼤学商学部 2 年

柏川紗良

関⻄学院⼤学商学部 2 年中⻄祐介

関西学院大学 証券研究会

ポートフォリオ構成のテーマ
我々のファンドでは、ポートフォリオ構成のテーマを、「テクニカル分析による国際分散投資」とし、2 ヶ月間でトータルリターン 7%を目標とした。我々は今まで、業種等でテーマを決定した後にファンダメンタル
ズ分析を行う手法で株式投資を学んでいたが、今回、豊富な数値データを瞬時に収集可能な Bloomberg 端末の特徴を最大限活かすため、莫大な数の数値データを用いるテクニカル分析による投資を選択した。

2. ポートフォリオ構成の過程(1) 金融商品の選択
今回の投資コンテストに参加するに当たり、我々は第一に金融商品の選定から始めた。今回、Bloomberg
端末で確認できる金融商品のうち、以下の 6 つの商品を組み入れることを想定し、各々の特徴から今回の投資コンテストに最適な金融商品を選択した(図表 a)。図表 a 内の 2 ヶ月での収益性は、今回のポート
フォリオ測定期間が 2 ヶ月である事を踏まえ、その期間内で収益が見込まれる(○)か、見込まれない(×)
かの判断を示している。
[図表 a]金融商品
金融商品

特徴

2 ヶ月での収益性

株式

値上がり益(キャピタルゲイン)により短期間でもリターンを得られる。

○
×

社債・国債
REIT

不動産投資信託。利回りによる資産保有益による長期投資が主。

×

モーゲージ

住宅ローン等を証券化。ローンそのものが長期的な為、長期投資が主。

×

投資信託

投資信託運用会社が運用する。長期保有が原則。

×(※)

先物取引

金や石油の商品先物、株価指数先物など。

○

出所)筆者作成。

図表 a より、我々はⅰ.株式/ⅱ.投資信託(※通常は 2 ヶ月という短期のポートフォリオには組み入れ
ないが、以下の理由から組み入れる事に決定)/ⅲ.先物取引の３商品を組み入れる事を仮定した。次に、
この 3 商品の現状や特徴から、投資する金融商品の決定を行った。
ⅰ.株式
株式は日々多くの取引が行われており、その企業や市場、業界の動向により刻一刻と価格が変化す
る為、2 ヶ月という短期でのパフォーマンスを競う今回のコンテストでは最適であると考えた。すなわ
ち、短期での変動幅がもっとも高く、流動性も高い金融商品は株式である事から、本ファンド構成では株式をメインに組み込む事を決定した。
ⅱ.投資信託投資信託運用会社が運用する投資信託は、基本的に長期保有が前提である。しかし今回、国際分散投資を行う上で途上国の株式・銘柄に関する情報収集は難しいと判断し、投資のプロが運用し、価格が高騰はしないが急落もしない投資信託商品をポートフォリオに組み込む事で、途上国への投資のリスク分散を図る。それと同時に、Bloomberg 端末という普段では触れる機会の無い情報端末を用いて、投資のプロは途上国においてどの様な運用をするのか学ぶ意図もある。

1

ⅲ.先物取引
将来の価格が変動する金や原油などの商品先物をポートフォリオに組み入れる事で、株式市場の動向に左右されない、ポートフォリオ全体のリスク分散を図ろうと考えた。そして本ファンドは各国の景気が上がることを期待し株式を組み込んだ為、先物買いのみを考慮した。故に株価と連動性の高い株価指数先物ではなく、金と石油、大豆の商品先物を投資対象とした。
⾦先物：⽇本、アメリカの⾦市場がともに上昇を終え、価格の⾼騰を⾒込めなかった。
→実際に５⽉終わりごろから右肩下がり
原油先物：⾦先物同様に、チャートから価格の⾼騰を⾒込めないと判断した。
→予想に反して、価格は上昇を続けた。
農作物先物：景気の動向による価格変動よりカレンダー・時節による価格周期が⾒られた為投資を避けた。
しかし、以上の要因から、本ファンドの株式組み⼊れの⽅向性と相容れなかった為、先物に対しての投資は⾏わないものとした。
以上から、本ファンドの投資対象⾦融商品は主に株式とし、数銘柄投資信託を対象とした。

(2) 市場選定
次に、主に株式市場の選定を行った。市場数は 3 市場とし、取引数が多く流動性の高い先進国市場から 2 市場、先進国に比べ今後の経済成長率が高いと予想される途上国市場から 1 市場を選出した。手順としては、まず国の選定から始め、次に各国の市場選定を行った。
① 国の選定ⅰ.アメリカ
株式市場として、世界第 1 位のニューヨーク証券取引所(New York Stock Exchange・約 2050 兆円 ) と 世 界 第 2 位 の NASDAQ(National Association of Securities Dealers AutomatedQuotations・約 820 兆円)を有しており、流動性が高く 2 ヶ月という短期のポートフォリオでもリターンが得やすいと考えた。
ⅱ.日本
株式市場として、世界第 3 位(日本取引所グループ/Japan Exchange Group・約 530 兆円)の市場を有しており、更に株式に関する情報を手に入れやすいという理由から、先進国として日本を
選定した。
ⅲ.インド
途上国の選出方法としては、まず Bloomberg 端末で経済指標予想を参照し、2018 年の第 2,3,4期における実質 GDP 成長率が 5%以上で推移している国を選定した(図表 b)。次にそれらの国で実質 GDP が日本及びアメリカよりも高水準で推移している国がインドのみであった為、インドを投資対象とした。

2

[図表 b]途上国の実質 GDP 推移と予想
Q3 2017

Q4 2017

Q1 2018

Q2 2018

Q3 2018

Q4 2018

Q1 2019

Q2 2019

Q3 2019

Q4 2019

インド

6.3

7

7.7

7.5

7.4

7.3

7.3

7.4

7.5

インドネシア

5.1

5.2

5.1

5.3

5.2

5.2

5.4

5.4

5.4

5.4

フィリピン

6.9

6.6

6.8

6.7

6.7

6.8

6.7

6.6

6.6

6.6

ベトナム

2.6

2.6

3.8

3.8

3.8

3.8

6.7

6.7

6.7

6.7

マレーシア

6.2

5.9

5.4

5.6

5.4

5.3

出所)Bloomberg 端末より筆者作成。

② 市場の選定
1(2)①で決定したアメリカ、日本、インドにおいて市場選定を行った。その方法としてはヒストリ
カル・ボラティリティ(HV*1)を用いた。本ファンドでは 2 ヶ月で効率的にリターンを得る為、各国の市場で最も HV が高い市場を投資対象とし、NASDAQ(アメリカ)、マザーズ(日本)、ボンベイ証券取引所(インド・以下、略号 BSE)に決定した(図表 c)。
[図表 c]各市場のヒストリカル・ボラティリティ
国名

アメリカ

アメリカ

日本

日本

日本

日本

インド

/市場名

/NASDAQ/NYSE/東証 1 部

/東証 2 部

/マザーズ

/JASDAQ/BSE

指数名NASDAQ 指数

NYSE 総合指数

TOPIX

東証二部指数

マザーズ指数

日経 JASDAQSENSEX

0.146

0.123

0.196

0.14

0.339

0.137

0.141

HV

出所)Bloomberg 端末より筆者作成。

*1 ヒストリカル・ボラティリティ(HV)
過去のデータに基づいて算出した変動率。価格変化率。過去一定期間の株価の変化率の平均値から求められ、統計学でいう「標準偏差（σ：シグマ）」にあたる。統計学上、現在の値動きは 68%で
当該 HV 範囲内に収まり、95%で当該 HV の 2 倍で収まる可能性が高い。

(3) 銘柄選定・スクリーニング
各市場からの銘柄選定は Bloomberg 端末の株式スクリーニングを用いて行う。今回、本ファンドはあ
えて業種等のテーマを設けず、テクニカル分析を用いて将来上昇する銘柄を選定した。特に、テクニカル
分析の手法の１つであり、株価の上昇転換を示すゴールデンクロス(*2)を主軸としてスクリーニングを行った。すなわち本ファンドではⅰ.ゴールデンクロスが表れた直後の銘柄、ⅱ.ゴールデンクロスが表れると予想される銘柄、の 2 つを以下のスクリーニングにより導き出した。

*2 ゴールデンクロス
短期の移動平均線(MA)が、長期の移動平均線(MA)を下から上に突き抜ける現象。株価相場が上昇
相場に転換した事を示す。(上昇転換)

3

ⅰ.ゴールデンクロスが表れた直後の銘柄(スクリーニング 1)[スクリーニング条件](スクリーニング実施日:2018/06/24)
51)取引状況:アクティブ52)取引所:ナスダック CM,ナスダック GM,ナスダック GS(NASDAQ)

指数:東証マザーズ指数(マザーズ)

取引所:BSE インド(BSE)53)30 日移動平均価格>100 日移動平均価格54)RSI with Period of 14 >=5055)価格トレンド=156)年換算 260 日ボラティリティ>=131(NASDAQ)

年換算 260 日ボラティリティ>=77(マザーズ)

年換算 260 日ボラティリティ>=77(BSE)[スクリーニング条件・解説]
スクリーニング 1 では、ゴールデンクロスが表れた直後、すなわち株価上昇転換直後の銘柄を選定する。それにより 2018/06/24 時点で株価が上昇傾向にあり、今後も株価のリターンが大きい銘柄に投資する事ができると考えた。
まず、51)52)で NASDAQ、マザーズ、BSE それぞれの市場を指定する。53)により、ゴールデンクロスが表れた銘柄を選出した後、54)及び 55)で銘柄が 14 日の短期で買い傾向である事(RSI*3)、株価そのものが上昇トレンドである事を条件づけた。次の 56)では、過去の変動率が高い程、今後のリターンもそれに沿って大きくなると考えた為、スクリーニング結果が 10 銘
柄程度となる様にそれぞれの市場で数値を調整した。

*3 RSI
14 日間の値上がり合計/(値上がり幅-値下がり幅)で算出される。株価の変動の内、上昇に働いた割合を示し、RSI の値によってその銘柄が売りの傾向にあるのか、買いの傾向にあるのかを判断する事が出来る。
RSI<20:売られすぎの傾向。今後買い傾向に反転し、株価が上がる可能性がある。
RSI<50:売りの傾向。
50<RSI:買いの傾向。
80<RSI:買われすぎの傾向。今後売り傾向に反転し、株価が下がる可能性がある。

[スクリーニング結果]
スクリーニング 1 の結果は以下の表となった(図表 d,e,f)。そしてこれら銘柄の年初来トー
タルリターンが大きい銘柄を中心に合計 14 銘柄を選定した(図表 g)。
なお、ティッカーLICSENSIN は投資信託商品であり、2(1)ⅱの通りこの 1 銘柄のみ、投資信託を組み込んだ。

4

[図表 d]NASDAQ スクリーニング結果
BIOL USCERC USDLPN USIMTE USMDGL USCADC USCLSN USDRYS USLIVX USSNES USCARV USCODX USECYT USLTRPB USTNDM US[図表 e]マザーズスクリーニング結果
3461 JT

3906 JT3991 JT3998 JT3623 JT3989 JT3994 JT9262 JT[図表 f]BSE スクリーニング結果
GFAC INJLA IN

PURE IN

SHISHIND IN

GGENG IN

LICSENS IN

RDSAP IN

YOGE IN

INFL IN

NCIL IN

SANTOSH IN[図表 g]スクリーニング 1・選定銘柄
NASDAQECYT USCLSN USCERC USTNDM USCODX US

マザーズ

9262 JT3994 JT3989 JT3998 JT

3906 JT

BSE

LICSENS IN

RDSAP IN

GGENG IN

SNES US出所)図表 d,e,f,g 共に Bloomberg より筆者作成。

ⅱ.ゴールデンクロスが表れると予想される銘柄(スクリーニング 2)[スクリーニング条件](スクリーニング実施日:2018/06/26)
51)取引状況:アクティブ52)取引所:ナスダック CM,ナスダック GM,ナスダック GS(NASDAQ)

指数:東証マザーズ指数(マザーズ)

取引所:BSE インド(BSE)53)30 日移動平均価格<100 日移動平均価格54)RSI with Period of 14>=6055)価格トレンド=156)30 日価格変化率>100 日価格変化率[スクリーニング条件・解説]
スクリーニング 2 では、投資期間のうちリバランスまでの 1 ヶ月間で、ゴールデンクロスが表れると予想される銘柄を選出した。スクリーニング 1 とは異なり、今後ゴールデンクロスが予想される為、より高いリターンが得られると考えた。しかし 1 ヶ月の間にゴールデンクロスが表れるという確証はない為、スクリーニング 1 と組み合わせる事でリスク分散を図った。
まず 51)52)はスクリーニング 1 と同様に行い、次に 53)で、現在はデッドクロスの銘柄を選出した。この現在デッドクロスの銘柄のうち、54)により 14 日間の傾向は RSI>50 に比べより強い買いであり、更に 55)で株価が上昇傾向にある銘柄を選出した。しかし、この条件

5

のみであれば、短期(30 日)の移動平均線と長期(100 日)の移動平均線の傾きが同じ、もしくはほぼ変わらない銘柄まで選出される可能性があり、その場合 1 ヶ月で上昇転換が生じる事は考え難い。その為 56)で、短期の変化率が長期の変化率を上回るという条件を用いて、前述の可能性を排除した。なお、56)について、この条件のみであれば短期、長期両方の価格が下降した場合の変化率まで含まれてしまうが、54)55)と組み合わせる事で、価格が上昇している場合のみを選出する事が可能となった。
[スクリーニング結果]
スクリーニング 2 の結果は以下の表となった(図表 h,i,j)。そして、これら銘柄の年初来
トータルリターンが大きい銘柄を中心に合計 14 銘柄を選定した(図表 k)。
[図表 h]NASDAQ スクリーニング結果
ABIL USBIOS USCWST USPETQ USWSC US

AMEH US

CLBS USDOVA USPETS USXBIO USASTC USCRTO USEMCI USPVBC USYECO USZFGN US[図表 i]マザーズスクリーニング結果
2385 JP6045 JP3993 JP6049 JP

6541 JP[図表 j]BSE スクリーニング結果
CHMP IN

GYSC IN

KLKE IN

MHC INPMP IN

SOUL IN

SVCR INCJGL IN

IEIC IN

MAP INMRIF IN

POMP IN

SPAI IN

TNPP INFFSL IN

IGFS IN

MAXL IN

PGIL IN

SIPL INSPRS IN

VISMAR IN[図表 k]スクリーニング 2・選定銘柄
NASDAQ

BIOS USCRTO USCWST USDOVA US

マザーズ

2385 JT3993 JT6049 JT6541 JT

BSE

PGIL INEMCI USPETQ USPETS US出所)図表 h,I,j,k 共に Bloomberg より筆者作成。

(4) ポートフォリオ構成比率の決定
最後に、1(3)で選定した計 26 銘柄について、ポートフォリオ内の構成比率を決定した。
① スクリーニング毎の構成比率
本ファンドでは、スクリーニング方法をスクリーニング 1 とスクリーニング 2 の 2 種類に分けて行った為、その構成比率は 1:1 とし、それぞれ 5,000 万円ずつとした。
② 騰落率の計算
次に、各スクリーニングで選定した銘柄それぞれに対して、2 ヶ月と 1 年の騰落率を計算し、騰落率の低い方(下限)と、その値の差を算出した。(図表 l,m)今回、1 つのスクリーニング内では、騰落率の下限で構成したポートフォリオと、騰落率の差で構成したポートフォリオの２つを組み入れ、その２つの組み入れ比率は 1:1、すなわち 2,500 万円ずつとした。

6

[図表 m]スクリーニング 2・騰落率[図表 l]スクリーニング 1・騰落率

ティッカー

下限

ティッカー

差

ティッカー

下限

ティッカー

差

CODX

0.19%

LICSENS

0.06%

CRTO

-0.07%

EMCI

0.05%

LICSENS

0.25%

9262

0.20%

6049

0.05%

BIOS

0.05%

CERC

0.26%

ECYT

0.21%

EMCI

0.08%

DOVA

0.07%

3989

0.27%

RDSAP

0.24%

6541

0.10%

PETQ

0.07%

GGENG

0.30%

GGENG

0.28%

3993

0.13%

6541

0.08%

9262

0.47%

CLSN

0.29%

CWST

0.13%

PETS

0.08%

RDSAP

0.52%

3994

0.39%

PETS

0.14%

CWST

0.10%

SNES

0.52%

3989

0.59%

PGIL

0.15%

2385

0.18%

3994

0.58%

3998

0.82%

BIOS

0.18%

PGIL

0.20%

CLSN

0.58%

CERC

1.01%

PETQ

0.21%

6049

0.21%

3998

0.67%

TNDM

1.87%

DOVA

0.25%

3993

0.44%

TNDM

0.71%

CODX

1.96%

2385

0.33%

CRTO

0.49%

3906

0.84%

3906

2.20%

ECYT

1.02%

SNES

4.91%

出所)Bloomberg 端末より筆者作成。

出所)Bloomberg 端末より筆者作成。

③ 個別銘柄の構成比率
1(4)②で算出した騰落率の下限と差を元に下限と差の値が高い銘柄に多く投資出来る様、構成比率及び銘柄の額面を計算した(図表 n,o)。そして、最終的に得られた構成額が図表 p である。
[図表 n]スクリーニング 1・構成比率と購入額
・

ティッカー

比率(下限)

購入額(下限)LICSENS25¥870,473.54

6¥99,734.04

9262

47

¥1,636,490.25

20¥332,446.81

ECYT

102

¥3,551,532.03

21¥349,069.15

RDSAP

52

¥1,810,584.96

24¥398,936.17

GGENG

30

¥1,044,568.25

28¥465,425.53

CLSN

58

¥2,019,498.61

29¥482,047.87

3994

58

¥2,019,498.61

39¥648,271.28

3989

27

¥940,111.42

59¥980,718.08

3998

67

¥2,332,869.08

82¥1,363,031.91

CERC

26

¥905,292.48

101¥1,678,856.38

TNDM

71

¥2,472,144.85

187¥3,108,377.65

CODX

19

¥661,559.89

196¥3,257,978.00

3906

84

¥2,924,791.09

220¥3,656,914.00

SNES

52

¥1,810,584.96

491¥8,161,569.00

合計

718

¥25,000,000.00

1503¥24,983,375.88

出所)Bloomberg 端末より筆者作成。

7

比率(差)

購入額(差)

[図表 o]スクリーニング 2・構成比率と購入額
ティッカー比率(下限)

購入額(下限)比率(差)

購入額(差)

BIOS

18¥2,571,428.57

5¥618,812

EMCI

8¥1,142,857.14

5¥618,812

DOVA

25¥3,571,428.58

7¥866,337

PETQ

21¥3,000,000.00

7¥866,3376541

10¥1,428,571.43

8¥990,099

PETS

14¥2,000,000.00

8¥990,099

CWST

13¥1,857,142.86

10¥1,237,624

2385

33

¥4,714,285.72

18¥2,227,723

PGIL

15

¥2,142,857.15

20¥2,475,248

6049

5

¥714,285.00

21¥2,599,009

3993

13

¥1,857,142.00

44¥5,445,544

CRTO

0

¥0.00

49

¥6,064,356

合計

175

¥24,999,998.45

202¥24,999,998

出所)Bloomberg 端末より筆者作成。

[図表 p]ポートフォリオ構成
銘柄

ティッカー

LIC MF Exchange Traded Fund

LICSENS

GG Engineering Ltd

購入額(6/27)

銘柄

ティッカー

¥970,208

イトクロ

6049

¥3,313,296

GGENG¥1,509,994

すららネット3998¥3,695,901

EMC インシュアランス・グループ

EMCI¥1,761,669

PetIQ Inc

PETQ

¥3,866,337

シェアリングテクノロジー

3989¥1,920,830

エンドサイトECYT¥3,900,601

シルバーライフ

9262¥1,968,937

Co-Dignostics Inc

CODX¥3,919,539

Rishbh Digha Steel and Allied

RDSAP¥2,209,521

Dova Pharmaceuticals Inc

DOVA¥4,437,765

グレイステクノロジー

6541¥2,418,670

Pearl Global Industries Ltd

PGIL¥4,618,105

セルシオン

CLSN

¥2,501,546

タンデム・ダイアベティス・ケア

TNDM¥5,580,523

セレコー

CERC

¥2,584,149

クリテオ

CRTO

¥6,064,356

マネーフォワード3994¥2,667,770

ALBERT

3906¥6,581,706

ペットメド・エクスプレス

PETS¥2,990,099

総医研ホールディングス

2385¥6,942,008

キャセラ・ウェイト・システムズ

CWST¥3,094,767

PKSHA technology

3993¥7,302,687

バイオスクリップBIOS¥3,190,240

Senestech Inc

SNES¥9,972,154

合計

購入額(6/27)¥99,983,377

出所)Bloomberg 端末より筆者作成。

8

3. リバランスの過程(1) 保有ポートフォリオの分析
リバランスに際して、我々はまず現状ポートフォリオの分析から行った。2018/07/26 時点でのトータ
ルリターンは-1.1325%と芳しくなく(図表 q)、2018/07/02 から 2018/07/26 における、アメリカの保有銘柄の収益率平均が-0.43%、マザーズが-0.81%、BSE が 0.55%であった。更に、それぞれの市場において収益率が正であった銘柄の割合は、NASDAQ:53%、マザーズ:44%、BSE:25%であった。
[図表 q]ポートフォリオトータルリターン推移

(%) 4
2

20
18
/7
/2
20
18
/7
/4
20
18
/7
/6
20
18
/7
/8
20
18
/7
/1
0
20
18
/7
/1
2
20
18
/7
/1
4
20
18
/7
/1
6
20
18
/7
/1
8
20
18
/7
/2
0
20
18
/7
/2
2
20
18
/7
/2
4
20
18
/7
/2
6

0

-2

-4

出所)Bloomberg 端末より筆者作成。

(2) 銘柄選定・スクリーニング
ⅰ.スクリーニング 3[スクリーニング条件]
51)取引状況:アクティブ52)取引所:ナスダック CM,ナスダック GM,ナスダック GS(NASDAQ)

指数:東証マザーズ指数(マザーズ)

取引所:BSE インド(BSE)53)30 日移動平均価格>100 日移動平均価格54)RSI with Period of 14 >=5055)価格トレンド=1[スクリーニング条件・解説]
分析により、スクリーニング 1 における 56)の段階で、ボラティリティの値が極端すぎた
為、よりリターンの見込める銘柄まで排除されてしまったと考えた。その為今回は条件として 56)を排除し、その結果得られた銘柄のうち、Bloomberg 端末の『BF EPS 成長率』の上位
20 銘柄をピックアップする事で、将来の成長性が見込まれ、よりリターンが得られる可能性の高い銘柄を選出した。尚、NASDAQ においては 20 銘柄に加えて、『移動平均:D-30』の上位 10 銘柄も選出した。

9

ⅱ.スクリーニング 4[スクリーニング条件]
51)取引状況:アクティブ52)取引所:ナスダック CM,ナスダック GM,ナスダック GS(NASDAQ)

指数:東証マザーズ指数(マザーズ)

取引所:BSE インド(BSE)53)30 日移動平均価格<100 日移動平均価格
54)価格トレンド=155)30 日価格変化率>100 日価格変化率[スクリーニング条件・解説]
スクリーニング 4 においても、結果の銘柄数に大きな影響を与えた条件である 54)を排除し、その結果得られた銘柄の『BF EPS 成長率』の上位 20 銘柄を選出した。尚、NASDAQ においても同様に 20 銘柄に加えて、『移動平均:D-30』の上位 10 銘柄を選出した。

(3) 一目均衡表による銘柄選定
3(2)のスクリーニング 3,4 により得られた計 140 銘柄と、現状ポートフォリオの 26 銘柄の全てに対し、一目均衡表(*4)による判断を行った。その結果、選定された計 23 銘柄の一目均衡表を次ページに示す。

*4 一目均衡表
価格の動きよりも時間の概念を重視し、相場の買いと売りの均衡が崩れた方向に移動するという考えから生み出されたテクニカル分析手法である。転換線、基準線、先行スパン１、先行スパン２、
遅行スパンの５本の線を用意し、相場の判断を行う。
(ⅰ)基準線と転換線
転換線が基準線を下から抜けた場合、ゴールデンクロス同様、買いのサインを示す。反対に転換線が基準線を上から抜けた場合、デッドライン同様、売りのサインを示す。
(ⅱ)雲
先行スパン１と先行スパン２により形成される間の部分を「雲」とし、株価のサポートラインとなる。雲が厚い場合はサポートが強く、相場反転が起こりにくい。対して、薄い場合は相場反転が起きやすいとされる。
[図表 r]一目均衡表

転換線

当日を含む過去９日間の高値と安値の中間値

基準線

当日を含む過去２６日間の高値と安値の中間値

先行スパン１

転換線と基準値の中間値を２６日先に出力先行スパン２ 当日を含む５２日間の高値と安値の中間値を２６日先に出力
遅行スパン

当日の終値を２６日前にさかのぼって出力

出所)大和証券 HP より筆者作成。

10

[図表 s]3267

凡例
…転換線

…先行スパン 2…基準船…遅行スパン…先行スパン 1…終値[図表 t]3969[図表 u]3985[図表 v]4591[図表 w]4595[図表 x]6033[図表 y]6166

11

[図表 z]6537[図表 A]6561[図表 B]BAF[図表 C]BOB[図表 D]EDEL[図表 E]INFOE[図表 F]KKB[図表 G]PAG

12

[図表 H]PRSMJ[図表 I]UNBK[図表 J]AMPH[図表 K]BKNG[図表 L]CACC[図表 M]EXFO[図表 N]STFC[図表 O]TNDM

13出所)図表 s-O は全て Bloomberg 端末より筆者作成。

(4) リバランスポートフォリオ構成比率の決定
構成比率の決定は、まずスクリーニング 3 とスクリーニング 4 に 1:1 の割合で金額を割り振った後、それぞれの市場に対する構成比率を、NASDAQ:マザーズ:BSE=5:2:3 として金額を振り分けた。この比率は3(1)の結果から、NASDAQ が今後最も成長性が高く、次いで BSE、マザーズはマザーズ指数そのものが減少傾向である事から、最もリターンは望み難いと判断した事から決定した。その後の個別銘柄に対する構成比率は、2(4)②以降と同様に行った。その結果、リバランスのポートフォリオ構成は図表となった。
[図表 P]リバランスポートフォリオ構成
銘柄

ティッカー

クレジット・アクセプタンス

EDEL IN

HANATOUR JAPAN

購入額(7/29)

銘柄

ティッカー

¥1,015,785

エイトレッド

3969 JT¥3,187,303

6537 JT¥1,211,788

リボミック4592 JT¥3,423,900

WASH ハウス

6561 JT¥1,212,300

エーデルワイス・ファイナンシャル・サービス

CACC US

¥3,858,998

フィル・カンパニー

6166 JT¥1,213,170

インフォエッジ・インディア

INFOE IN

¥3,882,561

サンバイオ

4591 JT¥1,213,515

エクストリーム

3985 JT¥4,918,250

ステート・オート・ファイナンシャル

STFC US

¥1,363,922

EXFO

EXFO US

¥5,901,099

キルロスカ・ブラザーズ

3267 JT¥1,428,000

ブッキング・ホールディングス

BKNG US

¥6,009,264

テモナ

6033 JT¥1,593,720

中村超硬

KKB IN

¥6,880,045

ページ・インダストリーズ

PAG IN¥2,023,070

バロダ銀行

BAF IN

¥7,609,931

ユニオンバンク・オブ・インディ

BOB IN¥2,422,060

アンファスター・ファーマスーティカルズ

AMPH US¥12,239,100

バジャジ・ファイナンスUNBK IN¥2,422,395

タンデム・ダイアベティス・ケアTNDM US¥16,796,701

プリズム・ジョンソン

PRSMJ IN

¥2,732,214
合計

購入額(7/29)¥94,559,099

出所) Bloomberg 端末より筆者作成。

4. Bloomberg 国際投資コンテストを通して
この投資コンテストから、テクニカル分析について学ぶ事が出来た。我々は今まで、ある業種におけるテーマを定めて投資シミュレーションを行う事が多く、その運用やポートフォリオ構築に際してもテクニカル
分析ではなく、ファンダメンタルズ分析が主な手法であった。しかし、今回 Bloomberg 端末上の莫大な過去のデータ(ヒストリカル・データ)有効利用するためにテクニカル分析という手法を選択した事で、今まで知り得なかった投資判断の手法を学ぶ事ができた。
ポートフォリオ構築を研究している際に、今回の構築の際に用いた HV、RSI、MA、一目均衡表以外にも、ヒストリカル・ベータや乖離率、MACD(移動平均収束拡散法:Moving Average Convergence Divergence)等のテ
クニカル分析手法を研究し学ぶ事が出来、この知識は今後のポートフォリオ構築の際や投資判断の手段として活用できるだろう。我々は特に、この投資コンテストを通じ、我々は今まで全く知らなかったテクニカル
分析の考えや知識を入手する事が出来た。この知識と我々が今まで行ってきたファンダメンタルズ分析の知
識を組み合わせ、今後更に投資に関する知識を深めていきたい。

14

5. 総括
今回、日本だけに限らない国際分散投資の難しさを改めて思い知ると同時に、今まで深く学ぶ事の少なかったテクニカル分析について知識を深める事が出来た。我々は今まで、様々な機会で日本国内の株式市場におけるポートフォリオ構築のシミュレーションを行ってきたが、その経験の中だけでは知る事も出来なかったであろう値動きをする銘柄の存在や、世界情勢によって刻一刻と変化する値動きをリアルタイムで知る事が出来、非常に有意義であった。特に、Bloomberg 端末はタイムラグなく、その瞬間瞬間の株の値動き、為替変動、ニュースを視覚的に捉える事が出来る為、様々な情報サイトや新聞等の媒体を探し回る事をせずにすみ、非常に効率的に情報収集が出来た。
また、Bloomberg 端末上に存在する莫大な数のデータによって、テクニカル分析の際に必要なデータの精度を高める事が出来た。更にそれをふまえてスクリーニング機能を活用する事で、世界中の市場から我々が欲する銘柄をピンポイントで選出する事は、非常に楽しく、興味深かった。
Bloomberg 端末上にはテクニカル分析に関するデータも豊富であるが、ファンダメンタルズ分析に関するデータも数多く存在しており、各企業のニュースやサプライチェーン分析など、その他多くの情報が存在している。この事をふまえ、テクニカル分析とファンダメンタルズ分析をハイブリットさせたポートフォリオ
構築、更にサプライチェーン分析による関連性の高い企業同士の株価連動等を調査したい。また、我々がリバランスの際に用いた日本生まれのテクニカル分析、一目均衡表に関して、この投資コンテストのリバラン
ス後の値動きも含めて日本以外、世界各国の市場でも有効であるのかどうかの検証を、Bloomberg 端末で研究したい。

[参考文献]
1. 佐々木延行「マザーズ市場における情報開示の特徴と課題」『JICPA ジャーナル 2000 8 Vol.12 No.8』(2000 年)日本公認会計士協会,pp24-28
2. 川口一晃「一目均衡表研究/初めての『一目均衡表』これだけはおさえよう 7 つの基本」『エコノミスト
2005 11・2 Vol.83 No.60』(2005 年)毎日新聞社,pp.6-13
3. 福永博之「一目均衡表研究/中・上級者のための一目均衡表 5 つの『ひと工夫』で勝率アップ!」『エコノミスト 2005 11・2 Vol.83 No.60』(2005 年)毎日新聞社,pp.14-20
4. 新井邦宏「一目均衡表研究/一目均衡表の自己流活用術 基準線と転換線だけ見ればよい」『エコノミスト
2005 11・2 Vol.83 No.60』(2005 年)毎日新聞社,pp.21-23
5. 新井邦宏「一目均衡表研究/一目均衡表の自己流活用術 基準線と転換線だけ見ればよい」『エコノミスト
2005 11・2 Vol.83 No.60』(2005 年)毎日新聞社,pp.21-23
6. 田久浩志『Excel で学ぶやさしい統計学』(2004 年)株式会社オーム社,pp75-77
7. 井川俊彦『Excel による統計クイックレファレンス』(2003 年)共立出版株式会社 p.58,p.173[参考資料]
1. 大和証券 HP

http://www.daiwa.jp/

2. 日本取引所 HP

https://www.jpx.co.jp/

3. 水戸証券 HP

https://www.mito.co.jp/

15

ファイナリスト

Team name

K-WORK

School慶應義塾⼤学Team member

施

偉平

金

宰希

高

資傑

Professor

太田

淳

81

Bloomberg Global
Investment Contest
K-WORK のポートフォリオ

施、⾼、⾦ | 慶應義塾⼤学 | 2018.07.31

⽬次
第⼀章

銘柄の選択

…2

第⼀節

業界選択理由…2

第⼆節

該当ポートフォリオの選好設定

…4

第三節

企業分析

…4

第⼀節

PER と予想 PEG

…4

第⼆節

財務諸表分析

…5

第⼆章

分析⼿法

…8

第⼀節

各銘柄の CAPM とリスク計算

…8

第⼆節

最⼩分散フロンティアと配分

…10

第三章

Bloomberg 投資コンテストを通して学んだこと

1

…12

第⼀章
1.1

銘柄の選択

業界選択理由私たちのグループは銘柄の選択において最初に業界を絞ることから始めた。今後、⻑期的な視点から最も成⻑が期待される業界を選択することによって投資者が該当する業界の株式をより購⼊すると思ったことと配当⾦が今後上昇すると⾒込み業界の選択を⾏った。私たちが成⻑すると判断し、選択した業界は「医療器械と医療薬品メーカー」である。
その根拠としては世界各地で⾼齢化が深刻化しており、今後医療に関する産業がより発展していくと考えた。まず、世界各地で⾼齢化が進んでいる程度に対しては UN の World
Population Ageing(2017)を参考し、分かったことは「2017 年においては８⼈の中の 1 ⼈が60 歳以上の⾼齢者であるが、2050 年においては 5 ⼈の中に 1 ⼈が 60 歳以上の⾼齢者となる。このような⼈⼝の⾼齢化はヨーロッパと北アメリカが 2017 年にすでに 5 ⼈中の⼀⼈が⾼齢者であるということでその傾向が最も⾒られるが、他の地域においても⾼齢者⼈⼝は増加している」。図表 1-1 を⾒てみると 2050 年において⾼齢者⼈⼝の割合は全世界で 35%に達している。

図表 1-1

1980 年から 2050 年までの 60 歳以上⼈⼝の割合

このような⾼齢者⼈⼝の増加と医療業界の繋がりを表 1 と 2 の 2015 年と 2030 年における最も頻繫な死因 20 を⾒てみると順位は上下⼈⼝ 10 万⼈当たりの死亡数が変化している
ものの、死因の変化が少ない。また、死因の変化が⾏われ、20 位内に⼊らなくなった出産
窒息などの原因もある。その反⾯、10 万⼈当たりの死亡数が増加した⼼臓病、脳卒中、糖尿病等の病気は⾼齢者に多く現れる疾患であり、医薬品や治療の費⽤が⼤きい病気でもあ2

る。このような現状を考えた上で、私たちのグループは医療業界を選択した。

図表 1-22015 年において最も頻繫な死因 20(20 Leading Causes of Death)

図表 1-32030 年において最も頻繫な死因 20(20 Leading Causes of Death)

Data Source: World Health Organization GLOBAL HEALTH ESTIMATES SUMMARYTABLES: PROJECTION OF DEATHS BY CAUSE, AGE AND SEX, BY WORLD BANKINCOME GROUP AND WHO REGION (July 2013)

医療業界における銘柄を絞るために使⽤した⼿段は多数あり、初回の段階では先に医療業界を「医療器械メーカーと医療薬品メーカー」に⼤きく⼆つに分類し、売り上げが上位 30である企業を絞り込んだ。その結果として、60 個の銘柄を選択することが出来たため、こ3

れらの医療業界は⻑期的な投資において業界規模の拡⼤や株価の上昇が期待できると考えたため、選択した。

1.2

該当ポートフォリオの選好設定

さらに、私たちは⾃分⾃⾝の選好として(リターン０〜10、リスク０〜10)を(6、6)、(7、7)の程度であると分析当初から設定していたため、医療業界の研究開発は少なくとも 10 年以上が必要であるということで、医療業界のみで構成されたポートフォリオのリターンとリスクは設定していた値と⽐較し⼤幅に⼩さかった。そのため、私たちはリターンとリスクを上昇するために最近注⽬を浴びている AI、IoT 業界に注⽬した。AI、IoT 業界に注⽬している企業も売り上げが各業界において上位 20 位に⼊る企業を選択したが、上場していな
い企業が多数あったため、上場された 13 個の企業に絞った。その後は、Bloomberg 端末を通じ株価の動向と私たちが選択した(リターン、リスク)に適⽤するように配分した資産配分(1 億円)を「分析で良い結果を導けた医療業界銘柄:財部分析では結果が良かったが、株価の動向が不安な医療業界銘柄: IT、IoT、AI 業界＝6:1:3」として設定した。投機⽬的であった
ため、IT、IoT、AI 業界においては３千万円を各銘柄に配分する時のみ分析を⾏い、その他は設定した⾦額に沿って⼀株当たりの株価は⽐較的⾼くない反⾯、Bloomberg 端末の株価グラフの傾向が良い銘柄を選択した。その過程のなかで AI を活⽤、開発している最も注⽬されている Amazon や IBM は⼀株当たりの株価が⾼すぎる上に、株価がこれ以上上昇するかに対して否定的であったため除いた。その結果、最終的に投機を⾏う企業は４つの企業に絞ることが出来た。
その後の⼿順としては業界を選択する際に Bloomberg 端末を使⽤して得た財務分析の指標をボルダールールによって点数付けを⾏った上に、ニュースと株価を参考することで銘柄を絞ることが出来た。また、銘柄にどの程度の資産配分を⾏うかを決定するために、
CAPM return や株価などのデータを利⽤し Python を活⽤した結果、ポートフォリオ全体のリスクとリターンそしてどの程度該当する株を購⼊するかを決定することが出来た。その具体的な⽅法は第⼆章でより具体的に⾒ていく。

第⼆章
2.1

企業分析

PER と予想 PEG

銘柄選択をする際に、ファンダメンタルズ分析⽅法に基づいて、企業分析を⾏った。
ファンダメンタルズ分析は、企業の財務状況や業績を元にして、企業の本質的な価値を分析⼿法である。企業価値に対して株価が割安な企業や、事業の成⻑が⾒込まれる企業は、将4

来的に株価が企業価値に⾒合う価格まで上昇するというのが、その基本的な考え⽅である。
それに、企業価値そのものは⾊々な側⾯から測定できるが、代表的なものとしては、安定性、
成⻑性、収益性などが挙げられる。
以下では、まず、選べられた 60 個の企業の予想株価収益率（予想 PEG）と PER のデー
タを収集して分析する。予想 PEG は、株が割安かどうか判断する指標の⼀つであり、予想
ＰＥＧ＝ＰＥＲ（株価収益率）÷成⻑率という式が成り⽴ち、企業の中期的な利益成⻑率を加味して株価の⽔準を測る指標だと⾔える。⼀般に、PER が１倍から２倍程度が標準であり、1 倍を下回ると割安、2 倍を上回ると割⾼といった具合に判断基準が⽤いられる。この⽔準は業界によって異なるので、医療業界では 1.5 から 3.5 までを基準として判断した。また、PER は⼀株当たり利益であり、株価が何倍まで買われているかを表している。ここでは、60 個の企業の 2013 年から 2017 の間の PER データを使い、より期間の近いデータは最近および将来の傾向を反映しやすいので、2013 年から 2017 のデータを５から１（合計15）という⾵にウェート付で平均値を計算した。そして、PER と予想 PEG を合わせて判断する。以下の図（⼀部）⻩⾊の部分のように、選ばれた医療業界の平均 PER より遥かに⾼い株と予想 PEG が標準値から離れている株を排除した。これで、選別された後 30 個ぐら
いの銘柄が残されている。

図表 2-1

2.2

予想 PEG と PER

財務諸表分析

次に、財務諸表を利⽤して、いくつかの指標を選んで、さらに企業全体の状況を把握する。
ここでは、四つのカテゴリーを使って分析した。四つのカテゴリーは収益性分析（Profitability）、流動性分析（Liquidity）、キャッシュフロー分析（Cash Flow）、レバレッ
ジ分析（Leverage）である。また、各カテゴリーをウェート付けで計算する。ウェート付の仕⽅は以下のようにある（企業の⼀部のみ表⽰）。
図表 2-2

収益性分析（Profitability）

5

•

売上総利益率（gross margin）：この⽐率は、企業の収益性を判断するための基本的な指標の⼀つで、⽐率が⾼いほど収益性は⾼くなる。

•

EBITDA マージン（EBITDA margin）：EBITDA と売上⾼の⽐率で、主に設備投資の⼤きな企業などの収益性を評価する際に使われる指標である。

•

総資産利益率（Return on assets）：総資産に対してどれだけの利益が⽣み出せれるのかを⽰す指標である。
これらの指標のウェート付に関して、個々の企業の規模に違いがあるので、また選べられた医療業界は設備投資の多い業界であると考慮しつつ、それぞれ２：４：４という⾵に標準化する。

図表 2-3•

流動性分析（Liquidity）

流動⽐率（Current ratio）：流動資産と流動負債の⽐率である。100％以上でるなら、ある企業短期的な⽀払能⼒があると推測できる。

•

EBITDA /⽀払い利息（EBITDA/Interest expense）:営業利益と⾦融収益が、⽀払利息をどの程度上回っているかを⽰す指標。
この⼆つの指標は企業の短期的の⽀払い能⼒を表す指標であり、両⽅重視するであるので、５：５の⽐率でウェート付をする。

図表 2-4•キャッシュフロー分析（Cash Flow）

営業活動によるキャッシュフロー/流動負債：(CFO/Current liabilities)
当座⽐率に相当するものであり、数値は⼤きいほど⽀払能⼒が⾼くなるが、当座⽐率と⽐べ、より正確に流動負債の⽀払能⼒を表していると⾔える。

図表 2-5•

レバレッジ分析（Leverage）

負債総額/純資産（Total Debt/Total Equity）：負債⽐率と呼び、中⻑期的な安全性を測る時に使う指標であり、業種によって異なるが、100％を下回っていると、中⻑期的な6

⽀払い能⼒が⾼いと⾔われる。
•

負債総額/資本（Total Debt/Capital）： 資本による負債の返済能⼒を表す。

•

負債総額/総資産（Total Liabilities/Total asset）；総資産による負債の返済能⼒を表す。

•

借⼊⾦/ 総 EBITDA （Total Debt/Total EBITDA）：企業の営業収益と⾦融収益による借⼊⾦に対する償還能⼒を表す。

この四つの指標は、主に財務の安全⾯で分析するものである。100％以下であることが望
ましく、低ければ低いほどよいと⾔えるが、その反⾯、低すぎると財務レバレッジが機能しないため、株主にとっては投資効率が悪くなる。こう考えた上で、４つの指標を２：３：２：
３というふうにウェート付けをする。
以上の四つのカテゴリーの中に含まれる指標を標準化した後、平均値を計算する。さらに各カテゴリーの平均値を四分の⼀でウェート付けして、30 個の企業のランキングを並べた。
全体的過程と最後のランキングの結果は以下である（⼀部表⽰）。

図表 2-6

図表 2-7

財務諸表のウェート付け

財務諸表ウェート付け後のランキング順

さらに、以降の段階においては、上のランキングにと基づいて、各企業の株の３ヶ⽉、６7

ヶ⽉と１年間の変動様⼦のチャート式図を⾒ながら、将来割安になる傾向のある株を選出する。また、途中で変動の激しい株もあるが、その企業の財務状況を⾒合わせて、リスクを受け⼊れられる範囲内であれば、それも選出するとした。さらに、将来割安かどうかを判断する際に、ブルームバーグのニュース機能を使った。例えば、新しい薬品、医療機械の発明と⽣産により、将来の⾒通しのいい企業だと判断されれば、この企業の銘柄も候補に⼊れる。同じく、ある企業が販売した薬品が機能不全、発明されたワクチンの効果が拡⼤されたなどの不祥事が出て、特に将来に企業の発展に障害が⽣み出された場合に、この企業の株の購買を回避する。それら以外、医療業界の同業他社の買収などの⾏動含めて、ニュース機能を使いながら定性的分析を⾏った。
以上の定量的分析と定性的分析をお互いに補完しながら投資判断に⽤いた。結果、60 個の医療業界の銘柄の中から、1８個の優良である判断さられ銘柄を選出した。

第三章
3.1

分析⼿法

各銘柄の CAPM とリスク計算

企業分析の段階で様々な⼿法を⽤いて銘柄を選出した。これらの銘柄からポートフォリ
オ最適な組み合わせを作成するために、株式の期待収益率とリスクを計算する必要がある。
今回において、私たちは CAPM(Capital Asset Pricing Model)を⽤いて平均分散分析の枠組
みを基礎にして、市場の均衡における資産の期待収益率を推定する。また、前⽇からの終値の変動幅を％単位で求める前⽇⽐率という指標を計算した上に、変動幅の標準偏差を株式のリスクとして扱う。CAPM モデルと前⽇⽐率の標準偏差にはいくつの問題点が存在する
が、単純化するためにそのまま利⽤した。このように、各銘柄の期待収益率とリスクをPython で解析して最⼩分散フロンティアの図とリスクに⾒合った収益率を探し出す。

図表 3-1

各銘柄過去 15 ヶ⽉の株価

医療産業においては短期投資よりも⻑期投資の⽅が圧倒的に上がる傾向が顕著であるが、今回の測定時間は 7 ⽉と 8 ⽉だけなので、⻑期間の変動よりも、短期間の変動の⽅が有意8だと考えられる。また、データは⽇次ではなく、週次を利⽤する理由は、当該ポートフォリ
オはグローバルポートフォリオなので、データを簡単に合わせるために週次を利⽤した。次に各銘柄とそれぞれの主要に上場した場所の国のマーケットポートフォリオの前⽇⽐率を計算した。

𝑌"#$%&'( = 𝛼 + 𝛽" 𝑋" ..................................... (1)𝑌"#$%&'( ：i 銘柄の主要に上場した場所の国のマーケットポートフォリオの前⽇⽐率
𝑋" ：i 銘柄の前⽇⽐率

そして式 1 を利⽤して各銘柄の𝛽値を算出した。また、CAPM において、株式の期待収益率＝リスクフリー・レート＋𝛽×（マーケットポートフォリオ期待収益率−リスクフリー・レート）なので、それぞれの銘柄の主要に上場した場所の国の 10 年国債利回りとマーケッ
トポートフォリオ期待収益率（変動幅の平均）から株式の期待収益率を算出した。

図表 3-2

主要に上場した場所過去 15 ヶ⽉の株価

9図表 3-3

主要に上場した場所過去 15 ヶ⽉の変動幅および平均値

図表 3-4

図表 3-5

各銘柄の CAPM 算出

各銘柄の前⽇⽐率および標準偏差

各銘柄の CAPM を算出した後に、各銘柄の前⽇⽐率から標準偏差を求めてリスクとして
扱われる。

3.2

最⼩分散フロンティアと配分

ここまでは、各銘柄の期待収益率とリスクを算出したので、python を使って最⼩分散フ
ロンティアの図からリスクに⾒合った収益率の配分を計算する。また、今回のポートフォリ
オにはリスクフリー資産の配分マイナス（借りる）にならないので、空売り制限ありという条件を加えて計算したものである。そして、Python で使われたコードに関しては中妻照雄
教授の『Python による ファイナンス⼊⾨』で紹介されたものである。

10

図表 3-6

最⼩分散フロンティア

図表 3-7

最⼩分散フロンティア(空売り制限あり)

Python のコードでは最⼩分散フロンティアに期待収益率を最⼩から最⼤まで 250 等分に分けた。該当銘柄の主要に上場した場所の国のマーケットポートフォリオのリスク（同じく前⽇⽐率の標準偏差）を計算した上、私たちは⾃分⾃⾝の選好として(リターン、リスク)を(6、6)、(7、7)の程度であるので、マーケットポートのリスクを１.１倍にした。このリスクから最⼩分散の期待収益率とその配分を求めた。

図表 3-8

最⼩分散フロンティアのリスクに⾒合った期待収益率の配分

しかし、最近アメリカの政策⾦利の利上げの影響を受けたことで、10 年国債利回りも上昇したから、主要に上場した場所がアメリカにある企業は選出されやすい。故に、各銘柄が差別化できなくなるので、期待収益率が極端的に良い銘柄が他の銘柄を排除しやすくなる。このような問題を意識して、排除された 11 個の銘柄をさらに選出すべきだと考えた。

11

図表 3-9

排除された 11 個銘柄

図表 3-11の最⼩分散フロンティア

図表 3-11

排除された 11 個銘柄の最⼩分散フロンティア(空売り制限あり)排除された 11 個銘柄の最⼩分散フロンティアのリスクに⾒合った期待収益率の配分

こうして 11 個の銘柄から 5 個の銘柄を選出した。また、投機⽬的とした各銘柄も同じ⼿法で期待収益率、リスクと配分を計算した。重複したものを省略してまとめた結果を表⽰する。最後に、最初の 7 個銘柄に 6 千万、次の５個銘柄に千万円、投機⽬的の４個銘柄に３千万の配分で投資する。該当ポートフォリオは三つの部分で構成されたものである。
図表 3-12

該当ポートフォリオのまとめ

以上のように、３つの部分で構成された該当ポートフォリオの時価総額を１億円にした
うえに、⽐率配分によって期待収益率は 2.1702%となっている。

12

第四章

Bloomberg 投資コンテストを通して学んだこと

Bloomberg 投資コンテストを通して学んだことは⼤きく⼆つがあり、⼀つ⽬は「投資分析の⾯⽩さ」と⼆つ⽬は「Bloomberg 端末の便利性」である。まず、「投資分析の⾯⽩さ」
としては以前 Bloomberg 投資コンテストに参加する前までは株式投資は投機というイメー
ジが⼤きく、リスクが⾼いと考えられていたが、投資に対してほぼ知らない私たちが指標の意味など基本的な部分から調査して実際分析を⾏ってみた結果、リターンが上昇するという経験は達成感と株式投資への新たな⾒⽅をすることになったことで投資分析の⾯⽩さを感じることが出来た。また、「Bloomberg 端末の便利性」としては、私たちが株価や企業情報を検索する際には Bloomberg 端末と Bloomberg のホームページを最も使⽤していた。その中で、企業や株式に関する情報があふれている中、Bloomberg ホームページのニュースなどにおける公信⼒と資料の探しやすさを感じ、今後企業調査を⾏う際に是⾮使っていきたいと思った。さらに、Bloomberg 端末は⾔うまでもなく、PEG などの指標を計算せずに閲覧できるということは⾃ら統⼀した基準のデータを⽤いて分析したのかについての疑問点や競合他社や取引企業やポートフォリオの全般的なリターンを簡単に確認できるということは Bloomberg 端末ならではメリットであると感じた上に、多くの⾦融業界で⽤いている理由に対しても確認が出来た。
業界選択において更に調査してみたいことは、今後医療業界の動向が私たちの予測通り
⾼齢化によって増加していくかである。PwC United States からの調査によるとアメリカの医療コストの変動は⽐較的低く抑えられているが、持続的な成⻑⽐率は 2018 年において6%であり、2019 年においても 6%であると予測されている。そのため、成⻑率が⾼いと結論を下せる中でこの医療業界の成⻑が 10〜30 年という⻑期的な視点から実際成⻑していくのか今後直⾯する現状の変化から調査していきたいと考えた。
図表 1-4

医療コストの傾向

13

参考⽂献

・Accounting Tools(2017)「Financial statement analysis」
https://www.accountingtools.com/articles/2017/5/14/financial-statement-analysis(最後閲覧 2018 年 7 ⽉ 29 ⽇)
・Avadhut Nigudkar「How to Analyze Financial Health of a Company in 6 Easy Steps」
https://www.financewalk.com/financial-health-company-analysis/(最後閲覧 2018 年 7 ⽉
29 ⽇)
・iFinance「レバレッジ⽐率」
https://www.ifinance.ne.jp/glossary/account/acc093.html(最後閲覧 2018 年 7 ⽉ 29 ⽇)
・United Station(2017)「World Population Ageing」
http://www.un.org/en/development/desa/population/publications/pdf/ ageing/WPA201
7_Highlights.pdf(最後閲覧 2018 年 7 ⽉ 29 ⽇）
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http://www.who.int/ageing/publications/global_health.pdf(最後閲覧 2018 年 7 ⽉ 29 ⽇)
・World Health Organization「Projections of mortality and causes of death, 2015 and 2030」
http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/projections/en/(最後閲覧 2018 年
7 ⽉ 29 ⽇)
・PwC「Medical cost trend」
https://www.pwc.com/us/en/health-industries/health-research-institute/behind-the-nu
mbers.html(最後閲覧 2018 年 7 ⽉ 29 ⽇)
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https://github.com/nakatsuma/python_for_finance(最後閲覧 2018 年 7 ⽉ 29 ⽇)

14ファイナリスト

Team name卍パック卍

School

東京理科大学Team member

黒木

裕鷹

新田

翔

小坪

琢人

塩濱

敬之

Professor

97

ファクターを取り入れた機械学習ポートフォリオ
チーム：卍パック卍
黒木裕鷹, 新田翔, 小坪琢人

2018/07/01

1

はじめに
ファイナンスや計量経済学の分野においては古くから，株式をはじめとする資産の値動きを予測することは重要な課題であり，興味の対象である．中でも Rosenberg and Marathe[1] や Sharpe らの CAPM[2]，Famaand French の 3 ファクターモデル [3]，Carhart の 4 ファクターモデル [4] をはじめとするファクターモデル
は中心的な役割を果たしており，妥当性・実用性ともに様々な市場で検証されてきた．ファクターモデルの妥
当性の確認については Fama and Macbeth 回帰 [5] や GRS 検定 [6]，Hansen and Jagannathan distance[7]が利用されることが多い．一方クロスセクション時系列における分析では Kandel and Stambaugh[8] やBarberis[9] などがある．ファクターモデルの発展により，投資家の手腕に依存するとされてきたアルファが占める部分は減ってきた．また近年，計算機や通信技術の発展により大規模データの扱いや蓄積，演算が容易になってきており，Bloomberg 端末などのサービスはその応用の最たるものである．一方で古くから存在す
るニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムが再び脚光を浴び，特に画像処理や音声処理の分野で目覚ましい活躍をしている．最近ではアセットプライシングなど資産の価格予測にも機械学習アルゴリズムが利用され，たとえば Kozak et al.[10] や Gu et al.[11] などの研究がある．資産の値動きは時系列データであり，機械学習アルゴリズムの適応は通常難しいものになる．というのも，アルゴリズムは過去の状態やデータ（訓練データ）を学習するが，過去の状態が未来の状態を内包しているとは限らず，過学習の問題がある．過学
習とは，学習済みモデルが訓練データに過剰に適合しており，未観測のテストデータに対して汎化できていな
い現象である．本調査では，Bloomberg インベストメントコンテストという機会を受け，機械学習アルゴリズ
ムを使用した実験的なポートフォリオを構築する．その際，過学習を避けるため伝統的なファクターモデルの考えを参考にし，大幅な収益を狙うというよりも頑健なポートフォリオ構築を目指す．
一般的に投資家はファンダメンタルズもしくはテクニカルな戦略をとるが，いずれの戦略も対象資産・市場
・その他ニュース・会計などの情報を複合的に用いる，と纏めることができる．本調査では対象資産の情報として過去の値動きや過去の会計情報を用い，市場の情報として伝統的なファクターの考えを用いる．その他イ
ベントやニュースの情報としてはテキストデータを収集することが考えられるが，過去の長い期間にわたって収集することができないため本調査では扱わないこととした．テキスト情報を利用した資産価格の分析はたと
えば Bohn[12] や Elegamy[13] などによる研究がある．
本報告書の構成は以下の通りである．まず第２節では伝統的なファクターモデルの考えと使用する機械学習
アルゴリズムについて述べる．第３節では分析に使用するデータと問題設定について述べる．第４節ではバックテストを行い，その結果について述べる．最後に第５節ではまとめと今後の課題を述べる．

1

ファクターモデルと機械学習

2

本節では，伝統的なファクターモデルの考え方と，使用した機械学習アルゴリズムについて述べる．

2.1

ファクターモデル

株式市場に上場している様々な企業はそれぞれが異なった価格変動の性質を持っている．企業の経営方針や持っている技術，リリースしている商品，組織体系，イベント，会計などが多種多様であるためだ．しかし，例えば所属国や業種，企業の規模など，複数の企業に共通している性質も考えられる．このような共通の要因（ファクター）のうち，株価の変動に関係を持つものが存在する可能性は十分にある．ファクターモデルとは，株価変動のある部分は共通要因の変動によって説明可能である，とするモデルである．
資産価格変動の共通要因を考えた理論として最も広く知られているものの一つは，資本資産価格モデル(Capital Asset Pricing Model : CAPM) だろう．市場ポートフォリオを唯一の共通要因とした資産価格の評
価手法である．CAPM は 1960 年代より不動の地位を築き，その計算の簡便さもあり現在でも広く用いられている．しかし 1970 年代以降，CAPM に対する様々な批判や問題点が提起され，代わりとなる新たな理論が提唱されてきた．株価変動の共通要因は複数存在すると仮定したマルチ・ファクターモデルである．
最も代表的なマルチ・ファクターモデルは Fama と French の 3 ファクターモデルである．彼らは米市場における実証分析を行い，企業規模 (Size) や簿価比時価率 (Value) が株価の収益構造に関与していると結論付けた．企業規模の小さい銘柄や，時価総額が総資産額に比べて割安な銘柄は平均的に高い収益を見せることを示したのである．この現象はそれぞれ小型株効果，バリュー株効果と呼ばれ，CAPM における代表的なアノ
マリー（説明できない事象）として認識されている．実際に似たような性質 (業種や企業規模など) を持つ銘柄
は似たような価格変動を見せることが多く，ファーマとフレンチが対象とした米市場に限らず，金融資産の価
格変動が市場ポートフォリオ以外のファクターにも影響されているという主張は自然なものだと考えられる．
実際，多くの先進国市場を対象にした Fama と French の 3 ファクターモデルの有用性が報告されている．日
本市場においては久保田・竹原 [14] によってその有効性が検証されている．
ここで，各資産の収益率が m 個の共通要因に依存するマルチ・ファクターモデルを考える．t (t = 1, . . . , T )に お け る 金 融 資 産 i (i = 1, . . . , I) の 収 益 率 rit は 企 業 特 有 の 部 分 εit と 共 通 要 因 で あ る フ ァ ク タ ー

Fkt (k = 1, · · · , m) によって決定される．また，εit は資産間で相互に無相関であると仮定すると，rit は以下のように表される．

rit = αit + βi,1 F1t + βi,2 F2t + · · · + βi,k Fkt + · · · + βi,m Fmt + εit(1)

資産 i(i = 1, · · · , N ) の保有比率が wi であるようなポートフォリオ P の収益率 RP を考えると以下のようになる．

RP t = αP + βP,1 F1t + βP,2 F2t + · · · + βP,m Fmt + εP
=

=

N
∑

αi + F1t

N
∑

i=1

i=1

N
∑

m ∑
N
∑

i=1

αi +

wi βi,1 + · · · + Fmt

N
∑
i=1

wi βi,k Fkt +k=1 i=1N∑wi βi,m +N∑i=1

wi εit(2)

wi εiti=1

ここで αi は資産 i の期待収益率である．各資産に特有の変動 ε に無相関性を仮定したため，εi の分散を σi2 と2すると RP t のファクターに依存しない分散は∑N

2 2
i=1 wi σi となる．これはポートフォリオ管理により適切にリ

スクヘッジできる可能性を示唆している．

2.2

ファクターの算出

ここでは例として企業規模 (Size) に由来する SMB(Small Minus Big) ファクターの算出法について簡単に説明する．企業規模の中央値を基準値として分析対象企業を Small size と Big size に分割し，それぞれの時価総額加重平均リターンを求め，それぞれの t におけるリターンを RSmall,t と RBig,t とする．t における SMB
ファクター FSM B,t を FSM B,t = RSmall,t − RBig,t で与える．小型株による時価総額加重平均ポートフォリ
オを購入し，大型株による時価総額加重平均ポートフォリオを空売りしたとみなせる SMB ファクターは，小型の株に投資することで得られるリスクプレミアムと解釈することができる．小型株は大型株に比べ長期的に高い収益を上げやすい傾向が観測されてきた背景があるものの，FSM B,t は当然高い収益を上げる期間もあれば損失を出す期間もある．このように，TOPIX などの市場ポートフォリオや為替などの他に，SMB などの各ファクターも市場の状態を表していると考えられる．そこで本調査では市場の状態の要約としてファクター
を用い，対象銘柄の値動きの他にこれらの情報も合わせて特徴量として採用する．

2.3

確率的勾配ブースティング

本調査では機械学習アルゴリズムとして，世界的な予測コンペティションである kaggle[15] などで高い成績を残している確率的勾配ブースティングを用いる．
ブースティングとは，複数の弱いモデルを合わせて強力なモデルを構成する手法の一つである．本調査では一般的に行われているように，弱いモデルとして回帰木を用いる．m (m = 1, . . . , M ) 番目の弱いモデルを

fm (x) とすると，全体の学習モデル FM (x) = f0 (x) + · · · + fM (x) を損失関数 L(y, FM (x)) が最小になるよ
うに fm (x) を逐次的に学習する・統合していく．確率的勾配ブースティング [16] では弱いモデルを学習する
際すべてのデータを使わず，ランダムにサンプルした一部のデータを用いる．確率的勾配ブースティングは大
まかには以下のアルゴリズムにより全体のモデル FM (x) を得る．

1. 損失関数 L(y, f (x)) を最小化するような定数関数 F0 (x) = f0 (x) を求める
2. For m = 1 to M（a）訓練データから N 個のサンプルを抽出し，集合 Dm を得る．
（b）集合 Dm の各要素 i (i = 1, . . . , N ) について勾配 rim = −[∂L(yi ,f (xi ))∂f (xi )]を計算する

f =fm−1（c）得られた勾配 rim を予測する回帰木 fm (x) を生成する．
（d）損失

∑N

i=1 L(yi , Fm−1 (xi ) + fm (xi )) が最小になるように回帰木 fm (x) の葉の重みを最適化する．

（e）Fm (x) = Fm−1 (x) + θfm (x) として更新する．ただし θ は 0 < θ < 1 でありハイパーパラメータである．

3. FM (x) を学習済みモデルとして出力する．
実際には確率的勾配ブースティングの実装として様々なライブラリが存在し，たとえばモデルの複雑さを制御するために葉節点の数を抑制するなどの工夫がそれぞれ凝らされてる．また，一般に複数のモデルの多数決や平均をとるなどのアンサンブルが有効であることが知られている．そのため，本調査では確率的勾配ブース
ティングの実装として xgboost[17], lightgbm[18], catboost[19] を使用し，その予測値の算術平均でアンサン

3

ブルを取ったアンサンブル予測値を使用する．また，各ハイパーパラメータの決定には交差検証法とグリッドサーチを用いた．

使用データと問題設定

3

本節では分析とポートフォリオ構築に使用したデータと，機械学習によるモデル構築について述べる．

3.1

使用データ

2008 年 1 月から 2018 年 5 月にかけて, 東証一部上場企業の株価と各指数の日次終値を取得した．なお, データの取得には Bloomberg 端末を使用した．選択バイアスを回避するため，現在も取引所で値が付いている銘柄のみの価格を取得するのではなく，その時上場している全ての銘柄の価格を取得した．本調査では市場の情報の要約としてファクターを用いるが，Fama and French の 5 ファクターモデル [20] の MKT(Market),

SMB(Small Minus Big), HML(High Minus Low), RMW(Robust Minus Weak), CMA(Conservative Minus
Aggressive) に加え，carhart の 4 ファクターモデルで用いられている MOM(Momentum) を，また為替を表す米ドル/円のリターンを用いた．MKT には対象ユニバースである TOPIX のリターンを，SMB, HML,

RMW, CMA, MOM の算出は日本市場においてデファクトである太田ら [21] の方法に基づいて行った．

3.2

問題設定

本コンペティションでは 2 ヶ月間のリターンを競い，はじめの 1 ヶ月間のうち 1 度だけリバランスを行うことができる．また，パフォーマンス計測期間が月初から月末である．そのため，各銘柄の各月初から当該月末のリターンを予測する回帰問題として問題設定を行った．他にも，単に資産価格が上がるか下がるかを予測する分類問題や，閾値を設けた分類問題を設定することができる．
いま，資産 i の月 t におけるリターン（対数収益率）を yit とし，特徴量ベクトルをまとめて xit とする．モ
デル f (x) による予測の二乗誤差 21

∑I

i=1

∑T

2
t=1 {yit − f (xit )} を損失関数とし，これを最小化する学習を行

った．

3.3

特徴量

機械学習アルゴリズムに学習させるにあたり，以下を特徴量（説明変数）として使用した．

• t における当該銘柄の直近 1, 2, 3, 6, 12 ヶ月のリターン• t における当該銘柄の直近価格• t における当該銘柄の直近時価総額の 0 から 1 に基準化した順位• t における当該銘柄の直近 1, 2, 3, 6, 12 ヶ月のボラティリティ• t における当該銘柄の直近の ROE, ROA, PER, PBR の各変化率• t における各ファクターの直近 1, 2, 3, 6, 12 ヶ月のリターン• t における各ファクターの直近 1, 2, 3, 6, 12 ヶ月のボラティリティ• t における当該銘柄のリターンと各ファクターの直近 1, 2, 3 ヶ月の相関• t における当該銘柄の過去 12 ヶ月のリターンを FF5 で回帰した時の各係数（ベータ）と切片（アル
ファ）

4

3.4

提案戦略

以下の手順によるポートフォリオ構築戦略を提案する．

1. 2008 年 1 月から 2018 年 5 月までのデータを用い，10 分割交差検証法とグリッドサーチにより損失関数が最も少なくなるパラメータを決定する．

2. 決定したパラメータを用い，各アルゴリズム (xgboost, lightgbm, catboost) でモデルを学習する．
3. 各学習済みモデルを用いて 2018 年 7 月の各資産の対数収益率を予測する．
4. 各モデルによる予測値の算術平均をとり，アンサンブル予測値とする．
5. アンサンブル予測された対数収益率の上位 30 銘柄を選択する．
6. 選択された資産により等加重ポートフォリオを構築する．
7. 学習済みモデルを用いて 2018 年 8 月の予測を 2. から 5. の手順にしたがって行い，7 月末にリバラン
スを行う．

3.5

バックテスト

提案戦略の有効性を確認するため，バックテストを行った．訓練期間を 2008 年 1 月から 2016 年 12 月とし，テスト期間を 2017 年 1 月から 2018 年 5 月とし，以下の手順でバックテストを行った．

1. 訓練期間のデータを用い，10 分割交差検証法とグリッドサーチにより損失関数が最も少なくなるパラ
メータを決定する．

2. 決定したパラメータと訓練期間のデータすべてを用い，各アルゴリズムでモデルを学習する．
3. 各学習済みモデルを用いてテスト期間の各月で各資産の対数収益率を予測する．
4. 各モデルによる予測値の算術平均をとり，アンサンブル予測値とする．
5. アンサンブル予測された対数収益率の上位 30 銘柄を月ごとに選択する．
6. 選択された資産により等加重ポートフォリオを構築し，各月末の終値でリバランスを行う．

4

結果
バックテスト期間における提案戦略のリターンは約 111% であった．また，同期間の TOPIX のリターンは

約 19% であった．その累積リターン（1 基準）を図 1に実線で示した．図には市場ポートフォリオとして同期
間の TOPIX の累積リターンを合わせて破線で示した．図より，提案戦略が大幅に市場をアウトパフォームしていることがわかる．また，期間中の対数収益率の基本統計量を表 1に示した．表からは，提案戦略によるポートフォリオは市場ポートフォリオよりもボラティリティが高いものの，平均的に高い収益率を見せ，最大ドローダウンも少ないことがわかる．

5

図1

表1

5

バックテスト期間における累積リターン.

バックテスト期間における対数収益率の基本統計量．

平均値

標準偏差

最大値

最小値

target

0.0439456

0.0377103

0.0955740-0.0201641

TPX_return0.0082566

0.0237376

0.0530306-0.0379912

おわりに
本調査では Bloomberg 投資コンテストにポートフォリオを提出するに際し，伝統的な資本資産価格モデル

から最近の機械学習を用いた研究動向を簡単にサーベイした．また，機械学習アルゴリズムによる予測値が最も高い 30 銘柄を等加重で購入する戦略を提案した．モデルの学習は近年 kaggle などでその活躍が目覚ましい
勾配ブースティングを用い，複数の実装ライブラリのアンサンブルによる予測を行った．市場の状態を加味した予測問題の設計を行うため，ファクター考えを要約として特徴量に取り入れた．バックテストでは市場イン
デックスを約 92% 上回る非常に高いリターンが得られたため，全期間のデータを用いて学習し直し，同様の戦略による最もリターンの予測値が高い 30 銘柄による等加重ポートフォリオを提出した．
今後の課題としては，勾配ブースティングだけでなく他のアルゴリズムとの比較を行うこと，ファクターを用いなかった場合との比較実験を行いその有用性を確かめること，テキスト情報を利用しより精度の高いモデルを作成することなどが挙げられる．
コンテストのパフォーマンス測定期間は 2 カ月間と非常に短いが，その結果に関わらず，約 1 年半のバック
テスト期間で大きな結果を残せたことを喜びたい．しかし，近年アルゴリズムによる自動取引や最新の人工知能の活用が盛んであることから，市場の性質はこれからも刻刻と変わり続けると考えられる．これからも様々

6

な研究をサーベイし，積極的に追試や実験を行っていきたい．最後に，このような貴重な機会をいただいた

Bloomberg に非常に感謝する．

参考文献[1] B. Rosenberg and V. Marathe, “Common factors in security returns: Microeconomic determinants
and macroeconomic correlates,”Technical report, University of California at Berkeley, 1976.
[2] W. Sharpe, “Capital asset prices: a theory of market equilibrium under conditions of risk,” The
Journal of Finance, 19, pp. 425–442, 1964.
[3] E. French and K. French, “Common risk factors in the returns on stocks and bonds,”Journal of
Financial Economics, 33, pp. 3–56, 1993.
[4] M. Carhart, “On Persistence in Mutual Fund Performance,” The Journal of Finance, 52, pp. 58–82,
1997.
[5] E. French and J. Macbeth, “Risk, return and equilibrium: Empirical tests,”Journal of Political
Economy, 81, pp. 607–636, 1973.
[6] M. R. Gibbons, S. Ross and J. Shanken, “A test of the efficiency of a given portfolio,”Econometrica,
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[7] L. P. Hansen and R. Jagannathan, “Assessing Specification Errors in Stochastic Discount Factor
Models,” The Journal of Finance, 52, pp. 557–590, 1997.
[8] S. Kandel and R. Stambaugh, “On the predictability of stock returns: an asset-allocation perspective,” The Journal of Finance, 51, pp. 385–424, 1996.
[9] N. Barberis, “Investing for the long run when returns are predictable,” The Journal of Finance, 55,
pp. 225–264, 2000.
[10] S. Kozak, S. Nagel and S. Santosh, “Shrinking the cross section,” Technical report, National Bureau
of Economic Research, 2017.
[11] S. Gu, B. Kelly and D. Xiu, “Empirical asset pricing via machine learning,” Chicago Booth Research
Paper 18, 2018.
[12] T. Bohn, “Improving long term stock market prediction with text analysis,” Electronic Thesis andDissertation Repository, https://ir.lib.uwo.ca/etd/4497, 2017.
[13] M. Elegamy, C. Stanier, B. Sharp, “Text mining approach to analyse stock market movement,”
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[14] 久保田敬一, 竹原均, Fama-French ファクターモデルの有効性の再検証, 現代ファイナンス, 22, pp. 3–23,
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[15] “kaggle: Your Home for Data Science”, <https://www.kaggle.com/> 2018 年 7 月 1 日アクセス[16] J. Friedman, “Stochastic gradient boosting,” Computational Statistics & Data Analysis - Nonlinear
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[17] T. Chen and C. Guestrin, “XGBoost: A scalable tree boosting system,” KDD ’16 Proceedingsof the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,pp. 785–794, 2016.
7

[18] G. Ke, Q. Meng, T. Finely, T. Wang, W. Chen, W. Ma, Q. Ye and T. Liu, “LightGBM: A highly
efficient gradient boosting decision tree,” Advances in Neural Information Processing Systems 30,
pp. 3146–3154, 2017.
[19] L. Prokhorenkova, G. Gusev, A. Vorobev, A. Dorogush and A. Gulin, “CatBoost: Unbiased boostingwith categorical features,” arXiv preprint arXiv: 1706.09516, 2017.
[20] E. F. French and K. R. French, “A five-factor asset pricing model,” Journal of Financial Economics,
116, pp. 1–22, 2015.
[21] 太田浩司, 斉藤哲朗, 吉野貴晶, 川井文哉, CAPM, Fama-French3 ファクターモデル, Carhart4 ファクターモデルによる資本コストの推定方法について, 關西大學商學論集, 57, pp. 1–24, 2012.

8ファイナリスト

Team name

TMU

School

⾸都⼤学東京Team member

⽵⽥ 

健⼈

早瀬

優弥

宮崎

段

内⼭

朋規

Professor

106グローバル・マルチアセット戦略〜プレミアム獲得とリスク分散を追求したファンド・オブ・ファンズ〜

概要
本稿では，リスク対⽐のリターン，つまりシャープレシオをパフォーマンスとし投資における⼤原則である分散投資の⼀歩先を⾏くリスクパリティ戦略を⽤いて国際分散
投資ポートフォリオを構築した．具体的には，投資地域及びアセットクラスの分散化を図った上で，⻑期運⽤を想定し，それに耐えうるようリスクパリティ戦略でリスクの分散化を⾏い，ポートフォリオを⽣成した．また，既存の ETF からなる単なるファ
ンド・オブ・ファンズでは市場の⽅向に⼤きく影響されてしまうため，独⾃開発した
VIX ロング／ショート戦略ファンドを組み⼊れることで，ポートフォリオの⼀層の分散化と効率的なプレミアムの獲得を追求したファンド・オブ・ファンズを設計した．

所属：⾸都⼤学東京 ⼤学院
チーム名：TMU
メンバー：⽵⽥ 健⼈
早瀬 優弥
宮崎 段
指導教官：内⼭ 朋規

目次
1 ファンド概要
1.1 投資ユニバース：グローバル・マルチアセット . . . . . . . . . . . . .
1.2 ポートフォリオ戦略：リスクパリティ . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3 本稿の構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1
1
1
2

2 銘柄選定2

3 VIX ファンドの構築
3.1 VIX 指数先物の期間構造 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2 VIX 先物指数のロング／ショート戦略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3 VIX 戦略のスイッチング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3
3
4
4

4 ポートフォリオの構築
4.1 リスクパリティ・ポートフォリオ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2 ポートフォリオの概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

66
7

5 バックテスト
5.1 VIX ファンドによる分散効果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2 サブファンドのパフォーマンス . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3 ファンドのパフォーマンス . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8
8
9
10

6 おわりに

11

1

ファンド概要1.1

投資ユニバース：グローバル・マルチアセット

分散投資とは，投資対象を多様化させることにより，投資に伴うリスクを低減させる最も有用な手法である．
「卵を一つのカゴに盛るな」という投資の格言にもあるように，すべての資金を 1 つもしくは少数の資産に集中させると，価格変動の影響が資産全体に及ぶことにより，極めて高いリスクに晒されることになる．しかし，特性の異なる複数の資産に投資することで，リスクを分散・低減しながら，安定的な収益を期待することができる．実際に，長期的な観点から安全かつ効率的な運用を目指している日本の年金運用機関である GPIF は分散投資を徹底している [1]．
具体的な分散の方法としては，主に (1) 全世界的に投資する地域の分散 (2) 株式や債券など異なる商品に投資するアセットクラスの分散が挙げられる．本稿では，グロー
バルな分散として新興国，先進国を網羅している ETF に投資した．また，アセットク
ラスの分散としては，伝統的資産である株式・債券，オルタナティブ資産であるコモ
ディティ・不動産の他に，独自で開発した VIX ファンドを組み入れた分散投資も行なった．実際に，VIX ファンドを組み込んだポートフォリオと組み込んでいないポートフォ
リオを比較した結果，VIX ファンドを組み込んだポートフォリオの方が分散化が図れていることが確認できた（図 6）．

1.2

ポートフォリオ戦略：リスクパリティ

本稿は国際分散投資を実現する最良のポートフォリオ戦略として，リスクパリティ・
ポートフォリオを採用した．Markowitz[5] はポートフォリオの期待リターンとリスクのトレードオフ，つまりシャープレシオを最大化するよう投資比率を決定する「平均分散アプローチ」を提案した．これは現代ポートフォリオ理論の先駆けになったばかりでなく，21 世紀に入った今日に至るまで資産運用の理論体系の礎となってきた．一
般的に平均と分散はヒストリカルデータから推定するが，サンプル数は有限であるた
め誤差がある．特に平均（期待リターン）の推定誤差は大きいにも関わらず，その推定値次第で最適な投資比率は大きく変わってしまう．これは平均分散アプローチの大きな欠点である．
等ウェイト・ポートフォリオはパラメータの推定が不要であり，戦略としてもわかりやすい．ただし，リターンやリスクの水準が大きく異なる銘柄間のポートフォリオ
では，そのポートフォリオのリスクが株式などの高リスク資産に偏ってしまうためリスクの分散化を実現できない．
そこで本稿では Qian[6] によって提案された，リスクパリティ・ポートフォリオを採用する．Asness et al.[4] は過去 80 年に渡り，リスクパリティ・ポートフォリオが市場
ポートフォリオ及び株式/債券を 60%/40% で保有したポートフォリオを上回ることを示した．リスクパリティとは，各銘柄のウェイトがポートフォリオ全体のリスクに等しく寄与するよう，各銘柄のリスク量と銘柄間の相関の両方を考慮しウェイトを決定する．そのため，リターンやリスクの水準が異なる銘柄でポートフォリオを構築する
際にも，特定の資産の影響を受けにくいポートフォリオを実現できる．このことから
リスクパリティ・ポートフォリオは，本稿で目指すグローバル・マルチアセット・ポー
トフォリオの構築に最も整合的な戦略であると言える．

1

1.3 本稿の構成
本稿の構成は以下のとおりである．2 節では実際に投資するにあたり組み入れた銘柄の概要を説明する．3 節では本ファンドの特徴とも言える VIX ファンドについて，4 節では本ファンドで採用したポートフォリオの戦略について説明する．5 節では Bloomberg
から取得した実データによるバックテストの結果を示す．6 節はまとめとなっている．

2 銘柄選定
本節では，本ファンドでの構成銘柄及びその選定理由について説明する．既出の通り，アセットクラスとしては伝統的資産として株式及び債券，オルタナティブ資産としてコモディティ，不動産，ボラティリティを組み込んでいる．グローバルな分散投資を目指すという目標から，基本的には個別銘柄ではなく，市場全体に広く投資が可能な ETF を用いた．グローバル分散投資として，投資対象が重複しないように先進国，新興国に分け，先進国の中でも世界を牽引する経済大国である米国は別個に投資すべきだと考えた．しかし，マーケットの見通しなど恣意性の高い情報は選定に用いていない．

• 株式：米国を除く先進国，新興国の各国のインデックスに投資している ETF と
米国 S&P500ETF の計 3 銘柄．
• 不動産：米国を除く先進国及び米国の不動産 ETF の計 2 銘柄．
• 国債：新興国国債及び米国国債の中期/長期，物価連動国債 ETF の計 4 銘柄．
• 社債：投資適格社債及びハイイールド社債 ETF の計 2 銘柄．
• 商品：コモディティは主に「金属」「穀物」「エネルギー」の 3 つのセクターに分けられるため，各セクターの中から出来高が大きい ETF を 2 銘柄ずつ計 6 銘柄．
• ボラティリティ：ボラティリティ指数として VIX 短期／中期先物とそれぞれのインバースの計 4 銘柄．株式から商品までのアセットクラスはロングのみである
が，ボラティリティについてはロング／ショート戦略を構築する．詳細は 3 節を参照.
投資銘柄の概要は表 1 の通りである．

2表 1: 投資銘柄の概要
アセットクラス

株式

不動産

国債

社債

ETF 名称

ティッカー

バンガード・FTSE 先進国市場（除く米国）ETF

VEA

バンガード・FTSE エマージングマーケッツ ETF

VWO

バンガード・S&P500ETF

VOO

i シェアーズ 先進国（除く米国）不動産 ETF

IFGL

i シェアーズ 米国不動産 ETF

IYR

i シェアーズ 米国国債 7-10 年 ETF

IEF

i シェアーズ 米国国債 20 年超 ETF

TLT

i シェアーズ J.P. モルガン・米ドル建てエマージング・マーケット債券 ETF

EMB

i シェアーズ 米国物価連動国債 ETF

TIP

i シェアーズ iBoxx 米ドル建てハイイールド社債 ETF

HYG

i シェアーズ iBoxx 米ドル建て投資適格社債 ETF

LQD

i シェアーズ ゴールド・トラスト

IAU

i シェアーズ シルバー・トラスト

SLV

テウクリウム・コーン・ファンド

CORN

テウクリウム・ウィート・ファンド

WEAT

ユナイテッド・ステイツ・オイル・ファンド

USO

商品

ボラティリティ

ユナイテッド・ステイツ・ナチュラル・ガス・ファンド

UNG

プロシェアーズ VIX 短期先物 ETF

VIXY

ベロシティシェアーズ・デイリー・インバース VIX 中期 ETN

ZIV

プロシェアーズ・ショート VIX 先物 ETF

SVXY

プロシェアーズ・VIX 中期先物 ETF

VIXM

3 VIX ファンドの構築
本節では，効率的なボラティリティ・プレミアムの獲得のため先物の期間構造に着目し，独自に開発した VIX ファンドについて説明していく．

3.1 VIX 指数先物の期間構造
VIX 指数は直接取引できないが株価指数や商品同様に先物が存在し，またその先物
価格に連動するような ETF も上場されている．価格とは異なり，ボラティリティは上昇がリスクなため，市場ボラティリティのリスクプレミアムは通常，負であると考えられている．リスクプレミアムが負であることを反映して，ボラティリティ指数先物の期間構造は右上りの形状を持つことが多く，ショートすると正の利益が生じやすい[3]．しかしクラッシュ時の損失も非常に大きく，今年の 2 月には VIX 短期先物指数イ
ンバースが 1 日で 96%減少するという事態が起こっている（図 1）．
そこで本稿では，単純なショートによりボラティリティのプレミアムを直接取りに行くのではなく，先物の右上がりの期間構造に着目し，間接的にプレミアムを獲得するような戦略を考える．

3図 1: VIX 短期先物指数インバースの価格と日次変化率（Bloomberg のデータを基に作成）

3.2 VIX 先物指数のロング／ショート戦略
VIX 先物指数は，VIX 指数先物を用いて組成した指数であり，VIX 短期先物指数，
VIX 中期先物指数などが存在する．VIX 短期先物指数は加重平均した残存日数が 1ヶ月となるよう，VIX 指数先物の第 1 限月を売却し第 2 限月を買い付ける取引を行った
リターンを指数化している．同様に，VIX 中期先物指数は加重平均した残存日数が約5ヶ月となるよう，第 4 限月を売却し第 7 限月を買い付ける取引を行ったリターンを指数化している [2]．本稿ではこの短期／中期先物指数を用いて VIX ファンドを構築していく．
VIX 短期先物ロング＋ VIX 中期先物ショート（以降，戦略 1）または VIX 短期先物ショート＋ VIX 中期先物ロング（以降，戦略 2）を同時に保有することで，VIX のSpot 価額の変動をヘッジするようなポートフォリオを構築する．具体的には，各先物を VIX Index で回帰し，β = 0 となるようにウェイトを決定する．本稿では，過去 3ヶ月の日次リターンを用いてベータを推定しウェイトを決定，毎月リバランスを行う．本コンテストはロングポジションのみ可能であるため，ショートポジションは VIX 短期／中期先物のインバースのロングで代替した．

3.3 VIX 戦略のスイッチング
市場に大きなクラッシュが起きた期間を除けば，この 2 つの戦略のリターンは概ね対照的な動きとなる．では戦略 1, 2 のどちらを選択するべきか．本稿ではその戦略を，
VIX の Spot と 1-8 限月ある VIX 指数先物カーブの形状から判断していく．??節で述べた VIX 短期／中期先物指数の構成ルールを踏まえ，翌 1ヶ月間 VIX 先物の期間構造が不変であると仮定し，短期／中期のキャリーを求める．第*限月の VIX 指数先物を4

T*とすると，短期先物のキャリー c s ，中期先物のキャリー cm を以下のように求める．
S pot
− 1,
T1
T4
− 1.
cm =
T5
cs =

(3.1)
(3.2)

これより，戦略 1 全体でのキャリーは，3.2 節で求めたベータ中立なウェイトをそれぞれ，（短期ロング，中期ショート）=(w sL , wmS ) とすると，

C1 = w sL c s + wmS (−cm ),(3.3)

同様に，戦略 2 全体でのキャリーは，ウェイトをそれぞれ（短期ショート，中期ロング）=(w sS , wmL ) とすると，
C2 = w sS (−c s ) + wmL cm .
(3.4)
これより，C1 > C2 (C1 < C2 ) ならば戦略 1(2) を翌 1ヶ月間の戦略とする．
図 2 は戦略 1 及び戦略 2 のリターンと，2 つの戦略を既出のルールに基づきスイッチさせた戦略（以降，VIX ファンド）のリターンを，2015 年 6 月末日を 100 として指数化したものを示している．背景が白の期間は戦略 1，グレーの期間は戦略 2 が選択されたことを示している．必ずしも翌 1ヶ月のリターンが正である戦略を選択できる
わけではないが，スイッチングにより累積リターンは改善していることが分かる．
なお，2018 年 6 月末での戦略 1 及び戦略 2 のキャリーを比較すると C1 > C2 である
ため，7 月の 1ヶ月間は VIX ファンドとして戦略 1 を選択，7 月末では C1 < C2 である
ため 8 月の 1ヶ月間は VIX ファンドとして戦略 2 を選択する．
図 2: 各戦略のリターンと戦略のスイッチを行った VIX ファンドのリターン

5ポートフォリオの構築

4

本節では，ポートフォリオの構築方法について説明する．本稿ではファンド・オブ・
ファンズ方式のポートフォリオを以下の 2 段階で構築する．

1. 表 1 に示した計 6 つのアセットクラスの中で，株式と不動産を高リスクファン
ド，国債と社債を低リスクファンド，商品とボラティリティをそれぞれコモディ
ティファンド，VIX ファンドの計 4 つのサブファンドに分類する．VIX ファンド
以外の 3 つのサブファンドはリスクパリティ戦略で投資比率を決定．VIX ファン
ドは 3 節で構築したものをそのまま VIX ファンドとする．
2. 4 つのサブファンドのファンドリターンをベースに，再度リスクパリティ戦略で投資比率を決定し最終的なファンドを構築する．
この構築方法のイメージを図 3 に示している．リスクパリティの構築に必要な分散共分散行列の推定には，1, 2 ともに過去 3ヶ月の日次リターンを使用し毎月リバランスを行う．
図 3: 2 段階リスクパリティでのファンド・オブ・ファンズのイメージ図

4.1

リスクパリティ・ポートフォリオ

リスクパリティとは，各銘柄のリスク量と銘柄間の相関の両方を考慮し，各銘柄のウェイトがポートフォリオ全体のリスクに等しく寄与するように構築する戦略である．
リスクパリティには銘柄間の相関関係を考慮せず，各銘柄をその銘柄自身のボラティ
リティや分散の逆数に比例させた戦略も存在する．しかし，銘柄間の相関は時系列で変化するため，相関を考慮したリスクパリティにより機動的なリスクコントロールが可能になると考えた．リスクパリティによる最適なウェイトは次のように求められる．
2∂σ2
資産 i のリスク寄与は，資産 i の限界リスク寄与 ∂σ∂wi に wi を乗じた，wi ∂wi として定義される．リスクパリティ・ポートフォリオは全ての資産のリスク寄与が等しくなる
ようウェイトを定める．つまり，

wi

∂σ2
∂σ2
= wj
, ∀i, j ∈ {1, ..., n},
∂wi
∂w j
6

(4.1)

となる w が最適なウェイトとなる．(4.1) 式を満たす w の求め方については Appendix
を参照されたい．
4 つのサブファンドの実際のデータを基に，リスクパリティ・ポートフォリオのイ
メージを，等ウェイト・ポートフォリオと比較し説明する．等ウェイトでは資産配分の均等化を優先するため，各サブファンドでポートフォリオ全体へのリスク寄与が大きく異なってしまう．つまり，ファンド全体のリスクは高リスクファンドやコモディ
ティファンドの影響を大きく受ける傾向にあり，リスクの効率的な分散化を実現できない（図 4）．一方，リスクパリティはリスク配分の均等化を優先しているため，リスクの効率的な分散化を実現できる．そのため，低リスクファンドのようなリスクの低い銘柄への投資比率が多くなる傾向にある（図 5）．
図 4: 等ウェイト

図 5: リスクパリティ

4.2

ポートフォリオの概要

本ファンドは既出の構築方法に沿って毎月リバランスを行う．本コンテストのパフォー
マンス計測期間は 7/1 から 8/31 までの 2ヶ月間であるため，7 月末に一度リバランスを行った．2ヶ月間のポートフォリオの概要は表 2 の通りである．

7

サブファンド

表 2: ポートフォリオの概要
アセットクラス ティッカー 7/1-7/31

8/1-8/31

3.2%
2.2%
2.6%
3.5%
3.4%
6.4%
2.9%
6.0%
7.6%
13.7%
5.8%
5.6%
2.3%
3.1%
1.4%
1.9%
3.4%
6.0%
19.0%
0%
0%

3.3%
2.2%
3.8%
3.6%
4.6%
6.7%
3.1%
5.5%
7.8%
16.6%
6.0%
5.0%
2.7%
2.3%
1.3%
1.9%
3.2%
0%
0%
8.5%
12.0%

VEA
株式

VWO

高リスク

VOO
IFGL

不動産

IYR
IEF
TLT

国債

EMB

低リスク

TIP
HYG

社債

LQD
IAU
SLV
コモディティ

CORN

商品

WEAT
USO
UNG

VIX

5

ボラティリティ

VIXY（戦略 1）

ZIV

ボラティリティ

SVXY（戦略 2）

VIXM

バックテスト

本節では，この戦略の妥当性を検証するため，2015/7/1 から 2018/6/29 の過去 3 年間を対象に行ったバックテストの結果を示す．

5.1 VIX ファンドによる分散効果
まず初めに，VIX ファンドの組み入れによって分散投資効果が図れることを，平均分散アプローチにより示そう．図 6 は，2015/7/1 から 2018/6/29 の各銘柄のリターン
データを所与とし，平均分散最適化を行った時の効率的フロンティアを比較している．
ここでは，ターゲットリターンを 1% から 8% まで 0.5% 刻みで変化させ，そのときのポートフォリオの分散を最小化するようソルバーにより最適化を行っている．オレンジの曲線は VIX ファンドを含めない 17 銘柄，青の曲線は 17 銘柄に VIX ファンドを含めた場合を示している．効率的フロンティアが左上に拡張し，同じリスク量でより高いリターンが実現できることが分かる．つまり VIX ファンドは他の銘柄との相関が低く，ポートフォリオに組み入れることで分散投資効果を享受できる．実際にリスクパリティ戦略で構築した各サブファンド間の相関係数を推定したところ，VIX ファン
ドは他のサブファンドと正の相関を持つがその値は非常に小さい（表 3）．

8図 6: 効率的フロンティアの比較

表 3: サブファンド間の相関係数
高リスク 低リスク コモディティ
高リスク
低リスク
コモディティ
VIX ファンド

1
0.32
0.23
0.06

1
0.28
0.03

1
0.04

VIX ファンド

1

5.2 サブファンドのパフォーマンス
図 7 は各サブファンドのリターンを，2015 年 6 月末日を 100 として指数化したものを示している．また表 7 はその主要統計量を記載している．高リスクファンドと VIXファンドで平均リターンが正，低リスクファンドとコモディティファンドでは平均リターンが負であった．コモディティファンドのパフォーマンスの低さは，穀物とエネ
ルギーが数年前まで大きな下落トレンドにあったことが原因であり，リスクパリティ
戦略が機能していないわけではない．実際にこの期間のコモディティファンド計 6 銘
柄を等ウェイトで保有すると，そのシャープレシオは年率 −0.65 であり，より悪化するという結果が得られた．
図 7: サブファンドのパフォーマンス

9表 4: サブファンドの統計量
高リスク 低リスク コモディティ
平均
標準偏差
シャープレシオ

4.44%
12.70%
0.35−0.62%
3.96%−0.16−6.62%
11.40%
−0.58

VIX
5.17%
9.67%
0.53

（1 年を 250 営業日とし年率換算）

5.3

ファンドのパフォーマンス

5.2 節で見た 4 つのサブファンドをリスクパリティで保有することで，最終的なグ
ローバル・マルチアセット・ポートフォリオを構築する．リスクパリティを 2 度組み合わせたこのファンドのパフォーマンスを比較・検証するため，VIX を除く 17 銘柄＋
VIX ファンドを等ウェイトで保有したポートフォリオをベンチマークとした．図 8 はその結果を示しており，両ポートフォリオのリターンを 2015 年 6 月末日を 100 として指数化している．また表 5 はその主要統計量を記載している．本ファンドはベンチマークである等ウェイト・ポートフォリオ上回っており，僅かではあるが平均リター
ンは正である．リスク水準の高い株式やコモディティを複数組み入れたにも関わらず，標準偏差は年率で約 4.6% であり，本稿での目的に沿った十分にリスクを分散化させたファンドを構築できた．
図 8: ファンドのパフォーマンス

表 5: ファンドの統計量
ファンド 等ウェイト
平均
標準偏差
シャープレシオ

1.02%
4.62%
0.22

（1 年を 250 営業日とし年率換算）

10−1.33%
6.90%−0.19

6 おわりに
本稿ではリスクパリティ戦略を用いた国際分散投資により，リスクの分散化を軸とした長期運用にも耐えうるファンドを構築した．さらに VIX 先物指数を用いたロング／ショート戦略ファンドを組み入れることで，ポートフォリオのさらなる分散化と効率的なプレミアムの獲得を追求した．
本コンテストを通じて，Bloomberg 端末を用いて様々なデータに触れられただけでなく，金融工学の理論を実際に投資に応用するという貴重な経験を積むことができた．
本稿では VIX 先物の期間構造に着目し，ロング／ショート戦略を構築したが，今後はこのアプローチが商品先物など他の先物に対してもリターンを期待できるか考えてみたい．
最後に，自分たちで実データを用いてファンドの設定・運用を行うという投資の難し
さ，厳しさ，そして何よりも面白さを改めて気づかせて下さる機会を与えて頂き，感謝申し上げます．

11

Appendix
リスクパリティ・ポートフォリオの計算方法
ポートフォリオの分散 σ2 = wT Σw に対する w の限界リスク寄与は，ポートフォリ
オの分散 σ2 に対する w の偏微分で与えられ，∂ 2
σ = 2Σw.
∂w p

(6.1)

資産 i のリスク寄与は，このベクトルの i 番目の成分（すなわち資産 i の限界寄与）に
wi を乗じた，2wi (Σw)i として定義される．等リスク寄与のウェイトは，全ての資産のリスク寄与が互いに等しくなるように定める．
ここで，全ての資産のリスク寄与の和を考えると，∑
2wi (Σw)i = 2wT Σw = 2σ2p .
(6.2)
i

つまり，全ての資産のリスク寄与の和は，ポートフォリオの分散の 2 倍に等しい．し
たがって，全ての資産の wi (Σw)i （リスク寄与を半分にしたもの）が σ2p /n に等しくな
る w を見つければよい．
∑
wi (Σw)i = σ2p /n, ∀i ∈ {1, ..., n} ,wi = 1.
(6.3)
i(6.3) 式は数理計画問題であるため，最適化により (6.3) 式を満たすウェイト w を求める必要がある．本稿では Excel のソルバーを用いて，以下のように定式化した．
• 目的関数：

2

∑
σ2p 




= 0.
wi (Σw)i −





n 

(6.4)

i

• Subject to：∑wi = 1.

(6.5)

i

本稿では丸め誤差の影響を考慮し，(6.4) 式が 10−5 以下となれば収束したと見なす．

12

参考文献
[1] 年金積立金管理運用独立行政法人「3．分散投資の意義」
http://www.gpif.go.jp/operation/foundation/investment.html（最終アクセス：2018 年
7 月 29 日）[2] S&P VIX Futures Indices Methodology：https://us.spindices.com/documents/
methodologies/methodology-sp-vix-future-index.pdf（最終アクセス：2018 年 7 月 30日）
[3] ボラティリティ・プレミアム - ファクターリターンの大きさと予測可能性 - 証券ア
ナリストジャーナル 53(3), 69-79, 2015-03, 日本証券アナリスト協会[4] Asness, C. S., Frazzini, A., & Pedersen, L. H. (2012). Leverage aversion and risk parity.
Financial Analysts Journal, 68(1), 47–59.
[5] Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77–91.
[6] Qian, E. (2006). On the Financial Interpretation of Risk Contribution: Risk Budgets Do
Add Up. Journal of Investment Management, 4(4), 41–51.

13ファイナリスト

Team name

Miyako Fund

School京都大学

Team member

小野

幹紘

徳力

創一朗

山木田
Professor

122

加藤

雅
康之

2018 Bloomberg Investment Contest

短期投資向け複合ファンド作成チーム Miyako Fund京都大学情報学研究科 小野 幹紘
京都大学経営管理大学院 徳力 創一朗
京都大学農学研究科 山木田 雅

目次：

1.

イントロダクション--------------------------------------------- 2

2.

ナスダックファンドの構築 ---------------------------------------- 2

3.

株主還元ファンドの構築 ---------------------------------------- 54.

銘柄比率決定方法について ------------------------------------- 85.

7 月 30 日現状の考察 ----------------------------------------- 9

6.

本コンテストから得られた知見 ------------------------------------ 12

7.

謝辞 ----------------------------------------------------- 121

1． イントロダクション
本ファンドは、2 ヶ月という短期間で高い絶対リターンを出すことを目的としている。そのために私た
ちは、大きく 2 つのファンドを構築した。1 つ目はグロース株に投資するナスダックファンド、2 つ目はバリュー株に投資する日本株株主還元ファンドである。2 章ではナスダックファンド、3 章では株主還元
ファンドの詳細について述べる。また、それぞれの銘柄組入れ比率の決定には、平均分散アプローチを用いた。4 章ではその方法について説明している。また、本ファンドでは 7 月末のリバランスは行わなかった。5 章でその理由を述べる。
2. ナスダックファンドの構築
2.1. 概要
本ファンドは NASDAQ 市場の CM(スモールキャップ)の通信テクノロジーセクターを対象としたグロース投資ファンドである。我々は以下のようなマケットビューに基づいて銘柄の選定を行った。
良好なマクロ環境や企業の収益の拡大を基盤に成長するアメリカ株式市場を投資対象とした。その中でも特にナスダック・情報技術セクターの中でも特に small cap を対象に Bloomberg のスクリーニ
ング機能を用い、さらに特許申請の有無など独自の尺度を用いることで優良銘柄を選定した。
はじめに、なぜアメリカ株式市場を選定したかについてである。先進国の 2018 年第１Q の実質 GDP
において、輸出の大幅減によりマイナス成長に転落した日本やユーロ高による企業業績悪化の影響を受けたユーロ圏を横目に、米国は個人消費と設備投資が牽引する形で２％台の成長を維持している。また、米国政府によるインフラ投資や法人税率の引き下げなどの景気刺激策により米国経済は今後も順調に成長してゆくと考える。その中でも特に「情報技術」セクターが時価総額の約 43%を占めるナスダック総合指数は、最高値を更新するなど FAAMG を中心に EPS の成長による堅調な推移を見せており、この利益成長は今後も続く（Bloomberg の集計によれば情報技術セクターは+34%の増益予想）ことが予想されることから非常に魅力的な市場である。また、懸念されているリスクの一つである米国の貿易摩擦などの通商リスクに関しても、関税対象となる製造業などと一線を画すイン
ターネット関連企業はその影響をあまり受けず、投資家の投資先として消去法的にナスダック市場などに資金が流入するのではいかと考えた。その中でも small cap を選んで理由としてはコンテストの評
価基準である 2 か月のリターンを最大化するために、リスクをとることが必要であると考え、騰落率の大きい小型株を選んだ。そして最後に、6 月のリターンにおいて Russel 2000 グロース(0.78%)がRussel 2000 バリュー(0.61%)を上回っているという状況から、グロース投資を選択した。
2.2. 銘柄選定方法
私達は、i) NASDAQ CM の通信テクノロジーセクターの小型成長株であり、かつ ii) 直近で独自の技術力がある企業を選定した。それぞれの選定基準を以下で述べる。
i)

Bloomberg 端末のスクリーン機能から、

取引状況:アクティブ
2

銘柄属性:株主の主要銘柄のみ表示
セクター(BICS): 通信、テクノロジー
取引所: ナスダック CM
2 Yr FCF/Shr Growth between 30% and 100%
Cash gt 1.5× LT Debt
直近時価総額 < １000Mというスクリーニング条件(ブルームバーグの人気スクリーニング内の米国成長小型株スクリーニン
グのセクターと取引所を調整したもの)で、スクリーニングした。以下に Bloomberg のスクリーニング画面を示す。

Fig. 1 ナスダックファンドスクリーニング画面
ii)

直近の技術力判断の方法として国際特許データベースを用いた。評価基準としては、①直近特許申請の有無(できれば申請から公開が早いもの)②特許がその企業の事業内容を優位に進めるためのものか③特許が認定されているかの 3 点を重視して判断した。
理由としては、①直近特許申請を行っている企業のほうが、運用している 2 ヵ月間で新しいサービスのリリースを発表する可能性が高いから。(さらに半年間で公開を行っている企業のほうが、より直近でサービスを出す確率が高いといわれている。)
3

②特許がデジタル分野とあまり関係のないものも見られたので省いた。
③特許として認定されているもののほうが、公的に新規性や技術の発展が認められているから。
以上の i)ii)2 点を満たす銘柄のうち極端に割高な銘柄を除いた結果を 2.3 節で示す。
2.3. 選定結果
企業

特許概要

出願日

公開日

LUNA

高効率の検体回収のための脱離可能

2017.12.21

2018.07.19

2016.07.11

2018.03.05

2017.09.22

2018.03,29

2015.08.31

2018.05.29

2017.11.21

2018.03.22

付与

なナノファイバー材料およびこれを含む
検体回収キット
MOXC

仮想通貨に基づく広告プッシュ方法、およびそのシステム

LPTH

IR レンズ(近赤外対応レンズ、例えば昼でも夜でもきれいに撮影できるようになる)の 1 つの光学的設計パターン/方法

EGAN

オンラインコンテンツを共同閲覧するた〇めの方法、ウェブブラウザおよびシステ
ム
DWCH

セキュリティセンサデータを処理するためのシステム及び方法

AIRG

マルチバンド LTE アンテナ

2016.05.20

2018.05.29

〇

SCON

イントリンシック・ピンニング・センタによる

2017.02.02

2018.01.11

2017.10.13

2018.05.03

2017.07.31

2018.04.26

2011.06.09.

2016.03.16〇

2012.10.18

2014.04.11〇

磁気場の下で高臨界電流を流す被覆
導電体高温超伝導体およびその製造
方法
FNJN

モバイルブラウザーのウェブトラッカーの検出とブロック

NLST

メモリジュール上の DRAM と記憶装置間の直接的なデータ移動

GRVY

特定のゲームのユーザに特定の利益を与えることができるゲーム提供方法およびゲームサーバ

SGMA

ツイストマウントロータリーセレクタースイッチ

Table.1 ナスダックファンド選定銘柄

4

3． 株主還元ファンドの構築
3.1. 概要
前章で述べたように、米株は堅調な伸びを見せ、2018 年現在も魅力的な投資先となっている。そこに投資するナスダックファンドは、成長株に投資するグロース型投資ファンドである。それに対し、2つ目のファンドでは、本質的な価値が株価に織り込まれていないと考えられるバリュー株への投資を考えた。そこで、まだ株価に反映されていない期待を持つ企業を選定することを考え、日本の株主還元に着目した。
日本企業の経営の方向性として、2014 年の伊藤レポートで ROE8%以上を目標とすべきという指標が提示されたことから、上場企業が株主との関係をより重視する機運が高まっている。このように、株主のために利益を上げることが当たり前であるアメリカに比べ、日本企業では株主還元を重視する考
え方は比較的新しいものである。よって、そこに投資機会があると私たちは考えた。
3.2. 銘柄選定テーマ
今回私たちは、今後株主還元を重視すると予想される企業を選定した。既存の選定方法では、
ROE や増配率等の指標を重視したスクリーニングが行われてきた（ROE 向上・日本厳選株式ファンド[三井住友 AM]、ROE 日本株ファンド[Ｔ＆Ｄ AM]等）。しかし、そのような選定方法でスクリーニングされた企業の多くは、既に株主還元に力を入れている企業であり、その価値は株価に織り込まれていると考えられる。そこで私たちは、将来的に株主還元に力を入れる企業を予測することを試みた。そこで着目したのが、公募増資である。
公募増資を行う企業は、株式数の増加による希薄化を防ぐためにエクイティストーリーを作成する。
企業は資金を提供してくれた株主に還元するために、エクイティストーリーを遂行し、利益を還元する責任がある。その際に、次の 2 つのパターンが考えられるが、どちらの場合でも株価が上昇するタイミングがあるのではないかと考えた。
(ア) エクイティストーリーが予定通りいった場合企業の経営が順調であることから、株価が上昇する。
(イ) エクイティストーリーが予定通りいかなかった場合
株主への責任を果たすために、株主還元策を取る。
3.3. 銘柄選定
3.3.1. 過去データの調査
3.2 の仮説を基に、公募増資を行った企業についてその後三年間のパフォーマンスを調べ、株価が上昇しやすいタイミングがあるかを調べた。その結果、2013、2014、2015 年それぞれに公募増資を行った企業について、以下のような結果が得られた。

5

(％)

(-year from PO)

Fig. 2 公募増資後 3 年間のパフォーマンス（対 TOPIX 相対リターン）
2013、2014、2015 年に公募増資をした企業について、公募増資をした日を基準に 1 年後、2 年後、3 年後の対 TOPIX 比相対リターンを調べた。（2015 年のみ、3 年後が 2018 年となるため、データのある
２０１５年１月１日～６月２０日までに公募増資を行った企業を対象とした。それぞれの年の平均相対リターンを算出した N=3 のデータを基にエラーバーを示している。

ここから、公募増資後 3 年目に企業の株価は上がりやすい傾向にあることが示唆された。尚、2013 年のみ 4 年後のデータも調べたが、3 年後よりも低い値となった。よって、本ファンドでは、パフォーマンス測定期間である 2018 年 7 月 2 日から 8 月 31 日が、PO から 3 年目に含まれる企業をスクリーニング対象とした。よって Bloomberg の IPO〈GO〉より、以下の条件で公募増資案件のスクリーニングをかけた。
・日本企業の案件であること
・2015 年 7 月 2 日～2016 年 7 月 1 日の期間内であること
・以下の発行タイプとした。

Fig..3 IPO〈GO〉スクリーニング画面の PO 発行タイプの条件
6

3.3.2. 株主還元
株主還元を行う条件について考え、以下の 3 つのスクリーニング条件を考案した。
① 金融以外の業界の会社であること。
金融業界は特定の経営戦略のために資金を調達するのではなく、自己資本比率を高め、BIS
規制の条件を満たすため等、規制に対する対策として資金調達を行う傾向があるから。
② キャッシュレシオが 0.1 以上であること。
株主還元の手法として増配や自己株取得が可能な手元資金が必要だから。
③ 決算が 7 月または 8 月にある。
配当金の発表がある決算月の月末の株価上昇に期待しているから。
3.3.1.で公募増資を行っていた企業のリストをローンチパットモニターに保存し、EQS〈GO〉に読み込
んで①と②のスクリーニングを行った。③の予想決算日に関しては、Excel の Bloomberg 関数=BDP([Ticker]&" Equity","EXPECTED_REPORT_DT")
を用いて調べ、スクリーニングを行った。
3.3.3. 株価上昇余地の検討
既に株価が上がりきっている、またはエクイティストーリーに関係なく株価が上がっている企業であ
れば、株主還元を行う必要性が薄れる。よって、株価が上がりきっていない企業を見つけるために、
マルチプルを比較した。
2013-2015 年のデータを用いて、公募増資後 3 年目のリターンと、EV/EBITDA、PER、PBR それ
ぞれの相関を調べ、最も負の相関の高い（マルチプルが低いほどリターンが高い）マルチプル指標を業界毎に調べた。結果、それぞれの業界について、以下の赤で示したマルチプル指標により割安判定をすることとした。
Technology Industrial Consumer, Non-cyclical Consumer, Cyclical Communications
PER

-0.61

-0.07

-0.08

0.02

PBR

-0.07

EV/EBITDA

-0.30

-0.22

-0.02

-0.10

-0.13

-0.20

-0.26

-0.41

-0.30

-0.43

Table. 2 マルチプル指標とリターンの相関
PO 後 2 年目時点のマルチプル指標の値と、3 年目のリターンの相関を調べた。データの取得には、
Excel で以下の Bloomberg 関数を用いた。
=BDP([Ticker]&" Equity","[マルチプル指標]","eqy fund year","[PO 後 2 年目の西暦]")
また、データの個数としては以下の通りである。Technology N=22, Industrial N=57, Consumer, Noncyclical N=70, Consumer, Cyclical N=68, Communications N=22

3.3.4. その他のスクリーニング条件
さらに今回、2 か月という短期間でリターンを上げなければならないことから、株価の変化が大きい
7

銘柄に投資をしたい。よって、マルチプルが業界平均以下であるとともに、ベータの値が業界平均以上である企業を投資先とした。
結果、以下の企業が選定された。
9517 JP

イーレックス

6789 JP

ローランド ディー．ジー．

7715 JP

長野計器

7888 JP三光合成

6841 JP

横河電機

6032 JP

インターワークス

2464 JP

ビジネス・ブレークスルー

6445 JP

蛇の目ミシン工業

4246 JP

ダイキョーニシカワ

3319 JP

ｺﾞﾙﾌﾀﾞｲｼﾞｪｽﾄ･ｵﾝﾗｲﾝ

4042 JP

東ソー

Table. 3 株主還元ファンド選定銘柄

4．組入れ比率決定方法
以上のようなスクリーニングを経て 22 個の銘柄を選択した。ここで、ナスダックファンド、株主還元
ファンドそれぞれでの資産配分を決定するにあたって平均分散アプローチを用いることで効率的ポー
トフォリオを算出した。その算出過程における各銘柄の平均リターンは過去 1 年間の月次リターンデータを Bloomberg より取得することで求めた。最低組み入れ比率を 2.5%すると、以下のような二次計画問題を解くことで最小分散ポートフォリオを求めることができる。
𝑤 𝑇 𝐶𝑤

minimizesubject to𝑁
𝛴𝑖=1
𝑤𝑖 = 1, 𝑤𝑖 ≥ 0.025,（C：分散共分散行列、w：配分比率）
その結果、資産配分は以下のようになった。
1．ナスダックファンド

8

銘柄
GRVY UR Equity
LUNA UR Equity
MOXC UR Equity
LPTH UR Equity
EGAN UR Equity
DWCH UR Equity
AIRG US Equity
SCON US Equity
FNJN UR Equity
NLST UR Equity
SGMA US Equity

ウェイト
2.50%
31.10%
3.83%
8.47%
2.50%
29.53%
9.27%
2.50%
3.52%
2.50%
4.27%

Table. 4 ナスダックファンド組入れ比率
2． 株主還元ファンド

銘柄9517 JP6789 JP
7715 JP7888 JP6841 JP6032 JP
2464 JP6445 JP4246 JP
3319 JP4042 JPウェイト
12.00%
2.50%
3.21%
2.50%
2.50%
10.59%
2.50%
21.17%
35.02%
2.50%
5.53%

Table. 5 株主還元ファンド組み入れ比率
また、それぞれの銘柄の過去のリターンから、ファンド毎のリスクを計算し、ファンド間で最小分散ポー
トフォリオの計算を行った結果、ナスダックファンド 52％
株主還元ファンド 48％という比率で組入れることとした。尚、今回のコンテストが日本円建てのリターンを測定していることから、ナスダックファンドのリスクにはドル円為替リスクも考慮した。

5．7 月 30 日時点でのポートフォリオ現状
5.1. ファンドトータルリターン
ファンドのトータルリターンは上のようになっている。25 日以降急激に下落しているが、これは特定の銘柄の企業アクションが起きたからである。その詳細は 4.2 章で示す。その銘柄以外は堅調に推
9

移し、全体として、7 月 2 日から約 4%のリターンを上げている。

Fig. 4 7 月 30 日時点トータルリターン
5.2. ナスダック小型株ファンド
ナスダック小型株ファンドの 7 月 30 日時点のリターンは以下のようになっている。

Fig. 5 ナスダックファンドトータルリターン詳細
スーパーコンダクターテクノロジーズ(SCON)のトータルリターンが-68％となっているが、これは増資によるものだと考えられる。SCON は 7 月 26 日に 2,571,429 株の PO を行っている。これは、SCON
10

がそれ以前に発行していた株式総数の約 200％に当たる。この PO による株価の希薄化により、SCON の株価は 3 分の 1 に下落している。実際、SCON の時価総額が株式総数を 3 倍にする前後で変わっていないことからも、希薄化による下落であることが確認される。

Fig. 6 SCON の 7 月時価総額推移
PO が発表された 25 日に時価総額は大きく下がり、PO が行われた 26 日に元の時価総額に戻っている。

以上より、この株価下落の原因は業績の悪化ではないと考えた。よって、従来の予定通り企業価値が向上していくと期待されるため、リバランスは行わなかった。
5.2. 日本株株主還元ファンド
以下に、株主還元ファンドの 7 月 30 日時点でのリターンを示す。株主還元ファンドでは、増配を株
主還元の 1 つとして期待しているが、配当の発表は月末である。よって、どの株も今後株主還元による株価向上の可能性があると考え、リバランスは行わなかった。

11

Fig. 7 株主還元ファンドトータルリターン詳細

6．本コンテストでの学び、さらに調査してみたいこと
本コンテストでは、投資で勝つことの難しさを学んだ。投資手法を考えても、ほとんどは既に誰かが思いついている方法であり、そこで注目される銘柄の株価にはすでにその価値が織り込まれてしまっている。今話題の ESG 株や高 ROE 株、ロボティクス株等も、過度の期待が織り込まれオーバーバリューしている可能性があり、その判断は非常に難しかった。オーバーバリューしている可能性のある銘
柄群のマルチプル指標を調べ、IT バブルや日本のバブルがはじけた際のマルチプルと比較すること
で、上昇余地のある銘柄を調べることをしてみたいと感じた。
また、ナスダックファンドにおける知的財産の利用について、実際の投資信託などで知的財産を用いているファンドは特許申請の有無や認可だけではなく、企業の研究開発投資費用部分などにも注目していた。この点で、実際の投資機関の分析の緻密さを感じることができたと共に、知的財産がどのような財務指標に影響を与えているかをさらに調べたいと思った。
さらに、株価の変動に関わるファクターについて、今回は売上上昇率や D/E レシオ、キャッシュレ
シオ等の指標との相関を調べたが、直接関係していそうなファクターは見つからなかった。ここから、株価は様々な期待が複雑に作用して変動していることを実感することができた。今回は用いなかったが、PO が株価に影響を与えるかを判断するときに、ファーマ-フレンチの３ファクターモデルを使うな
どして、より説得力のある調査をしてみたい。

7．謝辞
本コンテストで、Bloomberg ソフトウェアを提供して下さり、投資の難しさと面白さを実感させて下さった Bloomberg. L. P.の社員様方に、厚く御礼を申し上げます。また、ご多忙な中、様々な場面でご助言を頂いた、京都大学経営管理大学院特定教授の加藤先生に、心より感謝致します。

12

ファイナリスト

Team name

LLIW

School同志社大学

Team member

加藤

秀佳

藤島

悠生

井上

由佳

宿久

洋

Professor136

投資指標と Prophet モジュールを組み合わせた投資戦略の提案
同志社大学
チーム LLIW
加藤 秀佳 藤島 悠生 井上 由佳
担当教授 宿久 洋

2018 年 7 月 31 日

目次
1

はじめに

1.1
1.2
2

2

テーマ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
テーマの決定理由 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

リバランス前 (7 月 31 日以前) の投資戦略

2
2
2

2.1

概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

2.2

スクリーニングについて . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

2.2.1

景気局面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

2.2.2

投資指標 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.2.3

スクリーニング条件選定理由. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.2.4

スクリーニングにより選択された銘柄 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

株価予測方法について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

2.3.1

使用したデータ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

2.3.2

予測モデルについて . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

2.3.3

期待リターンの算出方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

2.3.4

株価予測モデルの評価 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

2.4

構成ポートフォリオについて . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2.5
2.6

現状のパフォーマンス結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

88

投資戦略の問題点について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

2.6.1

株価予測モデルの問題点について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

2.6.2

投資配分の問題点について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

2.3

3

リバランス後 (8 月 1 日以降) の投資戦略

10

4

今後の展望とまとめ

11

4.1
4.2

調査してみたいこと . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11
コンテストからの学び . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

1

1

はじめに

1.1

テーマ

本レポートにおけるテーマは日本銘柄に対して，投資指標を用いたアプローチと Prophet モジュールによる株価予測モデルを用いたアプローチの両方を組み合わせた投資戦略を提案することである．

1.2

テーマの決定理由

今回のコンテストは 2 か月という短い期間において，いかにリターンを上げるかが焦点となる．そのためには現状の景気局面を見定めて，それに応じた適切な基準に基づいて銘柄を選別していかなければならないと考えた．なぜなら１年以上の中長期投資ならまだしも，通常１年未満の短期投資では足元の投資環
境によって多くの投資家から参考にされる投資指標が変わってくるということを私達は経験から知っているからである．したがって，初めに国内の景気局面を判断することにする．ここで投資対象の市場は日本市場に限った．これは私達のチームの日本市場に対する海外市場に比較した際の投資経験の深さによる. 次に，投資指標を用いたアプローチをとった理由について記述する．ポートフォリオ構築において投資指標を用いる理由は，私達の目的に適した銘柄を発見するためである．投資指標を用いることによって数多ある銘柄の中から目的の銘柄を見つけやすくなる．これによって個人の主観に左右されない客観的な評価が可能となる．また，Prophet モジュールによる株価予測モデルを用いたアプローチをとった理由は，近年コンピュータを用いた株価予測に関する研究が数多く行われ，その予測精度が有効であることから，精度の高い株価予測が行うことができ，その結果リターンを出すことが期待できるからである．

リバランス前 (7 月 31 日以前) の投資戦略

2

私達は，投資戦略の見直しを 7 月 31 日を境に投資戦略を行いリバランスを行なった．そのため，投資戦
略が前半 1ヶ月 (7 月 31 日以前) と後半 1ヶ月 (8 月 1 日以降) で異なる．この章ではリバランス前の投資戦略について記述する．

2.1

概要

リバランス前の投資戦略はまず投資指標により投資銘柄に対するスクリーニングを行う．次に，スクリー
ニングにより得られた銘柄に対して株価予測を行う．最後にその結果から算出される期待リターンで重みをつけ投資配分を決定し，ポートフォリオを作成するというアプローチをとった (図 1 参照)．以降上記についての詳細を，スクリーニング方法，株価予測方法，投資配分方法，投資銘柄と配分比率一覧，現状のパフォーマンス，投資モデルの問題点の構成で記述する．

2.2

スクリーニングについて

本投資戦略は，まずファンダメンタル指標に基づき全 1020630 銘柄からスクリーニングを行い，銘柄数を 38 まで絞った．本節ではそのスクリーニング条件と理由について説明を行う．実際のスクリーニング条
件は表 1 にまとめた．まず，スクリーニング条件を決めるにあたり，現在の日本の景気局面について確認する．

2

図 1: リバランス前の投資戦略概要
表 1: スクリーニング条件一覧
スクリーニング条件
東証所在国

PER ≤ 15%
PCFR ≤ 10%
直近時価総額 > 300 億円

2.2.1

景気局面

大変よく知られているように，景気には循環性がある．経済活動が最も活発な時期が山，最も停滞している時期が谷であり，谷から山へ向かう期間を景気拡張局面，山から谷へ向かう期間を景気後退局面としている．日本の景気については内閣府の経済社会総合研究所が景気動向指数を基に事後的に景気基準日付というものを設定しており，これが国内において公式の景気循環となっている．私達は景気局面の判断に
この基準を用いる．ただし，景気基準日付はその事後性のために多少のタイムラグが発生する．そのため，足元の景気判断には景気動向指数を用いる．ここで景気動向指数について簡単に説明する．
2.2.1.1

景気動向指数

景気動向指数は生産，雇用など様々な経済活動において重要かつ，景気に敏感に反応する指標の動きを統合された，景気の現状把握と将来予測に用いるための指標である．景気動向指数は主にコンポジット・
インデックス (CI) とディフュージョン・インデックス (DI) の 2 種類に分けられる．CI は景気変動の大きさやテンポ，DI は景気に関する各経済部門への波及度合いを表す．さらに CI と DI には景気に先行する先行指数，足元の景気と同時に動く一致指数，景気に遅れて動く遅行指数があり，それぞれの系列において同じ経済指標を採用している．ゆえに，将来の景気動向の予測には先行指数を，足元の景気局面の把握には一致指数を用いる．主要な経済指標の推移を見ると，現在の日本経済は回復基調が持続している．2018
年 7 月現在は 2012 年 11 月より始まった第 16 循環にあり，この景気拡張局面は来月に 68ヶ月目を迎える．
谷から山へ至るこの期間の長さは 2002 年 1 月から 2009 年 3 月までの第 14 循環目の 73ヶ月に比べ史上 2番目の長さであるが，7 月は米自動車関税に関する報道や，米中の貿易摩擦問題等海外情勢にも不安要素があったため，私達は今後の日本市場相場は軟調であると想定した．今後の議論においてはこの仮定の下で話を進める [4]．

3

2.2.2 投資指標
以上の考察から，スクリーニングのための投資指標として私達は Price Earnings Ratio (PER) と Price Cash

Flow Ratio (PCFR) を選択した．
2.2.2.1 Price Earnings Ratio (PER)PER は株式投資においてよく用いられる指標の一つである．これは次の式で定義される．
株価
PER = 一株当たりの純利益

すなわち，分母の一株当たりの純利益に対して，株価が何倍まで買われているかを意味し，この値が小さ
いほど市場において割安に評価されていることを意味する．ただし，純損失が発生した年については，通常 PER はその本来の意味を表さないので計算しないものとする．通常 PER を計算する際は分母の一株当たりの純利益の予想値を用いる．この予想値は Bloomberg のものを用いた．また，株価は市場参加者の思惑に関して変動する．本レポートにおいてそのため，実績値よりも実績値を用いた場合の方がポートフォ
リオのリターンが大きくなるであろうと考えた．これ以降分母に予想値を用いた場合を予想 PER と呼んで実績値を用いた場合と区別することにする．
2.2.2.2 Price Cash Flow Ratio (PCFR)

PCFR は次の式で定義される：
株価
PCFR = 一株あたりのキャッシュフロー (CF)

通常，分母の CF には営業 CF と投資 CF の和であるフリーキャッシュフロー (FCF) を用いる．FCF は企業が投資家を含めた利害関係者に対して自由に使途を決めることができる CF を意味するため，その何倍まで株価が買われているかを表す PCFR は景気後退局面など債権の回収が確実に行われるかどうかわからなくなってきたときにより効果的な指標である．また，PCFR は PER と異なり，通常 CF の予想値が企業によって公表されないため，慣例として実績値が用いられる場合が多いことが特徴である．

2.2.3 スクリーニング条件選定理由
上述したように，足元の国内景気は順調な拡張局面にある．このような局面では景気の転換点に比べて将来の業績予想が足元の延長上にあるとシンプルに期待することができる．将来の業績予想の信憑性が高まるということは，PER の定義式における分母の値がより正確になるため，PER 自体の予測精度も高まる．

PER は投資金額の回収期間を表すのであることから，PER の予測精度が高まるということは投資金額の回収期間が確かになることを意味し，より割安な銘柄の魅力が高まる．したがって，私達のスクリーニングにおいても PER を用いることとし，運用実務において割高な銘柄を排除するという目的でよく使用される基準である 15 倍を基準の一つに設定することとした．これによって市場においてまだ適切に評価されていない割安銘柄を発見することが可能となる． 景気拡張局面において PER が有効に働くことを述べたが，私達は今後景気拡張が緩慢になっていくと考えるため，PCFR による選別を加えることとした．この局面においては，企業の業績は依然高水準であるものの，前年と比べた業績の伸びなどのモメンタムが鈍化するため，利益よりも保守的なデータを投資尺度にしようとする姿勢がみられる．そのため今後日本経済が悪化しようとも堅調に推移していくと期待される銘柄を選別するという目的で PCFR をスクリーニング条件に採用した．PCFR の値は小さいほどよいが，マイナスである場合は営業 CF がマイナスであることを意味する．これを除くために PCFR は 0 以上とし，10 以下としたところ 30 銘柄以上とってくることができたため，後の利益予想の際の手間を考慮してこれを採用した． 実際のスクリーニングはこれらの条件に加え市場の流動性も考えて時価総額 300 億円以上の銘柄の中から絞っている．

4

2.2.4

スクリーニングにより選択された銘柄

前述のスクリーニング方法を用いた結果，スクリーニングされた銘柄は表 2 にあるような 38 銘柄となった．

企業名

表 2: スクリーニング結果一覧
企業名
企業名

ノジマ

テイ・エス・テック

全国保証

NTT ドコモトーセイ

ケーズ HD

丸紅

NTN

企業名

ショーワ

トヨタ自動車日本電信電話ニコン

富士通フロンテック

双日

日産自動車

エディオン

ミクシィ

ケーヒン

豊田通商

リクシル

宇部興産

タカラトミー

三井倉庫 HD

楽天

KYB

アルバック

ブラザー工業JXTGHD

DMG 森精機

マツダ

明電舎

ソニー

三菱ケミカル HD

三井物産

JVC ケンウッド

日立製作所

エレマテック

富士フイルム HD

2.3 株価予測方法について
スクリーニングにより得られた 38 銘柄すべてに対して 2ヶ月後の株価予測を行い，その期待リターンが大きい銘柄を投資対象とするアプローチをとった．株価予測に用いたツールは Python である．Python には
多くの機械学習モジュールが用意されているため，採用している．以下では使用したデータ，使用した予測モデル，期待リターンの算出方法，株価予測モデルの評価についての順に記述する．

2.3.1

使用したデータ

今回使用したデータは，Bloomeberg 端末から取得した 2013 年 6 月 10 日から 2018 年 6 月 28 日までの
日足の単変量の時系列データである．市場が開いている平日のみのデータしかないため，欠損値が見られることがその他の時系列データと比べ特異な点である．また予測精度向上のため，株価の対数変換を行った値を予測に利用した．

2.3.2

予測モデルについて

株価予測には，Facebook 謹製の時系列解析ツールである Prophet を利用した [1]．Prophet とは 2017 年 2月 23 日に登場し，プログラミング言語 R と Python に対応しているパッケージ，モジュールである．デー
タの平滑化を用いて，トレンド，周期変動などを考慮して予測することが本来，デフォルトの設定で熟練のデータ分析者の結果と同等以上の結果を出したという報告が上がっているほど，強力なツールである．
また，優れている点として，データに欠損値や異常値があっても傾向の変化にも対応して予測が行えることが挙げられ，休日と祝日という欠損値が存在する今回の株式市場のデータでも予測が可能である．また，トレンドの変化点を自動で検出することが出来るので，不確実な株価データの変化点を考慮した予測が可能である．性能を発揮させやすい条件として，数ヶ月 (可能なら 1 年) 以上の時系列データが存在することが挙げられ，今回 Bloomberg 端末を利用することで過去 5 年間の時系列データを容易に取得できることから，性能を発揮させやすいと考えられる．

5

2.3.3 期待リターンの算出方法
期待リターンの算出方法について記述する．まず，2013 年 6 月 10 日から 2018 年 6 月 28 日までの日足の単変量の時系列データから 2ヶ月先までの株価を予測し，その平均値をとることで 2ヶ月先の平均株価が求める．次に期待リターンを定義する．期待リターンを R とすると，R は以下の式で定義される．

R=

1 ∑60
t=1 ŷt − y0
60

y0

(2.1)

ŷt ：2018 年 6 月 28 日から 60 日後までの株価の予測値
y0 ：2018 年 6 月 28 日の株価
この式は 6 月 28 日の株価と比較して，60 日後までの株価の予測値が平均的にどの程度変化をしたかを率で表したものである．つまり，R がプラスの値をとる場合，6 月 28 日と比較して，どの程度 60 日後の株価が平均的に上昇していると解釈でき，反対にマイナスの値をとる場合，60 日後の株価が平均的に下降していると解釈できる．

2ヶ月先の株価の平均値をとった理由は，仮に 2ヶ月先 1 時点の値を利用して変化率を求めた場合，モデ
ル式では考慮していない不正発覚ニュースなどの異常なイベントが起こった場合に，変化率が異常に大きい値をとってしまい，適切な変化率と言えないと考えたからである．そこで，2ヶ月先に平均的に株価が高騰する銘柄と下降する銘柄を選択することでそのリスクを回避できると考えた．つまり，選択する銘柄は株価が平均的に上昇すると予測される銘柄を選択する．

2.3.4 株価予測モデルの評価
この予測モデルがどれくらいの精度があるのか検証する．精度検証に当たって，Prophet の diagnostics クラスにある，crossvalidation メソッドを用いた．このメソッドを用いた理由は実績値と予測値の 2 つの差がどれくらいあるのかを計算してモデルの精度を検証することができるからである．今回は，Mean Absolute

Percentage Error (MAPE) という指標を利用する．MAPE の式は以下で定義される．実績値に対して予測値にどれくらい誤差%があるのかという指標である．この値が 0 に近いほど，モデルの当てはまりがよいことを表す．また，表 3 は予測モデルの精度検証を行った時の MAPE の値を一覧にしたものである．

100% ∑ ŷt − y0
|
|
n t=1
y0
n

MAPE =

ŷt ：予測値
y0 ：実測値
n：サンプルサイズ

6

(2.2)

企業名

表 3: 企業ごとの MAPE 一覧
MAPE(%)
企業名

ノジマ
トーセイ
ショーワ
富士通フロンテック
ミクシィ
宇部興産

KYB
DMG 森精機
三菱ケミカル HD
日立製作所
テイ・エス・テック
ケーズ HD
トヨタ自動車双日
ケーヒン
タカラトミー
アルバック
マツダ
三井物産

全国保証

5.44
7.90
4.69
2.48
5.94
2.13
3.68
4.14
3.53
1.46
3.43
2.31
2.68
5.48
3.81
2.81
2.68
3.06
3.26

丸紅
日本電信電話
日産自動車
豊田通商
三井倉庫 HD
ブラザー工業明電舎

JVC ケンウッド
富士フイルム HD

NTT ドコモ
NTN
ニコン
エディオン
リクシル
楽天
JXTGHD
ソニー
エレマテック7

MAPE(%)
8.71
3.61
2.68
3.92
4.61
6.30
5.22
4.16
5.75
2.35
2.50
9.64
2.28
1.63
0.95
2.06
3.19
3.22
2.26

2.4

構成ポートフォリオについて

投資銘柄は，期待リターンの予測値が正の値をとる上位 30 銘柄とし，その銘柄一覧を表 4 に記載する．
投資配分は，算出した期待リターンを重みとして期待リターンが大きい銘柄には多く，期待リターンが少ない銘柄には少ない配分となるように行った．等配分で行わなかった理由は，株価予測により具体的な期
待リターンを求めている点が私達の投資戦略の特徴でもあり，その特徴を生かした投資を行うためである．

ティッカー

7419
8923
7274
6945
2121
4208
7242
6141
4188
6501
7313
8282
7203
2768
7251
7867
6728
7261
8031
2715
7164
8002
9432
7201
8015
9302
6448
6508
6632
4901

2.5

表 4: リバランス前ポートフォリオ
企業名
期待リターン (%)
ノジマ

23.26
23.08
17.96
16.94
15.59
15.39
15.14
14.88
13.26
10.81
9.86
9.79
9.53
9.53
8.93
8.09
7.82
7.81
7.61
7.36
6.76
6.60
5.74
5.11
4.58
4.36
3.97
2.78
2.35
1.44

トーセイ
ショーワ
富士通フロンテック
ミクシィ
宇部興産

KYB
DMG 森精機
三菱ケミカル HD
日立製作所
テイ・エス・テック
ケーズ HD
トヨタ自動車双日
ケーヒン
タカラトミー
アルバック
マツダ
三井物産
エレマテック
全国保証
丸紅
日本電信電話
日産自動車
豊田通商
三井倉庫 HD
ブラザー工業明電舎
JVC ケンウッド
富士フイルム HD

投資配分 (%)

7.85
7.79
6.06
5.72
5.26
5.19
5.11
5.02
4.47
3.65
3.33
3.3
3.22
3.22
3.01
2.73
2.64
2.63
2.57
2.48
2.28
2.23
1.94
1.72
1.55
1.47
1.34
0.94
0.79
0.49

現状のパフォーマンス結果

現状のパフォーマンスについて，Bloomberg 端末のポートフォリオ＞パフォーマンス＞トータルリター
ンから 2018 年 7 月 30 日現在のトータルリターンの推移を確認でき，その結果を図 2 に示す．2018 年 7 月

830 日現在のトータルリターンは 1.66% を記録している．また，7 月 30 日現在の銘柄ごとのパフォーマンスについて表 5 にまとめた．

図 2: 1ヶ月のトータルリターンの推移

表 5: 7 月 30 日現在の銘柄ごとのパフォーマンス
ティッカー
企業名
トータルリターン (%)

6945
8923
7419
7201
7164
7867
6632
7251
9432
7261
9302
2768
2121
8002
6728
8031
6501
6508
8015
6448
7203
4208
7242
4901
4188
7274
2715
6141
7313
8282

富士通フロンテック
トーセイ
ノジマ
日産自動車
全国保証
タカラトミー

JVC ケンウッド
ケーヒン
日本電信電話
マツダ
三井倉庫 HD
双日
ミクシィ
丸紅
アルバック
三井物産
日立製作所
明電舎
豊田通商
ブラザー工業
トヨタ自動車
宇部興産
KYB
富士フイルム HD
三菱ケミカル HD
ショーワ
エレマテック
DMG 森精機
テイ・エス・テック
ケーズ HD9-10.29
-6.39
-4.75
-2.13
-1.09
-0.76
0.96
1.51
1.61
1.95
2.03
2.24
2.57
2.57
2.59
2.73
2.75
3.50
3.64
3.66
4.50
5.24
5.56
6.75
6.83
6.92
7.36
9.76
9.86
12.77

2.6

投資戦略の問題点について

前半 1ヶ月間の投資戦略により，1.66%のリターンを得ることに成功した．一見，リターンを出しているように見えるが，東京証券取引所の指標である TOPIX が 7 月 2 日から 7 月 30 日までの間に 4.7%上昇している (図 3 参照)．これは，市場全体が平均して上昇している，つまり景気が上昇していることを意味している．このことは，東証の全銘柄を等配分で保持した場合，リターンを 4.7%得ることができることを意味するので，トータルリターンが 4.7%を超えていない私達の投資戦略は不十分であると言える．そこで，予測モデルと投資配分問題点から投資戦略の不十分さを記述する．

図 3: TOPIX7 月の推移

2.6.1 株価予測モデルの問題点について
前半 1ヶ月の株価予測モデルの構築において，Prophet のデフォルト設定を利用したため，年次の季節項，
月次の季節項，週次の季節項といった要素を組み込むことができていなかった．この要素を組み込んだモデルと組み込んでいないモデルを比較した時，モデルの当てはまりの良さを表す MAPE が向上したため，
後半 1ヶ月ではこの要素を組み込んだモデルで株価予測を行う必要がある．

2.6.2 投資配分の問題点について
前半 1ヶ月の資産配分方法には次の問題が存在する．それは，銘柄ごとのリスクを考慮していないことか
ら資産配分比率が大きい銘柄の株価が暴落した場合，ポートフォリオとして大きな損失を出してしまう可能性があることである．前半の投資戦略では投資配分は，算出した期待リターンを重みとして期待リター
ンが大きい銘柄には多く，期待リターンが少ない銘柄には少なく資産配分を行った．しかし，ポートフォ
リオのパフォーマンスの結果を確認すると 2 番目に資産を多く配分したトーセイ，と 4 番目の富士通フロ
ンテックがそれぞれ 6.39%，10.29% の損失を出している．この 2 銘柄の損失によりポートフォリオのパ
フォーマンスが伸び悩んでいる．2 銘柄とも，株価予測モデルにより 60 日後の期待リターンが大きいと予測した銘柄のため，期待リターンがマイナスをとると大きな損失を出してしまった．リバランスでは，投資配分について再考する必要があると考えられる．

3

リバランス後 (8 月 1 日以降) の投資戦略
後半 1ヶ月は，基本的に前半 1ヶ月で得た問題点から適宜修正を行い，より高いリターンが見込める投資戦略を目指す．主な変更点は以下の 3 点である．

1. 株価予測モデルのデフォルト設定から季節項を考慮したモデルにすること．2. 株価予測に用いるデー
タは 2013 年 7 月 30 日から 2018 年 6 月 28 日の過去 5 年間における日足の単変量の時系列データである．

10

予測を行う際，過去の経験から予測したい期間にできるだけ近いデータを利用した方が予測精度が上がる
ことからこの期間のデータを学習に利用した．

3. 投資配分を期待リターンで重みをつけて配分するのではなく，等配分とすること．この理由については，2.6.2 に記載する．
上記 3 点の変更により，構築されたポートフォリオは表 6 である．
表 6: リバランス後のポートフォリオ
ティッカー

企業名

7419
2715
7251
7274
7313
9432
2768
4188
7164
9437
7203
5020

ノジマ
エレマテックケーヒン
ショーワ
テイエステック
日本電信電話双日
三菱ケミカル
全国保証
NTT
トヨタ
JXTGHD

4

今後の展望とまとめ

4.1

調査してみたいこと期待リターン (%)

投資配分 (%)

12.98
6.35
5.29
4.26
2.63
1.75
1.75
1.61
0.92
0.78
0.75
0.25

8.33
8.33
8.33
8.33
8.33
8.33
8.33
8.33
8.33
8.33
8.33
8.33

今回，株価予測に使用したデータは各銘柄の株価の単変量の時系列データである．確かに，時系列解析の分野で過去の株価の推移から未来の株価を予測するという研究は数多く行われている．しかし，株価を説明する変数は過去の時系列の単変量だけで全て説明できるとは限らない．たとえば，収益率，レバレッ
ジ，投資金額，成長性，流動負債，リスクなどの変数も株価に影響を与えていると考えられる．私達はこれらの変数を用いる方法手法についても調査したい．また最近では，新聞やニュースなどに記載されているテキストデータを解析し株価の動向を分析する研究が行われている．これら，テキストデータに対して定量的な分析を行う投資戦略についても調査したい．今回，予測した結果が外れた銘柄があった．これらは期待リターンが大きいと予測した銘柄であった．その原因についても調査を行いたい．

4.2

コンテストからの学び

また，私達は他のチームのように経済学や金融工学を専攻していなかったため苦労した．たとえば，投資における専門タームや予測モデルを理解することである．私達は，わからないことが出てくるたびに検索をし，時には原著論文を読むなど，一から調べる作業を徹底した．その際に，Bloomberg 端末を利用することでその作業スピードが格段に上がった．特に Bloomberg 端末からリアルタイムで配信されるあらゆ
る市場のデータ，信頼性の高いニュース，高度な分析機能，コミュニケーションツールは私達の作業効率を大幅に高めた．はじめは，利用できる機能が多すぎるあまり情報過多に陥り，投資判断をどこから行え
ば良いかわからなくなるなど難しく感じる場面もあったが，担当者様からの使い方に関する定期メールな
どの丁寧な対応もあったおかげもあり，後半になるにつれ Bloomberg 端末の有用性を改めて実感する機会となった．まだまだ私達が把握できていない機能がたくさんあるのでこれからも使用したと感じた．以上のような過程から私達の投資の世界に対する印象は大きく変わり，本コンテストに参加したことは非常に有益で良い経験だったと言える．

11

参考文献
[1] Taylor, S. J., and Letham, B. (2018). Forecasting at scale. The American Statistician, 72(1), 37-45.
[2] 三井住友信託銀行マーケット事業, 第 6 版 投資家のための金融マーケット予測ハンドブック.
[3] 吉野貴晶, No.1 アナリストがいつもつかっている投資指標の本当の見方.
[4] 内閣府経済社会総合研究所 http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/150724hiduke.html (閲覧日 2018 年 7 月 30日)

付録
リバランス後のポートフォリオに組み込んだ銘柄の株価の推移と予測結果
yhat が予測値を表し，もう一方が実測値を表す．

図 4: ノジマの株価予測結果

図 5: エレマティックの株価予測結果

図 6: ケーヒンの株価予測結果

図 7: ショーワの株価予測結果12図 8: テイエステックの株価予測結果

図 9: 電電の株価予測結果

図 10: 双日の株価予測結果

図 11: 三菱ケミカルの株価予測結果

図 12: 全国保証の株価予測結果

図 13: NTT の株価予測結果13

図 14: トヨタの株価予測結果

図 15: JXTG の株価予測結果

14

ファイナリスト

Team name

KGSPSファンド

School関西学院大学Team member近藤

愛乃

リク シン コン

Professor

小山

廉太郎

亀田

啓悟

151

KGSPS ファンド
近藤愛乃(関西学院大学)
リクシンコン(関西学院大学)
小山廉太郎(関西学院大学)
目次
1．はじめに・・・1

1.1 イントロダクション・・・2

1.2 投資目標の設定

・・・2

1.3 市場分析・・・2

２．スクリーニング・・・3

2.1 テキストマイニング・ファンドの構築

・・・3

2.2 ファーマフレンチ・ファンドの構築

・・・5

2.3 ジェンセンのα ・ファンドの構築

・・・6

2.4 スクリーニングの結果

・・・6

3．財務分析による銘柄選定

・・・7

4.七月の運用成績

・・・10

5. リバランス

・・・11

5.1 リバランスの原因

・・・11

5.2 主成分分析 による銘柄選定

・・・11

5.3 投資配分の最適化

・・・12

6.結論：学びと反省

・・・14

7.参考文献リスト

・・・15

1

1.はじめに
1.1 イントロダクション
近年、「宇宙ビジネス」に対する関心が高まっている。一昔前の宇宙産業といえば、米国のアポロ計画や、スペースシャトル計画など、国家的事業であった。しかし、今やアメリカではベンチャー企業が NASA からの委託で、商用ロケットの打ち上げを行っている。日本でもロケット民営化を受け、キャノン電子や IHI エアロスペースなどの宇宙関連企業が JAXA からの委託で、商用ロケットの打ち上げを行う時代となった。また、大学の研究室や民間企業が、超小型の人工衛星を打ち上げる動きも活発になっている。
こうした動きの背景には、宇宙技術が軍事目的から商業利用目的へと転じたことや、産業育成のために各国が競争政策を推し進めたことが大きい。2008 年に宇宙基本法が制定され、また 2015 年に新宇宙基本計画が決定され、宇宙産業の技術力および国際競争力の強化のための取り組みが進んでいる。近年はベンチャー企業などの民間企業が独自の技術を活かすことによって新たな宇宙ビジネスを展開している。また、IoT をはじめとした技術の融合によって宇宙の持つ広域性・同時性を活かしたビジネス展開も今後大いに考えられる。以上のようなことから、今回我々は、今後の日本の宇宙ビジネスにおける発展に期待し、宇宙分野において急速な進化を遂げるであろう企業に対して投資を行った。
1.2 投資目標の設定
本ファンドでは、2 か月間の運用成績が 5%となることを目標にポートフォリオを構築する。そのため運用方針としては短期間での利益を重視したアクティブ運用を行う。そして 2 か月間という運用期間の短さを考慮し今回はキャピタルゲインのみでのリターンを追及することにする。
1.3．市場分析
1.3.1 市場の選択
現在世界的に経済は回復傾向にある。そのため途上国の市場よりも先進国の市場のほうが大きな収益が見込める。しかし最大の市場規模を持つアメリカでは中国とヨーロッパの貿易摩擦などから市場が不安定である。それに対し日本の株式市場は世界３位の規模を持
つ上に貿易摩擦の影響を受けにくい。そして今年多くの日本企業は決算で最高益を出しており、更に 2 年後にオリンピックが開催されるなどこれからの成長も望むことができる。
加えて日本円の対米レートは長年にわたり低い水準に維持しているため安全通貨といて日本円に対する需要があることから日本市場に絞って投資を行う。
1.3.2 投資対象
今回のコンテストではロングポジションのみ、上場商品のみ、1 回のみリバランス可能などの条件が存在する。そのため本ファンドでは 2 か月で 5％の運用成績を上げるために、条件の中のさまざまな金融商品の中から短期間で高い収益を望むことができる株式に絞って投資を行う。

2

2．分析手法
本ファンドでは、ファーマフレンチ、ジェンセンのα、テキストマイニングの 3 つの投資手法でファンドを構築する。

図 1 投資手法
ファーマフレンチ、ジェンセンのαは世界中の投資家が行っているもっとも有名な投資手法の 1 種である。そのマイナス面としては過去の定量的なデータのみを使用すること、会社の規模が小型になってしまうことがあり、それによってリスクも大きくなるなどがある。本ファンドではこのデメリットを行うためにテキストマイニングによる銘柄選定も行う。テキストマイニングによる銘柄選定では、定性的なデータを用いることにより、今までの投資手法よりもリスクを減らし、さらに精度の高い株式運用が期待することができる。マイナス面としては新聞に掲載される規模の大きな会社のみに投資することとなるため高い収益を得られる可能性が低くなることが考えられる。そのため本ファンドでは、3 つのファンドを組み合わせることにより安全性と収益率のバランスが取れたファンドを構成する。ただし、これら 3 つのファンドでは企業情報や財務の面では全くアプローチができていない。また、特にファーマフレンチによって選ばれた銘柄は小型株が多くなることから企業の財務の安全性を見ることは重要となってくる。そこで、本ファンドでは、上記の 3 つのファンドに含まれる全銘柄企業に対して企業価値分析も行い、銘柄のスクリーニングも行う。
1.2 投資目標の設定
本ファンドでは、2 か月間の運用成績が 5%となることを目標にポートフォリオを構築する。そのため運用方針としては短期間での利益を重視したアクティブ運用を行う。そして今回はキャピタルゲインのみでのリターンを前提とする。

2.1 テキストマイニング・ファンド
2.1.1 概要
本ファンドでは、テキストマイニングの手法を使用し、銘柄の選定を行った。以下、
2.1.2 でテキストマイニングの説明から入り、2.1.3 で形態素解析の説明、2.1.4 で分析の中核であるベイズ学習の説明、2.1.5 で株価予測の手法、続く５節は銘柄の選定となる。
2.1.2 Correlational アプローチ
テキストマイニングとは大量のテキストデータを数値化し、統計的分析手法を適用してデータを分析分類する方法である。先行研究には主に２つのアプローチが存在している。１つは、分析者が作成した基準（コーディングルール）に従って言葉や文書を分類
3

するためにアプローチである。もう１つは、共通する言葉を多く含む文書のグループ
を、多変量解析によって自動的に発見・分類するためにアプローチである。前者は現在
Dictionary-based アプローチ、後者は Correlational アプローチと呼ばれている［２］。
本ファンドは Correlational アプローチを採用する。言い換えれば、分析者の主観的影響を避ける形でテキストマイニングを使用し、ニュース記事を分類する。
2.1.3 形態素解析
テキストマイニングの第一段階として、形態素解析を行う。形態素解析とは、文書の言語学的に意味を持つ最小単位である形態素に分割することである。例えば、「互いの株式を保有し合う「持ち合い」の解消が進んでいる。
」というニュースは
互い の

株式 を

保有しあう 持ち合い の

名詞 連体詞 名詞 助詞 動詞

名詞

解消 が

進んでいる 。

連体詞 名詞 助詞 動詞

句点

表 1 形態素解析
ちゃせんといった単語ごとに分けられる［３］。この処理を行う際い、形態素解析ツール「茶筅」を利用した。これらを利用することでニュース記事から単語の抽出が実現可能になる。
こういった単語に対する分析を行い、ニュース記事の特性による分類も可能になる。
2.1.4 ベイズ学習
記事の分類には「ベイズ学習」という手法を用いる。ベイズ学習は機械学習の基礎的手法であり、電子メールの自動分類にも応用される。確率論のベイズの定理がその中核となっているため、以下ベイズ定理の説明から始める。
条件付き確率によると𝐏(𝐱|𝐲) =𝑷(𝒙∩𝒚)
𝑷(𝒚)①

𝐏(𝐲|𝐱) =𝑷(𝒙∩𝒚)
𝑷(𝒙)②という２つの式が成立する。①と②より、有名なベイズ定理が得られる。
𝐏(𝐱|𝐲) =𝑷(𝒚|𝒙)𝑷(𝒙)𝑷(𝒚)③③の式から、𝐏(𝐱|𝐲) > 𝐏(𝐲) ⇒ 𝐏(𝐲|𝐱) > 𝐏(𝐱)が得られる。つまり、「ｙが起きると x が生じやすい」ならば、「x が観測されたら、y が生じやすくなる」ということが直感的に分かる。よって形態素解析された記事の各単語が登場する同時確率（同時に出現する確率）が分かれば、ニュース記事を：「株価に好影響」、「無影響」と「悪影響」に分類できる。具体例を用いて説明する。
はじめに、すべての記事からランダムに選出し、「株価に好影響」の記事、「無影響」の記事と「悪影響」の記事に人為的に分類する。すると例えば、全記事 200 通中、「好影響」は 30 通、「無影響」が 150 通、「悪影響」が 20 通である、事象を「X P ：好影響、
X o ：無影響、X n ：悪影響」とすれば、𝟑

𝟑

𝟏

𝐏(𝐗𝐩 )＝ 𝟐𝟎 𝐏(𝐗𝐨 )＝ 𝟒 𝐏(𝐗𝐧 )＝ 𝟏𝟎
であることが推定できる。続き、「好影響」の記事、「無影響」の記事と「悪影響」の記事にそれぞれ形態素解析をかけ、単語が異なる種類の記事で出現する確率を求める。
例えば、「好況」が「好影響」記事の 30 通中 10 通、「無影響」記事の 150 通中 10 通、
4「悪影響」記事の 20 通中 5 通の場合
𝟏

𝐏(好況|𝐗𝐩 )＝ 𝟑

𝟏

𝟏

𝐏(好況|𝐗𝐨 ) = 𝟏𝟓 𝐏(好況|𝐗𝐧 ) = 𝟒 ④ となる。

このように、要素解析のすべての単語（word）について確率を計算できる。上記の式
を数学的に表現するとは𝐏(𝐰𝐢 |𝐗𝐩 ) , 𝐏(𝐰𝐢 |𝐗𝐨 ), 𝐏(𝐰𝐢 |𝐗𝐧 )になる（i は単語の番号）。
この結果を用いて、対象記事が「好影響」の記事だった場合に、対象記事に含まれる単語群が発生する確率を求めることができる。例えば株価に好影響を及ぼす記事に「好況」「熱盛」「歓迎」が含まれる時、その確率は𝐏(好況 ∩ 熱盛 ∩ 歓迎|𝐗𝐩 )＝𝐏(好況|𝐗𝐩 )𝐏(熱盛|𝐗𝐩 )𝐏(歓迎|𝐗𝐩 ) と⑤計算できる。
これをベイズ定理③に代入し、全確率の公式𝐩(𝐲) = 𝐏(𝐲|𝐱 𝐩 ) + 𝐏(𝐲|𝐱 𝐨 ) + 𝐩(𝐲|𝐱 𝐧 )を利用すれば対象記事に含まれる単語群が与えられた時に、「好影響」である確率を求めることができる。そして、同様にP(x o |好況 ∩ 熱盛 ∩ 歓迎)、P(xn |好況 ∩ 熱盛 ∩ 歓迎)も求めることができる。
𝐏(𝐗𝐩 |好況 ∩ 熱盛 ∩ 歓迎) =𝐏(好況 ∩ 熱盛 ∩ 歓迎|𝐗𝐩 )𝑷(𝑿𝒑 )𝑷(好況 ∩ 熱盛 ∩ 歓迎)

以上より、ニュース記事データが、対象記事の株価にどういう影響を与えるか（
「好影
響」
「無影響」
「悪影響」のうち、いずれの影響をもたらす可能性は一番高いか）を判断できる。この処理に関しては、KH_coder という分析プログラムが公開されており、これを利用することで分析を行うことが可能になる。ここでは我々の行った一部単語の分類
O％
取引
出資
検討
対象
消費
研究
強化

サ変名詞
サ変名詞
サ変名詞
名詞
サ変名詞
サ変名詞
サ変名詞

N％
34.11
30.05
33.73
34.38
35.2
34.36
31.26

P％
34.26
36.4
33.74
32.74
31.44
28.19
33.35

31.63 最終33.55 統合32.53 取締役
32.87 活用33.35 目標
37.45 調達
35.4

O％
O％
N％
P％ N%
名詞
32.48
36.21
サ変名詞
34.52
32.52
名詞
36.79
30.86
サ変名詞
34.12
28.39
名詞
31.17
35.92
サ変名詞
32.37
32.75

P%

31.31
32.96
32.35
37.29
32.91
34.88

表 2 単語の分類確率

確率を示す。
2.1.5 テキストマイニングの応用
本ファンドはテーマである「宇宙」に関連する企業の過去 4 年間の日本経済新聞とBloomberg.L.P から入手した月次株価を使い、1 ヶ月間の新聞指数と 2 ヵ月後の株価のデータの相関係数を求めることで、ニュースと株価の相関を探した。しかし、相関係数は
単に相関の関係を示しているものであり、因果関係を表すことが難しい。従って、新聞と株価データの時点をずらして分析する必要がある。なお、今回の投資コンテストの期間に合わせ、相関係数と 6 月の新聞指数を基準として、スクリーニングを行う。具体的な手順は以下になる。

5

はじめに、日本経済記事データベース「日経テレコン」で「宇宙・精密機械」、「宇宙・情報通信」「宇宙・化学」「宇宙・運送業」のキーワードを検索により抽出された全記事からその名称が１０回以上出現した会社（１０４社）を抽出する。次に、抽出された銘柄（104 社）の名称を含む新聞記事を日経テレコンで検索し、ここからランダムに記事を 2.1.4 節手法により事後確率を算出する。そして、この確率を用いて企業別に記
事を「好影響 P」「無影響 O」「悪影響 N」三種類に分類し、その記事数を月次で集計する。この新聞指数と Bloomberg.L.P よりダウンロードした各企業の月末株価リードと新

図 2 テキストマイニングによる株価予測の概念図
聞指数（

𝑷）を計算し、この相関係数を求める。１０４社の中から相関係数が高い２

𝑷+𝑵８社を選出し、この新聞指数で選択した銘柄は、財務分析で財務点数を付け、上位五社に厳選し、投資対象とする。厳選による結果は後に掲載する。
2.2 ファーマフレンチ・ファンド
2.2.1 概要
会計・ファイナンスの領域における実証研究者や実務家にとって，資本コストの推定
は資産を運用するうえで最も重要な課題のひとつである。その推定方法は様々だが，現
在最も普及しているのが，Sharpe（1964）および Lintner（1965）によって提案された
CAPM，Fama and French（1993; 1995; 1996）等によって確立された Fama-French３ファ
クターモデルである。そして東証 1 部 2 部での実証が太田(2012)によってなされているため本ファンドでは Fama-French３ファクターモデルを用いて投資を行う。
2.2.2 時価総額と時価簿価比率による分類
太田(2012)では東証 1 部 2 部全体を時価総額と時価簿価比率によって 6 つのグループに分類した(図 3 参照)。

6

図 3 ファーマフレンチの 3 ファクターモデル
先行研究では 6 つのグループに分類後、各グループにおける月次の時価総額加重平均
リターンを算出する。
そして各ファクターの時価総額加重平均リターンの差を比較する。『時価簿価比率 70%
以上－30%以下』が平均で 0.58%の差がみられた。そして『時価総額 50％以下－50％以上』の差が平均で 0.12％みられた。そのため、斜線のグループである時価総額 50％以下
かつ時価簿価比率 70 パーセント以上の企業のみを対象として投資を行うことで高いリターンを求める。その後絞り込まれた中から企業価値分析により投資対象を決定する。

2.3 ジェンセンのα・ファンド
特定の証券に対する投資家の「期待収益率」と、CAPM による「マーケットの期待収益率」との差を指す。
α = 𝑅𝑖 − {𝑅𝑓 + 𝛽𝑖 (𝑅𝑚 − 𝑅𝑓 )}𝛼𝑖 =証券 i のα

𝑅𝑖 =証券 i の収益率

𝑅𝑓 =リスクフリーレート

𝛽𝑖 =証券 i のβ

𝑅𝑚 =マーケットの収益率αの値が高いほど、CAPM の理論よりも高いリターンが期待できる。よってジェンセンのα・ファンドでは宇宙関連企業の中のα上位 10%に絞って投資を行う。
2.4 スクリーニング結果
テキストマイニングファンド、ファーマフレンチファンド、ジェンセンのαファンドの3 つのファンドによって銘柄選定を行った。次章から 3 つのファンドによって選定された銘柄をすべて財務分析し銘柄評価を行う。
投資手法

スクリーニング条件

結果

テキストマイニング

宇宙関連企業の記事との相関性

28 社

ファーマフレンチ

時価総額 50％以下
時価簿価比率 70％以上

351 社

ジェンセンのα

宇宙関連企業の中のα上位
10 パーセント

190 社

3．財務分析による銘柄選定
3.1 財務分析概要
財務分析とは、財務諸表に基づきその企業の健康状態を表すことができる。また、財務分析をする上での利点は、同業他社間の比較や自社の事業構造を把握する際に有用である。一方で欠点としては、同業他社間以外の比較をする際、客観性に乏しいため比較分析することが困難である。今回投資をするにあたって、我々は、財務分析を行う際、財務諸表にある定性データを定量データとして抽出する。その中でも、今回我々が、投資判断をする上で最も重要視した事は、企業の安全性について分析することである。なぜなら、投7資には債権者保護がない為、出来るだけリスク回避を行う必要性から安全性が最も重要な視点となる。また、安全性に加え企業の財務面から見た、収益性、成長性、割安性も投資の基準として考え、上記の視点を軸に財務分析を行う。
3 財務分析による銘柄選定
3.1 財務分析概要
財務分析とは、財務諸表に基づきその企業の健康状態を評価することである。、財務分析をする事の利点は、同業他社との比較や自社の事業構造を把握することである。財務分析を実施する欠点としては、同業以外の会社と比較をする場合、客観性に乏しくなることがあげられる。

3.2 銘柄選定
3.2.1 銘柄選定方法
以下では、収益性、成長性、安全性、割安牲の評価を行う。具体的には収益性では ROA・ROI、成長性では売上高成長率、安全性では流動比率・当座比率、割安性では EV/EBITDAを採用する。
（詳細は下記の表を参照。）以下では、前説でファンドに組み込んだ企業に適用し分析を行う。
視点
収益性
成長性

安全性

割安性

指標

説明

ROA

総資産がどれだけ効率的に使われているかROE

株主資本（株主による資金＝自己資本）が、企業の利益にどれだけつながったのか

売上高成長率

企業の成長性・規模が拡大しているかどうか

流動比率

企業が１年以内に返済しなければならない借金や未払金に対して、どれだけ現金や現金化出来る資産を持ってい
るか

当座比率

企業の短期の負債に対する即時の支払い能力

EV/EBITDA

時価総額で対象企業を買収した場合、何年分のキャッシュフロー（現金利益）で買収額を回収できるか

3.2.4.1 テキストマイニング①テキストマイニングでは、28 社の企業に対してスコアリングを行う。
②テキストマイニングでは、新聞の記事数が株価に影響する為、収益性と成長性、安全性、割安性に加え新聞力（＝相関係数*（６月の新聞指数-0.5））という視点も加える。

8(例) バンダイナムコホールディング[T7832]

視点
収益性
成長性
安全性
割安性
新聞力

点数(10点)96968

図 4 バンダイナムコホールディングス偏差値

3.2.4.2 ファーマフレンチ①ファーマフレンチでは、351 社の企業に対してスコアリングを行う。
②ファーマフレンチでは、収益性と成長性、安全性、割安性に加え、ファンドの運用者の判断によって、市場全体の動きと連動しない投資を行うことにより得られたリターンを表すα(アルファ)という視点も加える。
（例）アカツキ[T3932]

視点
収益性
成長性
安全性
割安性
α

点数(10点)
10
8
5
10
4

図 5 アカツキ偏差値
3.2.4.3 ジェンセンα①スクリーニングにより、190 社の企業に対してスコアリングを行う。
②ジェンセンαでは、収益性と成長性、安全性、割安性に加え、ある証券（銘柄）の変動の大きさがベンチマーク（市場平均リターン）の変動に比べて大きいか小さいかを示すβ(ベータ)値という視点も加える。

9

（例）ＣＲＩ・ミドルウェア[T3698]

視点
収益性
成長性
安全性
割安性

点数(10点)
7
2
10
8

β

10

図 6 CRI・ミドルウェア偏差値

3.3 投資対象銘柄の確定
今回我々は、上記の銘柄選定方法をもとに、合計が２５点以上の企業を抽出し、その中からさらに宇宙にかかわりの深い企業を選定した。その結果は以下のようである。
① テキストマイニング② ファーマフレンチ③ ジェンセンα10

4.七月の運用成績七月でポートフォリオの運用成績は以下となる。

図 7 七月ポートフォリオの運用成績
図７の通りに、７月の運用成績は-２％となった。ベンチマーク（東証株価指数）と比
べ、５％の差が生じてしまう。運用損失を補うため、７月の末にリバランスを行った。
次章からリバランスの説明に入る。
5.リバランス
5.1 リバランスの原因
今回我々は、テキストマイニングとファーマフレンチ、ジェンセンαのそれぞれの手法によるスクリーニングで絞り込まれた企業に対して、最終的に企業価値分析で銘柄選定を行い、ポートフォリオを組んだ。しかし、3 つの投資手法間の調整は行っていたた
め、ファンド間で優劣がついた。このような反省をふまえて我々は、より正確にデータを総合的に判断するために、３．２節の５指標に主成分分析を実施し、その結果によりリバランスの銘柄選定を行った。尚、７月２８日のリバランス時にトータルリターンで5%を切っている企業を投資対象から除外した

11

5.2 主成分分析
5.2.1 概要
主成分分析とは、統計学・多変量解析の一分野で、相関性を持つ多変数データ（多次元データ）を相関性のない２つの主成分（二次元データ）に要約する手法である。主成
分分析を行うことにより、データの持つ情報をできる限り損なわず、散布図で視覚化することができる。
5.2.2 主成分分析の原理
統計学上では、データの分散をデータの持つ情報量と見なす。主成分分析には、分散
共分散と相関係数を用いる方法がある。本ファンドでは前者を利用し、データの分散が最大になる方向の軸を第一主成分とし、これと直交し、かつ分散が大きい方向の軸を第二主成分とする。この方法は、データの分散共分散行列の固有値と固有ベクトルを求める問題に帰する。第一主成分軸の計算を例として挙げる。
𝟏

̅ = ∑𝑵①𝑥̅ は N 個のデータを含む集合ｘの平均とする。𝒙𝒙 と表せる。
𝑵 𝒏=𝟏 𝒏𝟏𝑻𝑻̅) = 𝝁𝑻𝟏 𝑺𝝁𝟏となる。
②データを主成分軸の方向へ射影された分散は𝑵 ∑𝑵
𝒏=𝟏(𝝁𝟏 𝒙𝒏 − 𝝁𝟏 𝒙𝟏̅)(𝒙𝒏 − 𝒙̅)𝑻になる。
③S はデータの主成分行列であり、𝐒 = ∑𝑵
𝒏=𝟏(𝒙𝒏 − 𝒙
𝑵̅が成立する。
②と③の式を組み合わせ、𝑺𝝁𝟏 ＝𝝁𝑻𝟏 𝒙𝒏 − 𝝁𝑻𝟏 𝒙
主成分軸は射影された分散制約なし最大化で算出できる。
𝐌𝐚𝐱

𝟏
𝑵

𝑻
𝑻
∑𝑵
̅) = 𝝁𝑻𝟏 𝑺𝝁𝟏
𝒏=𝟏(𝝁𝟏 𝒙𝒏 − 𝝁𝟏 𝒙

[７]

（S:共分散行列 N：データの個数 𝜇1 ：主成分軸 𝜇1𝑇 ：主成分軸の転置）

125.2.3 主成分分析の応用
本研究では、HAD という統計分析ソフト[８]を用い、前述した 3 つのファンドでスク
リ－二ングした 569 銘柄の財務データ（ROE、ROA、売上高成長率、流動比率、当座比
率、EV/EBITDA）に主成分分析を掛けて、各銘柄の主成分得点を算出し、一つのグラフにまとめた。

図 8 主成分得点分布
企業の財務状況が優秀であるほど、主成分得点が高くなり、座標軸の右上に位置する。
（主成分得点が高い銘柄の 7 月のリターンが相対的に高いことも確認できた）その中から割りやすい銘柄を 5 つに厳選し、リバランスの新たな投資対象にした。以下は新投資対象の主成分得点である。

Factor1 Factor2
モルフォ
3.383
0.317
テクノスジャパン
0.152
0.018
ダブルスコープ
0.252-3.308扶桑化学工業-0.0490.242
山一電機-0.2090.341
表 2 主成分得点
5.3 投資配分の最適化
5.3.1 平均分散アプローチの原理
平均分散アプローチとは、複数の投資対象のリターンの期待値と分散共分散を推計した上で、投資家の意思決定の中で最適なポートフォリオの構成を分析することである。
各銘柄の期待リターンと分散・共分散行列を通じ、それから投資家のリターン予想からリスクの制約あり最小化問題で最適な投資配分を求められる。
Minimize

𝟏
𝟐

13

𝒘𝑻 𝑺𝒘

Subject to𝐰 𝐓 𝛍＝𝐑 𝐩 , ∑𝒏𝒊=𝟏 𝒘𝒊 = 𝟏 , 𝐰𝐢 ≧ 𝟎[９](ｗ：最適投資比率ベクトル S：分散・共分散行列 μ：各銘柄期待リターンベクト
ル)
5.3.2 平均分散アプローチの応用
今回のリバランスでは、10 銘柄の最適投資比率とそれに応じたリスクと期待リターンを算出でき、結果は以下となる。

銘柄
デンソー
バンダイナムコ
島津製作所
新日鉄住金
ローツェ
モルフォ
テクノスジャパン
ダブルスコープ
扶桑化学工業
山一電機
合計

目標値
最適配分
8.33% 1ヶ月の期待リターン
1.62% リスク
3.66%
6.86%
5.10%
15.19%
5.86%
16.82%
21.62%
14.93%
100.00%表 3 最適投資比率

4.365%
9.350%

6．結論
6.1 コンテストからの学び
今回の投資コンテストを経てから、我々は大きく成長した。様々な投資手法を自らの手で実行でき、投資学への理解を深めた。以前から金融や投資に興味があり今回のコンテストに参加したが、普段使うことのできない Bloomberg.L.P を利用し、株式に関する様々な情報に触れることができ、今回でしか学びえない経験を得ることができた。
また、今回のコンテストでチームワークの重要さを実感した。チームメンバーの三人がそれぞれデータ解析、企業財務と投資学分野で各自で努力をしたことによって本ファンドを作り上げることができた。
6.2 反省点
我々は本ファンドで 3 つの投資手法を用いたことにより、それぞれの比較ができ、各自の不足を意識した上で、未来への展望を見えた。
テキストマイニングの Correlational アプローチによって銘柄選択を行った。大量なテキストデータを分析するために、膨大な量の計算資源と時間がかかるため、テキスト
データをいかに限定するかが肝要なところであった。（とは言え、104 社 4 年間の記事総数も 3 万通以上になる）今回は投資のテーマと相関セクターをキーワードとして、企業名を抽出することで問題を解決できたが、データは大企業に偏ってしまい、テキストマ
イニングでの投資がほぼ大型株中心になった。テキストマイニングによる市場全体の分析をできないことは非常に残念だった。今後は、プログラミングの技術を極め、
Bloomberg 端末からの企業関連記事に基づくテキストマイニング分析を充分に活用して研究を続けていきたい。
ファーマフレンチ理論の銘柄選出について、確実に収益が期待できる投資手法はな
14

く、どの投資手法も「一長一短」を持つことが今回のコンテストで改めて実感した。ファーマフレンチでは小型株に絞って投資をしたため、収益が高くなりやすいというメリットがあったが、デメリットとして企業の規模が小さい分リスクが大きくなり、7 月時
点では収益がマイナスになってしまった。
７.参考文献リスト
coderKH. 2016. KH coder. (オンライン) 2016 年 6 月 15 日. http://khcoder.net/.
frenchandfama. 1996. Multifactor explanations of asset pricing anomalies. 1996.
1995. Size and book-to-market factors in earnings and returns. 1995.
1993. Common risk factors in the returns on stocks and bonds . 1993.
2016. HAD . (オンライン) 2016 年 8 月 10 日. http://norimune.net/had.
Lintner. 2010. THE VALUATION OF RISK ASSETS AND THE SELECTION OF RISKYINVESTMENTS IN STOCK PORTFOLIOS AND CAPITAL BUDGET. 2010.
sharepe. 1964. CAPITAL ASSET PRICES: A THEORY OF MARKET. 1964.
刈屋武昭小暮厚之. 2002. 金融工学入門. : 東洋経済新報社, 2002.
原田史子島川博光. 2016. 線形代数学に基づくデータ分析法.共立出版, 2016.
桜井久勝. 2017. 財務諸表分析. 中央経済社, 2017.
小林 孝雄芹田敏夫. 2009. 新・証券投資論. : 日本証券アナリスト協会, 2009.
茶筅. 2017. 茶筅. (オンライン) 2017 年 7 月 17 日.
http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/.
那須川哲哉河野浩之,有村博紀. 2001. テキストマイニング基盤技術. 出版地不明 : 人
工知能学会誌, 2001.
日経テレコン. (オンライン)
http://telecom.nikkei.co.jp/?utm_source=Google&utm_medium=cpc&utm_term=322&utm_
campaign=telecom_shimei.
樋口耕一. 2014. 社会調査のための計量テキスト分析.株式会社ナカニシヤ, 2014.

15

ファイナリスト

Team nameTokyo Takimoto Seminar

School東京大学 & 慶應義塾大学

Team member

大西

虎之介（東京大学）

戸部佳音（慶應義塾大学）
田口将堂（慶應義塾大学）
Professor

大前

恵一朗

167

Global Investment Contest

Tokyo Takimoto Seminar

withTokyo Takimoto Seminar
指導教官：慶應義塾大学講師 大前恵一朗
東京大学経済学部金融学科 3 年 大西虎之介
慶應義塾大学医学部 3 年 戸部佳音
慶應義塾大学経済学部 3 年 田口将堂

目次
1.

はじめに・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１

2.

Macro Fund の構築・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２

3.

Smart City Fund の構築・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・４

4.

Deep Learning Fund “ZEUS”の構築・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・９

5.

Robot Adviser “Amadeus”によるポートフォリオ作成 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１３

6.

おわりに・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１４

7.

参考文献・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１５

図 1 次世代ファンドの構造

Future（次世代）
Fund
Robo-

Smart

Deep

City
Fund

Learning
Fund

上1.2 当ファンドの戦略：景気悪化時に 10%以上のリターン

Fund

当ファンドはロングオンリーによるリターンの追求という大会の趣旨と、Bloomberg という世界最高の金融情報端末を使用できるという状況から、アクティブ運用で勝負することにした。戦略目標として、7・8 月のヒストリカルな市場環境から景気が悪化する確率が高いと判断し、「景気悪化時に 2 か月で10％以上の大きなリターンを出す」ことを採用した。

毎月１％
リターン

昇
景
気
後
退

当ファンドの目的は、(1)今回のコンテストのパフォーマンス測定期間である
7・8 月の 2 カ月間という短期において高収益・低リスク運用を高いレベルで実現すると同時に、(2)グローバルなファンドの現状分析を通して発見された問題を解決するようなファンドの在り方を提案することである。

Macro

図２ 当ファンドの戦略目標

気1.1 概要この 2 つの目的を達成するために辿り着いた答えは、アナリストによるトップダ
ウン＋ボトムアップ分析（Macro Fund/Smart City Fund）と AI によるスマート
ベータ運用のファンド（Deep Learning Fund）を融合させた、独自の「次世代ファンド」(=Future Fund)である。(図１)

advisor景1.はじめに

毎月５％リターン

具体的には、まずアナリストが夏の株式市場に起こる政治的・季節的な動きをトップダウンで分析する「Macro Fund」で大会期間中の景気悪化を予想した。投資する国としては新興国・欧州はリスクが高すぎるため外し、日米、そしてリス
クはあるがそれ以上に高いリターンを期待できる中国の３か国を選定した。
次に、トップダウン＋ボトムアップ分析で構築するファンド「Smart City
Fund」で景気悪化局面でも利益を出せる銘柄を選定した。
また、AI “ZEUS”を実装した「Deep Learning Fund」では、7・8 月で上昇する
確率の高いセクターの銘柄を、Bloomberg を活用して組み入れた。
最後に、景気上昇時にも毎月 1％のリターンを挙げられるように、Robo-Advisor“AMADEUS”が 3 ファンドの最適なポートフォリオの比率を決定し、当ファンドを構築した。なお、ロボアドバイザーは自動で資産運用のアドバイスや補助をしてくれるサービスのことである。

This report is published for educational purposes only by students competing in The

Contest1

Global Investment Contest

Tokyo Takimoto Seminar

1.3 当ファンドのテーマと独自性：次世代ファンド

図３ 透明性の重要性

当ファンドのテーマは次世代ファンドである。
まず、従来のファンドの現状分析と問題点を述べ、それに対して我々のファンドが解決策を提案する。
当ファンドの戦略であるアクティブファンドの歴史と現状を分析した結果、大きく分けて３つの問題点が見つかった。

120.0
100.0
80.0

問題点

60.0

収益性
40.0

透明性の高い公募

20.0

1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
2016

0.0

兆円

再現性

投信は成長

公募投資信託の純資産総額

出典：投資信託協会

図 4 オルタナティブ運用

オルタナテ

伝統的

ィブ運用

運用

ETF

株式

コモディティ

債券

出典：オルタナティブ投資戦略

図５ アセットアロケーション

Deep Learning
Fund
Macro
Fund

Smart City
Fund
図６ Macro Fund 内訳

透明性

解決法

打ち手

ヘッジの限定的な
アクティブ運用、
オルタナティブ運用
AI の活用によるスマートベータの構築

Macro Fund,

素早いポートフォリオの開示

Robot Adviser “AMADEUS”

Smart City Fund
Deep Learning Fund “ZEUS”

1 つ目は収益性の問題である。
ファンドの組み込み銘柄の過剰な分散・ヘッジや、債券のようなローリターンな
伝統的なアセットクラスにウェイトを置いている等の要因が挙げられる。
現状の日本の機関投資家の最大の顧客は年金基金であり、増加する年金の支払いにより引き出し額が超過する事が予測されるため、需要側からもより高リターン
なファンドが求められている。
２つ目は再現性の問題である。
再現性は、ファンドマネージャーのトラックレコード・シャープレシオで測ることができる。流動性の激しい金融業界において、運用資産の受託者が長い期間同じ会社であっても同じ人が担当しているとは限らず、投資手法や哲学が正しく継承される保証は無い。需要的にはパッシブ運用が盛んだが、特に日本においては投資するインデックスが乏しいため、新たな安定的にアウトパフォームするインデックスを作ること、つまり「スマートベータ」が求められている。
３つ目は透明性の問題である。
AIJ 投資顧問や Bernard Madoff 事件のような透明性の欠如は重大な問題であり、顧客への誠実かつスピーディーな運用状況の開示が重要である（図３）。
需要側から見ると、人生 100 年時代に備えるために、手軽な個人向けの資産運用の需要が増大しており、ロボアドバイザーをはじめとする FinTech による顧客の新規開拓が望める状況である。
①
収益性については、確度の高い銘柄に集中投資しつつ分散効果が十分に得られる 10 銘柄まで組み入れた Smart City Fund を構築、更にマクロ分析でETF やコモディティといった株式・債券に拘泥しないオルタナティブ運用（図４）を行う Macro Fund を構築して対応した。
② 再現性については Deep Learning でローリスク・ハイリターンなスマートベータを作る Deep Learning Fund “ZEUS”を構築し、絶えず変化する市場に対して普遍的なモデルを算出。更に Robot Adviser “AMADEUS”により最適な比率で各ファンドを再構成することで解決した。
③ 透明性については、AI が組成したファンドの部分を随時開示することで受託者との健全な関係を構築する。また、ロボアドバイザーの利点を活かし、ポートフォリオ構築時に素早くアセットクラスの比率などを可視化した。
以上により我々のファンドは、収益性・再現性・透明性を兼ね備えることで、従来のファンドに優位性を持っており、アナリストによる分析と AI/ロボアドバイ
ザーという先端技術を融合させた独自のファンドを完成させた（図５）。

2. Macro Fund の構築
2.1 概要
次に、各国のインデックスの最適な構成比率を算定するために、本大会期間に日本の株式市場に 7・8 月中のパフォーマンスに影響を与えると予測されるマ
クロ分析を行い、ETF・金を組み入れた（図６）。世界情勢が市場に与えるイン
パクトの分析は学生には通常困難だが、ブルームバーグ端末の情報を最大限活用することで、一番可能性の高いシナリオを予測することが可能となった。
マクロ分析の結果、以下３点により景気悪化・株安/円高を見込む。

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図７ G7 OECD CLI の Score
G7 OECD CLI 直近 5 年間の Score

出典：OECD Data

図８ 中間選挙の NewsTokyo Takimoto Seminar

2.1.1 マクロ分析
2.1.1.1 経済指標 OECD CLI の下げ
１点目は OECD の経済指標である G7 OECD CLI の下げである。OECD CLIとは、OECD が経済を予想するために国ごとに毎月発表する独自の経済指標で、各国の様々な経済指標を集計し１つに纏め、国ごとの様々な経済指標を織り込むものとなっている。過去のヒストリカルデータの検証により、G7 の経済状況を予測するために開発された G7 OECD CLI が、日本株市場の方向性を予測するのに適していると考えた。使用法としては時系列データの 1 年移動平均からの乖離を見るのが有効である。つまり、最新の月次の数字が過去 1 年間の移動平均と比べて、プラスであれば日本株市場の上昇が予測され買い場であり、マイナスであれば下降が予測され、売り場であるということだ。
日本株市場は、1990 年代以降外国人投資家が市場全体の取引高の約 2/3 を担っている特徴的な市場である。G7 OECD CLI の 1 年移動平均からの乖離を見ると、東証が公表している外国人投資家の週次の売買高の増減とほぼ一致していることから、需給を反映した指標であるといえる。
今回予測に使用した G7 OECD CLI の 2018 年 4 月・5 月の数値は、どちらも
過去 1 年間の移動平均から約 0.1 ポイント下げており、今後日本株市場が下降局面に入って行くことが予測できた（図７）。
2.1.1.2 「夏枯れ」の季節性
2 点目は季節性である。1980 年以降と 2004 年以降の日経 225 の月ごとのリタ
ーンの平均値をまとめると、7 月は 1980 年以降、2004 年以降共に、マイナスを示しており、8 月は 1980 年以降は約-0.6%、2004 年以降は約-2%を示している。全体的な流れとして、夏季、特に 8 月はヒストリカルデータからみて、下落相場になる確率が高いことが言える。

出典：Bloomberg <NI MIDTERM>

図９ 米中貿易は世界最大の取引額

出典：Bloomberg <ECTR>

図１０ 金と為替の関係
為替のドル建て金と変動と速さ

円建て金の関連

円安/急激

逆相関(円建て上昇
ドル建て下落)円安/緩やか相関(円建てはドル建てに追随)

変動なし

相関

円高/緩やか相関

円高/急激

逆相関(円建て急落
ドル建て上昇)出典：楽天証券 トウシル

2.1.1.3 政治的リスクの高まり
大会期間中に市場への影響力が大きい政治的リスクは３つに絞られ、総合的には株式へのネガティブインパクト/円高が予測される。
1 つ目は、米国中間選挙である（図８）。トランプ政権の支持率の低迷と、直近の補欠選挙でトランプ側が敗北を続けていることより、中間選挙で共和党側が上院では議席数を維持するも、下院で民主党に敗北するリスクが高まっている。
このため、共和党政権の規制緩和・減税期待が薄れ、リスク回避が行われると予想される。
2 つ目は、米連邦準備理事会（FRB）による金融政策である。6 月の連邦公開市場委員会（FOMC）で FRB が今後利上げのペースを加速させる見方を示したことで、市場が将来の景気鈍化を懸念した上、株式の配当利回りと比較して短期債の利回りの魅力度が高まったことから、株式市場の下落が予測される。
3 つ目は、通商問題の加熱である。米中貿易は世界最大の取引額（図９）であり、トランプ政権による鉄鋼・アルミニウムを中心とした、中国/EU に対する強硬な関税引き上げによる貿易摩擦と、各国の報復措置によって、外需セクタ
ー中心に企業収益が悪化する懸念が高まり、株式市場の下落が予測される。

2.2 オルタナティブ投資によるリスクヘッジ
我々は、金を中心としたオルタナティブ投資によりリスクヘッジを行った。中国
株、米国株は最終的に円建てでリターンに加算されるため、大会期間中に大きく円高に為替相場が変動した場合、リターンが圧縮される。このリスクをヘッジするために、急激な円高局面の際に逆相関を起こす金を組み込んだ。また、近年の大規模な金融緩和の中で債券は下落しており、株価と連動しない債券の代替品として、金が有用と考えた。
近年の円建て金の価格の変動要因は、ドル建て金の変動とドル円の為替相場の変動の 2 点に絞られる。金 ETF の登場と世界的な金の価値の見直しによる、グローバルな金取引の活発化により、金の為替感応度が近年高まったことが、円建て金が為替相場の変動と関連を強める要因になった。為替相場の変動方向とその速さ、ドル建てと円建て金の相関性を、図１０にまとめた。

2.3 戦略このように、大会期間中の 7・8 月は“G7 OECD CLI” “季節性” 政治的リスク”から、高い確率で日本株市場の主要指標は下落すると我々は予測した。そこで
我々は、戦略として日経 225/TOPIX ダブルインバースや米中インデックスのインバースを組み入れた。長所として、リターンの持続性が強いこと、短所として、予測が外れて市場が上昇した場合その分損失が発生することである。また、オルタナティブ投資として金の ETF を組み入れた（図６）。

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3. Smart City Fund の構築
図１１ Smart City 概要

3.1 概要AI、IoT、ビッグデータ、自動運転・EV、再生可能エネルギー、5G、ブロックチェーン、スマート創薬----これら一つ一つがイノベーションであり、単体でも有力な投資テーマだと言える
が、我々Tokyo Takimoto Seminar チームでは、これらのテーマを包括し、単体市場規模で 150 兆円に達する巨大市場、Smart City が非常に魅力的な投資テーマだと考え、これを当ファンドのテーマとした。

出典：ウィーン工科大学、IoTNews

図１２ Smart City Fund 内訳

3.1.1 Smart City とは：過去、現在、そして未来
Smart City の定義はもともと、“IT や環境技術などの先端技術を駆使して街全体の電力の有効利用を図ることで、省資源化を徹底した環境配慮型都市”、つまり環境・クリーンエネルギーであったが、近年 GPIF による大規模な ESG 投資により、ESG の一貫として本テーマは注目され始めている。
海外では、新たに“生活・環境・交通などの６つのスマートを備えた街”（図１１）、特に都市部の老朽化した土木インフラの問題を包括したテーマとして再定義されつつある。
更に、環境配慮型都市では、自動運転やビッグデータの普及に伴い、大量の通信データを、高い通信速度で送受信が行える環境を整備する必要がある。そのためには、”次世代移動通信 5G”や”IoT”の高いレベルでの実現が不可欠であると、我々は考えた。このような通信インフラの必要性も加味し、我々は Smart Cityを定義し直した。

図１３ 小型株は TOPIX を
アウトパフォーム
つまり我々は、Smart City を ESG、土木インフラ、通信インフラを包括するテー
マと再定義し、Smart City Fund を構築した（図１２）。

出典：Russell/Nomura 日本株

図１４ Smart City Fund の位置付け

3.1.2 Smart City Fund の構築
テーマとした Smart City は、7、8 月の株価低迷期でも景気感応度が低く内需の比率が大きい性質があるので、Macro Fund で決めた我々の戦略、“景気悪化時に10％以上の大きなリターンを出す”に合致するテーマとなっている。
個別銘柄としては、小型株の方が株価が上がりやすい小型株効果（図１３）を考慮し、時価総額が 1000 億円以下の銘柄の中で大会期間中にカタリストがありリターンが見込めるものをボトムアップで分析した。中小型株は業績の変化率が大
きく株価が短期間で数十%も上昇するような大きなアップサイドも期待できる。
当ファンドは特に米中の個別株はスクリーニングをかけて効率的に分析し、ボト
ムアップ分析と合わせてファンドを構築した（図１２）。
以下にスクリーニング<EQS>の条件を記す。

Bloombergによるスクリーニング

ボトムアップでの銘柄リサーチThis report is published for educational purposes only by students competing in The

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図１５ ESG 構図
Environ
ment
持続的
成長

Society

Governance
出典：Sustainable Japan

図１６ ESG 投資の市場規模
250
200
150
100
50
0

億ドル
米国

2014
欧州

Tokyo Takimoto Seminar

スクリーニングでは、米中株でボトムアップ分析が難しい点を考慮し、ブルーム
バーグコンセンサスとアナリストによるレポートがあることを重視した。また、大会期間中の株価上昇にとって重要な株価・業績のモメンタムが強いことを必要条件と置き、銘柄を選定した。

3.2 “ESG”
3.2.1 “ESG”マクロ環境
ここでは、Smart City のうち、近年注目されている ESG 投資の概念に当てはまる企業を選定した。さらに ESG のうち元来の環境・エネルギーと言うテーマについても改めて考察した。
ESG 投資ESG 投資とは、将来の企業価値の成長と関連性が高い“環境対応” 、女性活躍推進を含む“社会責任”、株主権利の確保などの“企業統治”の３つに対する経営的取
り組みを評価・分析することで銘柄選定し、投資することである。（図１５）
Bloomberg の懇親会でも紹介されていたように、GPIF が ESG 投資に踏み切ったことを契機に、最近注目を集めている。欧米で成長してきた ESG 投資は、今後全世界的な潮流となっていくだろう。（図１６）
環境・クリーンエネルギー
世界的な地球温暖化現象に伴い各国で環境への意識が高まっている。特筆すべきは中国の強硬な環境規制とクリーンエネルギーについてである。
中国では 1970 年代の改革開放以降、急速な経済発展を遂げてきた一方で、大気汚染や水質汚染などの環境問題に直面しており、中国政府は厳しい環境規制の強化を行っている。規制に満たない企業に強硬な態度を取り始めた結果、多くの企業が相次いで工場停止に追い込まれ、世界の需給バランスに変化をもたらしている。環境問題への解決策として、資源が枯渇せず永続的に利用でき、CO2 を殆ど排出しないクリーンエネルギーが注目を集めている。各国も積極的に導入を支援し、企業参入が相次いでいる。
このように、元来の Smart City の定義を含む ESG は中長期的に見てとても魅力的なテーマであると言える。今後、企業がさらに永続的な成長を続けて行くには不可欠な要素になると言える。

2016
日本

その他

出典：Sustainable Japan

図１７ EAF の業績予想

出典:Bloomberg <EAF US EM>

3.2.2 個別銘柄
3.2.2.1 GrafTech International＜EAF US＞ 環境に優しい炭素電極メーカー
会社概要
黒鉛（グラファイト）電極の世界トップメーカー。
要旨：中国の新環境規制などにより、鉄スクラップのリサイクルが可能で、環境に優しい製鉄手法である、電気炉(EAF)へのシフトが顕著。黒鉛電極は電気炉での鉄の融解に不可欠な中心的素材。旺盛な需要を受けた値上げと、新工場によるキャパシティー増加により業績伸長。
外部環境 世界的な環境規制による製鉄手法の変化(鉄鉱石/石炭を使用する
BOF から鉄のリサイクルで済ませる EAF へ)による需要逼迫。
内部環境 固定価格から変動価格への移行で市場価格への値上げの実現。
目標株価 50%(現在株価：20USD、目標株価：30USD)
投資判断 カタリストは上方修正。業績予想に基づく PER などの指標が割安なことも好感（図１７）。
3.2.2.2 日創プロニティ＜福岡 Q 3440＞ クリーンエネルギーの架台メーカー
会社概要
建築材料の金属加工・ゴム加工が主体。建設施工育成中。太陽光のメガソーラー用架台の売上構成比が大きい。[事業内容：金属加工 73 ゴム加工 19 建設 8]
投資判断

図１８ 日創の配当

出典:Bloomberg <3440JT BDVD>

本大会ではリターンに配当も加味される。当企業は配当確定日が8/31。株価 1000 円程度であり、配当予想額が 35 円（図１８）のため３％以上の高い配当利回りが期待可能。

3.2.2.3 澁谷工業＜TYO 6340＞新興国の医療と生活に貢献するボトリング装置メーカー
会社概要
飲料用充填装置で国内最大手。医療分野にも積極的。メカトロシステム製販も手掛ける。アジア、北米、欧州向けに強み。[事業内容：パッケージングプラント
56 メカトロシステム 29 農業用設備 15 他 0【海外】27]
要旨：海外向け透析機械とボトリングで成長
外部環境
新興国での透析需要拡大

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内部環境

図１９ 業績と在庫の強い相関性
長期視点
目標株価
投資判断

Tokyo Takimoto Seminar
飲料用/化粧用ボトリング製品では、競合の独ボッシュに対し、
高温多湿の日本で培った優位性強い。新工場増設。
海外 No1 のニプロの OEM として今後も透析で成長。
海外に強いニプロの OEM として今後も業績が成長。
30%(現在株価：3460 円、目標株価：4500 円)
BtoB なので、在庫量と業績の相関が強く、ポジティブな決算の確度が高い。カタリストは決算発表。（図１９）
中計発表予定のバイオ関連銘柄としての PER 上昇。

3.3.2.3 Luxi Chemical＜SHE 000830＞環境に優しい化学メーカー
会社概要
肥料を中心とする中国化学品メーカー。
要旨：競合の環境規制の影響を受け需給が逼迫し、値上げの成功。さらに新工場の稼働で業績伸張。
外部環境
環境規制による競合他社の工場停止で需給が逼迫。
長期視点
新工場稼働と環境規制を追い風に業績伸ばす。
目標株価
8.4%(現在株価：19Rmb、目標株価：35Rmb)
投資判断
カタリストは決算発表。

3.3 “土木インフラ”
出典:Bloomberg <6340JT FA>

図２０ 建設後 50 年を迎えるインフラの割合と費用
80%

10.5

70%

9.5

60%

8.5

50%

7.5

40%
6.5

30%

5.5

20%
10%

4.5

0%

3.5

2013

2023

2033

兆円

道路橋

トンネル

河川管理施設

下水道

港湾岸壁

合計予算額

出典：第一カッター興業

図２１
圧入（＝インプラント）工法

3.3.1 “土木インフラ”マクロ環境
高度成長期に整備したインフラは老朽化問題に直面、オリンピックに向け整備急ぐ
インフラの耐用年数は 50 年。日本では戦後復興期〜高度成長期にかけ、集中的に整備してきた背景から今後加速度的に老朽化を迎える（図２０）。政府は2020 年の東京オリンピックに向けて前倒しでインフラの整備に当たる。特に高速道路は早急に対処すべきであり、NEXCO3 社もオリンピックまでに 3 兆円超の大規模な予算を組んでいる。
震災を受け、国土強靭化計画へ
東日本大震災の教訓を踏まえ、政府は国土強靭化計画を策定し防災・減災への対応を急いでいる。予算は 2011~2060 年にかけて 190 兆円と推定されており、直近の水害もインフラ見直しの転機となりうる。
グローバル的にも市場は拡大急速に進む先進国でのインフラ老朽化と新興国でのインフラ整備による市場の拡大により、世界的に土木インフラは今後も良好な市場環境だと言える。
このように、土木インフラはマクロ環境として非常に魅力的な一方、国内では深刻な人手不足に陥っているため、人員の確保が課題である。
3.3.2 個別銘柄
3.3.2.1 技研製作所＜TYO 6289＞防災減災に貢献する独自の杭打ち機メーカー
会社概要
シェア 90%の独自杭打ち機(サイレントパイラー)の開発/設計・販売を手がけ、当機械による土木工事(=圧入工法)の施工も。当機械は騒音が少なく工期/工費の短縮化、強靭さ、可視化に優位性。 [事業内容：建設機械 70 圧入工事 30]
要旨：自動運転機能搭載の新型モデルで人材不足の建設業界に解決策を提供、そして積極的なグローバル展開で今後も成長が持続。
※長期的な観点では、当企業はその優位性と成長性から割安であるが、業績のブレが起こり株価が過度に反応するリスクがある。ただし、下値が限定的であり、リスクは低い。事実、７月中に一度落ちた株価は元の水準に回復した。
外部環境
海外での圧入工法（図２１）の需要の高まり。
地震国である国内での需要の高まり。
内部環境
自動運転機能搭載製品の販売開始(3Q/4Q) 積極的な海外進出。
競合優位性 東日本大震災で証明された強靭さ。
都市部での騒音・振動が少ない優位性。
長期視点
当企業は海外進出に積極的(現在 11%の海外比率を 70%に)自動運転機能搭載の製品は建設業界の人材不足の解決策に。
目標株価20% (現在株価：2500 円、目標株価：3000 円)
リスク
規模の小さい杭打ち業社の下請けという立ち位置による期ずれ。
売り切り型のビジネスモデル。
投資判断
3Q で 2Q の期ずれ分を回収。カタリストは決算発表。

出典：技研製作所、産経ニュース
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図２２
夢真の高い女性比率
夢真HD
25%

建設業界全体20%

3.3.2.2 夢真ホールディングス＜TYO 2362＞女性の活躍により厳しい建設業界の人材確保に貢献する人材派遣業者
会社概要
若年層の施工管理技術者とエンジニアの派遣の 2 つの高付加価値領域に特化した人材派遣業。[事業内容：建築技術者派遣 74 エンジニア派遣 24]
要旨：女性の活躍により建設業界で困難な若年層確保に成功
競合優位性 圧倒的に高い女性比率（図２２）による人材の好循環。女性から見た建設業界のイメージ向上
目標株価
10%(現在株価：1270 円、目標株価：1400 円)
投資判断
カタリストは決算発表
女性の活用が評価され、さらに高い PER 水準に切りあがる

20%
15%
10%
5%

Tokyo Takimoto Seminar

3%

0%
女性比率
出典：夢真 HD、総務省統計局

図２３ Zhejiang の M&A

3.3.2.3 Zhejiang Communications＜SHE 002061＞M&A により好況な中国インフラ事業に参戦した化学メーカー
会社概要
化学品メーカー。省で道路整備シェア 85%、高速道路シェア 20%を誇る中国最大のトラフィックエンジニアリング建設企業を買収。 [インフラ 76 化学 23]
投資判断：中国のインフラ市場は好況、2Q からでインフラ事業の業績寄与開始
外部環境
国内のインフラ投資/一帯一路構想/雄安新区建設プロジェクト/
PPP を追い風に今後数年間国内外からの新規受注が活発
受注が売上計上されるまでの回転期間の短縮も推進
内部環境
買収したインフラ関連事業(図２３)の業績寄与開始。豊富な手持ち受注(470 億元)。化学事業(PC)は外国製品輸入制限、他中国メーカーの技術的参入障壁により需給の逼迫が続き、値上げ成功。
目標株価
15％(現在株価：10Rmb、目標株価：11.5Rmb)

3.4 “通信インフラ”
出典：Bloomberg <MA 002061CH>

図２４
新報国製鉄の Supply Chain

出典：Bloomberg <6340 JT SPLC>

図２５ ニッケル産出国

出典：Bloomberg <MAPS Nickel>

3.4.1 “通信インフラ”マクロ環境
IoT への加速
現在急速に進みつつある IoT “Internet of Things” は、PC やスマホなど従来からインターネットに接続されていた情報端末だけでなく、各種センサーや家電、自動車、建設機械、産業機械などあらゆるモノがインターネットに接続されることを意味する。これにより、インターネットに接続された機器の状態をリアルタイ
ムで受け取ることが可能になり、データ化/自動化が実現され新たな付加価値が生み出されている。IoT や自動運転を実現する上で、5G や有機 EL などの次世代通信インフラは必須であり、投資テーマとして非常に魅力的である。
3.4.1 個別銘柄
3.4.1.1 新報国製鉄＜TYO 5542＞
圧倒的技術力で他企業の追随を許さない合金メーカー
会社概要
鋳鋼品中堅メーカー。高炉依存から半導体や液晶製造装置向けに急傾斜。売上の7 割は半導体/FPD 露光装置向け低熱膨張合金。[事業内容：特殊合金 97、不動産賃貸 3]
要旨：変革を遂げた鉄鋼メーカーは、圧倒的な技術力と新工場稼働で業績伸ばす。JAXA や国際天文台への受注による海外での地名度向上で海外進出見込む
外部環境
有機 EL 市場の拡大(CAGR15.2%)
内部環境
新工場の稼働開始で生産能力が 1.5 倍、生産効率が 2 倍(勤務シ
フトが 1 交替制から 2 交替制に)
競合優位性 圧倒的な技術力で値上げにも積極的。
長期視点
JAXA や国立天文台への受注で、世界的有数の技術力の知名度向上し海外進出目論む
世界最高の精密機械ともいわれる半導体露光装置にとって同社の熱膨張をしない合金は極めて重要な部品であり、最大手のASML にも採用されれば時価総額 1000 億も視野に入る。
目標株価50%(現在株価：2000 円、目標株価：3000 円)
リスク
ニッケル価格の高騰(ニッケルでヘッジ)特益がなくなった分、当期純利益は今期下がる
投資判断
良好な決算で株価は特益がなくなる以前の水準に。カタリスト
は決算発表
なお、ニッケルの産出地を分析した結果、ブラジル・モザンビークのような新興資源国が多く（図２５）、不況時には円高で原料安となり新報国製鉄にとってポジティブだと判明した。

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3.4.1.2 東芝＜TYO 6502＞粉飾を経て復活を果たす半導体メモリの株主
会社概要
総合電機大手。不正会計、米国原発事業の巨額損失で経営危機に。メモリ事業売却で再建図る。[事業内容：エネルギー19 インフラ 24 リテール/プリント 10 ス
トレージ＆デバイス 33 ICT5 他 9]
要旨：モノ言う株主の活躍で東芝の復活に期待。
内部環境
アップル含む日米韓ファンドに買収されたメモリ事業の売却。
モノ言う外国人投資家比率約 80%（図２６）
目標株価33.3%(現在株価：300 円、目標株価：400 円)

図２６ 東芝株主構成

出典：Bloomberg <TOSHIBA OWN>

図２７ 個別銘柄の期待リターンと確度

3.4.1.3 尾張精機＜名証 2 部 7249＞
自動運転へのシフトが追い風となる自動車部品メーカー
会社概要
変速機用シンクロのトップメーカー。自動運転に強いトヨタ向けが主力。
要旨：自動運転化と新工場で今後も業績のばす
外部環境

自動運転へのシフトによる受注。

内部環境
競合優位性

新工場の通期寄与で業績伸ばす。
技術力と、部品供給を長年継続していることへの信頼。

長期視点

自動運転へのシフトに対応。今後も新工場を建て業績伸ばす。

目標株価
投資判断

15%(現在株価：3350 円、目標株価：4000 円)
新工場が通年で寄与。カタリストは決算発表。

3.5 組入比率について
3.5.1 組入比率の決定について
今回の銘柄の組入比率の決定は、我々がボトムアップ分析を行った際に投資確度（Probability）と得られるリターン（Return）の分析をし、それに基づいて行った。図２７に投資確度と得られるリターンの期待値のグラフを示す。
Smart City Fund ではボトムアップ分析により、決算といった株価の変曲点を狙って投資を行なっているため、過去の株
価の値動きではなく、我々の投資確度でリスクを設定した。
この結果、GrafTech International や新報国製鉄などのりターン・確度が高いものから組み入れ比率も高くなり、４ペー
ジ目の個別銘柄のウェイトの表のように組入れた。ESG・土木・通信といった各セクターのリバランス前後の組み入れ比率は図２８のようになった。

図２８
リバランス前後の組入比率

通信イ
ンフラ

3.5.2 リバランスについて
アルファ追求型の Smart City Fund では、予想と乖離する決算に終わった銘柄である技研製作所、7 月のカタリストが終わり、市場に十分織り込まれたと判断した銘柄である夢真 HD と東芝、個別銘柄の新報国製鉄の原料高のリスクヘッジ
として組み入れたニッケルをリバランスで外した。しかし 6 月末の時点で原料の価格はすでに織り込まれ済みであったことから、大会期間中に組み入れる必要はなかったことが悔やまれる。リバランス後には、8 月中にカタリストが予想される澁谷工業のような銘柄の比率を増やす、または日創プロニティや尾張精機のように新たに銘柄を選定し組み入れることでさらなるアルファを追求した。

ESG
リバラ
ンス前
土木イ
ンフラ
ESG

土木インフラリバラ
ンス後
通信インフラThis report is published for educational purposes only by students competing in The

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4. Deep Learning Fund “ZEUS”の構築
図２９ ゼウスの石像

3.1 概要我々は、250 年の長きに渡る経済学の真理を解明した。
“神の見えざる手”はご存知の通り、アダム・スミスが 1776 年に「国富論」で記した、個々人の利益追求が社会的厚生の増大に繋がるという概念である。株式市
場の需給による価格の自動調整機能もこの“見えざる手”のなせる業だ。
そして、我々は未来の見えざる手を可視化する AI “ZEUS”を開発した。
実験の結果、個別株は業績に非連続的な変化が起こりやすいが、マクロの指標は連続性が強く特に予想がしやすいという結論に至った。投資する国の選定では、
マクロファンドでの議論を基に日米中に限定し、この 3 か国の株式を AI“ZEUS”の力で予想し、組み入れることにした（図３０）。

ギリシャ神話の主神であり全知全能の存在。当然株価も予想できる。

図３０
Learning Fund の構築手順

我々の“ZEUS”は日経平均や S&P のようなマクロのインデックスを予想したの
ち、TOPIX33 業種のような細かいセクターの予想に移り、上がるセクターを突き止めた。その後、セクターの中でも期待できる銘柄を Bloomberg を活用したスクリーニングで選定し、いわゆる再現性の高い「スマートベータ」を実現した。最後に、期待リターンとリスクによってシャープレシオを最大化する最適な組み入れ比率を求め、Deep Learning Fund を完成させた。

国の選定

3.2 “Deep Learning” の詳細

セクター

Deep Learning は機械学習の中でも特に注目される分野である。ここでは機械学習から概要を説明し、Deep Learning がどういった技術なのかを述べる。

個別株
図３１ Deep Learning の位置づけ
AI(人工知能)MachineLearning(機
械学習)
Deep
Learning

出典：NVIDIA

図３２ 隠れ層と Neural Networkユニット
入力と出力の中間が隠れ層で、これが２層以上あると深層学習と呼ばれる。

出典：NVIDIA

3.2.1 機械学習とは
機械学習とは、「データから学習できるシステムを作ること」である。学習とは、何らかの測定手段に基づいて判断したときに、あるタスクを処理した成績が上がるという意味である。データ量の増大によりこのようなコンピュータプログ
ラムは性能を改善している。機械学習における未定義の値はパラメータと呼ばれ、その説明はモデルと呼ばれる。
いわゆる「人工知能」=AI は「コンピューターを使って学習・推論・判断など人間の知能のはたらきを人工的に実現したもの」であり、機械学習は人工知能の一部である。
機械学習は学習と推論という２つの段階でアルゴリズムを調べる。学習段階の目
的は、「特徴ベクトル」と呼ばれる実際のデータを単純化したデータを記述し、それをモデルに要約することで、推論段階ではこのモデルを使用して未知のデー
タについて知的な発見を行う。適切な特徴を選択することで、システムのパフォ
ーマンスは改善されるが、あまりに多い特徴を追加すると計算量が膨大になり学習ができなくなってしまう。これを「次元の呪い」と言う。
3.2.2 人工ニューラルネットワーク(ANN)とは
人工ニューラルネットワーク(Artificial Neural Network, ANN)とは脳の神経系をモデルにして人工的につくられた学習知能の一種であり、近年話題となっている
人工知能と呼ばれるものは、このモデルを応用したものである。まず、この学習モデルはいくつかの入力に対して適切な教師データを与えていくことにより学習を進める。原始的には左図のように隠れ層(Hidden Layer)は１層で、任意の(l −1)層 i ユニットから l 層 j ユニットへの入力 xi(l)と重み wji(l)による積の総和は、
uj(l) = ∑iwji(l)xi(l) + bj(l), このユニットの出力 zj(l)は活性化関数 fj(l)(*)へ uj(l)を入力
(l)
(l)
(l)
した結果の出力値であり、zj = fj （uj ）と表される。
3.2.3 深層ニューラルネットワーク(DNN)とは深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)とは、それまでの入力層と出力層のみの ANN に対して、隠れ層の数を増やすことによって、より複雑な系に対しての予測を可能としたものである。いわゆるディープラーニングと呼ばれる技術であり、昨今の人口知能のブームに火をつけたのがこのモデルである。ちなみに人間の脳は隠れ層を含むと 6 層の構造である。
3.2.4 バックプロパゲーションとは
従来は隠れ層が入力層と出力層の 2 層の場合にしか有効な最適化法は確立されていなかった。しかし、隠れ層を含めた深層ニューラルネットワークの最適化を可能にしたのがバックプロバケーション(Back Propagation, BP)という最適化法である。今日、DNN の最も一般的な最適化手法となっているが、局所解に陥りやすいという欠点が挙げられる。本ファンドはこの BP を有効活用する LSTM モ
デル（後掲 3.3.2 参照）を使って、精度・汎用性を両立した AI を構築した。

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3.3 株価予測 AI “ZEUS” の構築
図３３ インデックスの株価

出典：Bloomberg

図３４ LSTM の特徴である
記憶ブロックのモデル

我々はマクロのインデックスの来月の終値を予測する AI である“ZEUS”を構築した。TOPIX33 業種のようなセクターは個別株に比べて非連続的な変化が少ない
上、マクロを動かす要因は第一章でリストアップしており流れをある程度予測できるため、マクロを予想してから個別株に移った方が精度が高い。
3.3.1 Input Data
前述した通り、日米中の株式に絞って Input Data を選定した。
まずは各国最大のインデックスである「日経平均/TOPIX」・「S&P/DOW」・「香港・深圳」、次に各国のセクター別のインデックスである「TOPIX33 業種」・「S&P11 セクター」・「香港 5 業種」について、過去最大 25 年間の月次の円建て終値と出来高のデータを取得した。正確かつ膨大なデータを用意することは通常困難だが、世界最高の金融情報端末である Bloomberg を活かすことで容易にアクセス出来た。
3.3.2 再帰型ニューラルネットワークと LSTM
再帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)は時系列デー
タを扱うためのニューラルネットワークである。 より一般的に言うと、RNN は
任意の長さの Sequence(配列)を操作出来る。RNN にもいくつかの種類が存在するが、中でも現在最も効果的な系列モデルとされている LSTM(Long ShortTerm Memory)を採用した（図３４）。このモデルは、「勾配が長時間伝達される経路を作るために自己ループを導入する」という巧みなアイデアを創出した。
RNN は過去データに対する「重み」が発散・消失してしまう問題点を有していたが、LSTM は「入出力ゲート」の導入により過去データの忘却を克服した。
過去依存が大きく非連続的変化に対応できない弱点もあったが、忘却ゲートを導入した改良版では効率よく古い記憶を維持でき、それも克服された。
忘却ゲート付き LSTM について、σ は活性化関数(g はシグモイド関数、c と hは tanh)を表し、x(t), h(t) はそれぞれ入力値、LSTM の出力値を、 i(t), f(t),o(t) はそれぞれ入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲートの値を、c(t)はセルの状態
を、W・U は重み行列を、b はバイアスを表す。
この時、モデルの数式は以下のようになる。

出典：SlideShare

図３５ 試行回数と損失の推移

700 回の試行で汎用性・精度が限界に達する。

図３６ ケース別パフォーマンス

𝑓𝑡 = σ𝑔 (W𝑓 x𝑡 + U𝑡 h𝑡−1 + b𝑓 )𝑖𝑡 = σ𝑔 (W𝑖 x𝑡 + U𝑖 h𝑡−1 + b𝑖 )𝑜𝑡 = σ𝑔 (W𝑜 x𝑡 + U𝑜 h𝑡−1 + b𝑜 )𝑐𝑡 = 𝑓𝑡 ∙ 𝑐𝑡−1 + 𝑖𝑡 ∙ σ𝑐 (W𝑐 x𝑡 + U𝑐 h𝑡−1 + b𝑐 )ℎ𝑡 = 𝑜𝑡 ∙ σℎ (𝑐𝑡 )モデルの古い記憶の維持について、今回の場合リーマンショックのような経済危
機のデータを記憶させるために、最低 10 年は忘却させない工夫を施した。
3.3.3 モデルの構築
前述の通り、モデルには深層学習の中でも時系列データの分析に適した RNN の忘却ゲート付き LSTM を採用した。実装は、プログラミング言語「Python」のDeep Learning に適した「Tensorflow」というライブラリを使った。
モデルのパフォーマンスを左右するのは、①Input Data である月次株価データと出来高について一度の入力の長さ、②学習係数、③バッチ・試行回数、④モデルの隠れ層の数、そして⑤層のサイズによる。
学習の成功度の測定には「ホールドアウト法」を採用した。これにより、元デー
タの 8 割をモデル作成用学習データ(Train Data)に、2 割をモデル評価用テスト
データの２つに分割して評価し検証(Validation)する。
まずは①データのサイズについて、株価には 1 年単位の周期性があることから、
1 年以上は入力し、1 年、3 年、5 年、10 年で実験した。②学習係数は 0.1, 0.01
で、③バッチ・試行回数はそれぞれ 512・1,000 を上限に置き、④モデルの層については隠れ層を 1,2,3,5 層で、⑤サイズを 2,3,4,6 個で調節した。このとき、実験結果は図３５・３６のよ
うになり、結果として左図のように、①5 年、②0.1、③32・700、④2 層、⑤
10・6 個が最も適当だった。

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3.4 “ZEUS” による投資先の決定
3.4.1 投資セクターの選定
前述した「日経平均/TOPIX」・「香港/上海」は、全て 7 月は値下がりが予想され、「S&P/DOW」は値上がりが予想された（図３７）。
これは我々がインバースをマクロファンドで組み込む際に大きな自信となった。
しかし、国レベルでは米国が圧勝しているが、セクターでは違う展開となった。

図３７ S&P の AI による予測

出典：Bloomberg, own analysis

図３８ TOPIX 運輸株の予測

Input Data について、上図のように Bloomberg コマンドの<WEI>で世界の株の指標一覧に移動、そこから TOPIX のような個別のページに飛んで＜GRR>でサブセクターのページに移動し、このデータを取得した。

出典：Bloomberg, own analysis

図３９ Sector Performance

まず TOPIX33 業種について予想させると、LAND（運輸）以外のほぼすべてのセクターで値下がりが予想された。LAND は図３８のように AI は予測した。
アメリカについては、まず NASDAQ の 8 業種でスクリーニングすると、TL（通信）と COMP（コンピューター）の 2 セクターの値上がりが予想された。
中国については、COMM（情報通信）と INDU（工業）、UTIL（エネルギー）の 3 セクターの値上がりが予想された。ただし、EX PRO が輸出向けに分類されており、INDU は内需企業に重点を置いている。また、情報通信はアメリカで組み込むため、リスク分散のために他の 2 つのセクターを選択した。

予測パフォーマンス
上昇・下落するセクターをランキングにすると、図３９のようになる。中国では米国との貿易戦争とハンセン指数の値下がり＝景気後退に呼応するように内需株に資金が移動して上昇することが AI の予測からも見て取れた。
以上から、組み入れセクターをまとめものが下図である。

香港_UTIL
TOPIX_LAND
NASDAQ_TL
NASDAQ_FIN
香港_REAL
TOPIX_WHOLE

-10

-5

0

5

10

出典：Bloomberg, own analysis

図４０ 個別企業のスコア

3.4.2 投資企業の選定
各セクターの銘柄について、Bloomberg でスクリーニングをした。
業績予測が良く、モメンタムが強く、AI もチャートを見て Buy 判断を下すような銘柄を各セクターから最大 2 銘柄選んだ。
ここでは、原則として Bloomberg 目標株価と現在の株価を乖離率＝リターン、
推奨しているアナリストの数を投資確度として、(リターン)×log10(投資確度)のスコアが高い企業から抜き出した（図４０）。この際、アナリストの推奨が古いものであるケースもあったため、Buy 推奨から半年以内という制約も付けた。
その結果、これらの企業を組み込むことになった。
※ヒガシトゥエンティワ
ンについては Bloomberg
上ではデータ不足だった
が、AI が株価を読み込ん
で強く Buy 推奨したので組み入れた。

3.5 スマートベータの構築

出典：Bloomberg, own analysis

以上で選定した銘柄について、組入比率を決定してポートフォリオを構築する。
まず、日経平均のようなインデックスを Overperform するセクター組み入れ比率を決定・Index 化し、それを上回るよう個別株を組み入れることで、再現性の高い「スマートベータ」を完成させた。これは、膨大な政府系マネーが流入する
ETF の開発を意味しており、金融業界にとって大きな意義を持つ。

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図４１
セクターのリスクリターン

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3.5.1 スマートベータとは
スマートベータとは、従来の時価総額型の指数のように市場全体の平均や値動きを代表する指数ではなく、財務指標（売上高、営業キャッシュフロー、配当金など）や株価の変動率など銘柄の特定の要素に基づいて構成された指数。中長期的に市場平均を上回るようなパフォーマンスを期待する指数として、年金運用やETF（上場投資信託）などの連動指数として採用され始めている。
左図のように、スマートベータはアクテ
ィブ運用とパッシブ運用の中間に位置する存在である。
“ZEUS” の 作 る ス マートベータは、今大会では上記のセクターを選択したが、
Bloomberg さえあれば時期によってカメレオンのようにセク
ター・構成銘柄を変化させ、収益性・再現性を保つことが出来る。

図４２ セクター相関

出典：Bloomberg, own analysis

図４３ 効率的フロンティア

図４４ 個別株相関3.5.2 セクター組入比率の決定
各セクターについて、AI の予想を期待リターン、これまでの AI の予想と実際の株価の誤差を期待リスク、過去１０年間の株価データで相関を設定する。
この時、各セクターのリスクリターンは図４１のようになり、セクターの相関は図４２のようになる。
シャープレシオの計算にはモンテカルロシミュレーションを採用した。
モンテカルロシミュレーションとは、乱数を用いて数千回、数万回の計算を繰り返し、統計的に答えを出す手法で、確率計算などに用いられる。
この結果、セクターを組み合わせた効率的フロンティアは図４３のようになり、調整後シャープレシオを最大化させるウェイトは LAND が 13.16％、TL が20.25％、INDU が 30.97％、UTIL が 28.09％と分かった。
3.5.3 ポートフォリオ構築
以上で求めたセクターのウェイトに応じて、各銘柄を組み入れていく。
各セクターと銘柄の相関を求め（図４４）、各セクターのインデックスを追随しリターンで上回るポートフォリオを完成させた。
手法としては Python の「sklearn」という機械学習用のライブラリを使用し重回
帰分析で各銘柄がセクターを複製するのに最適な配分を求めた。結果、図４５のような配分となった。以上で“ZEUS”によるスマートベータの構築を完了する。

手

出典：Bloomberg, own analysis

図４５ ポートフォリオ内訳

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5. Robo-advisor “AMADEUS”の構築
図４６ モーツァルトの肖像

5.1 概要
かつて、 ウィーンの宮廷に一人の天才が降り立った。
彼の名は Wolfgang Amadeus Mozart、日本ではモーツァルトとして知られる。
我々は、「彼の作品のように明るく華やかな雰囲気を資産運用にも付与した
い」、「彼の作品が誇る変幻自在な表現のように柔軟なポートフォリオ構築をしたい」という願いから、モーツァルトのミドルネームである “Amadeus” の名を、開発したロボアドバイザーに託した。
Robo-advisor “AMADEUS”は、個々人の取りたいリスクに応じて資産運用してくれる。具体的には、組み込むファンドのリスクリターンと相関を計算し、シャープレシオ・ソルティノレシオなど複数の選択肢から目的にあった指標を最適化す
るようにポートフォリオを構築する。その上で、個人にも分かりやすいグラフ・
図表と運用の中身を表示して、高い透明性を持つサービスを提供する。

古典派音楽の巨匠。
我々のポートフォリオにもハーモニーをもたらしてくれる。

図４７ ロボアド大手のサービス

5.2 “AMADEUS” の詳細
まず、ロボアドバイザーとはどういうものなのかを説明し、次に Robo-advisor“AMADEUS”の機能について述べる。
5.2.1 ロボアドバイザーとはロボアドバイザー（通称ロボアド）は、資産運用のアドバイスや補助をしてくれるサービスで、投資信託の診断や運用プランの提案、自動での資産運用などが出来る。いわゆる FinTech の一部であり、個人にも資産運用の門戸を広げるサー
ビスである。
機能は大きく分けて２つあり、１つは投資プランの診断・運用シミュレーショ
ン、もう１つは診断結果に沿った自動的な資産運用である（図４７）。
5.2.2 Robo-advisor “AMADEUS”の機能の詳細
Robo-advisor “AMADEUS”は、上述したロボアドの代表的な機能の前者を有する。特徴的なのは、シャープレシオだけでなくソルティノレシオにも対応している点である。

出典：WealthNavi

図４８ ３ファンドのパフォーマンス

5.2.3 シャープレシオ・ソルティノレシオとはシャープレシオ（Sharpe Ratio）とはリスクに対する投資効率を表す数値で、リターンをリスクで割って算出する。この数字が大きいほど投資効率がいいと考えられるが、分母であるリスクには投資商品のパフォーマンスの標準偏差を使う
ため、ダウンサイドだけでなくアップサイドの振れにもネガティブに影響されてしまう。
この弱点を克服すべく開発されたのがソルティノレシオ（Sortino Ratio）である。パフォーマンスの下方（ダウンサイド）の振れのみをリスクと捉えて算出する。この数値が高い程、投資効率が高いことを意味する。
この二つのレシオを（簡略化した）数式で表すと、
シャープレシオ＝超過リターン÷リスク（年率標準偏差）ソルティノレシオ＝超過リターン÷リスク（下方偏差）となる。
今回の大会ではリターンを最重視するため、シャープレシオ・ソルティノレシオ
を併用し、チームの目標である不況で５％、好況で１％月次のリターンを出すことを“AMADEUS”に命じた。

図４９ 安全資産の低い利回り

出典：Bloomberg <TOSHIBA OWN>

5.3 “AMADEUS” による投資先の決定
5.3.1 平均・分散アプローチ
平均・分散アプローチ（Mean-variance Approach）とは、資産のリターンの平均（期待値）とリスク（標準偏差）を定義し（図４８）、投資家の期待効用を最大化する効率的フロンティア上の最適なポートフォリオを作成する方法である。
安全資産を考慮する場合、安全資産から効率的フロンティアへ引いた接線の接点が接点ポートフォリオ、接線と投資家の効用無差別曲線の接点が最適ポートフォリオとなるが、あまりにも安全資産の利回りが低いため今回は考慮しないことにした（図４９）。

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図５０
日経平均と為替の確率分布

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計算について、リスクリターン及び効率的フロンティアは以下のように導出した。
ある銘柄 X, Y,…, Z が N 個あり、それぞれのウェイトを w、平均収益率を μ、ポートフォリオのリターンをr𝑝 、リスクを𝜎𝑝 と置くと、期待値 E(X) = ∑

𝑛
𝑖=1

𝑛
1
標準偏差𝜎 = √ ∑ (𝑥𝑖 − 𝜇)𝑛𝑖=1

𝑝𝑖 𝑥𝑖 ,

共分散 = 𝐶𝑜𝑣(𝑋, 𝑌) = E[(X − μ𝑋 )(Y − μ𝑌 )]相関係数𝑝 = 𝐶𝑜𝑣(𝑋, 𝑌)⁄𝜎𝑋 𝜎𝑌
リターンr𝑝 = ∑

𝑁

𝑁
𝑖=1

𝑁

標準偏差𝜎𝑝 = √∑ ∑ 𝑤𝑖 𝑤𝑗 𝜎𝑖 𝜎𝑗 𝑝𝑖𝑗

𝑤𝑖 𝜇𝑖 ,

𝑖=1 𝑗=1となる。

出典：Bloomberg, own analysis

図５１ ３ファンドを統合した効率的フロンティア

Expected Risks

図５２ ソルティノレシオとシャープレシオの散布図

5.3.2 ポートフォリオ構築の手順
今回は複数のファンドが存在するアンブレラ型ファンドを採用しているので、各ファンドのリスク・リターン・相関係数を算出し、シャープレシオとソルティノ
レシオを最大化する最適ポートフォリオを構築する。また、不況で５％、好況で１％の期待リターンを確保することを制約条件として置いた。なお、ソルティノ
レシオを計算する上での目標期待収益率は、日本の中小型株を中心に非常に優秀なリターンを出しているひふみ投信をベンチマークに月次で 3%に設定した 。
5.3.3 モンテカルロシミュレーションとシナリオ分析
第 4 章で前述したモンテカルロシミュレーションを用いて、ポートフォリオのシャープレシオ・ソルティノレシオを計算した。パラメータには過去 20 年間の
7・8 月の日経平均株価とドル円為替の月次変動率を使用した。この結果、日経平均と為替の変動率の確率分布が分かった（図５０）。
この確率分布を用いて、リスクリターン及びシャープレシオ・ソルティノレシオ
の効率的フロンティアを求めた（図５１・５２）。この結果、以下の組入れ比率が下方リスクを限定的にしつつリターンを追求できる最適な構成であると分かった。このポートフォリオについて、期待リターンとリスク、下方リスクから計算
すると、以下のような確率分布でリターンを達成すると計算出来た。これは、不況・好況時の目標リターン 5％, 1%を満たすものである。
Bloomberg コマンド <PORT> によるシナリオ分析では、リーマンショックでも約９％の下落で済むことを確認した。
モンテカルロとシナリオを活かした AMADEUS”の非常に高いパフォーマンスは実社会にも有用であると確信した。以上により、ロボアドバイザー“AMADEUS”のポートフォリオ構築を終了する。

Adjusted Sharpe Ratio

リバランス
前
後
53.02% 56.21%
31.31% 27.76%
14.2%
18.02%

Smart City Fund
Macro Fund
Deep Learning
Fund
期待リターン
8.58%
リスク
6.25%
下方リスク
3.72%
調整後
3.3
シャープレシオ
調整後
1.64
ソルティノレシオ
ベンチマーク3%/月
リターン

6. 終わりに

65.48%で
ひふみ以上

8.42%
6.01%
3.426%
3.43
1.666
3%/月

8.49%で赤字

34.52%でひふみ以下

6.1 当ファンドについてのまとめ
今回我々のファンドでは、7・8 月の景気悪化を見込み、戦略として「景気悪化時に２か月で 10％以上の大きなリター
ンを出すこと」を目標に次世代ファンドの構築を行った。
我々のファンドの独自性について改めて述べると、1 つ目は確度の高い銘柄に集中投資しつつ、分散効果を高めるため
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Global Investment Contest

Tokyo Takimoto Seminarに、オルタナティブ投資やマクロ指標の銘柄を組み込んだこと、2 つ目は Deep Learning ファンドで AI を利用してロー
リスク・ハイリターンなスマートベータを構築し再現性を可能にしたこと、3 つ目はロボアドバイザーによって透明性を実現し、従来のファンドに対する優位性を築いたことにある。

6.2 当ファンドを構成する各ファンドの振り返り
次に、次世代ファンドを構成する各ファンドについて述べたい。
Macro Fund では、Bloomberg 端末上のマクロ情報から得られる質の高い情報によって、大会期間中のマクロの動向について予測し、7・8 月は景気後退局面になると判断した。ここでは、メンバーの米国留学経験から来る米国政治への知見や、所属する伊藤元重ゼミ・植田ゼミで学んだ貿易戦争・マクロ経済の知見といった、各自の専門性を活かすことが出来た。今までマクロ動向に関し、深く考察する機会がなかったため、大変貴重な体験であった。Bloomberg 端末を活かし切れなかったために 7 月に日経平均/TOPIX が上がったことは、自分達の力不足を痛感することにもなった。
Smart City Fund では、通常の東京瀧本ゼミでの活動で企業分析をしている我々の強みを活かし、IR への取材や現場視察などを含む積極的なボトムアップ分析を行った。Bloomberg でスクリーニングした上で行ったことで分析の効率・精度を向上させ、マクロ分析のみならず企業分析でも Bloomberg の利便性を実感した。ただ、α がある銘柄は下値が限定的であると判断しリスクをとった結果、予想に乖離した動きを見せた銘柄もあり自分達の未熟さを痛感した。
Deep Learning Fund “ZEUS”では、IT ベンチャーでの AI 開発の経験があるメンバーの強みと、Bloomberg による良質で膨大な金融データへのアクセスを活かし、AI の構築とそれによるスマートベータの作成を行った。AI でのデータ分析を行う際に Bloomberg 上の情報を数値データとして容易に利用でき、AI と Bloomberg の相性の良さを感じた。
Robo-Advisor “AMADEUS”では、Bloomberg のシナリオ分析などを併用しながら各ファンドのアロケーションを大会期間中の状況に合わせて最適化させた。今回の実装を通して、ロボアドバイザーはその手軽さ・使いやすさから既存のファンドも取り組むメリットのあるサービスなのではないかと感じた。

6.3 投資コンテストを終えて
6.3.1Bloomberg 投資コンテストからの学び
我々は今まで日本株の個別銘柄の分析経験しかなかったが、初めてトップダウン・ボトムアップの両方から世界中のアセットクラスを対象にポートフォリオの構築を行うという、貴重な経験を今回の大会を通して得ることができました。
改めて投資という学問の深淵、自分達の力不足や勉強不足を実感したが、同時に最高に楽しい２か月間でした。
我々は本大会で Bloomberg 端末に初めて触れる機会を得たが、マクロ分析・オルタナティブ運用のリサーチに際して、
Bloomberg は質の高い情報源かつ最良の学習教材でした。Bloomberg は、我々のトップダウン・ボトムアップ分析の精度を飛躍的に向上させるツールであり、Bloomberg の最大の特徴である多種多様なコマンドをフル活用することで、求めている情報だけでなく予期しない関連の分析結果の取得ができました。
テクノロジーの進化で世界中の情報の収集や分析が容易になる中でも、投資判断に必要な一握りの重要な情報を取捨選択し判断を下すことは、我々人間に残された役割です。このコンテストで Bloomberg を通して意思決定能力を磨いたことで、AI に代替されるのではなく AI を活用する人材に近づけたと思います。
ただ一方で、投資だけでなく経済、金融の学習に非常に役立つツールだったので、高校・大学 1・2 年生の頃から
Bloomberg を使って学習が可能であったらさらなる自分の成長につながっていたのにと、高校の部のチームを非常に羨ましく感じました。
6.3.2 さらに調査してみたいこと
本大会を通して、ESG や女性の活躍など環境・人権問題に関して、上辺だけの CSR ではなく本質的な対策を取り、業界を牽引する企業が、長期的な観点では市場をアウトパフォームする傾向を掴めました。21 世紀は「人権の世紀」と言われていますが、近年ブラック企業や障がい者雇用、職場でのハラスメントなど人権問題が、大きな社会課題となっています。今回は調査する機会がありませんでしたが、社外だけでなく社内の従業員の人権問題に、それぞれの企業がどれだけ真摯に向き合っているかを、Bloomberg を使用して調査したいと思いました。
6.3.3 今後への示唆
Bloomberg の欲しかった機能に関して、学生の教育という視点では論文へのアクセスや財務分析での PL/BS の会計的な知識を学べる機能・コンテンツがあれば、授業での活用ももっとしやすいのではないかと思いました。
最後に、お忙しい中大会期間を通して Bloomberg の多様な機能だけでなく、大会に当たって様々なアドバイスを丁寧に下さった Bloomberg の宮内さん、Li さん、Chen さん、そして金融機関での長年の国際的な実務経験から毎回鋭い助言をくださった大前先生、本当にありがとうございました。
7. 参考文献情報収集の多くを Bloomberg 上で行ったが、本・論文・ネット上でも情報を集めた。
参考文献を全て記すと 5 ページの長さになってしまったため、以下重要な資料のみ記す。
・伊藤元重,『伊藤元重が警告する日本の未来』, 東洋経済新報社, 2017 年
・菊地正俊,『日本株を動かす外国人投資家の儲け方と発想法』, 日本実業出版社, 2018 年
・白木信一郎,『投資ファンドのすべて−儲けの仕組みと悪用防止』, 一般社団法人金融財政事情研究会, 2014 年
・内藤三千郎,『日本株市場−相場を動かす情報とは何か』, 一般社団法人金融財政事情研究会, 2018 年
・望月洋介,『スマートシティ・ビジネス入門』, 日経 BP コンサルティング, 2012 年
・山内栄貴,『オルタナティブ投資入門』, 東洋経済新報社, 2013 年
・山内栄貴,『エンダウメント投資戦略』, 東洋経済新報社, 2015 年
・Ian Goodfellow, Yoshua Bengio『深層学習』, 松尾 豊・ほか監修, 味曽野 雅史・ほか訳 KADOKAWA, 2018 年
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ブルームバーグ端末について
1981 年以降、
ブルームバーグ端末は重要な意思決定に欠かせないリアルタイムのデータ、ニュース、分析情報を入手する手段として、多くのビジネスプロ
フェッショナルや金融プロフェッショナルに愛用され続けています。
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