AI日本株式オープン -三菱UFJ信託銀行

「コラムを不定期掲載にする」と通知した矢先に気になる話題が発生してしまいました。

三菱UFJ信託銀行は2月1日に国内で初めて個人投資家向けのAI投信をリリースしました。
さっそく販促用資料をもとに内容の分析を行いました。
(販促用資料:http://www.tr.mufg.jp/cgi-bin/toushin/tsl.cgi/funds/03314172/hanbai_shiryou.pdf)

◆運用戦略(販促用資料より)
 「株式個別銘柄戦略」と「先物アロケーション戦略」の組み合わせで絶対収益を追求するようです。
 この両者ともにAIが使われます。

 1.株式個別銘柄戦略
  個別株式のロングと先物ヘッジを組み合わせて市場要因を排除しながら個別銘柄の収益を狙う。
  以下の2つのモデルの組み合わせによる。

  (1)安定高配当モデル(中長期向け)
   ・決算短信などの文字情報と配当利回りを組み合わせて、安定且つ高配当な銘柄を選定する。
  (2)ニュースピックモデル(短期向け)
   ・ニュースやアナリスト情報を用いて銘柄選定する。

 2.先物アロケーション戦略
  マーケットの上昇時に1のヘッジ量を減らし、市場上昇の収益を一部獲得する。
  以下の3つのモデルの組み合わせによる。

  (1)日次予測モデル
   ・ディープラーニングによる翌日の市場動向の予測。
  (2)月次予測モデル
   ・過去の投資環境との類似性から1ヶ月先の市場動向の予測。
  (3)転換点予測モデル
   ・株価やインデックスの値から相場の転換点を日々予測する。

◆組み入れ銘柄例(販促用資料より)
 2016年9月時点で157銘柄を組み入れています。
 ウェイトの上位10社は、大型銘柄で配当利回りが高いものが中心となっています。

◆バックテスト結果(販促用資料より)
 (1)検証期間
  ・2009年3月末~2016年9月末(90ヶ月=7年と6ヶ月)
 (2)取引コスト
  ・税金や手数料は考慮せず。
  ・リバランス時の執行コストは含まれていないものと考えられます。
 (3)運用利回り
  ・平均年利8.6%程度
  ・キャピタルゲインだけで配当は含まれていないものと考えられます。
  ・上記から信託報酬1.296%が控除されます(購入時手数料は3.24%)。
 (4)月次勝率
  ・71%程度(64勝26敗)

◆考察
 上記は販促用資料をまとめただけであり、ここから詳細な考察に入ります。
 このAIファンドは様々な戦略を組み合わせているようですが、
 基本となる戦略は「高配当銘柄投資」であることが、組み入れ銘柄を見ても明らかです。
 このAIファンドが単純な高配当投資に対してどのくらいアウトパフォームしているのか検証します。
 比較対象となる単純な高配当投資は以下の通りです。

  (1)投資対象
   TOPIX500銘柄のうち、配当利回りランク上位100社
  (2)ウェイト
   均等ウェイトとし、同額のTOPIX先物を売り建て(ヘッジ)
  (3)リバランス
   月末に決済しランキングを再計算して翌月初に新規建て

 結果は以下の通りとなります。

170202-1.png


 単純な高配当投資でも平均年利は7.2%程度あります。
 以下、両者に検定を行った結果です。

 <検定結果>
  (1)分散
   P値=0.02038であり、両者の分散には差がありそうです。
   従って、AI採用により収益のバラツキは安定したと言えそうです。
  (2)平均
   P値=0.64550であり、両者の平均には差があるとは言えません。
   従って、AI採用により収益性が高まるとは言えません。

 この結果だけ見ると、AIによる改善効果はそれほど大きくないと言えそうです。
 単純な高配当投資には改善の余地が十二分に存在します。
 ロバストな指標を使っているため、リリース直後に急激に成績が悪化することはなさそうです。
 「高配当狙いでなくもっと面白い手法が見たかった」というのが本音となります。

こんにちは。
配当戦略って2014年は不調なこと多いイメージあるんですけど、AIのほうは逆にそこで収益伸ばす形になっていますよねこれ。

一体どんな感じで判断してると思いますか??値動きのトレンドとかその他もろもろ加味してるのかな?とか思ってたりします。

2017年02月06日 15:33| はっぱ@ロングショートURL

はっぱさんへ

こんにちは。昨日の株配信も視聴させていただきました(リアルタイムではなかったですが)。

ご指摘の通り、2014年は市場のトレンドが加味されています。
AI投信の2014年の成績はおよそ12%であり、そのうちの約半分を14年10月~12月で稼いでいます。
この3ヶ月間は販促用資料に記載があるようにヘッジ量が極端に減らされています。
戦略の組み合わせの効果が発揮されている、と言ってよいと思います。

ヘッジ戦略の判断は基本的にはディープラーニングだそうです。
このディープラーニングには200種類程度の経済指標が使われているようです。
ただしチーフの岡本氏いわく、
「なぜAIモデルがフルヘッジの指示を出したのか正確に把握することは難しい」
(16/11/24ロイターより)

以前ディープラーニングについては否定的な意見を書きましたが、
リターン予測でなくトレンド判定には使える可能性が十分にあると思います。

2017年02月06日 22:33| UKIURL

なるほど。ヘッジ量の調整ですか。
なんかそれだと、配当利回り戦略+TOPIX片張り戦略のMIXって感じなんですね。
感覚だとセクター別に統計とって、上昇下落セクターの分類が極端になったらヘッジの量を調整とかそんな分析になってそうな気もします。


あの配信は商材利用以外は今フリーにしてるので、もし興味を引くものがあれば記事の内容とかにどんどん使ってください(笑

2017年02月06日 22:51| はっぱ@ロングショートURL

> なんかそれだと、配当利回り戦略+TOPIX片張り戦略のMIXって感じなんですね。

 →基本的にそんな感じですね。


> 感覚だとセクター別に統計とって、上昇下落セクターの分類が極端になったらヘッジの量を調整とか
> そんな分析になってそうな気もします。

 →確かにそうかもしれません。
  ディープラーニングの説明変数の中に株価指数の移動平均データを使っているようです。
  セクター毎のデータが使われている可能性は大いにあります。


> あの配信は商材利用以外は今フリーにしてるので、
> もし興味を引くものがあれば記事の内容とかにどんどん使ってください(笑

 →ありがとうございます笑

2017年02月07日 00:15| UKIURL