趣味の投資とプログラミング備忘録

趣味の投資と独学の「R言語」によるプログラミングを混ぜて、なぜ投資が必要なのか、メモがてら書いていきたいと思います。投資もプログラミングも初心者という方の勉強の一助となれば幸いです。

【旧つみたてNISA】SBI-SBI・V・SP500実際に投資してみた!【2024年以降も継続中】2024年1月分

目次

 

  1. 免責事項 : 記事を見る前に確認を!
  2. 導入 : なぜ始めたのか?
  3. 方法 : どうやって結果を求めるか?
  4. 結果
    1. Fig.1 : シミュレーション区間&実データ推移
    2. Fig.2 : シミュレーション結果&実データ表
    3. Fig.3 : 理論騰落率と実騰落率(月毎)
    4. Fig.4 : 最新月(当月)の積立シミュレーション分布と評価価額
    5. Fig.5 : 40年積立投資シミュレーション推移
    6. Fig.6 : 40年積立投資シミュレーション分布
    7. Fig.7 : 40年積立投資シミュレーション表
  5. 考察

免責事項


当ブログに掲載する情報は投資勧誘を目的としたものではありません。株式などの金融商品の取引は損失を出す恐れがあります。
全て自己判断、自己責任での投資をお願いいたします。
このブログは投稿者が趣味として記載しているものであり、いかなる損失が出た場合でも責任を負うことはできません。
誤情報が入り込んだり、情報が古くなったりすることもあります。
必ずしも正確性を保証するものではありません。また合法性や安全性なども保証いたしません。
当ブログに掲載された内容によって生じた損害等の一切の責任を負いかねますので、ご了承ください。

導入


どうも、花森ヒロシです
ちょうど統計解析や視覚化に特化しているプログラミング言語の『R言語』をかじる機会に恵まれ、面白いなと思い、「これを使って何かシミュレーションをしてみたいな」と思ったのがまず第一のきっかけでした。

第二のきっかけは、趣味の投資で暴落時に不安になり売ってしまうなどの判断ミスをしないようにしていきたいと思ったことがあります。
なので、実際に私が利用させてもらっている投資信託の成績と過去運用成績から導いた平均・標準偏差から『R言語』を用いてモンテカルロシミュレーションを行い、得られたデータから実際の運用中成績と比較して予測ができているか確認することで、判断材料にできればと思いました。

そして、プログラミング言語に触れているとHTMLやCSSで書いてみるのも面白そうだと感じたので、せっかくならブログを書いてみたいと思ったので今に至ります(笑)
長くなりましたが、以上を導入とさせてもらいます。

方法


米国のSP500連動の上場投資信託SPYのデータをGoogleスプレッドシートGoogle Finance関数を使って抽出。 (使用データ 1993-01-29 ~2021-08-27 )
月末の日付と終値だけのデータを「R」で抽出してデータフレームを作成。 月末の終値から、前月比率(n=343)を算出し計算に用いる。

算出方法やそもそもモンテカルロシミュレーションしても差し支えないのか正規性をみなければならないのですが、以下の当ブログで以前に検証というていで記事にさせてもらってますので見て頂ければと思います。何かありましたらご指摘をいただければと思います。
以前の検証記事↓
株式や投資信託が正規分布に従うのは本当か?SPYで検証してみた!(リターンは当該期間の終値比算出)
Rを使って、毎月の実際の投資額をドル換算にして読み込み、月末に投資したとして、算出した平均リターン、平均標準偏差から正規乱数を生成、毎月、乱数を加味して翌月も乱数を加味、実際に投資した経過月数分を5000回シミュレーションを行い得られたデータを並べ、上から2.5%、25%、50%、75%、97.5%の地点でのデータと投資しなかった場合の貯金の累積額、時価評価額の描画する。経時データとして表も作成する。
また、最新月における成績のシミュレーション分布と実データの位置をヒストグラムにより描画する。
なお、上記のモンテカルロシミュレーションがどの程度妥当だろうかと思い、同じ方法で別期間の過去のデータを用いてテストも行っています記事にもしてますので確認がしたい方はどうぞ。
あくまで短期間のシミュレーションかつ評価も視的にしか比較していませんが、おおよそ予測できていると思われます。
以前の検証記事↓
米国ETF SPY過去データから未来予測してみた!(モンテカルロシミュレーションとバックテスト)

結果

 

Fig.1

Fig.1の説明 Fig.1 は、SPYの約30年のデータから算出した平均リターン8.481591%、年間標準偏差14.5878%の正規乱数により変動を発生させ、実データのある期間分を投資額を投資日時でドル換算して5000回シミュレーションをした結果から、パーセンタイルを算出し併記したもの。縦軸の金額は$、横軸の経過月数は投資開始時を0として経過した月数を表す。Q975は97.5パーセンタイル、Q75は75パーセンタイル、Q50は50パーセンタイル、Q25は25パーセンタイル、Q025は2.5パーセンタイル、投資累計額は投資開始時点からの最新月までの合計投資額、時価評価額は当該月の時価評価、投資成績をそれぞれ表す。


Fig.2

シミュレーション結果&実データ表
金額単位:$
経過月数 時価評価額 投資累計額 Q025 Q25 Q50 Q75 Q975
0 3884.153 3874.467 3874.467 3874.467 3874.467 3874.467 3874.467
1 3935.804 4227.925 3932.154 4143.243 4251.764 4360.056 4576.952
2 4597.485 4537.552 4129.654 4429.607 4594.117 4750.951 5065.943
3 5176.893 4835.655 4338.397 4713.165 4912.264 5129.657 5539.234
4 5765.394 5139.299 4556.517 4997.714 5247.447 5504.045 5998.562
5 6006.485 5439.845 4770.477 5289.865 5585.667 5870.894 6468.981
6 6479.667 5736.875 4993.826 5579.601 5907.269 6242.064 6953.947
7 6628.651 6037.695 5231.948 5879.019 6242.575 6626.637 7422.748
8 7428.756 6338.187 5484.577 6175.206 6577.136 7008.866 7875.420
9 7679.396 6635.484 5682.226 6482.164 6917.248 7398.349 8376.356
10 8424.963 7503.598 6477.977 7342.782 7813.141 8336.298 9441.009
11 9208.561 7504.480 6395.611 7350.284 7882.706 8439.869 9599.018
12 9067.291 7505.351 6377.010 7356.990 7931.939 8523.758 9801.254
13 11700.589 11012.473 9814.141 10886.645 11480.666 12115.371 13499.391
14 11628.338 11013.345 9661.170 10858.182 11564.874 12285.233 13788.749
15 11776.265 11014.164 9486.622 10847.168 11637.006 12461.293 14120.860
16 10791.378 11014.934 9378.227 10882.834 11698.931 12585.741 14382.335
17 11048.367 11015.709 9300.801 10896.538 11777.339 12718.261 14725.667
18 10385.937 11016.446 9188.304 10898.338 11857.161 12877.680 14978.742
19 11242.523 11017.211 9115.806 10930.225 11931.536 12946.687 15290.693
20 10533.842 11017.925 9084.371 10953.187 11985.914 13120.513 15604.130
21 10187.362 11018.618 9033.678 10964.563 12071.620 13248.342 15886.545
22 9974.563 11019.293 9009.817 10964.685 12148.676 13408.134 16242.336
23 10794.329 11020.011 8940.752 10974.414 12210.688 13544.354 16402.645
24 10606.109 11020.757 8898.142 10983.815 12267.213 13683.693 16713.440
25 14261.436 14130.361 11929.045 14141.918 15457.790 16874.215 20129.504
26 13749.692 14131.094 11873.608 14199.904 15553.136 17013.686 20470.248
27 14529.648 14131.856 11811.642 14242.655 15674.329 17245.998 20788.993
28 14343.544 14132.603 11863.266 14279.883 15747.374 17410.727 21355.992
29 14724.899 14133.328 11784.732 14315.880 15855.800 17627.575 21631.841
30 15057.941 14134.045 11706.377 14330.807 15972.118 17809.466 21898.996
31 15300.911 14134.757 11665.468 14315.733 16077.218 18000.646 22235.253
32 15115.507 14135.447 11635.689 14376.859 16104.765 18209.329 22650.759
33 15814.842 14136.124 11648.334 14412.947 16235.995 18329.004 23104.566
34 15722.639 14136.795 11562.697 14422.806 16378.047 18534.992 23550.755
35 15645.363 14137.460 11418.945 14451.334 16485.359 18662.524 23762.402
36 16738.373 14138.163 11430.798 14508.478 16601.872 18848.237 24063.783
37 16661.710 14138.163 11358.932 14560.255 16687.250 19011.791 24370.638

Fig.2の説明

Fig.2 は Fig.1 のデータを数値化したもの。実際の時価総額とシミュレーション結果から算出したパーセンタイル値を併記した時系列データ。



Fig.3

Fig.3の説明 Fig.3、2007-03-15 ~2021-07-30のデータから算出した平均リターン(μ)、平均リスク(σ)を月間値に直したものから理論変動幅として算出しています。幅は月間平均μ±(σ,2σ,3σ)の範囲をそれぞれ緑色の濃さで表しています。 一番濃いσ区間に約68%、2番目に濃い2σ区間に約95%、3番目に濃い3σ区間に約99%のデータが過去のデータではその区間に入っていたため、過去データ通りであれば今後も毎月そのような確率で入ると想定されます。投資した期間における実際の前月比での変動を青線で表しています。赤線はプラスマイナス0%の位置を示しています。

Fig.4

Fig.4の説明 Fig.4は過去データから算出した平均リターンとリスクから当月までのモンテカルロシミュレーションをした結果と当月実際の評価価額を重ねたもの。



Fig.5

Fig.5の説明 Fig.5、グラフの『%』はパーセンタイル値を意味する。実際に投資している月額の金額までを各月に投資してから、以降の期間は積立をやめて40年が経過した場合の金額推移を5000回シミュレーションしたもの。


Fig.6

Fig.6の説明 Fig.6は40年後のシミュレーション最終成績の分布。


Fig.7

40年積立投資シミュレーション表
金額単位:$
経過月数 投資累計額 95% 90% 80% 70% 60% 50% 40%
12 7505.351 6633.438 6901.535 7251.206 7517.217 7759.517 7965.913 8211.674
60 14138.163 11902.494 13346.636 15058.720 16509.334 17911.613 19217.876 20705.685
120 14138.163 13498.382 15745.492 19285.659 22071.694 24691.024 27622.331 30668.007
180 14138.163 15874.037 19016.019 24600.603 29205.761 33789.168 38712.517 44248.065
240 14138.163 19599.843 24535.244 32459.955 39404.933 47133.343 55068.832 65449.318
300 14138.163 23941.515 31047.799 43082.164 53924.837 65657.910 78374.665 93652.108
360 14138.163 30908.940 41006.693 56496.384 72857.673 90685.722 111643.367 136156.673
420 14138.163 38950.334 52366.050 76745.910 100832.624 126549.566 157255.704 194461.215
480 14138.163 48632.499 69942.502 103840.850 139781.037 179585.211 223508.952 281606.955

Fig.7の説明 Fig.7は、実際に投資している月額の金額までを各月に投資してから、以降の期間は積立をやめホールドだけし続けた場合の金額推移を5000回シミュレーションしたもの。そのシミュレーションから、どの程度の確率で投資金額が変動しうるか、また、その変動した結果の確率をみるもの。
例1)表の95%とはシミュレーション結果の5パーセンタイル値で95%の確率で40年後の結果が48632.4991$以上

例2)50%とはシミュレーション結果の50パーセンタイル値で50%の確率で40年後の結果が223508.9523$以上


考察


この運用データは実際はSPYではなく、つみたてNISA口座でSBI-SBI・S&P500を運用しているのですが、目標のインデックスは同じなので、使用してます。
今までのデータは円ベースで行っていたのですが、為替変動でシミュレーション範囲内に収まっていないなと感じたので、購入時期のドル/円を調べて円から$に変換しました。
そして、正確に月末に投資しているわけではないので、誤差もあります。また、毎月でシミュレーションしていますが、実際は実営業日に毎回乱数発生させるべきなのでしょうが、やるのが面倒なので、あまり変わらないだろうと想定してシミュレーションしている関係で誤差も多々あるかもしれないものの、おおよそ同じだろうと考えておきます。


現在は 37ヶ月で+2523.5477342$(+17.8491914%)となってます。

久しぶりに上昇です。
集計日のドル円から換算すると、時価評価額2,458,602円(+858,602円)ですね。 投資開始の2020年12月からどんどん上昇し75パーセンタイル値を超える位置を推移していたので、1993-01-29 ~2021-08-27 のデータから考えると良い成績を誇っていたように思います。

ただ、もっと下がってもおかしくはないというところではありますね。
また、今月も円安もまだ続いていますね。150円に近い状態になっています。円ベースで見た場合の資産を一時的に押し上げています。ドルベースでみるのが正解なのでしょうけど、円で見ると気分は楽ですね。 ただ、下がったとしても下がった分を上回るということは過去データによるシミュレーション結果が示しています。あくまで過去データ通りの変動幅であれば、ですが・・・

繰り返しになりますが、いままでのところ、Fig.1、Fig.2のシミュレーション結果の範囲からみると基本的に2.5%~97.5%内に収まっています。大きな変動は精神的に良くはないですけどね。変動の大きさから来る精神ダメージが評価額上昇の対価ということにしておきます。

Fig.3の騰落率では、基本的には過去データから算出した平均と標準偏差より約99%の過去データが3σ区間に入っていたわけですが、実際に今回のデータもその範囲内に入っているようです。まだ期間が短いのでそうなるのも納得ではあるんですが、とりあえず今のところ過去データの範疇のようです。現在は赤線(前月比プラスマイナス0%)を上回っているため、前月の評価価額と比較した時、プラスにはなっています。

Fig.4では、シミュレーション結果から確率密度分布からも考えられるように、当月の評価価額は山のてっぺん付近に来てますね。確率分布的にみても出現頻度は高そうな位置ですね。(長期で行うと中央値付近が出やすいか?)

Fig.5から、40年後のシミュレーション結果は下位5%(95%の確率)でも元本である投資累計額を上回っている。ただし、注意が必要なのは、40年後も同じリターン、リスクである保証がないという点だろう。

Fig6から形成された分布やFig.7の数値化した表でも元本割れの可能性は著しく低いだろうと考えられます。上位では1億円を超える場合も想定される点は夢がありますね。

長期でのシミュレーション結果では40年後には95%の確率で元本を大きく上回る4倍弱程度と出ています。定期預金よりは良いはずなので、それでもいいわけです。
米国株式は変動はあれども200年ほど右肩上がりなので、上を向いて歩こうと思います。

いまのところ、圧倒的に国債や定期預金よりは良いです。為替の影響は無視しますが、長期投資ならば一括の方がいいだろうという理論からつみたてNISAは一括でいれましたが・・・その直後下落しましたね。
入れたタイミングが最高値くらいだったのでタイミングは最悪と言えましょう。しかしながら、これもまた長期投資では良いことだと考えておきます。
株価の上がって下がっては当然、起こります。 ただ、いついつに下落するとか、今後このあたりで下落するだろう、など、普通はわからないのですからね(わかる場合もあるにはあるけど・・・)。長期投資においては、世界滅亡レベルのことがないなら関係ないかなって思います。米国利上げや日本の大規模金融緩和継続、中国上海コロナ対策、ロシア関連の問題が懸念材料ですが、そのうち収束するでしょう。

旧つみたてNISAが終了しているので、追加投資は行いませんが、今後もホールドしていけば、40年後50%以上の確率でドル円レートで1ドル100円なら22,350,895円程度になると思われます。ドル円レートで1ドル150円なら33,526,343円程度になると思います。

追加投資しなくとも十分な数字かなと思われます。問題は20年後にはすべて特定口座に移行してしまうので20%以上とられてしまうことなので、取らぬ狸の皮算用ですが、取り崩しつつもホールドを続ければ老後問題は現時点で解決できているのかもしれません。

 

はい、というわけで、資本主義と確率を信じて、今後に期待します。


以上。

セゾン資産形成の達人ファンド実際に投資してみた!2024年1月

目次

 

  1. 免責事項 : 記事を見る前に確認を!
  2. 導入 : なぜ始めたのか?
  3. 方法 : どうやって結果を求めるか?
  4. 結果
    1. Fig.1 : シミュレーション区間&実データ推移
    2. Fig.2 : シミュレーション結果&実データ表
    3. Fig.3 : 理論騰落率と実騰落率(月毎)
    4. Fig.4 : 当月積立シミュレーション分布と評価価額
    5. Fig.5 : 40年定額積立投資シミュレーション推移
    6. Fig.6 : 40年後の定額積立シミュレーションの分布
    7. Fig.7 : 40年定額積立投資シミュレーション表
  5. 考察

免責事項


当ブログに掲載する情報は投資勧誘を目的としたものではありません。株式などの金融商品の取引は損失を出す恐れがあります。
全て自己判断、自己責任での投資をお願いいたします。
このブログは投稿者が趣味として記載しているものであり、いかなる損失が出た場合でも責任を負うことはできません。
誤情報が入り込んだり、情報が古くなったりすることもあります。
必ずしも正確性を保証するものではありません。また合法性や安全性なども保証いたしません。
当ブログに掲載された内容によって生じた損害等の一切の責任を負いかねますので、ご了承ください。

導入


どうも、花森ヒロシです
ちょうど統計解析や視覚化に特化しているプログラミング言語の『R言語』をかじる機会に恵まれ、面白いなと思い、「これを使って何かシミュレーションをしてみたいな」と思ったのがまず第一のきっかけでした。

第二のきっかけは、趣味の投資で暴落時に不安になり売ってしまうなどの判断ミスをしないようにしていきたいと思ったことがあります。
なので、実際に私が利用させてもらっている投資信託の成績と過去運用成績から導いた平均・標準偏差から『R言語』を用いてモンテカルロシミュレーションを行い、得られたデータから実際の運用中成績と比較して予測ができているか確認することで、判断材料にできればと思いました。

そして、プログラミング言語に触れているとHTMLやCSSで書いてみるのも面白そうだと感じたので、せっかくならブログを書いてみたいと思ったので今に至ります(笑)
長くなりましたが、以上を導入とさせてもらいます。

方法


セゾン投信の投資の達人の過去基準価額csvデータをダウンロードして使用できる形に調整する。 (使用データ 2007-03-15 ~2021-07-30)
月末の日付と終値だけのデータを「R」で処理してデータフレームを作成、 そこから年間の平均リターン、年間標準偏差を算出する。

算出方法やそもそもモンテカルロシミュレーションしても差し支えないのか正規性をみなければならないのですが、以下の当ブログで以前に検証というていで記事にさせてもらってますので見て頂ければと思います。何かありましたらご指摘をいただければと思います。
以前の検証記事↓
株式や投資信託が正規分布に従うのは本当か?セゾン資産形成の達人ファンドで検証してみた!(リターンは当該期間の終値比算出)

Rを使って、毎月の実際の投資額を読み込み、月末に投資したとして、算出した平均リターン、平均標準偏差から正規乱数を生成、毎月、乱数を加味して翌月も乱数を加味、実際に投資した経過月数分を5000回モンテカルロシミュレーションを行い、得られたデータを並べて上から2.5%、25%、50%、75%、97.5%の地点でのデータと投資しなかった場合の貯金の累積額、時価評価額の描画する。経時データとして分布や表も作成する。
また、最新月における成績のシミュレーション分布と実データの位置をヒストグラムにより描画する。
なお、上記のモンテカルロシミュレーションがどの程度妥当だろうかと思い、同じ方法で別期間の過去のデータを用いてテストも行っています記事にもしてますので確認がしたい方はどうぞ。
あくまで短期間のシミュレーションかつ評価も視的にしか比較していませんが、おおよそ予測できていると思われます。
セゾン投信資産形成の達人の過去データから未来予測してみた!(モンテカルロシミュレーションとバックテスト)

結果

 

Fig.1

Fig.1の説明 Fig.1 は、セゾン投信の約13年のデータから算出した平均リターン8.07252%、年間標準偏差18.15158%の正規乱数により変動を発生させ、実際に投資した期間まで毎月の実投資額で5000回シミュレーションをした結果から、パーセンタイルを算出し併記したも。縦軸の金額は$、横軸の経過月数は投資開始時を0として経過した月数を表す。Q975は97.5パーセンタイル、Q75は75パーセンタイル、Q50は50パーセンタイル、Q25は25パーセンタイル、Q025は2.5パーセンタイル、投資累計額は投資開始時点からの最新月までの合計投資額、時価評価額は当該月の時価評価、投資成績のようなものをそれぞれ表す。


Fig.2

シミュレーション結果&実データ表
金額単位:万円
経過月数 時価評価額 投資累計額 Q025 Q25 Q50 Q75 Q975
0 0.2982 0.20 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000
1 5.2840 5.20 5.1807 5.1941 5.2012 5.2083 5.2214
2 10.4139 10.20 9.7091 10.0453 10.2366 10.4183 10.7743
3 15.7743 15.20 14.1158 14.8754 15.2950 15.7028 16.5186
4 20.5399 20.20 18.4475 19.7069 20.3575 21.0770 22.4465
5 26.1396 25.20 22.7595 24.5075 25.5115 26.4706 28.5267
6 31.0013 30.20 26.9485 29.3496 30.6208 32.0017 34.7348
7 37.5797 35.21 31.1368 34.1656 35.8444 37.5767 41.1953
8 43.0992 40.21 35.3788 38.9252 41.0328 43.2188 47.6879
9 47.8837 45.26 39.5186 43.7782 46.3396 49.0001 54.2973
10 49.7885 50.30 43.6174 48.5517 51.6116 54.8496 61.2781
11 51.9773 55.32 47.5079 53.3736 57.0069 60.7959 68.3515
12 60.4311 60.35 51.5899 58.1861 62.3222 66.6254 75.3629
13 64.4285 65.44 55.4511 63.0858 67.6925 72.5681 82.6432
14 66.1598 70.46 59.1610 67.9096 73.1393 78.6706 90.2133
15 72.6462 75.46 62.7911 72.6405 78.5680 84.7838 97.9950
16 81.9053 80.46 66.5751 77.2730 83.9066 90.7230 105.9661
17 86.3815 85.46 70.6694 82.2781 89.4245 97.1688 113.4795
18 90.8846 90.46 74.4607 87.3039 94.8697 103.2151 121.2529
19 95.2194 95.46 78.4004 91.9962 100.4373 109.3680 129.1235
20 103.5260 100.46 82.1967 96.9958 106.0591 115.5656 137.8463
21 102.2860 105.46 85.9740 101.9751 111.6110 122.5751 145.9553
22 110.1720 110.46 89.4412 106.7046 117.2551 128.9562 154.4491
23 121.1781 115.46 93.3499 111.4795 122.6414 135.1319 163.6793
24 125.3959 120.46 96.8410 116.4071 128.5065 141.5645 172.4467
25 133.1199 125.46 100.9935 121.7093 134.1629 147.8849 180.4191
26 145.4164 130.46 104.9860 126.1359 139.9437 154.5978 189.0640
27 147.2573 135.46 108.0298 130.9571 145.4218 161.2976 197.8235
28 161.8759 140.46 112.2343 136.1496 151.2215 168.2193 206.8315
29 169.1127 145.46 116.5751 140.9993 157.0438 175.2790 215.3510
30 177.3440 150.46 118.9430 145.7131 162.4735 182.2506 224.4851
31 171.5514 155.46 122.5432 150.6482 168.6752 188.8669 234.9267
32 186.7467 160.46 124.9726 156.0116 174.6589 195.9264 243.7166
33 193.5000 165.46 129.1403 160.6603 180.1364 203.3189 255.1804
34 201.0865 165.46 128.0723 160.7254 180.7827 204.3017 260.0706

Fig.2の説明

Fig.2 は Fig.1 のデータを数値化したもの。実際の時価総額とシミュレーション結果から算出したパーセンタイル値を併記した時系列データ。



Fig.3

Fig.3の説明 Fig.3、2007-03-15 ~2021-07-30のデータから算出した平均リターン(μ)、平均リスク(σ)を月間値に直したものから理論変動幅として算出しています。幅は月間平均μ±(σ,2σ,3σ)の範囲をそれぞれ緑色の濃さで表しています。 一番濃いσ区間に約68%、2番目に濃い2σ区間に約95%、3番目に濃い3σ区間に約99%のデータが過去のデータではその区間に入っていたため、過去データ通りであれば今後も毎月そのような確率で入ると想定されます。投資した期間における実際の前月比での変動を青線で表しています。赤線はプラスマイナス0%の位置を示しています。

Fig.4

Fig.4の説明 Fig.4は過去データから算出した平均リターンとリスクから当月までのモンテカルロシミュレーションをした結果と当月実際の評価価額を重ねたもの。



Fig.5

Fig.5の説明 Fig.5、グラフの『%』はパーセンタイル値を意味する。実際に投資した金額を元に40年間ホールドし続けた場合を5000回シミュレーションしたもの。実際の投資額とは異なる。


Fig.6

Fig.6の説明 Fig.6は40年後のシミュレーション最終成績の分布。


Fig.7

40年定額積立投資シミュレーション表
金額単位:万円
経過月数 投資累計額 95% 90% 80% 70% 60% 50% 40%
12 60.35 53.0091 54.7255 57.2057 58.9372 60.5486 62.0258 63.6935
60 165.46 123.1943 137.1748 158.5644 176.0228 191.7556 206.6463 223.9063
120 165.46 122.0911 147.0929 181.0638 213.6008 246.1776 280.7738 319.3643
180 165.46 131.7147 166.4350 222.5252 270.6001 325.2442 381.8556 453.4767
240 165.46 148.1603 197.7706 277.7844 350.9129 429.4740 520.7738 627.5717
300 165.46 171.4492 234.8308 341.1417 445.5710 567.0179 710.2032 881.6429
360 165.46 195.7987 286.3564 443.2879 586.5666 757.2585 972.9146 1236.7196
420 165.46 234.1540 350.4146 558.3376 760.1044 1011.2202 1313.3472 1684.4005
480 165.46 283.8873 427.0142 704.3524 1014.6143 1368.7673 1799.3868 2361.1428

Fig.7の説明 Fig.7は積立をし続けた金額までで、投資を開始してから40年のシミュレーション最終成績から、どの程度の確率で投資金額が変動したか、また、その変動した結果の確率をみるもの。
例1)表の95%とはシミュレーション結果の5パーセンタイル値で95%の確率で40年後の結果が283.8873万円以上

例2)50%とはシミュレーション結果の50パーセンタイル値で50%の確率で40年後の結果が1799.3868万円以上


考察


特定口座でセゾン資産形成の達人を運用しているのですが、アクティブファンドです。
ただ、正確には月末に投資しているわけではないので、誤差もあります。また、毎月でシミュレーションしていますが、実際は実営業日に毎回乱数発生させるべきなのでしょうが、やるのが面倒なのと、あまり変わらないだろうと想定してシミュレーションしている関係で誤差も多々あるかもしれないですが・・・まあ、おおよそ同じだろうと考えておきます。

現在は34ヶ月で35.6265万円( +21.5317902%)となってます。


いままでのところ、Fig.1、Fig.2のモンテカルロシミュレーション結果の範囲からみると中央値から75パーセンタイル付近ですね。だいぶ上がったようです。

Fig.3を見ると、基本的には過去データから算出した平均と標準偏差より約99%の過去データが3σ区間に入っていたわけですが、実際に、今回のデータもその範囲内に入っているようです。まだ期間が短いのでそうなるのも納得ではあるんですが、とりあえず今のところ過去データの範疇のようです。現在は赤線(前月比プラスマイナス0%)を上回っているため、前月の評価価額と比較した時、プラスとなっています。

Fig.4では、シミュレーション結果から確率密度分布からも考えられるように、当月の評価価額は山のてっぺん付近に来てますね。確率分布的には出現しやすい位置にいるという感じですね。

Fig.5から、40年後のシミュレーション結果は下位5%(95%の確率)でも元本である投資累計額を上回っている。ただし、注意が必要なのは、40年後も同じリターン、リスクである保証がないという点だろう。

Fig6から、形成された分布から考えると、元本割れの可能性は著しく低いだろうと考えられます。
Fig.7から、40年後のシミュレーション結果は95%の確率で283.8873万円以上になっているということです。増加率は+171.57458%と下位5%にしては増えています。 50%の確率で1799.3868万円以上になっているということです。
増加率は+1087.5056207%と中央値ではかなり増えています。今投資をやめてもホールドし続けていれば50%の確率の部分を見るかぎりは、それなりに老後資産の足しになりそうです。

アクティブという点は信託報酬が高額という点や、インデックスに忠実でないということにもデメリットがあるかもしれませんが、あえて選んでます。

少なくとも、国債や定期預金よりは良いはずです。

 

新年になり新NISAが始まった影響もあるのか、随分と株価の伸びが良いですね。

円安も進んでいるので、あまり沢山買うという選択はしづらいと思ってしまっています。今月はなぜか5万円の入金が失敗しているようで、引き落とされていませんので追加投資金額は0円です。

 

まあ、下落すればメンタル的にはあまり良いものではないですからね今回は良しとします(笑)


このファンドはあまり変動が大きくない事が特徴、でしょうか。

下落はしたとしても、米国市場単体よりは円安の影響もあるとは思いますが、下落してない印象です。


世界全体投資だからなのか、コロナや戦争等の影響で下がるのは当然とも言えます。そう考えるとシミュレーション範囲下限を下回っていないのは凄いとも思えてきます。一億総株主時代に突入するかは不明ですが、方向としては良い傾向なのではないかと私は考えていますが、というのも、市場に資金が潤沢で流動性もあれば、投資しているお金は育つ速度は上がりそうな気がしているからです。実際はどうなのかはわかりませんがね。

今後もシミュレーション通り(範囲の上目で!)になると良いなと、期待します。

以上。

SBI-SBI・V・SP500、実際に投資してみた!2023年12月分

目次

 

  1. 免責事項 : 記事を見る前に確認を!
  2. 導入 : なぜ始めたのか?
  3. 方法 : どうやって結果を求めるか?
  4. 結果
    1. Fig.1 : シミュレーション区間&実データ推移
    2. Fig.2 : シミュレーション結果&実データ表
    3. Fig.3 : 理論騰落率と実騰落率(月毎)
    4. Fig.4 : 最新月(当月)の積立シミュレーション分布と評価価額
    5. Fig.5 : 40年積立投資シミュレーション推移
    6. Fig.6 : 40年積立投資シミュレーション分布
    7. Fig.7 : 40年積立投資シミュレーション表
  5. 考察

免責事項


当ブログに掲載する情報は投資勧誘を目的としたものではありません。株式などの金融商品の取引は損失を出す恐れがあります。
全て自己判断、自己責任での投資をお願いいたします。
このブログは投稿者が趣味として記載しているものであり、いかなる損失が出た場合でも責任を負うことはできません。
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当ブログに掲載された内容によって生じた損害等の一切の責任を負いかねますので、ご了承ください。

導入


どうも、花森ヒロシです
ちょうど統計解析や視覚化に特化しているプログラミング言語の『R言語』をかじる機会に恵まれ、面白いなと思い、「これを使って何かシミュレーションをしてみたいな」と思ったのがまず第一のきっかけでした。

第二のきっかけは、趣味の投資で暴落時に不安になり売ってしまうなどの判断ミスをしないようにしていきたいと思ったことがあります。
なので、実際に私が利用させてもらっている投資信託の成績と過去運用成績から導いた平均・標準偏差から『R言語』を用いてモンテカルロシミュレーションを行い、得られたデータから実際の運用中成績と比較して予測ができているか確認することで、判断材料にできればと思いました。

そして、プログラミング言語に触れているとHTMLやCSSで書いてみるのも面白そうだと感じたので、せっかくならブログを書いてみたいと思ったので今に至ります(笑)
長くなりましたが、以上を導入とさせてもらいます。

方法


米国のSP500連動の上場投資信託SPYのデータをGoogleスプレッドシートGoogle Finance関数を使って抽出。 (使用データ 1993-01-29 ~2021-08-27 )
月末の日付と終値だけのデータを「R」で抽出してデータフレームを作成。 月末の終値から、前月比率(n=343)を算出し計算に用いる。

算出方法やそもそもモンテカルロシミュレーションしても差し支えないのか正規性をみなければならないのですが、以下の当ブログで以前に検証というていで記事にさせてもらってますので見て頂ければと思います。何かありましたらご指摘をいただければと思います。
以前の検証記事↓
株式や投資信託が正規分布に従うのは本当か?SPYで検証してみた!(リターンは当該期間の終値比算出)
Rを使って、毎月の実際の投資額をドル換算にして読み込み、月末に投資したとして、算出した平均リターン、平均標準偏差から正規乱数を生成、毎月、乱数を加味して翌月も乱数を加味、実際に投資した経過月数分を5000回シミュレーションを行い得られたデータを並べ、上から2.5%、25%、50%、75%、97.5%の地点でのデータと投資しなかった場合の貯金の累積額、時価評価額の描画する。経時データとして表も作成する。
また、最新月における成績のシミュレーション分布と実データの位置をヒストグラムにより描画する。
なお、上記のモンテカルロシミュレーションがどの程度妥当だろうかと思い、同じ方法で別期間の過去のデータを用いてテストも行っています記事にもしてますので確認がしたい方はどうぞ。
あくまで短期間のシミュレーションかつ評価も視的にしか比較していませんが、おおよそ予測できていると思われます。
以前の検証記事↓
米国ETF SPY過去データから未来予測してみた!(モンテカルロシミュレーションとバックテスト)

結果

 

Fig.1

Fig.1の説明 Fig.1 は、SPYの約30年のデータから算出した平均リターン8.481591%、年間標準偏差14.5878%の正規乱数により変動を発生させ、実データのある期間分を投資額を投資日時でドル換算して5000回シミュレーションをした結果から、パーセンタイルを算出し併記したもの。縦軸の金額は$、横軸の経過月数は投資開始時を0として経過した月数を表す。Q975は97.5パーセンタイル、Q75は75パーセンタイル、Q50は50パーセンタイル、Q25は25パーセンタイル、Q025は2.5パーセンタイル、投資累計額は投資開始時点からの最新月までの合計投資額、時価評価額は当該月の時価評価、投資成績をそれぞれ表す。


Fig.2

シミュレーション結果&実データ表
金額単位:$
経過月数 時価評価額 投資累計額 Q025 Q25 Q50 Q75 Q975
0 3884.153 3874.467 3874.467 3874.467 3874.467 3874.467 3874.467
1 3935.804 4227.925 3937.294 4142.927 4252.955 4366.088 4571.964
2 4597.485 4537.552 4113.987 4426.133 4588.016 4754.700 5090.481
3 5176.893 4835.655 4329.136 4707.448 4912.748 5128.901 5547.301
4 5765.394 5139.299 4555.776 4992.031 5241.197 5501.527 5994.133
5 6006.485 5439.845 4799.465 5277.688 5570.487 5871.775 6504.000
6 6479.667 5736.875 4984.132 5570.862 5900.307 6246.850 7004.028
7 6628.651 6037.695 5221.160 5879.836 6234.425 6633.127 7445.096
8 7428.756 6338.187 5436.745 6163.575 6569.511 7024.477 7924.431
9 7679.396 6635.484 5690.158 6466.083 6911.020 7394.303 8440.874
10 8424.963 7503.598 6490.972 7327.829 7822.084 8352.984 9484.829
11 9208.561 7504.480 6418.604 7337.269 7882.228 8444.187 9712.323
12 9067.291 7505.351 6399.725 7346.873 7934.995 8550.828 9865.422
13 11700.589 11012.473 9860.722 10861.639 11488.009 12141.917 13629.571
14 11628.338 11013.345 9694.556 10878.698 11540.942 12294.981 13993.989
15 11776.265 11014.164 9600.873 10856.974 11651.725 12431.920 14252.924
16 10791.378 11014.934 9478.694 10849.056 11711.474 12609.386 14594.593
17 11048.367 11015.709 9409.470 10867.482 11752.167 12768.018 14891.417
18 10385.937 11016.446 9331.207 10876.579 11828.492 12884.202 15080.301
19 11242.523 11017.211 9198.050 10905.740 11932.182 13026.268 15418.605
20 10533.842 11017.925 9159.750 10918.257 12009.267 13162.186 15730.874
21 10187.362 11018.618 9064.142 10951.589 12074.483 13314.418 16105.778
22 9974.563 11019.293 9093.022 10983.547 12168.051 13436.569 16342.599
23 10794.329 11020.011 8990.571 10992.085 12204.704 13609.782 16714.054
24 10606.109 11020.757 8947.651 11009.121 12293.229 13739.170 16907.478
25 14261.436 14130.361 12029.671 14125.343 15478.284 17008.447 20435.815
26 13749.692 14131.094 11911.585 14146.759 15540.201 17173.607 20723.587
27 14529.648 14131.856 11815.724 14182.923 15654.067 17336.839 21154.979
28 14343.544 14132.603 11736.620 14241.372 15816.454 17527.058 21552.645
29 14724.899 14133.328 11675.051 14279.958 15916.087 17680.158 22056.326
30 15057.941 14134.045 11542.656 14295.889 15983.575 17873.642 22231.308
31 15300.911 14134.757 11535.082 14323.728 16095.419 18045.597 22783.932
32 15115.507 14135.447 11452.443 14407.551 16227.896 18225.737 22979.867
33 15814.842 14136.124 11387.848 14429.476 16267.393 18420.615 23293.450
34 15722.639 14136.795 11420.341 14466.535 16388.283 18610.851 23613.441
35 15645.363 14137.460 11310.823 14508.917 16456.122 18687.414 24177.501
36 16738.373 14138.163 11304.000 14555.293 16581.342 18913.183 24555.268

Fig.2の説明

Fig.2 は Fig.1 のデータを数値化したもの。実際の時価総額とシミュレーション結果から算出したパーセンタイル値を併記した時系列データ。



Fig.3

Fig.3の説明 Fig.3、2007-03-15 ~2021-07-30のデータから算出した平均リターン(μ)、平均リスク(σ)を月間値に直したものから理論変動幅として算出しています。幅は月間平均μ±(σ,2σ,3σ)の範囲をそれぞれ緑色の濃さで表しています。 一番濃いσ区間に約68%、2番目に濃い2σ区間に約95%、3番目に濃い3σ区間に約99%のデータが過去のデータではその区間に入っていたため、過去データ通りであれば今後も毎月そのような確率で入ると想定されます。投資した期間における実際の前月比での変動を青線で表しています。赤線はプラスマイナス0%の位置を示しています。

Fig.4

Fig.4の説明 Fig.4は過去データから算出した平均リターンとリスクから当月までのモンテカルロシミュレーションをした結果と当月実際の評価価額を重ねたもの。



Fig.5

Fig.5の説明 Fig.5、グラフの『%』はパーセンタイル値を意味する。実際に投資している月額の金額までを各月に投資してから、以降の期間は積立をやめて40年が経過した場合の金額推移を5000回シミュレーションしたもの。


Fig.6

Fig.6の説明 Fig.6は40年後のシミュレーション最終成績の分布。


Fig.7

40年積立投資シミュレーション表
金額単位:$
経過月数 投資累計額 95% 90% 80% 70% 60% 50% 40%
12 7505.351 6625.056 6897.453 7268.259 7540.049 7772.332 7979.886 8220.126
60 14138.163 11981.489 13357.989 14986.608 16387.820 17813.184 19051.509 20575.106
120 14138.163 13564.656 15777.959 19079.648 21922.419 24621.504 27655.795 30736.109
180 14138.163 15772.607 19395.651 24684.904 29223.183 33747.390 38857.110 44596.531
240 14138.163 19698.849 24302.630 32498.958 39676.914 47408.911 55689.149 65207.401
300 14138.163 24370.629 32159.308 43617.993 54529.338 65587.836 78850.680 94736.312
360 14138.163 30965.902 41803.503 58302.606 74810.660 92083.195 111498.529 135164.168
420 14138.163 40089.632 54525.309 80481.614 101792.471 129597.676 159719.532 196904.209
480 14138.163 53012.904 73072.390 109456.443 143410.680 183860.810 226735.920 287652.349

Fig.7の説明 Fig.7は、実際に投資している月額の金額までを各月に投資してから、以降の期間は積立をやめて20年が経過した場合の金額推移を5000回シミュレーションしたもの。そのシミュレーションから、どの程度の確率で投資金額が変動しうるか、また、その変動した結果の確率をみるもの。
例1)表の95%とはシミュレーション結果の5パーセンタイル値で95%の確率で40年後の結果が53012.9043$以上

例2)50%とはシミュレーション結果の50パーセンタイル値で50%の確率で40年後の結果が226735.9202$以上


考察


この運用データは実際はSPYではなく、つみたてNISA口座でSBI-SBI・S&P500を運用しているのですが、目標のインデックスは同じなので、使用してます。
今までのデータは円ベースで行っていたのですが、為替変動でシミュレーション範囲内に収まっていないなと感じたので、購入時期のドル/円を調べて円から$に変換しました。
そして、正確に月末に投資しているわけではないので、誤差もあります。また、毎月でシミュレーションしていますが、実際は実営業日に毎回乱数発生させるべきなのでしょうが、やるのが面倒なので、あまり変わらないだろうと想定してシミュレーションしている関係で誤差も多々あるかもしれないものの、おおよそ同じだろうと考えておきます。


現在は 36ヶ月で+2600.2101535$(+18.3914289%)となってます。

ちょっとずつ回復しているような感じですね。。。
集計日のドル円から換算すると、時価評価額2,382,540円(+782,540円)ですね。 投資開始の2020年12月からどんどん上昇し75パーセンタイル値を超える位置を推移していたので、1993-01-29 ~2021-08-27 のデータから考えると良い成績を誇っていたように思います。

また、今月も円安もまだ続いていますね。145円に近い状態になっています。

円ベースで見た場合の資産を一時的に押し上げています。ドルベースでみるのが正解なのでしょうけど、円で見ると気分は楽ですね。 ただ、下がったとしても下がった分を上回るということは過去データによるシミュレーション結果が示しています。あくまで過去データ通りの変動幅であれば、ですが・・・

繰り返しになりますが、いままでのところ、Fig.1、Fig.2のシミュレーション結果の範囲からみると基本的に2.5%~97.5%内に収まっています。久しぶりに50%値を超えました。一括したタイミングが悪かったのもそうなんでしょうけど、2年間でそれほどの恩恵が受けられているのかはちょっと疑問ではありますね。

Fig.3の騰落率では、基本的には過去データから算出した平均と標準偏差より約99%の過去データが3σ区間に入っていたわけですが、実際に今回のデータもその範囲内に入っているようです。まだ期間が短いのでそうなるのも納得ではあるんですが、とりあえず今のところ過去データの範疇のようです。現在は赤線(前月比プラスマイナス0%)を上回っているため、前月の評価価額と比較した時、プラスにはなっています。

Fig.4では、シミュレーション結果から確率密度分布からも考えられるように、当月の評価価額は山のてっぺん付近に来てますね。確率分布的にみても出現頻度は高そうな位置ですね。(長期で行うと中央値付近が出やすいか?)

Fig.5から、40年後のシミュレーション結果は下位5%(95%の確率)でも元本である投資累計額を上回っている。ただし、注意が必要なのは、40年後も同じリターン、リスクである保証がないという点だろう。

Fig6から形成された分布やFig.7の数値化した表でも元本割れの可能性は著しく低いだろうと考えられます。上位では1億円を超える場合も想定される点は夢がありますね。

長期でのシミュレーション結果では40年後には95%の確率で元本を大きく上回る4倍弱程度と出ています。定期預金よりは良いはずなので、それでもいいわけです。
米国株式は変動はあれども200年ほど右肩上がりなので、上を向いて歩こうと思います。

いまのところ、圧倒的に国債や定期預金よりは良いです。為替の影響は無視しますが、長期投資ならば一括の方がいいだろうという理論からつみたてNISAは一括でいれましたが・・・その直後下落しましたね。


入れたタイミングが最高値くらいだったのでタイミングは最悪と言えましょう。しかしながら、これもまた長期投資では良いことだと考えておきます。

 

株価の上がって下がっては当然、起こります。 ただ、いついつに下落するとか、今後このあたりで下落するだろう、など、普通はわからないのですからね(わかる場合もあるにはあるけど・・・)。長期投資においては、世界滅亡レベルのことがないなら関係ないかなって思います。米国利上げや日本の大規模金融緩和継続、中国、ロシア関連の問題が懸念材料ですが、そのうち収束するでしょう。

 

 

 

来年の新NISAからS&P500への追加投資を辞めようと考えています。

つみたてNISAで運用していたので、20年のスパンでS&P500は良いだろうと考えていましたが、新NISAでは無期限で非課税のため、全世界の方が分散の安全性は高そうだと思います。

過去の成績からS&P500の方が良さそうですが、私は資産を最大化するゲームをしているわけではないので、若干見劣りしても全世界で運用していこうと思います。

継続でS&P500は運用していきますので、シミュレーション通りに運用可能か、ブログ掲載は続行しようと思いますので、よろしくお願いいたします。

 


はい、というわけで、資本主義と確率を信じて、今後に期待します。
以上。

セゾン資産形成の達人ファンド実際に投資してみた!2023年12月

目次

 

  1. 免責事項 : 記事を見る前に確認を!
  2. 導入 : なぜ始めたのか?
  3. 方法 : どうやって結果を求めるか?
  4. 結果
    1. Fig.1 : シミュレーション区間&実データ推移
    2. Fig.2 : シミュレーション結果&実データ表
    3. Fig.3 : 理論騰落率と実騰落率(月毎)
    4. Fig.4 : 当月積立シミュレーション分布と評価価額
    5. Fig.5 : 40年定額積立投資シミュレーション推移
    6. Fig.6 : 40年後の定額積立シミュレーションの分布
    7. Fig.7 : 40年定額積立投資シミュレーション表
  5. 考察

免責事項


当ブログに掲載する情報は投資勧誘を目的としたものではありません。株式などの金融商品の取引は損失を出す恐れがあります。
全て自己判断、自己責任での投資をお願いいたします。
このブログは投稿者が趣味として記載しているものであり、いかなる損失が出た場合でも責任を負うことはできません。
誤情報が入り込んだり、情報が古くなったりすることもあります。
必ずしも正確性を保証するものではありません。また合法性や安全性なども保証いたしません。
当ブログに掲載された内容によって生じた損害等の一切の責任を負いかねますので、ご了承ください。

導入


どうも、花森ヒロシです
ちょうど統計解析や視覚化に特化しているプログラミング言語の『R言語』をかじる機会に恵まれ、面白いなと思い、「これを使って何かシミュレーションをしてみたいな」と思ったのがまず第一のきっかけでした。

第二のきっかけは、趣味の投資で暴落時に不安になり売ってしまうなどの判断ミスをしないようにしていきたいと思ったことがあります。
なので、実際に私が利用させてもらっている投資信託の成績と過去運用成績から導いた平均・標準偏差から『R言語』を用いてモンテカルロシミュレーションを行い、得られたデータから実際の運用中成績と比較して予測ができているか確認することで、判断材料にできればと思いました。

そして、プログラミング言語に触れているとHTMLやCSSで書いてみるのも面白そうだと感じたので、せっかくならブログを書いてみたいと思ったので今に至ります(笑)
長くなりましたが、以上を導入とさせてもらいます。

方法


セゾン投信の投資の達人の過去基準価額csvデータをダウンロードして使用できる形に調整する。 (使用データ 2007-03-15 ~2021-07-30)
月末の日付と終値だけのデータを「R」で処理してデータフレームを作成、 そこから年間の平均リターン、年間標準偏差を算出する。

算出方法やそもそもモンテカルロシミュレーションしても差し支えないのか正規性をみなければならないのですが、以下の当ブログで以前に検証というていで記事にさせてもらってますので見て頂ければと思います。何かありましたらご指摘をいただければと思います。
以前の検証記事↓
株式や投資信託が正規分布に従うのは本当か?セゾン資産形成の達人ファンドで検証してみた!(リターンは当該期間の終値比算出)

Rを使って、毎月の実際の投資額を読み込み、月末に投資したとして、算出した平均リターン、平均標準偏差から正規乱数を生成、毎月、乱数を加味して翌月も乱数を加味、実際に投資した経過月数分を5000回モンテカルロシミュレーションを行い、得られたデータを並べて上から2.5%、25%、50%、75%、97.5%の地点でのデータと投資しなかった場合の貯金の累積額、時価評価額の描画する。経時データとして分布や表も作成する。
また、最新月における成績のシミュレーション分布と実データの位置をヒストグラムにより描画する。
なお、上記のモンテカルロシミュレーションがどの程度妥当だろうかと思い、同じ方法で別期間の過去のデータを用いてテストも行っています記事にもしてますので確認がしたい方はどうぞ。
あくまで短期間のシミュレーションかつ評価も視的にしか比較していませんが、おおよそ予測できていると思われます。
セゾン投信資産形成の達人の過去データから未来予測してみた!(モンテカルロシミュレーションとバックテスト)

結果

 

Fig.1

Fig.1の説明 Fig.1 は、セゾン投信の約13年のデータから算出した平均リターン8.07252%、年間標準偏差18.15158%の正規乱数により変動を発生させ、実際に投資した期間まで毎月の実投資額で5000回シミュレーションをした結果から、パーセンタイルを算出し併記したも。縦軸の金額は$、横軸の経過月数は投資開始時を0として経過した月数を表す。Q975は97.5パーセンタイル、Q75は75パーセンタイル、Q50は50パーセンタイル、Q25は25パーセンタイル、Q025は2.5パーセンタイル、投資累計額は投資開始時点からの最新月までの合計投資額、時価評価額は当該月の時価評価、投資成績のようなものをそれぞれ表す。


Fig.2

シミュレーション結果&実データ表
金額単位:万円
経過月数 時価評価額 投資累計額 Q025 Q25 Q50 Q75 Q975
0 0.2982 0.20 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000
1 5.2840 5.20 5.1802 5.1942 5.2013 5.2082 5.2216
2 10.4139 10.20 9.6958 10.0332 10.2218 10.4039 10.7634
3 15.7743 15.20 14.1626 14.8757 15.2869 15.6940 16.4888
4 20.5399 20.20 18.5282 19.7183 20.3777 21.0593 22.3974
5 26.1396 25.20 22.8320 24.5675 25.4723 26.4948 28.4841
6 31.0013 30.20 26.9993 29.3216 30.6219 31.9654 34.9231
7 37.5797 35.21 31.1871 34.1678 35.8420 37.6186 41.1981
8 43.0992 40.21 35.2547 38.9424 41.0396 43.3140 47.5100
9 47.8837 45.26 39.4427 43.7685 46.3578 49.0312 54.4149
10 49.7885 50.30 43.3718 48.5935 51.5606 54.7680 61.3016
11 51.9773 55.32 47.5818 53.5163 56.8736 60.5020 68.5138
12 60.4311 60.35 51.6190 58.3538 62.3240 66.5762 75.5181
13 64.4285 65.44 55.5839 63.1308 67.6566 72.5306 82.8218
14 66.1598 70.46 59.2587 68.0644 73.0016 78.5864 89.7170
15 72.6462 75.46 62.9112 72.7591 78.4330 84.6975 97.5914
16 81.9053 80.46 67.0456 77.5777 83.8646 90.8901 104.5966
17 86.3815 85.46 70.3327 82.5294 89.3206 97.1764 112.4387
18 90.8846 90.46 74.4524 87.2255 94.7699 103.3505 120.2510
19 95.2194 95.46 78.1891 92.0459 100.3322 109.3001 129.6239
20 103.5260 100.46 82.1300 96.8478 105.8896 115.5338 137.8479
21 102.2860 105.46 85.7977 101.8060 111.2396 122.3683 146.9181
22 110.1720 110.46 89.5934 106.9573 117.0638 128.8029 155.2172
23 121.1781 115.46 93.9201 111.7260 122.7964 135.7431 163.6251
24 125.3959 120.46 96.7787 116.4632 128.4565 141.7958 172.8479
25 133.1199 125.46 101.2913 121.6746 134.3859 148.6070 182.4274
26 145.4164 130.46 104.7825 126.1655 139.8947 154.7742 190.7780
27 147.2573 135.46 108.5789 131.0570 145.7081 161.9461 200.0945
28 161.8759 140.46 112.8687 136.3107 151.2029 168.6358 208.3081
29 169.1127 145.46 116.6120 141.4137 157.2010 175.4288 217.4861
30 177.3440 150.46 119.2496 145.9319 163.1083 182.5396 227.1794
31 171.5514 155.46 122.1487 150.6985 169.2280 189.8267 235.6727
32 186.7467 160.46 125.7683 156.1849 174.7877 196.4243 244.1746
33 193.5000 165.46 129.6593 160.6444 180.6676 204.1660 254.6999

Fig.2の説明

Fig.2 は Fig.1 のデータを数値化したもの。実際の時価総額とシミュレーション結果から算出したパーセンタイル値を併記した時系列データ。



Fig.3

Fig.3の説明 Fig.3、2007-03-15 ~2021-07-30のデータから算出した平均リターン(μ)、平均リスク(σ)を月間値に直したものから理論変動幅として算出しています。幅は月間平均μ±(σ,2σ,3σ)の範囲をそれぞれ緑色の濃さで表しています。 一番濃いσ区間に約68%、2番目に濃い2σ区間に約95%、3番目に濃い3σ区間に約99%のデータが過去のデータではその区間に入っていたため、過去データ通りであれば今後も毎月そのような確率で入ると想定されます。投資した期間における実際の前月比での変動を青線で表しています。赤線はプラスマイナス0%の位置を示しています。

Fig.4

Fig.4の説明 Fig.4は過去データから算出した平均リターンとリスクから当月までのモンテカルロシミュレーションをした結果と当月実際の評価価額を重ねたもの。



Fig.5

Fig.5の説明 Fig.5、グラフの『%』はパーセンタイル値を意味する。40年(全期間)を毎月5万円、月末に投資した場合を5000回シミュレーションしたもの。実際の投資額とは異なる。


Fig.6

Fig.6の説明 Fig.6は40年後のシミュレーション最終成績の分布。


Fig.7

40年定額積立投資シミュレーション表
金額単位:万円
経過月数 投資累計額 95% 90% 80% 70% 60% 50% 40%
12 60 56.5816 58.8935 61.5174 63.5422 65.4602 67.2581 69.0659
60 300 245.4859 266.3184 295.6799 318.2317 340.1747 361.6861 383.9035
120 600 482.7949 544.8835 634.3375 706.7457 780.6712 855.4212 935.6898
180 900 754.9519 871.4594 1053.1788 1214.9486 1374.5409 1534.5278 1722.1956
240 1200 1054.3648 1255.4108 1582.1636 1878.1924 2173.4561 2484.2420 2844.7572
300 1500 1440.0109 1773.1880 2255.9215 2713.4944 3198.8810 3758.2736 4405.8965
360 1800 1884.6319 2352.1191 3145.9251 3855.5512 4586.5077 5488.6429 6558.5765
420 2100 2331.2686 3042.9545 4231.5562 5374.4518 6556.3095 7930.6680 9679.1364
480 2400 2980.4876 3990.4681 5587.6543 7271.0104 9101.7221 11286.0118 14058.4534

Fig.7の説明 Fig.7は定額積立をし続けた40年後のシミュレーション最終成績から、どの程度の確率で投資金額が変動したか、また、その変動した結果の確率をみるもの。
例1)表の95%とはシミュレーション結果の5パーセンタイル値で95%の確率で40年後の結果が2980.4876万円以上

例2)50%とはシミュレーション結果の50パーセンタイル値で50%の確率で30年後の結果が11286.0118万円以上


考察


特定口座でセゾン資産形成の達人を運用しているのですが、アクティブファンドです。
ただ、正確には月末に投資しているわけではないので、誤差もあります。また、毎月でシミュレーションしていますが、実際は実営業日に毎回乱数発生させるべきなのでしょうが、やるのが面倒なのと、あまり変わらないだろうと想定してシミュレーションしている関係で誤差も多々あるかもしれないですが・・・まあ、おおよそ同じだろうと考えておきます。

現在は33ヶ月で28.04万円( +16.9466941%)となってます。


いままでのところ、Fig.1、Fig.2のモンテカルロシミュレーション結果の範囲からみると中央値から75パーセンタイル付近ですね。だいぶ上がったようです。

Fig.3で最初の逸脱を修正しました。基本的には過去データから算出した平均と標準偏差より約99%の過去データが3σ区間に入っていたわけですが、実際に、今回のデータもその範囲内に入っているようです。まだ期間が短いのでそうなるのも納得ではあるんですが、とりあえず今のところ過去データの範疇のようです。現在は赤線(前月比プラスマイナス0%)を上回っているため、前月の評価価額と比較した時、プラスとなっています。

Fig.4では、シミュレーション結果から確率密度分布からも考えられるように、当月の評価価額は山のてっぺん付近に来てますね。確率分布的には出現しやすい位置にいるという感じですね。

Fig.5から、40年後のシミュレーション結果は下位5%(95%の確率)でも元本である投資累計額を上回っている。ただし、注意が必要なのは、40年後も同じリターン、リスクである保証がないという点だろう。

Fig6から、形成された分布から考えると、元本割れの可能性は著しく低いだろうと考えられます。上位では1億円を超える場合も想定される点は夢がありますね。 Fig.7から、毎月5万円を投資した場合の40年後のシミュレーション結果は95%の確率で2980.4876万円以上になっているということです。増加率は+124.1869833%と下位5%にしては増えています。 50%の確率で11286.0118万円以上になっているということです。
増加率は+470.2504917%と中央値ではかなり増えています。

アクティブという点は信託報酬が高額という点や、インデックスに忠実でないということにもデメリットがあるかもしれませんが、あえて選んでます。

少なくとも、国債や定期預金よりは良いはずです。



とはいえ、未来のシミュレーションはいいですけど、下落すればメンタル的にはあまり良いものではないですね(笑)
救いは、あまり変動が大きくない事、でしょうか。下落はしたとしても、米国市場単体よりは為替の影響もあるとは思いますが、下落してない印象です。
世界全体投資だからなのか、コロナや戦争等の影響で下がるのは当然とも言えます。そう考えるとシミュレーション範囲下限を下回っていないのは凄いとも思えてきます。一億総株主時代に突入するかは不明ですが、方向としては良い傾向なのではないかと私は考えていますが、というのも、市場に資金が潤沢で流動性もあれば、投資しているお金は育つ速度は上がりそうな気がしているからです。実際はどうなのかはわかりませんがね。

今後もシミュレーション通り(範囲の上目で!)になると良いなと、期待します。

以上。

ドル円から考える新NISAの投資タイミング!【年一括投資?月々投資?】

ドル円から考える新NISAの投資タイミング!【年一括投資?月々投資?】

 

 

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結論

 

以前に書いたブログでは年一括の方が成績は良くなるだろうと考えていました。

他にも多くの方が年一括を進めていたように感じていました。

 

しかし、多くの人が投資するであろう、S&P500関連や全世界系の投資信託ではドル円が関係してしまいます。

 

円高が進行する可能性があるなら一括はむしろ不利と思われます。

 

それを考慮すると、月々のほうがリスク分散ができていてむしろ、利益が得られそうに思います。

 

syumino.hatenablog.com

 

 

東日本大震災の時の1ドル75円から考察

 

通常、国内で大規模な災害や問題が発生すると、その国の通貨が減価傾向になることが予想されることが一般的です。

 

なぜなら、災害が経済に大きな影響を与え、復興活動や経済の不安定性が通貨の価値を下げる可能性があるからです。

 

しかし、2011年の東日本大震災においては、逆に円高の傾向が見られました。これにはいくつかの理由が考えられます。

 

資金の帰国:
大規模な災害が発生すると、その国からの資金が海外へ流出することがあります。日本国内での震災や原発事故により、多くの日本企業が海外の事業から資金を呼び戻す動きが見られたため、円が強まったと考えられます。

 

リスク回避:
災害や不安定な状況が続くと、投資家はリスクを回避し、安全な資産を求める傾向があります。円は、国内外で安全資産と見なされ、円に資金が流入することが期待されました。

 

国際的な為替市場の動向:
為替相場は、国内の事象だけでなく、国際的な状況や他国の通貨の影響も受けます。2011年当時、世界的には金融危機の影響がまだ残り、円は他の通貨に対して強く推移していました。

 

これらの要因が重なり、通常の期待とは逆に円高の動きが見られたと考えられます。

 

11年で75円→150円に 震災後の円高から一変した日本経済

世界経済を揺るがしたリーマン・ショックが起きた08年当時、円は為替市場で「安全資産」と評価されていた。

日本が巨額の経常黒字を稼ぎ続けてきたことで、世界最大の対外債権国になり、国際的な円の信認が高まっていたからだ。

1ドル=110円だった円相場は「有事の円買い」で瞬く間に100円を割り込み、それ以降、円高傾向が続いた。

11年にはギリシャ発の欧州債務危機をきっかけに、円はさらに買われた。

東日本大震災後の「六重苦」

 同年3月の東日本大震災後、日本は甚大な被害に見舞われたにもかかわらず、円高が進んだ。

経済的な影響が大きければ円安に動いてもおかしくないが、当時は、日本の保険会社が保険金の支払いに手元の円を増やすため、海外の資産を売って円買いを進めるのではないかという思惑もあり、円高につながった。

10月には1ドル=75円32銭の戦後最高値に達した。

www.asahi.com

 

 

 

以上の記事のように、

東日本大震災から、12年経過しその倍近い1ドル150円を突破していた時期があります。

そして、円安が進んだ理由は以下のようなことが考えられます。


金融政策:

中央銀行の金融政策は通貨の相場に大きな影響を与えます。日本では、日本銀行が長らくゼロ金利政策量的緩和政策を取り入れており、これが円安の要因となっています。低金利政策は円の需給バランスを変化させ、海外からの投資を促進する可能性があります。


経済の成長とインフレーション目標:

通貨の価値はその国の経済の健全性と関連しています。日本は過去にデフレーションの懸念があり、それを打破すべくインフレーション目標を掲げるなどしています。通常、インフレーションの期待がある国の通貨は下落傾向にあります。

 

国際的な投資環境:

投資家のリスク選好や世界的な金融市場の状況が円相場に影響を与えます。リスクオンの状況では、円安傾向が強まることがあります。

 

外国為替介入:

一部の国は自国通貨を保護するために外国為替市場に介入することがあります。これにより、通貨の価値が一定水準に維持されることが期待されます。

 

貿易収支:

貿易収支の赤字が続くと、外国からの資金が必要となり、そのためには円が売られることがあります。日本の場合、一般には貿易収支が黒字ですが、金融の側面や他の経済指標も考慮されます。

 

 

今から150円を超える円安は起きるか不明ですが、確率は低いと私は個人的に思います。

 

大災害が起きても、東日本大震災と同じように企業や日本国の影響でむしろ円高に向かう前例もあります。

 

よほどのことがない限りは、戦争ばかりの国の通貨より、日本円は安全安心な通貨として、避難先になりそうな印象です。

 

ここで、マイナス金利解消などを打ち出してくると、円高になると思われます。

実際にマイナス金利解消を示唆したニュースが出た時には、1日で8円近くも円高に動きました。

 

 

 

マイナス金利を解消することは以下のような作用があります。

 

マイナス金利を解消(ゼロ金利にした場合)

 

金利の差の影響:

ゼロ金利政策の間は、他の国の金利が相対的に高い場合、投資家はその国の通貨に資金を移す傾向があります。逆に、自国の金利が上昇すると、その通貨が魅力的になり、資金が流入しやすくなります。

 

経済の健全性への期待:

中央銀行金利を引き上げるという行動は、その国の経済が強くなりつつあるという市場の期待を反映するものです。投資家は経済の健全性に基づいて通貨を評価し、利上げは通貨の強さを象徴する場合があります。

 

投資のリスク回避:

金利環境では、通貨への投資が安全な資産としてより魅力的になります。リスク回避の動きが強まると、投資家は安定している通貨に資金を移すことがあります

 

 

しかし、多くの企業はすでに大きな金額を借り入れをしていることもあり、過ぎに返せる状態ではない場合もあるでしょう。

 

そして、以下のような理由から、中央銀行金利を上げるマイナス金利解消を行ってしまうと日本経済にダメージが入るような可能性も考えられます。

 

ゼロ金利へと利上げすることによる問題

 

金利負担の増加:

金利が引き上げられると、企業が持っている変動金利の借り入れの金利負担が増加します。これにより、企業の金利費用が増え、収益への圧力が生じる可能性があります。

 

再融資リスク:

金利が上昇すると、既存の低金利で借り入れていた企業は、新しい借り入れ時により高い金利で借り入れなければならないリスクがあります。これが再融資リスクと呼ばれ、資金調達コストの増加につながります。

 

資金調達難化:

金利が上昇すると、企業が新たな資金を調達する際にコストが上昇し、資金調達が難しくなる可能性があります。これは特に中小企業などが影響を受けやすい要因の一つです。

 

投資への影響:

金利が上昇すると、企業の投資意欲が抑制される可能性があります。高い金利はプロジェクトの収益性を低下させ、新規投資や設備更新に対する意欲を削減する可能性があります。

 

 

 

以上のことから、マイナス金利解消はすぐには起きないのだろうと思われます。

起きても、プラスになるのではなく、金利ゼロになるのかな、と個人的には思います。

 

金利ゼロラインにするのも様子を見ながらとなるのでしょう。

ただし、金利ゼロでも経済にダメージはあると思います。

 

間違えた舵きりをしてしまえば、日本経済が冷え込んでしまいます。

 

企業で働く人々だけでなく、ローンで多く借り入れている個人にまで影響があっては、経済の衰退しかねないかなと思われます。

 

ローン問題があっても、賃金上昇が大丈夫だろうと、企業の賃金上昇に力を入れるように企業に掛け合うのだろうとは思われます。

ただ、結果収益悪化による経営不振は想像しやすいのですが、どうなるでしょうね。

 

 

円高に進んだ場合の推定

 

146.15円で一括投資して年末に、1ドルが以下の金額に変化していた場合

1ドル 100円 110円 120円 130円 140円
減少割合 0.315818 0.2474 0.178982 0.110564 0.042146

 

 

100円まで下がったら31%以上も円としては価値が下がってしまうことになります。

100万円投資していたら67万円になってしまいます。

 

10%ドルベースで成長していても、円に直せば752,651円と約75万円です。

 

そこまで下がるとも思えないですけど、損害が大きい方で見ていた方が、わかりやすいかなと思います。

もしも、1ドル75円級まで下がったら50%近く下がることになってしまいます。

 

運よく引き出すときに戻ればいいですけど、戻らなかったら結構な損失に感じます。

それは、逆も言えるのですけどね。

 

例えば、投資信託ベンチマークが10%上昇は年初にしか起きず、その後はほとんど成長せず、むしろ年末に向くにつれて円安に進んでいくとなると、結果論としては、むしろ月々投資するのは愚策となってしまいます。

 

ただ、確率的には、そんなことが起きるよりは、円高に進み、ドルベースの投資信託などは長い目で見ると成長し続けていると考える方があり得ると、私は個人的には思います。

 

結果

 

新NISA開始の2024年。

その1年間は少なくとも私は月々投資にしようと思っています。

ニュースをよく見ながら、変化の兆しを見て投資額を変えてもいいかなとも思っています。

 

あくまで私個人的な考えです。

投資は、自分の判断で行いましょう。

 

SBI-SBI・V・SP500、実際に投資してみた!2023年11月分

目次

 

  1. 免責事項 : 記事を見る前に確認を!
  2. 導入 : なぜ始めたのか?
  3. 方法 : どうやって結果を求めるか?
  4. 結果
    1. Fig.1 : シミュレーション区間&実データ推移
    2. Fig.2 : シミュレーション結果&実データ表
    3. Fig.3 : 理論騰落率と実騰落率(月毎)
    4. Fig.4 : 最新月(当月)の積立シミュレーション分布と評価価額
    5. Fig.5 : 40年積立投資シミュレーション推移
    6. Fig.6 : 40年積立投資シミュレーション分布
    7. Fig.7 : 40年積立投資シミュレーション表
  5. 考察

免責事項


当ブログに掲載する情報は投資勧誘を目的としたものではありません。株式などの金融商品の取引は損失を出す恐れがあります。
全て自己判断、自己責任での投資をお願いいたします。
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誤情報が入り込んだり、情報が古くなったりすることもあります。
必ずしも正確性を保証するものではありません。また合法性や安全性なども保証いたしません。
当ブログに掲載された内容によって生じた損害等の一切の責任を負いかねますので、ご了承ください。

導入


どうも、花森ヒロシです
ちょうど統計解析や視覚化に特化しているプログラミング言語の『R言語』をかじる機会に恵まれ、面白いなと思い、「これを使って何かシミュレーションをしてみたいな」と思ったのがまず第一のきっかけでした。

第二のきっかけは、趣味の投資で暴落時に不安になり売ってしまうなどの判断ミスをしないようにしていきたいと思ったことがあります。
なので、実際に私が利用させてもらっている投資信託の成績と過去運用成績から導いた平均・標準偏差から『R言語』を用いてモンテカルロシミュレーションを行い、得られたデータから実際の運用中成績と比較して予測ができているか確認することで、判断材料にできればと思いました。

そして、プログラミング言語に触れているとHTMLやCSSで書いてみるのも面白そうだと感じたので、せっかくならブログを書いてみたいと思ったので今に至ります(笑)
長くなりましたが、以上を導入とさせてもらいます。

方法


米国のSP500連動の上場投資信託SPYのデータをGoogleスプレッドシートGoogle Finance関数を使って抽出。 (使用データ 1993-01-29 ~2021-08-27 )
月末の日付と終値だけのデータを「R」で抽出してデータフレームを作成。 月末の終値から、前月比率(n=343)を算出し計算に用いる。

算出方法やそもそもモンテカルロシミュレーションしても差し支えないのか正規性をみなければならないのですが、以下の当ブログで以前に検証というていで記事にさせてもらってますので見て頂ければと思います。何かありましたらご指摘をいただければと思います。
以前の検証記事↓
株式や投資信託が正規分布に従うのは本当か?SPYで検証してみた!(リターンは当該期間の終値比算出)
Rを使って、毎月の実際の投資額をドル換算にして読み込み、月末に投資したとして、算出した平均リターン、平均標準偏差から正規乱数を生成、毎月、乱数を加味して翌月も乱数を加味、実際に投資した経過月数分を5000回シミュレーションを行い得られたデータを並べ、上から2.5%、25%、50%、75%、97.5%の地点でのデータと投資しなかった場合の貯金の累積額、時価評価額の描画する。経時データとして表も作成する。
また、最新月における成績のシミュレーション分布と実データの位置をヒストグラムにより描画する。
なお、上記のモンテカルロシミュレーションがどの程度妥当だろうかと思い、同じ方法で別期間の過去のデータを用いてテストも行っています記事にもしてますので確認がしたい方はどうぞ。
あくまで短期間のシミュレーションかつ評価も視的にしか比較していませんが、おおよそ予測できていると思われます。
以前の検証記事↓
米国ETF SPY過去データから未来予測してみた!(モンテカルロシミュレーションとバックテスト)

結果

 

Fig.1

Fig.1の説明 Fig.1 は、SPYの約30年のデータから算出した平均リターン8.481591%、年間標準偏差14.5878%の正規乱数により変動を発生させ、実データのある期間分を投資額を投資日時でドル換算して5000回シミュレーションをした結果から、パーセンタイルを算出し併記したもの。縦軸の金額は$、横軸の経過月数は投資開始時を0として経過した月数を表す。Q975は97.5パーセンタイル、Q75は75パーセンタイル、Q50は50パーセンタイル、Q25は25パーセンタイル、Q025は2.5パーセンタイル、投資累計額は投資開始時点からの最新月までの合計投資額、時価評価額は当該月の時価評価、投資成績をそれぞれ表す。


Fig.2

シミュレーション結果&実データ表
金額単位:$
経過月数 時価評価額 投資累計額 Q025 Q25 Q50 Q75 Q975
0 3884.153 3874.467 3874.467 3874.467 3874.467 3874.467 3874.467
1 3935.804 4227.925 3940.514 4146.374 4256.889 4367.551 4580.858
2 4597.485 4537.552 4109.439 4429.808 4593.980 4758.499 5084.351
3 5176.893 4835.655 4310.761 4711.895 4921.529 5129.840 5539.339
4 5765.394 5139.299 4544.930 5002.013 5255.614 5509.273 6022.055
5 6006.485 5439.845 4765.673 5301.660 5593.373 5876.163 6528.420
6 6479.667 5736.875 5005.657 5596.958 5927.064 6252.906 6942.961
7 6628.651 6037.695 5256.851 5905.551 6259.531 6630.843 7448.116
8 7428.756 6338.187 5504.963 6189.144 6597.388 7021.054 7904.557
9 7679.396 6635.484 5756.835 6481.059 6926.931 7404.079 8428.662
10 8424.963 7503.598 6578.921 7350.259 7827.124 8344.333 9522.556
11 9208.561 7504.480 6506.693 7357.456 7876.799 8465.202 9758.942
12 9067.291 7505.351 6451.111 7379.308 7949.309 8563.262 9972.329
13 11700.589 11012.473 9883.667 10892.303 11479.060 12177.633 13711.467
14 11628.338 11013.345 9723.905 10877.492 11567.973 12335.024 14043.093
15 11776.265 11014.164 9612.033 10897.631 11645.036 12488.661 14402.841
16 10791.378 11014.934 9523.290 10906.372 11729.932 12652.782 14759.268
17 11048.367 11015.709 9413.794 10909.211 11813.426 12770.620 15020.104
18 10385.937 11016.446 9313.491 10938.037 11874.899 12950.018 15334.689
19 11242.523 11017.211 9277.217 10932.241 11966.430 13079.934 15711.592
20 10533.842 11017.925 9226.035 10951.044 11978.582 13229.383 15867.562
21 10187.362 11018.618 9178.649 10984.339 12085.474 13366.794 16165.541
22 9974.563 11019.293 9153.963 10976.740 12138.458 13524.198 16477.129
23 10794.329 11020.011 9091.701 11006.667 12226.056 13672.141 16701.357
24 10606.109 11020.757 9013.958 11003.191 12265.447 13801.525 16920.098
25 14261.436 14130.361 12082.762 14126.897 15473.209 17011.139 20340.468
26 13749.692 14131.094 12050.527 14139.954 15586.782 17197.497 20707.340
27 14529.648 14131.856 11939.227 14190.371 15677.064 17420.832 21093.379
28 14343.544 14132.603 11834.759 14197.505 15791.806 17586.315 21379.106
29 14724.899 14133.328 11862.402 14249.136 15877.369 17769.486 21805.989
30 15057.941 14134.045 11774.027 14263.279 16001.315 17953.769 22221.568
31 15300.911 14134.757 11666.713 14295.834 16104.563 18133.750 22538.603
32 15115.507 14135.447 11690.570 14342.199 16208.948 18324.131 22868.263
33 15814.842 14136.124 11601.766 14383.832 16281.667 18493.260 23227.324
34 15722.639 14136.795 11522.049 14429.393 16359.757 18641.348 23463.927
35 15645.363 14137.460 11501.564 14402.978 16409.698 18843.432 23918.100

Fig.2の説明

Fig.2 は Fig.1 のデータを数値化したもの。実際の時価総額とシミュレーション結果から算出したパーセンタイル値を併記した時系列データ。



Fig.3

Fig.3の説明 Fig.3、2007-03-15 ~2021-07-30のデータから算出した平均リターン(μ)、平均リスク(σ)を月間値に直したものから理論変動幅として算出しています。幅は月間平均μ±(σ,2σ,3σ)の範囲をそれぞれ緑色の濃さで表しています。 一番濃いσ区間に約68%、2番目に濃い2σ区間に約95%、3番目に濃い3σ区間に約99%のデータが過去のデータではその区間に入っていたため、過去データ通りであれば今後も毎月そのような確率で入ると想定されます。投資した期間における実際の前月比での変動を青線で表しています。赤線はプラスマイナス0%の位置を示しています。

Fig.4

Fig.4の説明 Fig.4は過去データから算出した平均リターンとリスクから当月までのモンテカルロシミュレーションをした結果と当月実際の評価価額を重ねたもの。



Fig.5

Fig.5の説明 Fig.5、グラフの『%』はパーセンタイル値を意味する。実際に投資している月額の金額までを各月に投資してから、以降の期間は積立をやめて40年が経過した場合の金額推移を5000回シミュレーションしたもの。


Fig.6

Fig.6の説明 Fig.6は40年後のシミュレーション最終成績の分布。


Fig.7

40年積立投資シミュレーション表
金額単位:$
経過月数 投資累計額 95% 90% 80% 70% 60% 50% 40%
12 7505.351 6651.905 6917.30 7262.026 7525.064 7742.187 8002.722 8225.554
60 14137.460 11965.230 13279.87 15112.970 16562.455 17901.214 19221.005 20562.958
120 14137.460 13538.012 15808.47 19083.003 21793.565 24443.326 27266.909 30616.223
180 14137.460 15742.762 19289.30 25054.890 29266.230 34318.390 39091.758 45126.732
240 14137.460 19247.599 24554.20 32360.231 39951.732 47249.925 55874.260 65704.326
300 14137.460 24578.364 31127.29 42779.311 54271.497 65894.464 79595.534 95223.846
360 14137.460 31658.919 41103.49 57285.120 73258.135 91864.299 112643.003 138192.220
420 14137.460 40513.963 54343.62 79189.008 102280.194 127976.123 159136.265 200060.272
480 14137.460 50829.560 70632.55 104219.041 141979.669 181002.759 229760.668 287224.901

Fig.7の説明 Fig.7は、実際に投資している月額の金額までを各月に投資してから、以降の期間は積立をやめて20年が経過した場合の金額推移を5000回シミュレーションしたもの。そのシミュレーションから、どの程度の確率で投資金額が変動しうるか、また、その変動した結果の確率をみるもの。
例1)表の95%とはシミュレーション結果の5パーセンタイル値で95%の確率で40年後の結果が50829.5596$以上

例2)50%とはシミュレーション結果の50パーセンタイル値で50%の確率で40年後の結果が229760.6682$以上


考察


この運用データは実際はSPYではなく、つみたてNISA口座でSBI-SBI・S&P500を運用しているのですが、目標のインデックスは同じなので、使用してます。
今までのデータは円ベースで行っていたのですが、為替変動でシミュレーション範囲内に収まっていないなと感じたので、購入時期のドル/円を調べて円から$に変換しました。
そして、正確に月末に投資しているわけではないので、誤差もあります。また、毎月でシミュレーションしていますが、実際は実営業日に毎回乱数発生させるべきなのでしょうが、やるのが面倒なので、あまり変わらないだろうと想定してシミュレーションしている関係で誤差も多々あるかもしれないものの、おおよそ同じだろうと考えておきます。


現在は 35ヶ月で+1507.9030787$(+10.6660111%)となってます。


集計日のドル円から換算すると、時価評価額2,353,532円(+753,632円)ですね。 投資開始の2020年12月からどんどん上昇し75パーセンタイル値を超える位置を推移していたので、1993-01-29 ~2021-08-27 のデータから考えると良い成績を誇っていたように思います。

ただ、もっと下がってもおかしくはないというところではありますね。
また、今月も円安もまだ続いていますね。150円を超える状態になっています。円ベースで見た場合の資産を一時的に押し上げています。ドルベースでみるのが正解なのでしょうけど、円で見ると気分は楽ですね。 ただ、下がったとしても下がった分を上回るということは過去データによるシミュレーション結果が示しています。あくまで過去データ通りの変動幅であれば、ですが・・・

繰り返しになりますが、いままでのところ、Fig.1、Fig.2のシミュレーション結果の範囲からみると基本的に2.5%~97.5%内に収まっています。中央値よりも下回る状態は維持してますね。

Fig.3の騰落率では、基本的には過去データから算出した平均と標準偏差より約99%の過去データが3σ区間に入っていたわけですが、実際に今回のデータもその範囲内に入っているようです。まだ期間が短いのでそうなるのも納得ではあるんですが、とりあえず今のところ過去データの範疇のようです。現在は赤線(前月比プラスマイナス0%)を上回っているため、前月の評価価額と比較した時、プラスにはなっています。

Fig.4では、シミュレーション結果から確率密度分布からも考えられるように、当月の評価価額は山のてっぺん付近に来てますね。確率分布的にみても出現頻度は高そうな位置ですね。(長期で行うと中央値付近が出やすいか?)

Fig.5から、40年後のシミュレーション結果は下位5%(95%の確率)でも元本である投資累計額を上回っている。ただし、注意が必要なのは、40年後も同じリターン、リスクである保証がないという点だろう。

Fig6から形成された分布やFig.7の数値化した表でも元本割れの可能性は著しく低いだろうと考えられます。上位では1億円を超える場合も想定される点は夢がありますね。

長期でのシミュレーション結果では40年後には95%の確率で元本を大きく上回る4倍弱程度と出ています。定期預金よりは良いはずなので、それでもいいわけです。
米国株式は変動はあれども200年ほど右肩上がりなので、上を向いて歩こうと思います。

いまのところ、圧倒的に国債や定期預金よりは良いです。為替の影響は無視しますが、長期投資ならば一括の方がいいだろうという理論からつみたてNISAは一括でいれましたが・・・その直後下落しましたね。
入れたタイミングが最高値くらいだったのでタイミングは最悪と言えましょう。しかしながら、これもまた長期投資では良いことだと考えておきます。
株価の上がって下がっては当然、起こります。 ただ、いついつに下落するとか、今後このあたりで下落するだろう、など、普通はわからないのですからね(わかる場合もあるにはあるけど・・・)。長期投資においては、世界滅亡レベルのことがないなら関係ないかなって思います。米国利上げや日本の大規模金融緩和継続、中国上海コロナ対策、ロシア関連の問題が懸念材料ですが、そのうち収束するでしょう。

はい、というわけで、資本主義と確率を信じて、今後に期待します。
以上。

セゾン資産形成の達人ファンド実際に投資してみた!2023年11月

目次

 

  1. 免責事項 : 記事を見る前に確認を!
  2. 導入 : なぜ始めたのか?
  3. 方法 : どうやって結果を求めるか?
  4. 結果
    1. Fig.1 : シミュレーション区間&実データ推移
    2. Fig.2 : シミュレーション結果&実データ表
    3. Fig.3 : 理論騰落率と実騰落率(月毎)
    4. Fig.4 : 当月積立シミュレーション分布と評価価額
    5. Fig.5 : 40年定額積立投資シミュレーション推移
    6. Fig.6 : 40年後の定額積立シミュレーションの分布
    7. Fig.7 : 40年定額積立投資シミュレーション表
  5. 考察

免責事項


当ブログに掲載する情報は投資勧誘を目的としたものではありません。株式などの金融商品の取引は損失を出す恐れがあります。
全て自己判断、自己責任での投資をお願いいたします。
このブログは投稿者が趣味として記載しているものであり、いかなる損失が出た場合でも責任を負うことはできません。
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当ブログに掲載された内容によって生じた損害等の一切の責任を負いかねますので、ご了承ください。

導入


どうも、花森ヒロシです
ちょうど統計解析や視覚化に特化しているプログラミング言語の『R言語』をかじる機会に恵まれ、面白いなと思い、「これを使って何かシミュレーションをしてみたいな」と思ったのがまず第一のきっかけでした。

第二のきっかけは、趣味の投資で暴落時に不安になり売ってしまうなどの判断ミスをしないようにしていきたいと思ったことがあります。
なので、実際に私が利用させてもらっている投資信託の成績と過去運用成績から導いた平均・標準偏差から『R言語』を用いてモンテカルロシミュレーションを行い、得られたデータから実際の運用中成績と比較して予測ができているか確認することで、判断材料にできればと思いました。

そして、プログラミング言語に触れているとHTMLやCSSで書いてみるのも面白そうだと感じたので、せっかくならブログを書いてみたいと思ったので今に至ります(笑)
長くなりましたが、以上を導入とさせてもらいます。

方法


セゾン投信の投資の達人の過去基準価額csvデータをダウンロードして使用できる形に調整する。 (使用データ 2007-03-15 ~2021-07-30)
月末の日付と終値だけのデータを「R」で処理してデータフレームを作成、 そこから年間の平均リターン、年間標準偏差を算出する。

算出方法やそもそもモンテカルロシミュレーションしても差し支えないのか正規性をみなければならないのですが、以下の当ブログで以前に検証というていで記事にさせてもらってますので見て頂ければと思います。何かありましたらご指摘をいただければと思います。
以前の検証記事↓
株式や投資信託が正規分布に従うのは本当か?セゾン資産形成の達人ファンドで検証してみた!(リターンは当該期間の終値比算出)

Rを使って、毎月の実際の投資額を読み込み、月末に投資したとして、算出した平均リターン、平均標準偏差から正規乱数を生成、毎月、乱数を加味して翌月も乱数を加味、実際に投資した経過月数分を5000回モンテカルロシミュレーションを行い、得られたデータを並べて上から2.5%、25%、50%、75%、97.5%の地点でのデータと投資しなかった場合の貯金の累積額、時価評価額の描画する。経時データとして分布や表も作成する。
また、最新月における成績のシミュレーション分布と実データの位置をヒストグラムにより描画する。
なお、上記のモンテカルロシミュレーションがどの程度妥当だろうかと思い、同じ方法で別期間の過去のデータを用いてテストも行っています記事にもしてますので確認がしたい方はどうぞ。
あくまで短期間のシミュレーションかつ評価も視的にしか比較していませんが、おおよそ予測できていると思われます。
セゾン投信資産形成の達人の過去データから未来予測してみた!(モンテカルロシミュレーションとバックテスト)

結果

 

Fig.1

Fig.1の説明 Fig.1 は、セゾン投信の約13年のデータから算出した平均リターン8.07252%、年間標準偏差18.15158%の正規乱数により変動を発生させ、実際に投資した期間まで毎月の実投資額で5000回シミュレーションをした結果から、パーセンタイルを算出し併記したも。縦軸の金額は$、横軸の経過月数は投資開始時を0として経過した月数を表す。Q975は97.5パーセンタイル、Q75は75パーセンタイル、Q50は50パーセンタイル、Q25は25パーセンタイル、Q025は2.5パーセンタイル、投資累計額は投資開始時点からの最新月までの合計投資額、時価評価額は当該月の時価評価、投資成績のようなものをそれぞれ表す。


Fig.2

シミュレーション結果&実データ表
金額単位:万円
経過月数 時価評価額 投資累計額 Q025 Q25 Q50 Q75 Q975
0 0.2982 0.20 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000
1 5.2840 5.20 5.1810 5.1944 5.2012 5.2083 5.2220
2 10.4139 10.20 9.7020 10.0528 10.2424 10.4226 10.7598
3 15.7743 15.20 14.1456 14.8976 15.3026 15.6977 16.4683
4 20.5399 20.20 18.4793 19.6796 20.3745 21.0545 22.4593
5 26.1396 25.20 22.6864 24.5429 25.4798 26.5296 28.4772
6 31.0013 30.20 27.0527 29.3503 30.6627 32.0665 34.7378
7 37.5797 35.21 31.2446 34.1268 35.8641 37.6033 41.0563
8 43.0992 40.21 35.2452 38.9203 41.0826 43.2197 47.5416
9 47.8837 45.26 39.3116 43.8183 46.2636 49.0249 54.3005
10 49.7885 50.30 43.5217 48.6779 51.5723 54.7772 61.3137
11 51.9773 55.32 47.5480 53.4254 57.0370 60.5634 68.3194
12 60.4311 60.35 51.4355 58.3733 62.3295 66.4243 75.5645
13 64.4285 65.44 55.5218 63.1495 67.6732 72.6210 82.7562
14 66.1598 70.46 59.5625 68.0602 73.0489 78.3153 90.4323
15 72.6462 75.46 63.4077 72.8333 78.4586 84.6745 97.8876
16 81.9053 80.46 67.2057 77.7299 83.9016 90.8191 105.5761
17 86.3815 85.46 71.3638 82.5154 89.4295 96.9144 113.6006
18 90.8846 90.46 75.4345 87.4082 94.8720 103.1860 121.5900
19 95.2194 95.46 79.1872 92.0934 100.4099 109.3580 129.2231
20 103.5260 100.46 82.4178 96.8690 105.8004 115.7078 137.1501
21 102.2860 105.46 86.3183 101.9155 111.5062 122.1887 144.2006
22 110.1720 110.46 89.9910 106.8992 117.2130 128.4113 154.0020
23 121.1781 115.46 93.7436 111.9938 122.7467 135.5142 161.6243
24 125.3959 120.46 97.3187 116.9190 128.6454 142.0539 171.3757
25 133.1199 125.46 101.8670 121.7092 133.9228 148.1917 181.7408
26 145.4164 130.46 105.4172 126.4346 139.7260 155.0282 190.1580
27 147.2573 135.46 109.3945 131.1340 145.6513 161.9338 198.4797
28 161.8759 140.46 112.7531 136.0031 151.9008 169.0487 206.5665
29 169.1127 145.46 116.0894 140.5114 157.4122 176.0386 215.9815
30 177.3440 150.46 120.0062 145.7505 163.1350 182.6357 226.6643
31 171.5514 155.46 123.0866 151.1539 168.7552 189.6143 238.1303
32 186.7467 160.46 126.0526 155.9526 175.1007 196.8268 245.5873

Fig.2の説明

Fig.2 は Fig.1 のデータを数値化したもの。実際の時価総額とシミュレーション結果から算出したパーセンタイル値を併記した時系列データ。



Fig.3

Fig.3の説明 Fig.3、2007-03-15 ~2021-07-30のデータから算出した平均リターン(μ)、平均リスク(σ)を月間値に直したものから理論変動幅として算出しています。幅は月間平均μ±(σ,2σ,3σ)の範囲をそれぞれ緑色の濃さで表しています。 一番濃いσ区間に約68%、2番目に濃い2σ区間に約95%、3番目に濃い3σ区間に約99%のデータが過去のデータではその区間に入っていたため、過去データ通りであれば今後も毎月そのような確率で入ると想定されます。投資した期間における実際の前月比での変動を青線で表しています。赤線はプラスマイナス0%の位置を示しています。

Fig.4

Fig.4の説明 Fig.4は過去データから算出した平均リターンとリスクから当月までのモンテカルロシミュレーションをした結果と当月実際の評価価額を重ねたもの。



Fig.5

Fig.5の説明 Fig.5、グラフの『%』はパーセンタイル値を意味する。40年(全期間)を毎月5万円、月末に投資した場合を5000回シミュレーションしたもの。実際の投資額とは異なる。


Fig.6

Fig.6の説明 Fig.6は40年後のシミュレーション最終成績の分布。


Fig.7

40年定額積立投資シミュレーション表
金額単位:万円
経過月数 投資累計額 95% 90% 80% 70% 60% 50% 40%
12 60 56.5105 58.7466 61.6694 63.8984 65.7331 67.4258 69.2119
60 300 245.5064 266.2750 294.4317 316.8823 339.4449 360.0742 383.1114
120 600 480.3880 547.5541 633.5972 701.7755 772.3774 846.1088 925.5800
180 900 758.6364 880.4802 1047.7169 1203.4123 1366.2346 1525.8055 1715.4856
240 1200 1086.0483 1281.4742 1584.8537 1841.4890 2111.4193 2413.0200 2771.6814
300 1500 1440.4392 1765.2620 2235.7366 2702.0275 3155.6698 3701.5470 4322.4613
360 1800 1805.8649 2250.5911 2987.6828 3715.7402 4476.0161 5265.3660 6348.5051
420 2100 2329.9584 2988.9386 4078.4013 5155.2497 6326.9748 7656.7383 9330.1495
480 2400 2916.6009 3878.1918 5476.4286 7075.1128 8735.7773 10834.8257 13490.5474

Fig.7の説明 Fig.7は定額積立をし続けた40年後のシミュレーション最終成績から、どの程度の確率で投資金額が変動したか、また、その変動した結果の確率をみるもの。
例1)表の95%とはシミュレーション結果の5パーセンタイル値で95%の確率で40年後の結果が2916.6009万円以上

例2)50%とはシミュレーション結果の50パーセンタイル値で50%の確率で30年後の結果が10834.8257万円以上


考察


特定口座でセゾン資産形成の達人を運用しているのですが、アクティブファンドです。
ただ、正確には月末に投資しているわけではないので、誤差もあります。また、毎月でシミュレーションしていますが、実際は実営業日に毎回乱数発生させるべきなのでしょうが、やるのが面倒なのと、あまり変わらないだろうと想定してシミュレーションしている関係で誤差も多々あるかもしれないですが・・・まあ、おおよそ同じだろうと考えておきます。

現在は32ヶ月で26.2867万円( +16.382089%)となってます。


いままでのところ、Fig.1、Fig.2のモンテカルロシミュレーション結果の範囲からみると中央値から75パーセンタイル付近ですね。だいぶ上がったようです。

Fig.3で最初の逸脱を修正しました。基本的には過去データから算出した平均と標準偏差より約99%の過去データが3σ区間に入っていたわけですが、実際に、今回のデータもその範囲内に入っているようです。まだ期間が短いのでそうなるのも納得ではあるんですが、とりあえず今のところ過去データの範疇のようです。現在は赤線(前月比プラスマイナス0%)を上回っているため、前月の評価価額と比較した時、プラスとなっています。

Fig.4では、シミュレーション結果から確率密度分布からも考えられるように、当月の評価価額は山のてっぺん付近に来てますね。確率分布的には出現しやすい位置にいるという感じですね。

Fig.5から、40年後のシミュレーション結果は下位5%(95%の確率)でも元本である投資累計額を上回っている。ただし、注意が必要なのは、40年後も同じリターン、リスクである保証がないという点だろう。

Fig6から、形成された分布から考えると、元本割れの可能性は著しく低いだろうと考えられます。上位では1億円を超える場合も想定される点は夢がありますね。 Fig.7から、毎月5万円を投資した場合の40年後のシミュレーション結果は95%の確率で2916.6009万円以上になっているということです。増加率は+121.5250375%と下位5%にしては増えています。 50%の確率で10834.8257万円以上になっているということです。
増加率は+451.4510708%と中央値ではかなり増えています。

アクティブという点は信託報酬が高額という点や、インデックスに忠実でないということにもデメリットがあるかもしれませんが、あえて選んでます。

少なくとも、国債や定期預金よりは良いはずです。



とはいえ、未来のシミュレーションはいいですけど、下落すればメンタル的にはあまり良いものではないですね(笑)
救いは、あまり変動が大きくない事、でしょうか。下落はしたとしても、米国市場単体よりは円安の影響もあるとは思いますが、下落してない印象です。
世界全体投資だからなのか、コロナや戦争等の影響で下がるのは当然とも言えます。そう考えるとシミュレーション範囲下限を下回っていないのは凄いとも思えてきます。一億総株主時代に突入するかは不明ですが、方向としては良い傾向なのではないかと私は考えていますが、というのも、市場に資金が潤沢で流動性もあれば、投資しているお金は育つ速度は上がりそうな気がしているからです。実際はどうなのかはわかりませんがね。

今後もシミュレーション通り(範囲の上目で!)になると良いなと、期待します。

以上。