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。
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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 55% / B 45%
A = QQQ — Nasdaq 100 · B = SPY — S&P 500
中央値 1.3億 · シミュCAGR 18.7% · ボラティリティ 17.1%
悲観(P10)
5.6千万
標準(P50)
1.3億
楽観(P90)
3.1億
最適配分
A 100%
B 100%
中央値の最終額
1.3億
1.8億
8.2千万
下値(P10)
5.6千万
6.9千万
3.9千万
ボラティリティ
17.1%
20.0%
15.0%

配分別の最終資産

0万1.2億2.5億3.7億4.9億B 100%← B 多め · A 多め →A 100%
中央値10–90% の範囲最適

84000 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。

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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。「中央値を最大化」は典型的な最終額を最大化し、高リターン銘柄に偏ります。「下値を守る」は最悪ケース(10パーセンタイル)の結果を最大化する、最も守りの配分です。
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。

本ツールは教育目的のみで、投資助言ではありません。CAGR・ボラティリティ・相関はすべてあなたが入力する前提であり、実際の市場はどんなモデルからも乖離します。配分を決める前に、資格を持つファイナンシャルアドバイザーにご相談ください。

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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。