ポートフォリオ配分最適化シミュレーター

2つの銘柄、1つの問い——それぞれいくら?リターンとボラティリティを設定し、シミュレーションで最適配分を見つけましょう。

元本と期間

投資期間

銘柄 A

プリセット
期待リターン(CAGR)
%
ボラティリティ
年間リターンが期待値の周りでどれほど揺れるか。広範な株価指数は約15%、単一セクターやレバレッジ商品ははるかに高くなります。
%

銘柄 B

プリセット
期待リターン(CAGR)
%
ボラティリティ
年間リターンが期待値の周りでどれほど揺れるか。広範な株価指数は約15%、単一セクターやレバレッジ商品ははるかに高くなります。
%
詳細設定
2銘柄の連動度
相関は2つの銘柄が一緒に上下するかを示します。連動が弱いほど、組み合わせによるリスク低減効果が大きくなります——これが分散投資の核心です。
ドローダウン上限
%

最適化の目標

リスク1単位あたりのリターンが最も高い配分を選びます(CAGR ÷ ボラティリティ)。分散はリターンより速くリスクを下げるため、通常は中間の組み合わせになります。

これはリスク調整後の比率(シャープレシオ)であり、勝率ではありません。耐えるボラティリティ1単位あたりどれだけの年間成長が得られるかを測ります——高いほど効率的です。分散はリターンより速くボラティリティを下げるため、組み合わせが最も高くなることがよくあります。
最適配分
A 100% / B 0%
A = QQQ — Nasdaq 100 · B = SPY — S&P 500
中央値 1.7億 · シミュCAGR 20.7% · ボラティリティ 19.0%
QQQ — Nasdaq 100 が 75–100% の範囲はほぼ最適です。正確な比率はあまり影響しません。
悲観(P10)
6.6千万
標準(P50)
1.7億
楽観(P90)
4.3億
最大ドローダウン
この配分のシミュレーション経路における、高値から安値までの最大下落幅の中央値。回復するまでに通常耐えることになる最も深い損失です。
13.5%
最適配分
A 100%
B 100%
中央値の最終額
1.7億
1.7億
7.9千万
下値(P10)
6.6千万
6.6千万
3.5千万
ボラティリティ
19.0%
19.0%
16.0%
最大ドローダウン
−13.5%
−13.5%
−13.9%

配分別の最終資産

0万1.1億2.1億3.2億4.3億B 100%← B 多め · A 多め →A 100%
中央値10–90% の範囲最適ほぼ最適

168000 通りのシミュレーション経路に基づきます。簡略化した対数正規モデルであり、予測ではありません。実際の市場はより厚いテールと変動する相関を持ちます。おおよその確率として捉え、保証とは考えないでください。

ヒストリカル・リプレイ:実データでバックテスト

任意の2銘柄と開始月を選び、5つの配分比率が実際にどうだったかを確認——上のモンテカルロは「起こり得ること」、ここは「実際に起きたこと」です。

リバランス頻度

データは 2026-07-04 時点(Yahoo Finance 月次)。

リプレイ結果 1999-04 → 2026-06

QQQ / SPY
100/0
QQQ
75/25
50/50
25/75
0/100
SPY
最終資産
5.7億
4.9億
4.2億
3.5億
2.9億
投資総額
4.3千万
4.3千万
4.3千万
4.3千万
4.3千万
投資倍率
13.4×
11.6×
9.9×
8.2×
6.8×
年率リターン(IRR)
99999999999900.0%
99999999999900.0%
99999999999900.0%
99999999999900.0%
99999999999900.0%
最大ドローダウン
−81.1%
−74.3%
−66.1%
−56.2%
−50.8%

各配分の実際の資産成長

100万1千万1億10億2000200420082012201620202024
100/075/2550/5025/750/100対数目盛

リプレイは実際の(一部補完を含む)月次調整後価格を使用し、分配金と分割を反映しています。取引コスト・税金・スプレッド・為替は含みません。価格データは Yahoo Finance から自動取得・加工したものであり、誤差や欠損を含む可能性があります。補完区間は推計値のため実際のパフォーマンスと乖離する場合があり、結果はあくまで参考値です。過去の実績は将来のリターンを保証しません。

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ポートフォリオ配分 よくある質問

このツールは具体的に何を計算しますか?
2つの銘柄を比較し、両者の間のあらゆる資金配分——片方に100%から、もう片方に100%まで——を数千通りのランダムな市場経路でシミュレーションします。各配分について設定年数後の結果分布を示し、選んだ目標に最適な配分を強調表示します。
3つの目標の違いは何ですか?
「リスク調整」はリスク1単位あたりのリターン(CAGR ÷ ボラティリティ)を最大化し、通常は組み合わせになります。「カルマー」は最大ドローダウン1単位あたりのリターン(CAGR ÷ ドローダウン)を最大化し、同様に組み合わせを好みます。「最小ドローダウン」は典型的な最大ドローダウン(高値から安値までの最大下落幅)を最小化する、暴落時に最も穏やかな配分です。
2銘柄の相関はどうやって知ればよいですか?
数字は不要です——最も近い平易な選択肢を選んでください。同一市場の2銘柄はほぼ連動し、異なる地域の株式はおおむね連動し、株式と金は緩やかに連動し、株式と債券は逆に動くことがあります。2つの内蔵ETFプリセットを選ぶと、妥当な値が自動入力されます。
なぜ組み合わせが高リターン銘柄への集中投資に勝ることがあるのですか?
2つの銘柄が完全には連動しないため、組み合わせのボラティリティは各々の平均より低くなります。ボラティリティが低いほど大きな変動による足かせが減るため、リスク調整後や下値の結果は集中投資に勝てます——中央値はわずかに高リターン銘柄寄りでも。
「毎年リバランス」は何を変えますか?
リバランスをオンにすると、毎年上がった銘柄を削り、出遅れた銘柄を買い増して目標配分に戻します。これによりリスクが抑えられ、効率的フロンティアの標準前提となります。オフにすると高リターン銘柄が次第に支配的になり、長期では「最適」配分が単に勝者を保有する方向へ漂います。
期待リターンはCAGRですか、平均ですか?
CAGR(年平均成長率)——つまり中央値、幾何平均の結果です。シミュレーションは入力を中央値の経路として扱い、ボラティリティでその周囲に分布を広げます。これはETFリターンの一般的な表示方法と一致します。
P10、P50、P90とは何ですか?
すべてのシミュレーション経路の最終資産のパーセンタイルです。P50は中央値(典型)、P10は不運な結果(経路の10%だけがそれより低い)、P90は幸運な結果(10%だけがそれより高い)です。P10とP90の差は、その配分が抱えるリスクの大きさを示します。
ETF以外の銘柄にも使えますか?
はい。プリセットはリターンとボラティリティを自動入力する便宜的なものですが、どちらの銘柄も「カスタム」を選んで任意のCAGRとボラティリティを入力できます——株式、債券、暗号資産、不動産の代替指標など、その2つの数値と相関で特徴づけられるものなら何でも。

参考資料

  • 現代ポートフォリオ理論相関の低い資産を組み合わせると、なぜリスク1単位あたりのリターンを高められるのか。
  • リバランス(Bogleheads)目標比率を定期的に戻すことで、いかにボラティリティを収穫しリスクを抑えるか。
  • シャープレシオリスク調整目標の基礎となる「リスク1単位あたりのリターン」の指標。

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ポートフォリオ配分最適化シミュレーターは、2銘柄で運用する投資家なら誰もが直面する「それぞれにいくら配分すべきか」という問いに答えます。2つの銘柄の期待リターン(CAGR)とボラティリティを入力し、両者の相関を設定すると、0%から100%までのあらゆる配分でモンテカルロ経路を数千通り実行し、選んだ目標——リスク調整後リターン、中央値、最悪ケースの下値保護——を最適化する配分を示します。2つの銘柄が完全に同じ動きをすることはまれなので、組み合わせた方が片方に集中投資するよりも有利になることがよくあります。

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著者について

indigo.la.ringo

スラッシュキャリアを夢見るソフトウェアエンジニア。もともとは世界との関係を整理しようとしていたのに、今はAIとの関係を整理させられている。最近は人とお金の関係を掘り下げることに夢中。でも、どんな答えにたどり着いても、それはそれで大丈夫。