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インデックス・ドライバー

資産運用シミュレータロードマップ

研究開発などの分野において、例えば半導体やカメラのレンズなど、メーカーがいつの時期にどんな製品を市場投入する予定かをユーザーに提示することがあります。またそれに限らず計画・日程は時間のダイアグラムで進捗管理されるのが普通だと思います。

自分もそのような感じでシミュレータ関係の考察を(なるべく計画的に)進めてみたいと思います。

「simulator」と言っても研究開発で使われるのとは全く違うただの素人のスクリプトです(正直シミュレータとかロードマップと言うのもおこがましい。資産数も多くて3乃至4程度しか考えていません)。それでも投資関係でシミュレーションできるといいなとか、シミュレータじゃないと解析できないと思うことはいくつかあります。現時点で考えている内容をロードマップみたいにしてみます。

【roadmap(2015/3/M)】※B=上旬、M=中旬、E=下旬 ※クリックで拡大されます

基本的に「デジタルクーポンシミュレータ(β版)」のコードの流用です。目的に応じて計算内容を変えていきます。

◆「積み立てロジックシミュレータ(β版)」の派生(タイトル未定)
一括投資に対する積立投資の「ディレイ効果」とその確率分布

◆積み立てロジックシミュレータ(β1)
積立額逓減積み立て

◆積み立てロジックシミュレータ(β2)
積立によるランニングリバランス

◆積み立てロジックシミュレータ(β3)
リスク逓減積み立て

◆リバランスシミュレータ(β版)
定期リバランスとリバランスボーナス定量化

◆リバランスシミュレータ(β1)
構成比トリガーリバランス

◆リバランスシミュレータ(β2)
変化率トリガーリバランス

◆リバランスシミュレータ(β3)
構成比と変化率の二重トリガーリバランス

◆リバランスシミュレータ(β4)
リスク逓減リバランス

◆逆ドルコスト平均法シミュレータ(β版)
定額売却と定口売却(と一括売却)

資産運用で我々に関わることは単に指数の変動がメインなので、物理法則や物性などを考慮する必要はなく、とある確率分布に従う乱数さえ発生させれば基本的にモンテカルロでいけると思っています。「投資はランダムなバラツキであるため確率による議論が適切」という考えが根底にあり、「数式で解けないものは乱数シミュレーションで確率的に定量化してしまえ」という思想です。

また特定指数によるバックテストはそのケースしか当てはまらないので、モンテカルロによる確率分布で議論するのがよいと考えています(すなわち、数の力)。

あくまで個人レベルなので予定通りいかないことが多々あるかも知れませんが宜しくお願い致します。

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