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ヴァンガード - 8兆ドル金融帝国 | 2023年のドキュメンタリー

ヴァンガード - 8兆ドル金融帝国 | 2023年のドキュメンタリー

バンガードの先駆的な創設者であるジョン・ボーグルは、投資信託業界に消えることのない足跡を残しました。彼は最初のインデックス ファンドを導入して投資戦略に革命をもたらし、これが大成功を収め、21 世紀の金融業界の繁栄に貢献しました。ボーグルの成功への道のりは、父親のアルコール依存症との闘いと、家族を養う兄弟の必要性を特徴とする、困難な子供時代によって形作られました。これらの初期の経験は、ボーグルに粘り強い精神と目標を達成する決意を植え付けました。プリンストン大学を階級敬礼者として卒業した彼は、世界で最も裕福な個人の一人となる道を歩み始めました。

投資信託業界におけるボーグルの躍進は、1951 年に彼がオープンエンド投資会社に関する論文を書き、ウェリントン ファンドの創設者兼会長であるウォルター モーガンの注目を集めたときに始まりました。これにより、ボーグル氏はモルガン社のエグゼクティブアシスタントとして採用され、ミューチュアルファンド業界に対する彼のユニークな洞察力が同時代の人々とは一線を画すものとなった。その後 35 年間にわたり、ボーグルのファンドであるウェリントンは繁栄し、米国最大の投資信託の 1 つになりました。

1958 年、強気市場のさなか、多くの投資信託会社が投資家を惹きつけるために複数のファンドを立ち上げていました。しかし、ボーグル氏は、バランス型ポートフォリオの人気が低下していることを認識し、ウォリントン株式ファンドを創設して業界に挑戦し、すぐに成功を収めました。このファンドのパフォーマンスと人気はその後 10 年間にわたって上昇し続け、洞察力のある投資家としてのボーグルの評判を確固たるものにした。

投資信託業界が 1960 年代の投機時代に入り、1970 年代初頭にその後の課題に直面する中、ボーグルは 35 歳の若さでウェリントンの CEO に就任しました。しかし、ファンドの保守的な戦略は存続の脅威に直面し、投資信託業界内での戦争が目前に迫っており、ボーグル氏が最初の犠牲者となる危険にさらされていた。より老舗の企業との合併を求めていたが、ウェリントン社の保守的なアプローチが業績を阻害するのではないかとの懸念から、ボーグル社の申し出は拒否された。より小規模なファンドを探さざるを得なくなったボーグルは、1960 年から 1965 年にかけて傑出したパフォーマンスで知られるボストンの積極的な投資信託であるアイブスに目を付けました。わずか 1,700 万ドルの資産を運用しているにもかかわらず、アイブスは業界で非常に人気がありました。ボーグル氏は、アイブスと合併することでウェリントンは事業を拡大し、より多くの投資家を惹きつけることができると信じていた。数カ月にわたる統合の後、新会社ウェリントン・マネジメント・カンパニーが誕生し、アイヴスのパートナーが組織内で重要な役割を担うことになった。

このビデオでは、2023 年までに 8 兆ドルという驚異的な価値に成長した並外れた金融帝国であるバンガードの歴史を詳しく掘り下げています。バンガードの成功は、創設者であるジョン・ボーグルが導入した革新的で成功した戦略に大きく貢献しています。しかし、1970 年代後半には業界に大きな変化が起こり、バンガードの資産は 13 億ドル減少しました。 1997年、ボーグルと別の投資信託会社アイヴスとの合併は失敗に終わった。その後、2004 年に、ボーグル氏はバンガード社のグロース マネジメント パートナーズとの不仲を理由に CEO の職を追われました。それでもボーグルは、アート投資会社であるマスターワークスを設立し、成功を収めました。しかし、2022 年に驚くべき事態が起こり、ボーグル氏は委任状争奪戦に敗れ、会社から外されてしまいました。

ボーグル氏の注目すべき業績の 1 つは、バンガードの投資信託の管理機能を管理会社に委託することを拒否し、その代わりにこれらの業務を社内化することを選択したことです。この戦略的決定により、ファンドは大幅なコスト削減につながり、バンガードは投資家にとって最もコストに優しい投資信託会社としての地位を確立しました。

1990 年代初頭、ジャック ボーグルのバンガード インデックス ファンドは投資信託業界に変革をもたらし、誰もが認めるリーダーとなったフィデリティの支配に挑戦しました。フィデリティの成長は、投資信託を店頭ですぐに入手できる商品として提示し、さまざまなセクターや資産クラスにわたる投資を多様化するという、積極的なマーケティング戦略によって促進されました。しかし、フィデリティは2006年にメキシコ国債への多額の賭けが裏目に出て大きな挫折に直面し、新たに設立した外国債券ファンドも2008年の金融危機で損失を被った多くの投資信託の一つとなった。

一方、バンガードはボーグルのリーダーシップの下、進化を続けました。 2019 年までに、同社の総資産は 5 兆ドル近くに達しました。この間、CEOのブレナン氏は金融大手としてのバンガードの地位をさらに強固にするための上場投資信託（ETF）市場への参入を検討していた。

悲しいことに、エンディングの世界では、バンガード・グループの先見の明のある創設者であるジャック・ボーグルが、食道がんとの勇敢な闘病の末、89歳で亡くなった。ボーグル氏の功績は経済的功績をはるかに超えています。彼は金融保守主義への揺るぎない取り組みと長期投資の提唱で知られていました。同氏は業界に消えることのない足跡を残し、無数の投資家に資産管理に対する慎重かつ規律あるアプローチを採用するよう促したため、同氏の死は金融界にとって重大な損失となった。

このビデオは暗い雰囲気で終わっているが、ジョン・ボーグル氏の投資信託業界への貢献とバンガードでの先駆的な取り組みの影響は、今後何年にもわたって金融情勢を形作り続けるだろう。彼の先見の明のあるアイデアと確固たる原則は、長期的な成功と財務の安定を求める投資家にとって指針の役割を果たします。ジョン・ボーグルとバンガードの物語は、金融の世界における革新の力、忍耐力、卓越性の追求を証明しています。

• 00:00:00バンガードのキャプテンであるジョン・ボーグルは、米国初にして最大のインデックス・ファンドの創設者であり、21 世紀の金融業界のさらなる繁栄に貢献しました。ボーグルの子供時代は困難でした。彼の父親はアルコール依存症で、兄弟たちは家族を養うために働かなければなりませんでした。ボーグルは欲しいものを手に入れるために暴力を使うことに慣れ、クラス敬礼者としてプリンストン大学を卒業した。その後、彼はインデックス ファンドの発明者となり、そのおかげで彼は世界で最も裕福な男の一人になりました。
  
  
• 00:05:00 1951 年、投資信託業界のパイオニアであるジョン ボーグルは、オープンエンド投資会社に関する論文を書き、ウェリントン ファンドの創設者兼会長であるウォルター モーガンの目に留まりました。モーガンはボーグルをエグゼクティブアシスタントとして採用し、投資信託業界に関するボーグルの洞察力は、当時の他の投資家とは一線を画すものでした。その後 35 年間で、ボーグルのファンドであるウェリントンは国内最大の投資信託の 1 つになりました。 1958 年、強気市場が本格化する中、多くの投資信託会社がより多くの投資家を引き付けるためにさらに多くのファンドを開設していました。しかし、ボーグルのバランスの取れたポートフォリオは支持されなくなり、ウォリントン株式ファンドを創設して業界に挑戦することを決意し、すぐに成功を収めました。この携帯電話の性能と人気は今後 10 年間にわたって成長し続けます。
  
  
• 00:10:00 1960 年代初頭、ゴーゴー 10 年と呼ばれる時代に投機の精神が戻り、1970 年代初頭までに投資信託業界は苦境に陥りました。ジャック・ボーグルは 35 歳で、業界最大手の投資信託の CEO に就任します。しかし、その投資信託は今やその存在全体が脅かされています。投資信託業界で戦争が勃発しようとしているが、ボーグルが最初の犠牲者になるかもしれない。ボーグルはより老舗の会社との合併を模索しようとするが、ウェリントンの過度に保守的な戦略がファンドの業績を妨げると考え、ボーグルの申し出を拒否した。合併する大規模な投資信託が見つからなかったので、ボーグル氏は小規模な投資信託を探すことを余儀なくされましたが、すぐにボストンのファンドが彼の目に留まりました。アイヴスは、1960 年から 1965 年にかけて業界で最高のパフォーマンスを発揮した積極的な投資信託でした。わずか 1,700 万ドルの運用価値であっても、業界で最も人気のあるファンドの 1 つであり、ボーグル氏は、アイヴスと合併することでウェリントンはさらに優れた投資信託になると信じています。ビジネスを拡大し、より多くの投資家を呼び込むことができます。数カ月間の統合を経て、新会社が誕生し、その名はウェリントン・マネジメント・カンパニーとなるが、イベストのパートナーは現在、
  
  
• 00:15:00このビデオでは、2023 年までに 8 兆ドルの価値がある金融帝国となるバンガードの歴史について説明しています。バンガードの成功は、創設者ジョン・ボーグルの革新的で成功した戦略によるところが大きいです。しかし、1970 年代後半に業界が変化し、バンガードの資産は 13 億ドル減少しました。 1997年、ボーグルは別の投資信託会社アイブスと合併したが、失敗に終わった。 2004年、バンガードはグロース・マネジメント・パートナーズとの不和を理由にCEOのボーグルを解雇した。ボーグルはその後、新しいアート投資会社マスターワークスを設立し、成功を収めました。 2022年、ボーグルは委任状争奪戦に敗れ、会社から追い出される。
  
  
• 00:20:00投資信託会社バンガードのジョン・ボーグル社長は、ファンドの管理機能を管理会社に委託することを拒否し、内部化するという常識に反する。この決定により、ファンドは何百万ドルもの手数料を節約でき、最終的にはバンガードが最もコストに優しい投資対象の投資信託会社になることにつながりました。
  
  
• 00:25:00 1990 年代初頭、ジャック ボーグルのバンガード インデックス ファンドが投資信託業界に変革をもたらし始め、1990 年代後半までにフィデリティは業界の無敵の王となりました。フィデリティの成長は、店頭商品としての投資信託の積極的なマーケティングと、セクターや資産クラス全体に投資を多様化することに成功したことによって促進されました。しかし、2006年、フィデリティはメキシコ国債に多額の賭けをしたことで大打撃を受け、同社が新たに設立した外国債券ファンドは、2008年の金融危機で損失を出した多くの投資信託の一つとなった。
  
  
• 00:30:00ジョン C. ボーグルによって設立された金融帝国であるバンガードは、ETF の導入により 1990 年代に成功を収めました。しかし、2019年時点でバンガードの総資産は5兆ドル近くに達している。ブレナン最高経営責任者（CEO）はバンガードを巨大企業にするETF市場への参入を検討している。
  
  
• 00:35:00バンガード・グループの創設者ジャック・ボーグル氏が、食道がんとの長い闘病の末、89歳で死去した。ボーグル氏は金融保守主義への献身と長期投資の提唱で知られていた。彼の死は金融界にとって重大な損失である。

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ピーター・リンチ - アメリカのNO. 1 マネーマネージャー |略歴

ピーター・リンチ - アメリカのNO. 1 マネーマネージャー |略歴

このビデオでは、アメリカナンバーワンの資産管理者として有名なピーター・リンチの洞察力に富んだ伝記が紹介されています。この作品は彼の幼少期を掘り下げ、父親の早すぎる死がもたらした深刻な影響を浮き彫りにし、その影響で彼は幼い頃から母親を支える責任を負わなければならなかった。家族により良い未来を確保したいというリンチの揺るぎない決意は、フィデリティの執行副社長であるジョージ・サリバンの指導と絡み合う道へと彼を導きました。サリバンはリンチの卓越した労働倫理を認め、ボストン大学への全額奨学金を推薦した。そこでリンチは、現実世界の投資こそが自分の知識の真の試金石であるという信念に駆り立てられて株への興味を深めた。

このビデオではリンチ氏の投資成功物語が展開され、フライング タイガースとシュガー ビーツでの彼の事業に光が当てられています。この作品では、当初は 3 年間停滞していたが、ベトナム戦争が勃発すると価値が急騰したフライング タイガースへの投資など、彼の賢明な意思決定に幸運がどのように絡み合っていたかを探ります。知識の追求により、リンチはウォートン大学に進学し、伝統的な経済学や金融の授業に出席するのではなく、株の研究に時間を費やしました。このセクションでは、ウォール街の注目の欠如にも関わらず、リンチが徹底した調査と信念を通じて発見した隠れた逸品であるシュガービーツへのリンチの投資についても詳述している。

ビデオは進行するにつれて、アメリカの投資信託の歴史と、エドワード・ジョンソンのリーダーシップの下でフィデリティが国内最大の資産管理会社に成長する過程を掘り下げています。焦点は、資金調達と投資家への利益創出との間のバランスを取る際にミューチュアルファンドが直面する課題に移ります。フィデリティのジェリー・タイ氏のファンドはテクニカル分析を採用することで際立っており、そのパフォーマンスが競合他社を上回りました。タイ氏の退任後、フィデリティはピーター・リンチ氏の並外れた銘柄選別の才能を認めるまで、成長の課題に直面した。

このビデオでは、研究アナリストとしてスタートし、最終的にリーダーシップを獲得するまで、マゼラン基金を管理するまでのリンチ氏の歩みをハイライトしています。彼のユニークなアプローチは、たとえ弱気の状況であっても、市場を上回るパフォーマンスを発揮するために、異なる方法で物事を行うことを強調しました。リンチ氏の戦略は、確率の力に対する彼の信念を活用して、10 の魅力的な投資ストーリーを見つけてそれらすべてに投資することを中心に展開していました。注目すべきは、タコベルがペプシコに買収されたとき、リンチ氏のタコベルへの投資が大成功を収めたことである。しかし、同セクションはまた、ボストン以外では競争に失敗したビルトモア社での彼の経験が証明しているように、リンチの投資哲学が確実なものではなかったことも認めている。

経験的な学習と人間主導のアプローチを重視するリンチの投資哲学が詳細に考察されています。彼は投資を検討していたビジネスに没頭し、自身の直接の経験と成長拡大の可能性に基づいて投資理論を形成しました。このビデオでは、リンチ氏の目覚ましい実績さえも、彼の基金が大きくなり名声が高まるにつれて課題に直面し、隠された宝石を発見することが難しくなっていることが認められている。

このビデオは、フィデリティのマゼランファンドのマネージャーとしてのキャリアのピーク時に引退するというリンチの極めて重要な決断について論じて締めくくられている。家族ともっと時間を過ごしたいというリンチ氏の願望と、大規模なファンドを管理すると中小企業への投資能力が制限されるという認識が、彼の退職に影響を与えた。 2008 年に SEC によって贈収賄で告発されたにもかかわらず、リンチ氏の評判は損なわれておらず、彼の投資に関する洞察は依然として重要です。 8兆ドルという驚異的な資産を管理する非公開企業であるフィデリティは、依然として影響力のあるジョンソン家の管理下にあり、その成功の遺産を引き継いでいます。

• 00:00:00このセクションでは、ピーター リンチの 10 歳での父親の死が彼とその家族にどのような影響を与え、彼が急速に成熟し、母親をサポートするために若い頃から働き始めなければならなかったのかを学びます。普通の子供時代を過ごしたかったにもかかわらず、リンチは母親が二度と働かなくても済むように、将来十分なお金を稼ごうと決意していました。彼はゴルフクラブでキャディとして働き始め、彼の指導者であるフィデリティ社の執行副社長、ジョージ・サリバンと出会いました。彼の優れた労働倫理と親切な行動により、サリバンは彼をボストン大学への全額奨学金として推薦することにつながり、そこでリンチは哲学と論理が株について学ぶのに最も役立つ科目であることを学びました。彼は、空運業界の成長株であるフライング タイガースへの投資に見られるように、現実世界に投資することが自分の知識を検証する真の方法であると信じていました。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、ピーター・リンチの投資成功に幸運がどのように関与したかを学びます。彼は当初、3年間停滞していたフライング・タイガース株に投資したが、ベトナム戦争が勃発して価格が高騰した後に初めて投資が始まった。その利益で彼はウォートン大学で教育を続け、そこで経済学や金融の授業を無視し、次に買うべき株の研究に時間を費やした。その後、彼は戦場から遠く離れた場所に駐留する軍隊に入隊し、次の投資であるテンサイの研究をすることができるが、これはウォール街のどの企業もまだ気づいていない10袋もの事態であると彼は考えている。農家がテンサイの栽培に消極的であるにもかかわらず、リンチ氏はこれが良い投資であると信じており、これは彼の研究に対する強い信念と会社の長期的な成長の可能性への理解によるものである。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、アメリカの投資信託の歴史と、フィデリティがエドワード・ジョンソンのリーダーシップの下でどのようにしてアメリカ最大の資産管理会社に成長したかについて学びます。しかし、競争のせいで多くの投資信託は投資家に利益をもたらすことよりも資金調達に重点を置きすぎるようになり、ここでフィデリティのジェリー・タイ氏のファンドが際立っていた。テクニカル分析を使用して、タイのファンドは競合他社を大きく上回り、投資信託業界のスターになりました。タイの退任後、フィデリティは成長に苦戦したが、その解決策はピーター・リンチという才能ある銘柄ピッカーの形で常に彼らの目の前にあった。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、ピーター・リンチがどのようにしてマゼラン基金を管理するようになったのかについて学びます。リサーチアナリストとしてスタートしたリンチ氏は、すぐにフィデリティの話題となる株式ポートフォリオを開発しました。彼はマゼラン基金の代表として昇進した。マゼラン基金は当初、ジョンソンの家族とフィデリティの幹部の富で構成される非公開の基金であった。リンチ氏は、市場のパフォーマンスを上回るためには、これまでとは異なるやり方をしなければならないと信じていました。弱気相場でもバーゲン相場を見つけて、タコベルなど他の投資家が無視した企業に投資した。リンチの戦略は、成功の可能性が自分に有利に働くと信じて、良い記事を 10 件見つけてすべて購入することでした。タコベルがペプシコに1株50ドルで買収されたとき、リンチにとってタコベルは大成功した投資であることが判明した。インフレによりダウ平均株価は1978年までに18％下落した。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、数字や論文だけに頼ることよりも直接の経験から学ぶことを優先するピーター・リンチの投資哲学について学びます。彼は、投資を検討しているビジネスに没頭することで、人間主導のアプローチで投資理論を形成し、自分が気に入っている製品を提供し、規模を拡大する能力があるにもかかわらず、ウォール街から無視されている企業を見つけようとしています。彼のマゼラン・ファンドは一貫して利益を上げているが、ボストン郊外の店舗との競争に失敗したビルトモアへの投資から学んだように、リンチ氏の手法ですら確実ではないこともある。リンチはテンバガーを探し続けますが、資金が大きくなり、有名になるにつれて、徐々に困難に気づきます。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、フィデリティのマゼラン基金のマネージャーとしてのキャリアのピーク時に引退するというピーター・リンチの決断について学びます。家族ともっと時間を過ごしたいというリンチ氏の願望と、ファンドの規模が大きくなると中小企業への投資能力が制限されるという認識が、退職の主な理由となった。 2008年にSECによって賄賂切符を受け取ったとして起訴されたにもかかわらず、リンチ氏の評判は2022年になっても損なわれておらず、彼の投資に関する洞察は今日でも有効です。フィデリティは8兆ドル近くの資産を管理する非公開企業だが、依然として有力なジョンソン家によって支配されている。

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ウォール街のハゲタカ |億万長者の投資家ハワード・マークス

ウォール街のハゲタカ |億万長者の投資家ハワード・マークス

億万長者の投資家ハワード・マークスは、大成功を収めた投資家になるまでの魅惑的な旅路を語り、聴衆を魅了しています。ビデオはマークスの生い立ちを掘り下げることから始まり、現状に疑問を抱く彼の生来の傾向を強調している。マークスは当初、優れた知性の兆候を見せていませんでしたが、ウォートンに通い、金融業界でキャリアを築くという夢を抱いていました。会計士として父親の足跡をたどったにもかかわらず、マークスは金融業界の興味深く創造的な側面にますます惹かれるようになりました。このビデオでは、日本哲学の研究が彼にどのように明晰な心をもたらし、その後の活動に影響を与えたかを強調しています。ウォートン大学を卒業し、シカゴ大学で MBA を取得した後、マークスには数多くの仕事のオファーが提示され、有望な将来が約束されました。

ビデオは、マークスのウォール街での初期のキャリアに光を当てながら進みます。著名な銀行家ウォルター・B・リストン氏の在任中に株式調査アナリストとしてシティバンクに入社したマークス氏は、その役割に優れ、正確な予測を立て、最終的には調査部長の地位に昇進しました。しかし、ニフティ50として知られる研究グループの推奨銘柄の価値が90％も大幅に下落したことで、挫折が発生した。この謙虚な経験は、マークスに極めて重要な教訓を与えました。それは、人が何を買うかだけではなく、そのために支払った代償も重要であるということです。マークス氏には、間もなく隆盛を極めるニッチ市場であるジャンク債のポートフォリオ管理を任された際に、別の機会が与えられた。

マークス氏が経営危機に陥った企業が儲かる世界を発見したことと、確率と常識を中心とした彼の投資アプローチがビデオで詳しく説明されています。マークスは、過小評価され経営不振に陥った企業が高額な報酬を得られる可能性を認識し、不確実性を受け入れ、世界を確率分布として認識する手法を開発しました。この方法論により、彼はシティバンク在職中に、その後 TCW グループ在職中に多額の利益を生み出すことができ、その後、思い切って自分の会社を設立しました。

ビデオはその後、マークスによる不良証券への投資を専門とするアメリカ最大のファンドであるオークツリーの設立について詳しく掘り下げています。マークス氏のビジョンを実現するには、10 億ドルが基準となる多額の資本が必要でした。マークスは当初TCWに拒否されたが、その後、気が変わった後、TCW創設者のマーク・スターンズから25億ドル相当のシード投資を受けた。しばしばチャーリー・マンガーにたとえられるブルース・カーシュの存在は、マークスの交渉力をさらに強化した。マークス氏とカーシュ氏は共に、リスク管理を優先し、一貫性を追求し、投資家が圧倒され経営困難に陥っている企業を特定するという単純な投資提案を忠実に守りました。

このビデオは、マークス氏と彼のチームがドットコムバブルの最中に破産寸前の企業に投資してどのようにして富を築いたかを強調していきます。注目すべき例の 1 つは、多額の負債を抱えたリーガル シネマズへの投資です。デンバーの億万長者フィリップ・アンシュッツと協力して、マークス氏と彼のチームは、破産後に同社の資産が値上がりすることを見込んで、リーガルの不良債権を大幅に値下げして買収し、それによって多額の利益を生み出した。このビデオでは、マークスのような投資家（ハゲタカと呼ばれることが多い）が、破綻寸前にある企業に命綱を提供することで金融エコシステムにおいて重要な役割を果たしていることが認められている。

このビデオでは、ウォール街で最も古い投資銀行の 1 つであるリーマン ブラザーズの攻撃的な文化と、2008 年の金融危機へのリーマン ブラザーズの貢献についてさらに詳しく説明しています。 CEOのディック・ファルド氏のリーダーシップの下、同行は最終的にはほとんど無価値であることが判明した住宅ローン担保証券からの収益創出など、積極的な利益追求戦略を優先した。困難が増大しているにもかかわらず、ファルド氏はウォール街の知人で元財務長官のハンク・ポールソン氏の支援を頼りに、リーマン・ブラザーズが存続すると確信し続けた。しかし、リーマン破綻が世界の金融システムに及ぼした影響は、著しく過小評価されていた。危機が展開するにつれ、マークスとカーシュは不良債権への投資を決定したが、この決定は、市場の混乱に不安を抱いていた投資家や顧客からの抵抗に直面した。

このビデオでは、ハワード・マークスが 2008 年の金融危機中およびその後、成功する投資戦略と顧客との効果的なコミュニケーションをどのように維持したかを説明します。市場を取り巻く圧力や疑惑にも関わらず、オークツリー・キャピタル・マネジメントはマークスのリーダーシップの下、不良証券への投資を続け、最終的に2008年にはそのベンチャー事業から60億ドルの巨額の利益を上げた。この目覚ましい成功が2012年のオークツリーのIPOの基礎を築いた。マークスは、長期投資家、困難な時期に購入する勇気と投資を維持する回復力を備えた個人を魅了する個人ブランドを確立することを目指していました。

しかし、このビデオは、現在の市場環境においてバリュー投資家が直面する困難が増大していることを認めています。強気相場が続くにつれ、過小評価されている機会を見つけることはますます困難になっています。それにもかかわらず、ハワード・マークス氏は毅然とした姿勢を保っており、最終的に市場が変化したときに機会を捉えて「家賃を回収する」準備ができています。

ビデオ全体を通して、マークスの現状への疑問から著名な億万長者投資家になるまでの道のりは、挫折から学び、型破りな投資戦略を受け入れ、リスク管理を優先する彼の能力によって特徴づけられています。彼のストーリーは、投資の成功を追求する上での回復力、適応力、そして常識に挑戦する意欲の重要性を強調し、意欲的な投資家にインスピレーションを与えます。

• 00:00:00このセクションでは、億万長者の投資家ハワード・マークスの生い立ちと、現状に疑問を持ち懐疑的な傾向がどのようにして彼を偉大な投資家にしたのかを学びます。子供の頃から優れた知性の兆候は見られなかったにもかかわらず、マークスはウォートンに行って金融業界に就職することを夢見ていました。彼は勉強して父親と同じ会計士になりましたが、最終的には金融の方が面白くて創造的だと感じました。彼はまた、日本の哲学を学びました。それは無意識のうちに彼の行動すべてに影響を与え、精神を明晰にしてくれました。ウォートン大学を卒業し、シカゴ大学で MBA を取得した後、マークスは多くの仕事のオファーを獲得し、明確な将来を見据えています。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、ハワード・マークスのウォール街での初期のキャリアについて説明します。ビジネス スクールを卒業した後、伝説の銀行家ウォルター B. リストンが会長兼 CEO に就任するのと同じように、シティバンクで株式調査アナリストとしての職に就きました。マークスは仕事で優れており、正確な予測を立て、研究責任者にまで上り詰めました。しかし、研究グループが「ニフティ50s」と呼ばれる株式グループを推奨したことで、最終的に価値の90パーセントを失うことになり、彼の実績は傷ついた。これはマークスに、何を買うかではなく、その対価として何を支払うかが重要であるという重要な教訓を教えてくれます。マークスに二度目のチャンスが与えられるのは、間もなく急成長するニッチ投資市場となるジャンク債のポートフォリオを管理する任務を与えられることだ。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、ハワード・マークスがどのようにしてジャンク債という儲かる世界を発見し、将来についての正確な予測を避け、代わりに確率と常識に焦点を当てた方法で投資に取り組む方法を学んだのかを見ていきます。マークス氏は、過小評価され経営危機に陥った企業が社債保有者に高額の報酬を提供できる可能性があると見ていた。彼の投資スタイルには、不確実性の性質を理解し、世界を確率分布として見ることが含まれていました。この手法を開発することで、ハワード マークスはシティバンク、その後 TCW グループで多大な利益を生み出すことができ、その後最終的に自分の会社を設立しました。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、ハワード・マークスがディストレスト証券への投資のみを目的としたアメリカ最大のファンドであるオークツリーをどのように設立したかを見ていきます。そのような基金を作るには多額の資金が必要で、少なくとも10億ドルあれば十分だ。彼は友好的な条件でTCWを離れることを選択し、彼らに彼の新しいファンドへの投資を依頼しましたが、彼らは彼の申し出を拒否しました。我に返った後、TCW創設者マーク・スターンズはハワード・マークの新しいファンドに25億のシードキャピタルを投資した。彼版チャーリー・マンガーであるブルース・カーシュの存在も、ハワード・マークスがあれほど効果的に交渉できたもう一つの理由だ。ハワード・マークス氏は、ブルース・カーシュ氏とともに、シンプルな投資提案を行っています。それは、まずリスク管理に重点を置き、次に一貫性を重視し、投資家が圧倒されて窮地に陥っている企業を見つけることです。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、ハワード・マークスと彼のチームが、ドットコムバブルの最中に破産寸前の企業に投資してどのようにして富を築いたかを見ていきます。そのような投資の 1 つは、多額の債務負担により破産の危機に瀕していたリーガル シネマズへの投資でした。マークス氏と彼のチームは、デンバーの億万長者フィリップ・アンシュッツ氏と協力してリーガルの不良債権を1ドルで買い取り、破産後に同社の資産がさらに高く再評価され、利益が得られると期待した。マークのような人々はハゲタカと呼ばれていますが、特定の企業を完全な崩壊から救う資金を提供することで、金融エコシステムにおいて有益な役割を果たしています。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、ウォール街で最も古い投資銀行の 1 つであるリーマン ブラザーズの積極的な文化が 2008 年の金融危機にどのように貢献したかを学びます。 CEOのディック・ファルドは自分のイメージに沿って銀行を再建し、価値がほとんどないジャンクであることが判明した住宅ローン担保証券から収益を生み出すなど、必要なあらゆる手段を使って積極的に利益を追求することに重点を置いた。同行は困難に直面しているが、ウォール街の友人で元財務長官のハンク・ポールソン氏が救済してくれると仮定して、ファルド氏はリーマン・ブラザーズが存続すると確信している。しかし、ポールソン氏はリーマン破綻が世界の金融システムに与える影響を過小評価していた可能性がある。危機が展開する中、億万長者の投資家ハワード・マークスとブルース・カーシュは不良債権への投資を決意するが、投資家や顧客からの抵抗につながる。
  
  
• 00:30:00このセクションでは、ハワード・マークスが 2008 年の金融危機中およびその後、成功する投資戦略と顧客とのコミュニケーションをどのように維持したかを見ていきます。プレッシャーと疑惑にもかかわらず、オークツリー キャピタル マネジメントは不良証券への投資を続け、最終的に 2008 年にはその投資から 60 億ドルの収益を上げました。この成功が 2012 年のオークツリーの IPO につながり、そこでハワード マークスは長期的な利益を引き出す個人ブランドの構築を目指しました。購入するのに十分な勇気と、保有するのに十分な回復力を備えた投資家。しかし、強気相場が長引けば長引くほど、バリュー投資家が掘り出し物を見つけるのは難しくなり、ハワード・マークス氏や他のバリュー投資家にとって市場は困難なものとなっている。それにもかかわらず、ハワード・マークスは市場が最終的に好転した際に家賃を回収する用意ができている。

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聞いたこともないアメリカで最も利益を上げている投資家 |スタンリー・ドラッケンミラーのドキュメンタリー

聞いたこともないアメリカで最も利益を上げている投資家 |スタンリー・ドラッケンミラーのドキュメンタリー

この洞察力に富んだビデオでは、金融界の著名な人物であるスタンリー・ドラッケンミラーが彼の素晴らしい投資キャリアを共有し、引退以来進化する市場環境をどのように乗り越えてきたかについて光を当てています。ドラッケンミラー氏は、彼の並外れた成功は、勤勉な努力、型破りな投資アプローチ、そして理論的枠組みのみに依存するのではなく実践性をしっかりと重視したことの組み合わせによるものであると考えています。

ドラッケンミラー氏の名声への道は 1970 年代に始まり、インフレが株式市場に及ぼす影響を鋭敏に予測し、大きな経済的利益をもたらしました。 1980 年代、彼は投資信託投資の先駆者となり、彼の管理下で 40% という驚異的な増加を達成した 5 つのファンドを監督しました。今日、投資信託業界でこのような並外れたリターンを再現することは、非常に困難な課題となるでしょう。

ドラッケンミラー氏はビデオ全体を通じて、テクニカル分析を利用して市場のタイミングを計り、潜在的な株式市場の暴落の警告サインを特定する戦略を詳しく掘り下げています。彼は1987年、当時比較的無名だった資産管理者ポール・チューダー・ジョーンズが市場暴落を予測する報告書を発表したときのことを思い出した。ドラッケンミラー氏は一時的なパニックを経験しましたが、市場は予想通りには反応せず、彼の素早い行動によりファンドは繁栄することができました。

ドラッケンミラー氏のキャリアにおけるもう一つの重要な節目は、1990年代初頭、ベルリンの壁崩壊直前にドイツマルク建て資産で20億ドルのポジションを築き上げた時だった。この業績は、市場のタイミングを測る彼の能力と、短期的な価格変動に対するファンダメンタルズの力に対する彼の揺るぎない信念を浮き彫りにしました。

ビデオが進むにつれて、技術の進歩と情報の変化によって引き起こされた市場の暴落が彼を不意を突いた 1990 年代後半にドラッケンミラー氏が直面した課題を掘り下げていきます。その後の損失により、彼は投資会社から身を引くことになり、これが彼のキャリアの転換点となりました。

ドラッケンミラー氏は、退職後の自身の視点を振り返り、現在は市場での活動はそれほど活発ではないものの、ファンダメンタルズ分析に対する揺るぎない信念を維持しており、それらの原則に基づいて投資判断を行うことに抵抗がないことを強調しています。同氏は、9/11攻撃やドナルド・トランプ大統領の選出などの重大な世界的出来事が市場の状況に変革的な影響を与えていることを認めている。ドラッケンミラー氏は、過去のパフォーマンスを再現しようともはや努力していないにもかかわらず、市場が引退後も好調なパフォーマンスを続けていることを認めています。

全体として、スタンリー・ドラッケンミラー氏の旅と洞察は、適応性、鋭い市場分析、長期投資への焦点の重要性を証明しています。挫折から学び、変化する状況に適応する彼の能力は、進化し続ける金融の世界で成功するために必要な回復力を体現しています。

• 00:00:00スタンリー・ドラッケンミラーは、キャリアのピーク時に数十億ドルのヘッジファンドを閉鎖するなど、30年連続で年間利益を上げてきたウォール街の伝説的人物です。ドラッケンミラー氏は、自身の成功は勤勉、型破りな投資戦略、理論よりも実践重視のおかげだと考えている。
  
  
• 00:05:00スタンリー・ドラッケンミラーは、ヘッジファンドマネージャーであり市場の魔術師として成功し、1970年代にインフレが株式市場に与える影響を正確に予測して富を築きました。 1980 年代にドラッケンミラーはミューチュアル ファンド投資の先駆者の 1 人となり、1986 年にミューチュアル ファンド会社のドライバーから 5 つのファンドを引き継いだところ、そのすべてが 40% 上昇しました。今日、投資信託マネージャーの集合体が同等の収益を達成することは困難でしょう。
  
  
• 00:10:00投資銀行家で、投資信託会社に数千万ドルを儲けたスタンリー・ドラッケンミラー氏が、テクニカル分析を利用して市場のタイミングを計り、株式市場の暴落の警告サインを測る戦略について語ります。比較的無名の資産管理者であるポール・チューダー・ジョーンズは、1987年に株式市場の暴落を警告する報告書を発表し、ドラッカーミラーは大パニックに陥る。幸いなことに、市場はジョーンズ氏の警告を真剣に受け止めず、ジョーンズ氏が下げたマイナス200ポイントから立ち直った。しかし、ドラッカーミラーの資金は彼の迅速な行動のおかげで増加しました。
  
  
• 00:15:00 1990 年代初頭、スタンリー・ドラッケンミラーは世界で最も成功した投資家の一人となり、ベルリンの壁崩壊直前にドイツマルク建て資産で 20 億ドル相当の地位を築きました。彼の成功は、市場のタイミングを計る彼の能力と、価格に対するファンダメンタルズの力に対する彼の信念の証です。
  
  
• 00:20:00このビデオでは、歴史上最も成功した投資家の一人として知られるスタンリー・ドラッケンミラーの成功について説明しています。ドラッケンミラー氏は、株式市場のパターンを正確に予測する能力や長期投資への重点など、自身の成功に貢献した要因について語ります。しかし、1990 年代後半、技術と情報の変化により、ドラッケンミラー氏も予測できなかった市場の暴落が起こりました。彼は多額のお金を失い、最終的には投資会社を辞めました。
  
  
• 00:25:00このビデオでは、2010 年に引退した成功した投資家であるスタンリー ドラッケンミラーが、引退後に世界がどのように変化したか、そしてそれが彼の投資にどのような影響を与えたかについて語ります。ドラッカー・ミラーは、以前ほど積極的ではないものの、依然として市場のファンダメンタルズを信じており、その信念に基づいて投資することに抵抗を感じないと述べています。彼は、9/11、トランプ大統領の選挙、その他の世界的な出来事以降、世界がどのように変化したか、そしてこれらの傾向が彼の投資にどのような影響を与えたかについて語ります。ドラッカー・ミラー氏は、過去のパフォーマンスに応えようとはもう思っていないものの、市場は引退後も好調なパフォーマンスを続けていると述べています。

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空売り者 - 金融市場のアンチヒーロー

空売り者 - 金融市場のアンチヒーロー

「空売り者 - 金融市場のアンチヒーロー」と題されたビデオは、空売り者は金融界の悪役であるという一般的な概念に大胆に挑戦し、代わりに市場の効率性を高める上での空売り者の不可欠な役割を強調しています。このビデオは誤解を暴くことで、投資手法としての空売りに関連する戦略、重要性、課題に光を当てます。

空売りは、オランダ東インド会社におけるアイザック・ラマーの革新的なアプローチに遡る慣行であり、証券会社から株を借りて他の市場参加者に売却し、利益を得るためにより低い価格で買い戻すことを期待します。空売り者は 1929 年の市場暴落の責任を不当に責められましたが、実際には空売り者は金融市場の健全な機能を確保する上で重要な役割を果たしています。

空売り者の主な利点の 1 つは、市場で過大評価されている企業や不正な企業を摘発できることです。一般に信じられていることに反して、空売りは企業の株価下落の根本原因ではなく、むしろ市場調整のきっかけとなるのです。さらに、空売りは、特定の銘柄に対する投機的な賭けではなく、リスクヘッジ戦略として機能します。 1949 年に最初のヘッジファンドを設立したとされるアルフレッド ウィンスロー ジョーンズは、市場中立的なポートフォリオを構築するために空売りを利用しました。注目すべきことに、ソロスのような有名人は、英国ポンドに対する悪名高い賭けなど、短期の賭けで成功しており、通貨投機家としての恐怖と敵意の両方を招いています。しかし、少数の空売り者グループが国の通貨を潜在的に不安定にする可能性がある場合、懸念が生じます。

このビデオでは、空売りの複雑さをさらに探求し、この投資手法に関連する戦略と課題を強調しています。空売りを利用する投資家は、ジム・チャンネルズのケースのように、業績不振の企業や破産に直面する可能性が高い企業を特定することに重点を置くことが多い。投機を成功させるには大きなレバレッジを必要としますが、空売り者は情報に基づいた意思決定を行うために広範な調査と心理的洞察に依存しています。空売りを利用して投資家が被る損失は理論上無制限になる可能性があることに注意することが重要です。ビデオでは、カイニコスやグリーン・ライト・キャピタルが実行した空売りの成功例などを紹介しており、後者は創業者の裕福な両親から提供された少額の資金からスタートした。

このビデオは、一般通念に挑戦し、過大評価されている、または詐欺的であると思われる企業でポジションを取る、逆張りと呼ばれることが多い空売り家の独特の考え方を掘り下げています。また、ゲームストップ事件で目撃されたように、個人投資家が団結して株価をつり上げ、株価下落に賭けていた空売り家に多大な損失をもたらすショートスクイーズの現象も浮き彫りにしている。

アンチヒーローとみなされているにもかかわらず、空売り者は金融市場の状況を形成する上で極めて重要な役割を果たしてきました。彼らの行動は、リスクテイクや空売り戦略を含む個人の利益獲得の機会を奨励する自由市場システムの枠組み内で市場の効率化に貢献してきました。しかし、ゲームストップなどの株式の空売り者に対する個人投資家による組織的な攻撃などの最近の出来事は物議を醸し、階級戦争をめぐる議論を引き起こしている。このビデオは、真の敵は市場の好況と不況を永続させる人間の本性に固有の無知と希望的観測であると説得力を持って主張しています。

結論として、「空売り者 - 金融市場のアンチヒーロー」は、市場の効率性を促進する上での空売り者の重要な役割を強調することで、空売り者に対する否定的な認識に疑問を呈します。このビデオは、誤解を払拭し、空売りの戦略、影響、課題に光を当てることで、空売りの微妙な世界を解明します。最終的には、視聴者に先入観に疑問を投げかけ、金融市場を動かす複雑な力学を認識するよう促します。

• 00:00:00このセクションでは、ビデオでは、空売り者が「悪者」であるという誤解と、空売り者が金融市場で果たす重要な役割について説明します。空売りの最初の例は、オランダ東インド会社の不満を抱いた元株主であるアイザック・ラマーによって発明されたもので、彼は追い出された会社の株を取引するために秘密会社を設立した。空売りでは、証券会社から株を借りて他の市場参加者に売り、より低い価格で買い戻して利益を得ることが求められます。 1929 年の市場暴落は空売り業者のせいだと非難されましたが、空売り業者は金融市場をより効率的にする上で重要な役割を果たしています。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、空売り者が市場で過大評価されている企業や不正な企業を摘発するのに実際に役立つ可能性があることを説明します。空売りは反発を引き起こす可能性がありますが、企業の株価下落の根本的な原因ではありません。空売りは、株式に賭けるのではなく、リスクをヘッジする方法としても使用できます。アルフレッド・ウィンスロー・ジョーンズは、1949 年に空売りを利用して市場中立的なポートフォリオを作成した最初のヘッジ ファンドを創設したとされています。ソロスは最も有名な空売り家の一人であり、英国ポンドに対する賭けに成功し、彼は恐れられ、嫌われている通貨投機家となった。しかし、少数の空売りグループが国の通貨を破壊する可能性があるという事実は憂慮すべきことです。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、投資手法としての空売りの戦略と課題についてビデオで説明します。目的は市場の方向性を推測することですが、空売り専門のジム・チャンネルズの場合と同様に、投資の焦点は売ったり売ったりするために業績の悪い企業を選ぶことです。成功した投機家と同じ影響力がなければ、投資家は最終的に破産する企業を探します。空売りと市場タイミングの背後にある研究と心理学について説明し、この手法による投資家の損失が潜在的に無制限であることを強調します。このビデオでは、カイニコス社とグリーン ライト キャピタル社を例に空売りの成功例を詳しく解説しており、特に後者は創業者の裕福な両親からの少額のシートマネーで始めた。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、ビデオでは空売りの世界と、しばしば逆張りと呼ばれる空売り者が、社会通念に疑問を持ち、過大評価されている、または詐欺的であると思われる企業でポジションをとることで、従来の投資家とは異なるアプローチを取る方法について説明します。このビデオでは、ゲームストップで発生したショートスクイーズも取り上げられており、個人投資家が団結して株価をつり上げ、株価下落に賭けていた空売り者に多大な損失をもたらした。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、ビデオで金融市場における空売り者の役割について説明します。空売り者はアンチヒーローとみなされているかもしれないが、彼らの行動は市場をより効率的にしている。自由市場システムにより、企業価値の下落に賭ける空売り者を含め、個人がリスクをとって自分でお金を稼ぐことができます。しかし、ゲームストップのような特定銘柄の空売り株に対する個人投資家による最近の組織的な攻撃は、論争と階級闘争を引き起こしている。このビデオでは、本当の悪者は無知と希望的観測であり、これらは人間の本性の一部であり、市場の好不況に寄与していると主張しています。

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チャーリー・マンガー – バークシャー・ハサウェイを築いた男 |ドキュメンタリー

チャーリー・マンガー – バークシャー・ハサウェイを築いた男 |ドキュメンタリー

このドキュメンタリーは、チャーリー・マンガーの並外れた人生を掘り下げ、大恐慌下での成長の困難から弁護士および投資家としての輝かしいキャリアに至るまでの軌跡をたどります。マンガー氏のユニークな哲学は、優れたビジネスを模索し、第一原則の考え方を適用することに根ざしており、個人的な苦難や経済的低迷にもかかわらず、彼を成功へと押し上げました。

冒頭の部分では、大恐慌の厳しい現実によって形作られたマンガーの形成期についての洞察が得られます。彼の幼少期の経験は、強い労働倫理とお金の価値に対する深い認識を育みました。マンガーは幼い頃からさまざまな仕事に就き、それが大学時代を通じて、第二次世界大戦中に気象学者として従軍するまで続きました。戦後、彼はハーバード大学ロースクールで高等教育を受ける機会をつかみ、弁護士として成功したキャリアを歩み始めました。しかし、マンガー氏がウォーレン・バフェット氏と提携し、小規模な投資ファンドを有名なバークシャー・ハサウェイ会社に変えたとき、マンガー氏の道は大きく変わりました。

ドキュメンタリー全体を通して、マンガーの人生経験が彼の投資戦略を形成する極めて重要な要素として現れます。気象学と物理学のバックグラウンドにより、彼は第一原理の考え方、つまりビジネス領域に適用した原則についての深い理解を植え付けられました。マンガーは、つらい離婚や息子をガンで亡くすなど、個人的な悲劇に直面したが、それが富を追求する決意をさらに強めた。富を築くには、壊れた事業を修復しようとするのではなく、優れた事業を所有することが最善であると認識し、投資対象となる「素晴らしい事業」を探すという哲学を発展させました。マンガー氏自身の経営不振に陥った変圧器製造会社での経験は、彼に投資における貴重な教訓を与えてくれました。不動産業界で初めて100万ドルの成功を収めた。

後続のセクションでは、ドキュメンタリーではマンガーが不動産から投資ビジネスに移行する様子が紹介されています。彼は不動産ベンチャーで得た経済的安定を利用して投資会社を設立し、中小企業の買収やカート ローンへの投資にも注力しました。マンガー氏の小型株集中ポートフォリオは短期的には不安定なパフォーマンスをもたらしたが、長期的には大半の投資家を上回るパフォーマンスを見せた。 1974 年にパートナーシップが解消されるまでに、マンガーは 24.3% という驚異的な平均年間利益を達成し、500 万ドルを蓄積しました。

このドキュメンタリーでは、マンガー氏とウォーレン・バフェット氏のコラボレーションや、バークシャー・ハサウェイを通じた共同の取り組みについても掘り下げている。 See's Candies の買収に始まり、Russell Stover Candies が自社モデルを複製しようとしたときなど、予期せぬ課題に直面しました。マンガー氏の毅然としたアプローチは、そのような障害をうまく乗り越えるのに役立ちました。バークシャー・ハサウェイが成長を続け、買収した企業のポートフォリオを拡大する中、マンガー氏とバフェット氏は、大型株に投資する場合、小型株がもたらす利点と比較して激しい競争に直面することを認めた。この認識は、最適な投資スタイルを求める個人投資家の共感を呼ぶものである。 。

物語全体を通して、マンガーのビジネスに対する独特のアプローチ、つまり第一原則に基づいて何がうまくいき、何がうまくいかないのかを綿密に分析することが強調されています。経済不況、戦争、個人的な悲劇に耐えたにもかかわらず、マンガーは人生の障害に正面から立ち向かい、最終的にはビジネス界の象徴的な人物として頭角を現しました。彼の哲学は、自分が望むものは当然のものであり、自分が反対側にいたら買うであろうものを提供するという信念であり、弁護士だけでなく、あらゆる立場の個人にとっても不朽の精神として機能しています。

結論として、このドキュメンタリーは視聴者をチャーリー・マンガーの驚くべき人生に引き込み、彼のささやかな始まり、変革の経験、そしてビジネスにおける先駆的な業績を記録します。マンガー氏の例外的なビジネスの揺るぎない追求と第一原則の考え方の適用により、法律と投資の分野における影響力のある人物としての地位が確固たるものになりました。

• 00:00:00このセクションでは、大恐慌時代のチャーリー・マンガーの生い立ちについて学び、それによって彼に強い労働倫理とお金に対する感謝の気持ちが植え付けられました。彼は 10 代のころから働き始め、第二次世界大戦が勃発し、気象学者として軍隊に勤務するまで大学に通い続けました。民間人生活に戻ると、マンガーはハーバード大学ロースクールに入学し、最終的には弁護士として成功し、その後小さな投資ファンドに参加し、ウォーレン・バフェットとともに世界的に有名なバークシャー・ハサウェイ会社を築き上げました。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、チャーリー・マンガーの考え方と投資戦略を形作った人生経験について学びます。マンガー氏は気象学と物理学の訓練を受け、基礎に基づいて考えることを学び、それをビジネス投資にも取り入れました。マンガー氏は、つらい離婚や息子をがんで亡くすなどの個人的な悲劇を経験した後、富の追求に対する強い危機感を抱くようになった。彼は、富を築く最も簡単な方法は、壊れたビジネスを直すことではなく、良いビジネスを所有することであると気づきました。この認識は、投資すべき素晴らしいビジネスを探すという彼の哲学にインスピレーションを与えました。マンガーは、スマート変圧器製造会社を悪いビジネスだと考えていましたが、貯金をすべて投資し、さらに借金をして会社を立て直し、売却して利益を得ました。この経験は彼に投資に関する貴重な教訓を与え、すぐに不動産で最初の 100 万ドルを稼ぎました。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、チャーリー・マンガーがどのようにして不動産を利用して富を築き、その後投資ビジネスに移行したかを見ていきます。マンガー氏はいくつかの不動産プロジェクトに関与し、それによって何百万もの富を築いたが、経済的に安定を達成すると、企業への投資に移行した。彼は投資会社を設立し、カート洗浄機メーカーなどの中小企業を買収し、カートローンにも投資しました。マンガー氏のポートフォリオは小型株に非常に集中しており、パフォーマンスが非常に不安定だったが、長期的にはほとんどの人よりもはるかに優れたパフォーマンスを示した。 1974 年に提携が解消されたとき、平均年間収益率は 24.3% に達し、マンガー氏の利益は 500 万ドルに達しました。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、ウォーレン・バフェットとチャーリー・マンガーがバークシャー・ハサウェイを利用して他の企業に投資し、富を増やした方法について学びます。彼らは小さなキャンディーストア、See's Candiesからスタートしましたが、Russell Stover Candiesが彼らのモデルをコピーしようとしたときなど、予期せぬ分野で課題に直面しました。しかし、マンガー氏の「鉄の拳」のアプローチにより、彼らは無傷で状況を抜け出すことができた。バークシャー・ハサウェイは成長し、さらに多くの企業を買収しましたが、その独自のビジネスモデルは限界に達した可能性があります。バフェット氏もマンガー氏も、大型株に投資する場合、小型株に比べて激しい競争に直面することを認識しており、これが個人投資家にとって最良の投資スタイルである。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、チャーリー・マンガーのビジネスへのアプローチが強調されています。彼は第一原則に基づいて何がうまくいき、何がうまくいかないかを分析しました。マンガーは度重なる経済不況、戦争、悲劇を経験したにもかかわらず、人生がもたらすあらゆることに対処し、ビジネス界の象徴的な人物となった。マンガー氏の哲学は、「欲しいものを手に入れようとする最も安全な方法は、自分が望むものに値するよう努力することだ」と、自分が反対側にいたら買うであろうものを世界に届けることだ。マンガー氏は、弁護士やその他の人々が持つべきこれ以上の精神はないと信じています。

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億万長者の投機家の世界の内部 - ポール・チューダー・ジョーンズのドキュメンタリー

億万長者の投機家の世界の内部 - ポール・チューダー・ジョーンズのドキュメンタリー

この魅力的なドキュメンタリーで、ヘッジファンドの億万長者ポール チューダー ジョーンズの興味深いトレーディング戦略を探求しましょう。この本は、伝説的な外国為替および商品トレーダーとして危機から一貫して利益を得るジョーンズの驚くべき能力を明らかにし、市場投機とリスク管理のための彼の精神的枠組みについての貴重な洞察を提供します。

このドキュメンタリーは、テネシー州メンフィス出身の億万長者投機家、ポール・チューダー・ジョーンズの経歴と初期のキャリアを掘り下げることから始まる。裕福な家庭で育ったジョーンズは、ボクシングへの愛情と競争力のあるマインド ゲームへの興味を通じて競争心を示しました。経済学の学位を取得した後、彼はニューヨーク綿花取引所のフロート事務員としてプロとしての道を歩み始めました。ジョーンズが金銭的利益のために悪用される可能性のある市場の行動パターンを鋭敏に観察したのはこの時期でした。ジョーンズは机で居眠りをしたために解雇されるなどの挫折に直面したが、すぐに立ち直り、EFハットンの商品ブローカーとしての地位を確保し、そこで自分の口座で取引して利益を上げ始めた。

ドキュメンタリーは、ポール・チューダー・ジョーンズが、手数料が低いことでより良い結果を達成できることに気づき、他人のためのトレードから自分のためのトレードにどのように移行したかを探ります。最終的に、彼は自身の会社であるチューダー インベストメント コーポレーションを設立し、顧客に 2 桁、3 桁の収益を提供し始めました。 1980 年代後半に弱気相場が襲来したとき、ジョーンズは同僚と比べて例外的に準備を整えていました。 S&P 500 先物を空売りし、市場の低迷を正確に予測することで、彼は多額の利益を確保しました。ジョーンズ氏はまた、不況時に連邦準備理事会が経済に現金を注入すれば株式市場が上昇し、その結果自分に大きな利益がもたらされるという自身の理解を利用して、非対称的な賭けを採用した。ジョーンズ氏は最初の取引で8,000万ドルを手に入れ、FRBの金融介入に賭けることに成功してさらに財産を増やし、さらに1億ドルを集めた。弱気相場でのこの勝利により、ウォール街における恐るべき勢力としてのジョーンズの評判は確固たるものとなった。

このドキュメンタリーは、ウォール街でのポール・チューダー・ジョーンズの初期の評判の別の側面、つまり彼に「クオトロンマン」というあだ名を与えたパーティーアニマルの人格に光を当てている。しかし、ジョーンズの鋭い直感は依然として鋭く、信用と負債への依存度が高かった1980年代後半の日本株式市場の危機を見事に予測した。彼は暴落を辛抱強く待ちながら、適切なタイミングで市場を巧みに空売りし、ポートフォリオで 90% という驚くべき利益をもたらしました。ジョーンズ氏の持続的な成功の秘訣は、常に最悪のシナリオから身を守り、個々の資産だけに焦点を当てるのではなくシステム全体の資金の流れ全体を細心の注意を払って考慮する防御的なトレーディング戦略にあります。彼の一貫したリターンは熱心なファンを獲得し、証券取引委員会（SEC）の注目も集め、その結果、アップティックルール違反で和解が成立しました。

このドキュメンタリーは、ポール・チューダー・ジョーンズが金融の分野で直面した課題、特に数億ドルに及ぶ資産の大幅な損失につながった2008年のリーマン・ブラザーズ破綻の余波で直面した課題を掘り下げている。この挫折にも関わらず、ジョーンズはタイミングの良いショートポジションを通じて損失を巧みに軽減し、わずか4%の損失で激動の2008年を終えた。これは彼がこれまでに経験した唯一のマイナスの年だった。並外れたパフォーマンスを維持するために、ジョーンズはより保守的なアプローチを採用し、新たな優位性を模索し、最終的にはテクノロジーとアルゴリズムの領域でそれを発見しました。数学、物理学、コンピューターサイエンスの博士号を有するスタッフを擁するクオンツ投資管理会社 Two Sigma を共同設立したジョーンズ氏は、自身のトレーディング原則をアルゴリズム戦略に変換しました。この革新的なアプローチにより、2020 年 3 月のパンデミック発生後の市場回復などの危機のさなかにも、同氏は時代の先を行き、洞察力のある予測を立てることができました。

ドキュメンタリーの最後の部分では、ポール・チューダー・ジョーンズが金融業界の最前線であり続けるために技術の進歩とアルゴリズムをどのように取り入れたかを目撃します。リーマン・ブラザーズ破綻後、ジョーンズは適応して新たな競争力を見つける必要性を認識しました。これにより、彼は最先端のクオンツ投資管理会社である Two Sigma を共同設立しました。数学、物理学、コンピューターサイエンスの専門知識を持つ優秀な頭脳のチームを編成することで、ジョーンズはデータ主導の戦略の力を活用し、彼の取引原則を洗練されたアルゴリズムに変換しました。

テクノロジーと高度な統計モデルの応用を通じて、ツー シグマは市場の変動をうまく乗り切り、激動の時代に生じる機会を活用してきました。世界的なパンデミックのさなかであっても、ジョーンズと彼のチームは正確な予測を立て、有利な投資の見通しをつかむことができました。迅速に適応しテクノロジーを活用する能力により、同社は強力な実績を維持し、一貫した収益性を達成することができました。

ドキュメンタリーが終わりに近づくにつれて、視聴者はポール・チューダー・ジョーンズのトレーディング戦略とリスク管理アプローチについて包括的な理解を得ることができます。市場パターンの熱心な観察者としての初期の頃から、億万長者の投機家への進化に至るまでの彼の旅は、彼の回復力、順応性、そして時代の先を行くという揺るぎない取り組みを浮き彫りにしています。市場投機に関するジョーンズの精神的枠組みは、防御戦略、包括的なリスク評価、競争力を高めるためのテクノロジーの利用の重要性を強調し、意欲的なトレーダーにとって非常に貴重な教訓となります。

結論として、このドキュメンタリーは、ヘッジファンドの億万長者ポール・チューダー・ジョーンズが採用したトレーディング戦略の魅力的な探求を提供します。彼のキャリアの軌跡、彼の考え方への洞察、そして危機から一貫して利益を得る能力を記録することで、視聴者は現代金融で最も成功したトレーダーの一人である彼の驚くべき世界を垣間見ることができます。

• 00:00:00このセクションでは、億万長者の投機家、ポール・チューダー・ジョーンズの経歴と初期のキャリアについて学びます。テネシー州メンフィスの裕福な家庭に生まれたジョーンズは、負けず嫌いな性格を持っており、それがボクシングへの愛情と競争力のあるマインド ゲームへの好みとして表れていました。経済学の学位を取得した後、ジョーンズはニューヨーク綿花取引所のフロート事務員としての職に就き、そこで利益のために悪用される可能性のある行動パターンをすぐに発見しました。机で居眠りをしたために仕事を解雇されたジョーンズは、すぐにEFハットンの商品ブローカーとして別の職に就き、そこで自分の口座を取引してお金を稼ぎ始めた。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、ポール・チューダー・ジョーンズがどのようにしてトレーダーとしてスタートを切り、手数料が安くなれば自分でもより良い取引ができると気づいたのかを学びます。彼は最終的に自分の会社、チューダー インベストメント コーポレーションを設立し、顧客に 2 桁、3 桁の利益を生み出すようになりました。 1980年代後半に弱気相場が到来したとき、ジョーンズ氏は準備ができていたが、同僚たちは準備ができていなかった。彼はS&P 500先物を空売りし、市場の低迷を予測することで多額の利益を上げました。ジョーンズ氏はまた、不況時にFRBが経済にさらに多くの現金を注入すれば株式市場が急騰し、自身に大きな利益をもたらすことを知っていたため、非対称的な賭けを行った。ジョーンズ氏は最初の取引で8,000万ドルを獲得し、FRBがさらに資金を追加することに賭けてさらに1億ドルを獲得した。弱気相場での勝利により、ウォール街におけるジョーンズ氏の地位は侮れない存在として確固たるものとなった。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、ポール・チューダー・ジョーンズがウォール街でパーティー好きとして初期に評判になったことについて学び、そのために彼には「クオトロンマン」というあだ名が付けられました。しかし、ジョーンズは 80 年代後半に、日本の株式市場が信用と借金への依存により危機の瀬戸際にあるという予測に再び成功しました。彼は暴落を辛抱強く待ち、適切なタイミングで市場を空売りし、ポートフォリオで 90% の収益を上げました。ジョーンズ氏の成功の秘訣は、常に最悪のシナリオから身を守り、個々の資産ではなくシステム全体の資金の流れについて考える防御的なトレーディング戦略にあります。彼の一貫したリターンは支持者を獲得し、SECさえも彼の取引活動に注目し、結果的にアップティックルール違反で和解に至った。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、ポール・チューダー・ジョーンズが金融の世界で直面した課題、特に2008年のリーマン・ブラザーズの破綻後、彼が1億ドル相当の資産を失った後に直面した課題について学びます。この挫折にもかかわらず、ジョーンズはショートポジションで損失の一部を相殺することに成功し、2008年をわずか4%の損失で終え、これは彼がこれまで経験した中で唯一のマイナスの年となった。パフォーマンスを維持するために、ジョーンズはより保守的になって新しいエッジを探す必要があり、それをテクノロジーとアルゴリズムで見つけました。彼は数学、物理学、コンピューターサイエンスの博士号を持つクオンツ投資管理会社 Two Sigma を共同設立し、取引原則をアルゴリズムに転換しました。このアプローチは、2020 年 3 月にパンデミックが発生した後の市場の回復など、危機の時期でも時代の先を行き、正しい予測を立てるのに役立ちました。

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アルゴリズム取引のレジェンド、アーニー・チャン博士へのインタビュー

アルゴリズム取引のレジェンド、アーニー・チャン博士へのインタビュー

アルゴリズム取引の専門知識で有名なアーニー・チャン博士は、取引戦略の成功に貢献する基本原則を強調し続けています。彼は、シンプルさ、リスク管理、取引の意思決定における人間的要素を非常に重視しています。チャン博士は、トレーダーに対し、謙虚さを保ち、集中力を保ち、過信やデータの覗き見のバイアスを防ぐようアドバイスしています。彼は、効果的な戦略を立てるには個人の経験と専門知識の力を信じており、トレーダーが実際の応用を通じて自分のアイデアを検証することを奨励しています。

チャン博士はインタビューの中で、ポートフォリオにおける平均回帰戦略とモメンタム戦略のバランスをとる重要性を強調しています。戦略を多様化し、それらが相関関係にないことを保証することで、トレーダーは顧客に安定した利益を達成することができます。また、戦略の有効性を判断し、変化する市場状況に戦略を適応させるための統計的堅牢性テストと履歴データ分析の重要性も強調しています。

チャン博士の重要な洞察の 1 つは、機械学習ベースのリスク管理を中心に展開しています。彼は、機械学習を利用して将来の期間の損失の確率をトレーダーに提供するプロジェクト PredictNow.ai について説明します。これにより、トレーダーは情報に基づいてレバレッジに関する決定を下し、リスクを効果的に管理できるようになります。チャン博士は、単一の指標に依存することの限界を認識しており、市場の現実のさまざまな側面を観察するために複数の指標を使用することを提唱しています。

インタビュー全体を通じて、チャン博士はトレーダーに実践的なアドバイスを共有します。彼はトレーダーに対し、戦略をシンプルにし、シミュレーターで練習し、リアルマネーをコミットする前にリスクレベルを徹底的に評価することを推奨しています。彼は、アルゴリズム取引は忍耐力と継続的な実験が必要な挑戦的な分野であるため、情熱の重要性を強調しています。

結論として、アーニー チャン博士の洞察は、アルゴリズム取引の分野におけるトレーダーに貴重な指針を提供します。シンプルさ、リスク管理、人間的要素を強調する彼の言葉は、成功するトレーディング戦略が強固な基盤の上に構築されることを思い出させてくれます。さまざまな戦略のバランスをとり、市場の変化に適応し、リスク管理に機械学習を活用することで、トレーダーは一貫した収益性を達成する可能性を高めることができます。

• 00:00:00このセクションでは、インタビュアーは、金融市場とトレーディングに長年携わってきたアルゴリズムトレーディングの伝説的人物、アーニー・チャン博士を紹介します。チャン博士は博士号を持っています。物理学の博士号を取得し、IBM、モルガン・スタンレー、クレディ・スイスで自動取引システムの開発に携わってきました。彼は機械学習と人工知能の分野の研究者であり、アルゴリズムと自動取引システムに関する書籍を数冊執筆しています。インタビューの共同司会者であるノーム氏は、チャン博士が10年以上前にアルゴリズム取引について書いた最初の重要な知識を持った人物であり、彼の本がアルゴリズムシステムの開発方法の開発プロセスへの道を彼らに導いたと語った。 。 Chan 博士は、理論物理学の背景があり、機械学習に情熱を持っていたため、IBM での研究につながったと語ります。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、アーニー チャン博士が、IBM での研究職から財務部門にどのように移行したかについて説明します。同氏は、同僚がIBMを辞め、当時あまり知られていなかったヘッジファンド、ルネッサンス・テクノロジーズで働くために金融への関心を抱いたきっかけがあったと説明する。金融業界で働くためにマンハッタンに移った後、チャン博士は取引のための機械学習戦略に取り組み始めましたが、持続可能な優位性を見つけるのが非常に難しいことがわかり、最終的にはこのアプローチを断念しました。その後、小売取引に移行し、単純な戦略がしばしば最もうまく機能することを発見し、その教訓を著書で共有しました。チャン博士はまた、機械学習をアルファ生成ではなくリスク管理にどのように適用できるかについて新たな理解があり、この認識はこの分野の多くの専門家が共有していると述べています。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、アーニー・チャン博士が、アルゴリズム取引におけるシンプルさの重要性と、いつお金を失う可能性があるかを予測することで機械学習が取引戦略の改善にどのように役立つかについて説明します。同氏は、裁量トレーダーは人間の心や自身の判断の価値を過小評価すべきではなく、恐怖や貪欲を克服するために自分の思考や感情を規律することに努めるべきだと強調する。さらに、一部の裁量トレーダーは、より論理的で規律あるアプローチで戦略を改善することで恩恵を受ける可能性があると同氏は指摘する。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、アーニー・チャン博士が、裁量トレーダーにとって恐怖をコントロールすることがいかに重要であるか、また機械学習ベースのリスク管理システムが裁量トレーダーにもどのように役立つかについて説明します。同氏は、トレーダーが裁量取引プログラムに一貫したスタイルを持ち、十分な長い実績がある場合、機械学習がそこから学習して、どのような状況で戦略が損なわれやすいかを知ることができると説明しています。これは、レバレッジや資本配分の決定などの体系的なリスク管理レイヤーを実装することで強化できます。同氏はまた、特定の業界に対する深い理解など、さまざまな強みを持つトレーダーは、専門知識を活用して収益性の高い取引戦略を見つけることができると示唆しています。
  
  
• 00:20:00インタビューのこのセクションでは、アーニー・チャン博士が、初心者トレーダーが自分の専門知識と経験を通じて取引戦略をフィルタリングすることの重要性について説明します。トレーディングは、単に他人のアイデアに従うことではなく、自分自身のエッジを加え、個人的な経験を通して自分のアイデアを検証することであるべきです。同氏はまた、一部のトレーダーは知的挑戦として過度に複雑なシステムに惹かれるが、それがトレーディングの主な動機であってはいけないとも指摘している。チャン博士はまた、トレーディングの主な目的は知的興奮ではなく、むしろお金を失わないことであるという現実に直面するには、お金を賭けることが不可欠であると共有しています。精神を集中させるためには、多額ではあるが管理可能な金額を賭けることが重要です。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、アーニー・チャン博士が、市場の前で謙虚さを保ち、本当に機能することに集中する方法について説明します。同氏はトレーダーに対し、集中力を維持し、誰もが観察したわけではない市場現象を観察するようアドバイスしている。彼のトレーダーの多くは学歴があり、優れた数学的および計算スキルを持っていますが、実際の利益を生み出す戦略を立てるのは難しいと感じています。これは主に、彼らが自分の個人的な富を賭けていないためです。チャン博士は、トレーダーになるためには自分のお金を持っておくことの重要性と、それがトレーダーと研究者をどのように区別するかを強調します。次のディスカッションでは、ノームとチャン博士が取引プロセスと戦略について話し合います。
  
  
• 00:30:00このセクションでは、アーニー・チャン博士がトレードで勝つためには最大損失を最小限に抑えることの重要性を強調しています。同氏は、手動トレーダーには、ライブ口座を取引する前にしばらく紙取引を行い、模擬トレーニング環境を使用して学習プロセスを加速する必要があるとアドバイスしています。同氏はまた、政権交代の概念についても言及し、トレーダーが自分たちの自信を常にチェックし、取引の過剰なレバレッジを避けるよう提案している。さらに同氏は、市場環境は変化する可能性があり、トレーダーは市場状況の変化を経験して、自分の戦略がその状況に影響されないことを確認する必要があると指摘した。
  
  
• 00:35:00このセクションでは、アーニー チャン博士が、データ スヌーピングと呼ばれる取引システムの開発またはテスト時に、未来が見えないことの重要性について語ります。明日のウォール ストリート ジャーナルを今日手に入れれば、即座に億万長者になれることは明白に思えるかもしれませんが、特に感情や後知恵バイアスによって、より巧妙な方法でデータ スヌーピングが発生する可能性があります。チャン博士は、オーバーフィッティングを回避し、複数の資産で戦略をテストするために、データのトレーニングにさまざまな手段を使用することをアドバイスしています。さらに同氏は、収益減少の兆候がないかパフォーマンスを監視し、リスクを防ぐために必要な調整を行うことを提案しています。
  
  
• 00:40:00このセクションでは、アーニー・チャン博士は、システムが期待どおりに機能しているか、それとも調整が必要かを判断する際に、市場と戦略に関する基本的な知識の重要性を強調しています。同氏は、市場構造の変化を理解し、学術研究を読んで判断する必要があると述べている。たとえば、小売トレーダーがウォール街での賭けに起因してコール オプションを購入する影響を理解すると、さまざまな戦略にプラスとマイナスの両方の影響を与える可能性があります。彼はまた、トレーダーに対し、アプローチを微調整することで戦略を新しい現象に適応させるようアドバイスし、ドローダウンを定量化する方法についての洞察を与えます。全体として、戦略が機能しなくなったかどうかを判断する際には、定量化可能なデータと直感の両方が重要であると彼は示唆しています。
  
  
• 00:45:00このセクションでは、アーニー・チャン博士が、アルゴリズム取引における履歴データの重要性と、それが手動トレーダーにとってもどのように有益であるかについて説明します。同氏は、過去のテストに基づいた取引システムのトリガーポイントの必要性を強調しています。システムが最大ドローダウンに近づいたり、停滞に陥ったりした場合、そのシステムはプールされ、その場所に適したより堅牢なシステムに置き換えられる可能性があります。チャン博士は、過去のデータに基づいて練習することで、トレーディングシステムがどのように機能するか、どのような一貫性と利益が期待できるかについて統計的に重要なアイデアをトレーダーに与え、起こり得るドローダウンに備えることができると示唆しています。システムが期待どおりに動作しない場合は、適切に腰を据えてシステムの仕組みを調べて問題に対処する必要があるかもしれません。チャン博士はまた、彼のポートフォリオには平均値回帰とモメンタム主導の両方の取引戦略が混在しているとも述べています。
  
  
• 00:50:00このセクションでは、アーニー・チャン博士が、ポートフォリオにおける平均回帰戦略とモメンタム戦略のバランスをとることの重要性、特にボラティリティの時代における重要性について説明します。平均回帰戦略は一貫したリターンを提供できますが、危機時にはすぐに崩壊する可能性があります。一方、モメンタム戦略は景気後退時にポートフォリオを無傷に保つのに役立ちます。チャン博士は、平常時は顧客に一貫した収益を提供し、危機時には外部収益を提供するために、両方の戦略を組み合わせることを推奨しています。同氏はまた、両方の戦略の要素と短期ストップロスと高収益要因を組み合わせた長期スイングトレード戦略の開発についても言及している。
  
  
• 00:55:00このセクションでは、アーニー・チャン博士が、互いに相関性のない複数のアルゴリズム取引システムを作成するアプローチについて説明します。彼は、システムを階層化し、以前のものと同じものをマシンに作らないように強制するプロセスについて説明します。同氏は、時間の経過とともに、アルゴリズムが自動化システムから統計的に機械にすべてを行わせるデータ マイニングに移行したと説明しています。さらに、新しいモデルを実験するときに、最も幸運なシステムではなく最も堅牢なシステムを見つけることの重要性と、統計的堅牢性テストの必要性についても説明しています。
  
  
• 01:00:00このセクションでは、アーニー・チャン博士が、彼の戦略ポートフォリオが 2 つの方法でどのように進化したかについて説明します。すでに成功した実績を持つトレーダーに割り当てられ、機械学習ベースのリスク管理に焦点を当てた独自の社内研究に取り組んでいます。また、彼にとって機能するシステムは概念的に単純であり、市場の現実のすべての側面を捉える独自の指標や一連の指標は存在しないことも強調しています。代わりに、同じ現実を観察するために複数の異なる指標を使用でき、機械学習アプローチがそれらを適切に選別してどの指標が最も成功するかを決定すると考えています。
  
  
• 01:05:00このセクションでは、アーニー チャン博士が、機械学習に基づいてトレーダーにリスク管理サービスを提供する、1 年以上取り組んでいるプロジェクト PredictNow.ai について語ります。このサービスは市場シグナルに依存するのではなく、各トレーダーのリターンから学習し、将来の各期間の損失の確率を提供するため、トレーダーは取引に使用するレバレッジの量を決定できます。チャン博士への連絡は彼の Twitter アカウントまたはブログを通じて行うことができ、彼の別れのアドバイスは、取引戦略をシンプルにし、シミュレーターで練習し、リアルマネーを投資する前にリスクレベルを確認することです。
  
  
• 01:10:00このセクションでは、アルゴリズム取引は忍耐と実験が必要な難しいビジネスであるため、アーニー・チャン博士は情熱を持つことの重要性を強調しています。彼は、根底にある要素として情熱を持つことが、失敗や不利な結果にもかかわらず、トレーダーを前進させる原動力になると信じています。彼はまた、インタビュアーに感謝の意を表し、チャンネルへの「いいね！」、チャンネル登録、コメントを思い出させることでインタビューを締めくくっています。

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平均回帰取引 |基金から得た教訓 |アーネスト・チャン博士著

平均回帰取引 |基金から得た教訓 |アーネスト・チャン博士著

PredictNow.ai の創設者兼 CEO であり、QTS Capital Management LLC のマネージングメンバーでもあるアーネスト チャン博士は、平均回帰取引の世界とそれに関連するリスクと報酬について貴重な洞察を提供します。チャン博士は講演全体を通じて、現実の取引経験の必要性を強調し、多様化、ストレステスト、平均回帰戦略とモメンタム戦略を組み合わせて、さまざまな市況を乗り切ることができる堅牢なポートフォリオを構築することの重要性を強調しました。

チャン博士はまず、投資銀行やヘッジファンドでの経歴を持つ経験豊富なトレーダーとして自己紹介をします。彼は、理論的な知識は貴重ですが、多額の資金を取引する実際の経験に匹敵するものはないと強調します。

チャン博士の講演の重要な側面の 1 つは、単一通貨ペアに焦点を当てた、高頻度の平均回帰取引戦略です。この戦略には、市場が平均値に戻る傾向を利用することを目的として、2 つの通貨ペア間のマーケットメイクが含まれます。この戦略は当初、一貫した収益性の高い収益をもたらしましたが、2011 年 8 月に米国財務省の債務が格下げされたため、ファンドは深刻な取り崩しに直面し、その結果 35% 以上の損失をもたらしました。この出来事は、平均回帰取引に内在する無制限の下値リスクを思い出させるものとなりました。

講演者は、平均回帰戦略では珍しいことではない、彼のファンドの初期の大惨事の話を共有します。同氏は、レバレッジを過剰に活用する誘惑は重大な損失につながる可能性があると警告している。チャン博士は、平均回帰取引と実現ボラティリティおよびオプションの空売りを比較し、リスクの類似性を強調します。彼は、これらの投資の空売りがトレーディング平均回帰戦略に匹敵する理由をより深く理解するために、アンドリュー・イング博士による数学的分析を推奨しています。

平均回帰取引では、利益の可能性は限られていますが、下値リスクは無制限です。チャン博士は、この戦略の利益はエントリー価格とエグジットすべき平均価格の差によって制限されると説明しています。下振れリスクを管理するために、同氏は過剰なレバレッジを避けるようアドバイスし、ポートフォリオのストレステストの重要性を強調している。ストップロス注文は壊滅的な出来事から守ることができますが、バックテストのパフォーマンスを損なうことを避けるために、慎重に使用し、現在の価格から遠く離れた位置に配置する必要があります。チャン博士はまた、平均回帰戦略をバックテストする際の生存者バイアスについても警告しており、ポートフォリオのパフォーマンスが低下する可能性がある。

この講演では、取引におけるストップロス注文の使用の微妙な違いについて掘り下げています。これらは壊滅的な出来事には効果的かもしれませんが、それほど急激ではない市場変動時には適切な保護を提供できない可能性があります。チャン博士は、大幅なドローダウンを発生させることなくロングポートフォリオの損失を軽減するために、平均回帰と組み合わせて「テールリーパー」戦略のようなテールヘッジ戦略を実行するなどの代替策を提案しています。

分散とボラティリティの中立性は、平均回帰戦略を実行する際の重要な考慮事項として強調されています。チャン博士は、ショートボラティリティ戦略を効果的にヘッジするには、長い間ボラティリティを実現してきたロングフォール戦略とトレンドフォロー戦略の両方が必要であると説明しています。同氏は、トレンドフォロー戦略は市場の同じ方向の動きを活発にすることで平均回帰を補完すると強調する。ロングウォール変革戦略を取引することは、コスト効率と市場の両側から利益を得ることができるため、プット オプションを購入するよりも好まれます。

チャン博士は、地震などの自然災害が金融市場や変革戦略の収益性にどのような影響を与える可能性があるかについて説明します。ポジションを活用し、市場の方向性を正確に予測することで、たとえ短い保有期間であっても、テールの動きの一部を捉え、過剰な市場の動きを利用することが可能です。同氏は、平均回帰戦略とモメンタム戦略を組み合わせることで、さまざまな市場状況で成功できるパフォーマンスの高いポートフォリオを作成できると結論付けています。

講演者は、モメンタム戦略と平均回帰戦略の組み合わせについて説明します。ブレイクアウト戦略を利用して平均回帰取引の反対のポジションに入り、トレンドが尽きたときにモメンタム戦略を終了することで、トレーダーは効果的にストップロス戦略を実行できます。平均回帰戦略の適合性は、特定の時系列と、商品が本当に平均回帰特性を示すかどうかによって異なります。共存するサーバーと高価なインフラストラクチャの必要性は、取引戦略の期間と頻度によって決まります。

チャン博士は、金融市場における深層学習モデルの非自明な応用を研究しています。ディープラーニングを使用して株価を予測すると過学習になりがちですが、市場体制を特定し、バックテスト目的で合成データを生成する場合には有益です。チャン博士は、金融における深層強化学習の経験が限られていることを認めていますが、株式市場の動きを予測する場合には回帰よりも分類の方がうまく機能すると示唆しています。さらに、同氏は、ストップロスの配置は、平均からの一定数の標準偏差に依存するのではなく、投資家の個人的なリスク許容度によって決定されるべきであると強調しています。

講演者は、一晩ポジションを保持する場合にストップロス注文を使用することの無駄を強調しています。市場が閉まっている間に壊滅的な出来事が発生する可能性があるため、そのような状況ではストップロス注文は保護を提供しません。チャン博士は、市場体制を予測するには、複雑な非線形階層アプローチを通じて 170 を超える予測変数を組み合わせる必要があると説明します。また、カルマ比 (リスク調整後のパフォーマンス指標) に焦点を当てたり、市場の微細構造に注意を払ったりすることなど、著書『マシントレーディング: 市場を征服するためのコンピューターアルゴリズムの導入』からの重要なポイントも共有しています。

トランスクリプトの抜粋は、聴衆の出席に感謝し、今後のイベントへの期待を表明する閉会の辞で終わります。

要約すると、アーネスト・チャン博士は、平均回帰取引、そのリスク、およびその利益について貴重な洞察を提供します。彼は、堅牢で適応性のあるポートフォリオを構築するために、現実の取引経験、分散投資、ストレステスト、平均回帰戦略とモメンタム戦略の組み合わせの重要性を強調しています。さらに、金融における深層学習モデルの応用、ストップロス注文の限界、リスク管理と市場分析技術の重要性についても探求しています。全体として、チャン博士の講演は、平均回帰戦略と金融市場における成功と失敗の可能性に興味のあるトレーダーに貴重な知識を提供します。

• 00:00:00このセクションでは、司会者が講演者、PredictNow.ai の創設者兼 CEO であり、QTS Capital Management LLC のマネージング メンバーであるアーネスト チャン博士を紹介します。チャン博士は、さまざまな投資銀行やヘッジファンドで勤務しており、コンピューター取引に関する世界的に有名な講演者です。彼は、平均回帰取引に関する彼らの経験と、彼らのファンドである QTS キャピタル マネジメントがそこからどのように利益を得たかについて説明します。チャン博士は、平均値回帰取引について読んだことがあるにもかかわらず、数百万ドルを取引する場合、現実の経験に匹敵するものはないと強調します。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、1 つの通貨ペアのみを取引する高頻度の平均回帰取引戦略について説明します。この戦略は 2 つの通貨ペア間のマーケットメイク戦略であり、平均値回帰戦略です。この戦略は高度に活用されており、市場に流動性を提供することで機能します。この戦略は成功し、一貫した利益が得られたため、可能な限りこの戦略を活用する意欲が高まりました。しかし、その成功も長くは続かず、2011 年 8 月には史上初の米国財務省債務の格下げにより深刻な損失が発生し、35% 以上の損失が発生しました。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、講演者が自身のファンドのストーリーと、運用開始わずか 8 か月でどのように壊滅的な出来事に見舞われたかを共有します。これはこのファンドに限ったことではなく、ミーン・リバージョン戦略ではよくあることですが、下値は無限であるため、このような戦略に内在するリスクを改めて痛感させられました。非常に一貫性があるにもかかわらず、平均回帰戦略には過剰なレバレッジを利かせる誘惑があり、ファンドにとってコストがかかることが判明しました。講演者は、トレーディング・ミーン・リバージョン戦略を実現ボラティリティの空売りとオプションの空売りに例えていますが、これらはいずれも同様のリスクを引き起こすからです。講演者は、これらの投資の空売りがトレーディング平均回帰戦略に似ている理由を詳細に数学的に分析するために、アンドリュー・イング博士の教科書を勧めています。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、平均回帰取引の限られた利益の可能性と無制限の下値リスクについて説明します。オプションの空売りと同様に、平均回帰取引の利益は、購入価格と手仕舞いすべき平均価格の差によって制限されます。一方、下振れリスクは無制限であり、ポートフォリオのレバレッジを過剰に高めたり、ストレステストをしたりしないようにして、このリスクに対処する必要があります。ストップロスを適用すると投資家をブラックスワンの状況から救うことができますが、バックテストのパフォーマンスの低下を避けるために、使用は控えめにし、現在の価格からかなり離れたところでのみ適用する必要があります。生存者バイアスは平均回帰戦略のバックテスト時にも発生する可能性があり、ポートフォリオのパフォーマンスが低下する可能性があります。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、取引におけるストップロス注文の使用の微妙な違いについて説明します。ストップロスは壊滅的な出来事には機能するかもしれませんが、それほど急激ではない市場の動きには機能しない可能性があります。ポートフォリオをヘッジするためにプットオプションを購入すると、長期的にはコストが高すぎる可能性があります。さらに、プット オプションを購入するテール ヘッジ ファンドは、オプションを直接購入するよりも優れているとは限りません。代わりに、独自の「テール リーパー」戦略などのテール ヘッジ戦略を平均回帰戦略と組み合わせて実行すると、大幅なドローダウンを発生させることなく、ロング ポートフォリオの損失を補うことができます。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、平均回帰戦略を実行する際の分散とボラティリティの中立性の重要性について説明します。同氏は、ショートボラティリティ戦略をヘッジする場合、長期にわたって実現したボラティリティであるロングフォール戦略とトレンドフォロー戦略の両方を実行することが不可欠であると指摘する。同氏は、これはトレンド追跡戦略が平均値回帰戦略とは逆の特性を持っているためであると説明しています。ボラティリティが長く、市場が同じ方向に動くのが大好きです。チャン博士はまた、ロングウォール変革戦略の取引は、市場の両側から利益を得られ、特定の基準が満たされた場合にのみ取引できるため、プットオプションを購入するよりもオプションプレミアムのコストが低いと指摘しています。トランスフォーム戦略を取引する柔軟性は、オプションを購入して常に保持し、プレミアムを失うことよりもはるかに優れています。
  
  
• 00:30:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、地震などの自然災害が金融市場にどのような影響を与える可能性があるか、また、こうした自然災害の最中でも戦略を変革することでどのように収益を上げられるかについて説明します。同氏は、テールの動きの一部を捉えることが重要であり、適切にレバレッジを活用して方向を正確に予測することで、エントリー後の過剰な動きを利用し、短期間戦略を保持してもオプションプレミアムを獲得することが可能であると強調しています。チャン博士は、平均回帰戦略とモメンタム戦略を組み合わせることで、危機と繁栄の両方で優れたパフォーマンスを発揮できる真の全天候型ポートフォリオを作成できると結論付けています。
  
  
• 00:35:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、平均回帰戦略にモメンタム戦略を組み合わせたものについて説明します。ブレイクアウト戦略を使用して平均回帰戦略の反対のポジションに入り、トレンドが尽きたときにモメンタム戦略を終了することで、トレーダーは平均回帰ポジションが再び現れることを可能にすることができます。これはストップロス戦略とみなすことができます。平均値回帰戦略に必要な設定は、時系列と、商品が本当に平均値回帰しているかどうかによって異なります。共存するサーバーと高価なインフラストラクチャの必要性は、取引戦略の期間と頻度によって異なります。
  
  
• 00:40:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、金融市場における深層学習モデルの非自明な応用について説明します。必ずしも限定されるわけではありませんが、過学習による株価の予測に使用するなどの単純な方法では機能しません。ただし、過去/現在の市場体制を特定し、バックテスト用の合成データを生成する場合には役立ちます。 Chan 博士は金融における深層強化学習に関する豊富な経験はありませんが、株式市場の予測には回帰よりも分類の方が効果があると示唆しています。さらに、ストップロスの配置は、平均からのわずかな標準偏差ではなく、損失を許容できないポイントによって決定する必要があります。
  
  
• 00:45:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、ストップロスは市場が閉まっている間に起こる大惨事を防ぐことができないため、一晩保有する場合には役に立たないと説明しています。複雑な非線形階層の組み合わせによる 170 を超える予測子の組み合わせが必要なため、体制を予測できる単一の指標はありません。また、カルマ比率に焦点を当て、市場の微細構造に注意を払うことなど、新著『マシントレーディング: 市場を征服するためのコンピューターアルゴリズムの導入』からの重要なポイントについても説明します。
  

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「オーバーフィットを伴わないトレーディング戦略の最適化」アーネスト・チャン博士 - QuantCon 2018

「オーバーフィットを伴わないトレーディング戦略の最適化」アーネスト・チャン博士 - QuantCon 2018

アーネスト・チャン博士は、過剰適合を回避しながらトレーディング戦略を最適化するという課題を詳しく掘り下げています。過剰適合とは、トレーダーが履歴データに基づいてシグナルを厳選するときに発生し、目に見えないデータに対する予測力に欠けるモデルにつながる現象です。この問題に対処するために、チャン博士は 2 つのアプローチを提案しています。 1 つ目は、機械学習手法またはブートストラップを採用することです。これには、置き換えを伴うオーバーサンプリングが含まれ、古いデータにより多くのノイズが導入され、取引モデルが過去のパスに近づきすぎるのを防ぎます。ただし、固有の自己相関構造により、この方法は時系列データに対して単純ではない可能性があり、自己相関が最小限のデータにより適していることを同氏は認めています。 2 番目のアプローチは、過去の価格の数学的モデルを作成し、分析的な取引シグナルを導き出すことですが、これには単純な価格と取引モデルが必要です。次に、チャン博士はシミュレーション アプローチを検討します。これには、実際の市場の動きによく似た離散モデリングを通じて時系列モデルを作成することが含まれます。

次に、チャン博士はトレーディング戦略の数学的最適化について詳しく説明します。彼は、オルンシュタイン・ウーレンベック方程式で表される、数学的に処理する最も簡単な時系列として、平均回帰 PI シリーズを導入しました。この方程式は株価の平均レベルを捉えており、平均からの逸脱は価格をこの平均に向けて引き戻す傾向があります。トレーディング戦略モデルを構築するには、最適なエントリーレベル (ロングポジションまたはショートポジションを開始すべき平均からの最も遠い偏差) と最適なエグジットレベルを決定する必要があります。さまざまな目標を数学的に最適化できますが、最も単純な目標は往復利益です。ただし、利益を計算する際には、割引時間の要素を考慮する必要があります。

チャン博士は、割引要因を考慮して、1 分で 1 ドルの利益が期待できるシンプルな取引モデルにおける最適なエントリーおよびエグジット レベルについて説明します。彼は、書籍「Dynamic Hedging」で詳しく説明されている、単一時系列における最適なボリンジャー バンド フォームのソリューションを参照しています。このソリューションは、ハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式などの高度な数学的概念を使用して、確率微分方程式を偏微分方程式に変換します。この解は、最適なエントリーレベルとエグジットレベルが平均に関して対称であり、平均復帰率 (カッパ) が減少するにつれて平均からの距離が増加することを示しています。さらに、チャン博士は 3 つの興味深い点を強調しています。このモデルにおける最適な解決策は、常に長いか短いかのいずれかです。長い出口と短い入口が一致します。そして、ロングポジションとショートポジションは両方とも、現在の価格だけでなく、たどる経路にも依存します。

チャン博士は数学的モデリングをさらに拡張して、日本で最も貧しい貿易戦略を探求します。彼は、ロング・エグジット・レベルとロング・エグジット・レベルがどのように決定されるかについて説明しています。ロング・エグジットと平均レベルの間の距離は、シグマの二乗の平方根をカッパの 2 倍で割った値で決まります。このモデルはエレガントで正確ですが、限界があり、確率偏微分方程式の変換に伴う課題とその有用性の制限により、ほとんどの実際的な状況では適用できない可能性があります。その結果、AR(1) モデルのシャープ比の最適化など、数学者が望む結果を達成するには数値シミュレーションが必要になります。

次のセクションでは、チャン博士はオーバーフィッティングに屈することなく取引戦略を最適化することに焦点を当てます。目標は平均シャープレシオを最大化することであり、これはシミュレーションベースのアプローチを通じて達成できます。このワークフローには、過去の価格から開始し、自己回帰 (AR) モデルを当てはめて、取引戦略をテストするためのシミュレートされた価格シリーズを生成することが必要になります。シミュレーションは必要な範囲まで実行でき、過剰適合のリスクを軽減します。シミュレーションを通じて取引戦略に最適なパラメーターを見つけた後、元の時系列またはサンプル外データでモデルをバックテストして、そのパフォーマンスを評価できます。

アーネスト・チャン博士は、実用的なトレーディング戦略のための非ランダムウォーク時系列モデルを確立するための、離散モデル、特にラグ 1 を持つ自己回帰モデルの利用について議論を続けます。この単純なモデルには、標準ソフトウェアを使用して簡単に適合できる 3 つのパラメーターが含まれています。この戦略は、期待される対数リターンが無条件ボラティリティと条件付きボラティリティの倍数を上回るか下回るかに基づいて、各時点で意思決定を行うことを中心に展開します。この単純な戦略にはパラメータが 1 つしか必要ありませんが、シミュレーションを通じて調整および改善できます。 Chan 博士は、最適なパラメーター値は 0.08 であることが判明したが、ランダム性により多少のばらつきがあると述べています。

次に、チャン博士は、過剰適合の餌食にならずに取引戦略を最適化するための 2 つの方法を探ります。最初の方法では、特定のパラメーターを使用してパスのシャープ比を調べ、最大シャープ比が得られるようにそのパラメーターを調整します。この方法では正確な結果が得られますが、パスの小さなサブセットに依存します。 2 番目の方法では、最適パラメータの関数としてシャープ比の分布をプロットし、ほとんどの実現で最良のシャープ比をもたらすパラメータとしてこの分布のモードを特定します。この方法は正確さは劣るかもしれませんが、より直感的な解釈が可能になります。しかし、チャン博士は、最適化されたパラメータを採用した取引戦略の累積リターンは、サンプル外のテストでは印象に残るものではない可能性があり、場合によっては次善のパラメータがより良い結果をもたらす可能性があることを強調しています。同氏は、この矛盾の理由の 1 つは、使用される時系列モデルが固定サンプルセットを使用してフィッティングされているのに対し、実際の取引では新しいデータを継続的にフィッティングする必要があることであると示唆しています。したがって、これらの方法はトレーディング戦略の最適なパラメーターを見つけるのに役立ちますが、パス全体の平均シャープレシオを最適化するだけであり、実現された特定のパスに対して最適な結果を保証するものではないことを認識することが重要です。

次のセクションでは、チャン博士が定量的取引戦略における過剰適合の問題に取り組み、潜在的な解決策を提供します。彼は、戦略が 1 つだけではなく複数の時系列に適用される、アンサンブル アプローチを採用することの重要性を強調しています。このアプローチは、過剰適合に関連するリスクを軽減し、取引戦略の堅牢性を強化するのに役立ちます。さらに、チャン博士は、過剰適合を最小限に抑えるためには、時系列モデルを価格データに適合させるだけでなく、取引戦略をモデルに適合させることが重要であると強調します。同氏は、取引戦略の有効性を向上させるために、さまざまな最適化手法を採用し、リカレント ニューラル ネットワークなどのより洗練されたモデルを検討することを推奨しています。

最後の方で、チャン博士は、適合できる膨大な数のパラメーターを考慮して最適な時系列モデルを選択することに関する質問に答えています。同氏は、利用可能なデータに基づいて時系列モデルをフィッティングするための確立された統計手順が存在し、分析に利用できるデータが大量にあるため、トレーディング戦略をフィッティングするのに比べて比較的簡単であると説明しています。

アーネスト・チャン博士は、過剰適合することなくトレーディング戦略を最適化するという課題について洞察を提供し、これらの課題に対処するための機械学習、数学的モデリング、シミュレーションなどのアプローチを提案します。同氏は、過剰適合を最小限に抑えながら取引戦略の堅牢性と有効性を高めるために、アンサンブルアプローチを検討し、取引戦略をモデルに適合させ、統計的手順を使用することの重要性を強調しています。

• 00:00:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、過剰適合せずに取引戦略を最適化するという課題について説明します。彼は、取引戦略で使用される典型的なバックテスト ワークフローについて説明します。このワークフローでは、価格を使用して買いシグナルと売りシグナルを生成し、ロングポジションとショートポジションにつながり、実際の市場価格に基づいて利益を生み出します。ただし、取引戦略の最適化に関する問題は、取引シグナルの数が利用可能な価格の数よりもはるかに少ないため、過去の時系列に基づいて最適化する取引シグナルを簡単に選択してしまうことです。その結果、オーバーフィッティングやデータ スヌーピングが発生し、目に見えないデータやサンプル外のデータに対する予測力のない取引モデルが作成されます。チャン博士は、この問題を克服する 1 つの方法は、より多くのデータを提供することであると示唆していますが、古すぎる、または現在の市場状況には無関係な履歴データを使用することの欠点についても説明しています。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、取引モデルにおける過剰適合の問題を克服するための 2 つの方法について説明します。 1 つ目の方法は機械学習またはブートストラップです。これには、置き換えを伴うオーバーサンプリングが含まれ、古いデータにさらに多くのノイズが生成され、取引モデルが履歴パスにあまりにも適合するのを防ぎます。ただし、この方法は自己相関構造が埋め込まれているため、時系列データに実装するのは簡単ではなく、自己相関がほとんどないデータに適しています。 2 番目の方法は、過去の価格の数学的モデルを作成し、分析的な取引シグナルを見つけることですが、これには単純な価格モデルと取引モデルが必要です。次に、チャン博士は、実際の市場行動のさまざまな癖を取り入れることで、希望どおり現実に近づけることができる離散モデルを使用して時系列モデルを作成するシミュレーション アプローチについて説明します。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士がトレーディング戦略の数学的最適化について説明します。平均回帰 PI シリーズは、数学者が扱うことができる最も単純な時系列であり、オーンシュタイン・ウーレンベック方程式と呼ばれる連続方程式で記述されます。この方程式は、ロック価格の平均レベルを理解するものであり、平均からの逸脱により価格はこの平均レベルに戻ります。取引戦略のモデルを作成するには、ロングまたはショート ポジションにエントリーすべき平均からの最も遠い偏差である最適なエントリー レベルと、最適なエグジット レベルを決定する必要があります。分析モデルはあらゆるものを最適化できますが、最も単純な目的は往復利益です。ただし、利益を決定する際には割引時間の要素を考慮する必要があります。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、割引要因を考慮して、1 分で 1 ドルの利益が期待できるシンプルな取引モデルにおける最適なエントリーレベルとエグジットレベルについて説明します。 Chan 氏は、書籍『Dynamic Hedging』に記載されている、1 つの時系列における最適なボリンジャーバンド形式の決定された解は、高度な数学、特にハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式を利用して、確率微分方程式を偏微分方程式に変換すると説明しています。この解では、最適なエントリ レベルとエグジット レベルが平均に対して対称であり、カッパ (ミニ バージョンの割合) が減少するにつれて平均までの距離が増加することがわかります。解決策の最後の 3 つのポイントも興味深いものです。このモデルの最適な解決策は、常に長いか短いかのいずれかです。長い出口と短い入り口は同じです。ロングポジションとショートポジションは現在の価格の関数であるだけでなく、パスにも依存します。
  
  
• 00:20:00ビデオのこのセクションでは、アーネスト・チャン博士が日本で最も貧しい貿易戦略の数学的モデルについて説明します。彼は、ロングエントリーレベルとロングイグジットレベルがどのように決定されるか、またロングイグジットレベルと平均レベルの間の距離がシグマ二乗の平方根を2*カッパで割った値にどのように比例するかを説明します。このモデルはエレガントで正確ですが、確率偏微分方程式の変換が困難であったり、ほとんどの実際的な状況では役に立たなかったりするなど、多くの注意点や欠点があります。したがって、AR 1 モデルのシャープ比の最適化など、数学者が望むことを達成するには数値シミュレーションが必要です。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、過剰適合せずに取引戦略を最適化する方法について説明します。目的は平均シャープレシオを最大化することであり、これはシミュレーションアプローチを通じて実行できます。ワークフローには、過去の価格から開始し、それに自己回帰 (AR) モデルを適合させることが含まれます。次に、AR モデルを使用して、テストする取引戦略に必要な数のシミュレート価格ユーザーを生成します。シミュレーション アプローチでは、必要なだけシミュレーションを実行できるため、オーバーフィッティングのリスクが軽減されます。シミュレーションアプローチを通じて取引戦略に最適なパラメーターが見つかると、それを使用して元の時系列またはサンプル外データのいずれかでバックテストを行い、モデルがどの程度うまく機能するかを確認できます。
  
  
• 00:30:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、ラグ 1 の自己回帰などの離散モデルを使用して、賢明な取引戦略のための非ランダム ウォーク時系列モデルを見つける方法について説明します。シンプルなモデルには 3 つのパラメーターがあり、標準ソフトウェアに簡単に適合できます。この戦略には、期待されるログリターンが無条件ボラティリティと条件付きボラティリティの倍数より大きいか小さいかに基づいて各時点で決定を下すことが含まれます。この単純な戦略にはパラメーターが 1 つしかありませんが、シミュレーションを通じて調整および改善できます。最適なパラメーターは 0.08 であることがわかりますが、ランダム性により多少のばらつきがあります。
  
  
• 00:35:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、過剰適合せずに取引戦略を最適化する 2 つの方法について説明します。最初の方法では、特定のパラメーターを使用してパスのシャープ比を調べ、そのパラメーターを調整して最大シャープ比を見つけます。この方法では正確な結果が得られますが、パスの小さなサブセットが使用されます。 2 番目の方法では、シャープ比の分布を最適パラメータの関数としてプロットし、この分布のモードを選択して、ほとんどの実現に最適なシャープ比を与えるパラメータを特定します。この方法は正確さは劣りますが、より直感的な意味を持つ可能性があります。ただし、最適化されたパラメーターを使用した取引戦略の累積リターンは、サンプル外テストではそれほど印象的ではなく、最適ではないパラメーターの方が良い結果が得られる場合もあります。 Chan 氏は、その理由の 1 つは、使用される時系列モデルが固定サンプルセットを使用してフィッティングされているのに対し、実際の取引ではモデルを新しいデータで継続的にフィッティングする必要があるためであると示唆しています。全体として、これらの方法はトレーディング戦略の最適なパラメーターを見つけるのに役立ちますが、パス全体の平均シャープレシオを最適化するだけであり、特定の実現されたパスに対して最適な結果を保証するものではないことに留意することが重要です。
  
  
• 00:40:00このセクションでは、アーネスト・チャン博士が、定量的取引戦略における過剰適合の問題とその克服方法について説明します。彼は、将来の市場の結果を完全に正確に予測することは不可能ですが、最善のアプローチはアンサンブル アプローチを使用し、戦略を 1 つだけではなく複数の時系列に適用することであると説明します。チャン博士はまた、時系列モデルを価格データに適合させるだけでなく、取引戦略をモデルに適合させて過剰適合を最小限に抑えることの重要性も強調しています。彼は、取引戦略を改善するために、さまざまな最適化手法とリカレント ニューラル ネットワークのようなさらに複雑なモデルを使用することを提案しています。
  
  
• 00:45:00このセクションでは、適合できるほぼ無限のパラメータを考慮して、最適な時系列モデルを選択する方法に関する質問にアーネスト チャン博士が答えます。同氏は、利用可能なデータに基づいて時系列モデルを当てはめるための統計的手順が確立されており、トレーディング戦略の方が扱うデータが多いため、トレーディング戦略の当てはめに比べて簡単であると説明しています。