Japan (日本), 機関投資家のお客様向け
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幅広くシステマティックなアプローチ
私たちのリサーチで、特定のファクターが株式パフォーマンスに密接に関係していることが明らかになっています。また、これらのファクターに由来するアルファは強力で、時期と地域を問わず存在し、投資行動の非合理性、市場構造、リスクプレミアムの組み合わせによるものであることが実証されています。
ウエリントンの定量運用グループ（QIG）は、エマージング市場、低ボラティリティ、小型株、オルタナティブなど様々なアプローチでお客様の資産を運用しております。
定量運用グループのメンバーは、経験豊富で多様な才能を持つ運用者たちです。彼らは優秀な運用者であるのはもちろん、モデルベースの体系的な定量投資ツールを使いこなすプロフェッショナルです。
ウエリントンの定量株式戦略の特徴
バリュエーションの不確実性が高い株式は投資家センチメントやクオリティ・メトリクスにより敏感である一方、バリュエーションの不確実性が低い株式はバリュエーション指標やディスカウント・キャッシュフロー・モデルにより敏感です。
株式を複数のグループごとに分類し、それぞれの属性に応じたファクター・ウェイトを割り当て、銘柄特性の違いを把握するダイナミック・ファクター・ウェイト・モデルを構築しました。このモデルは時間の経過による銘柄特性の変化も考慮に入れます。
例えば、ある特定の銘柄がライフサイクルのどの段階にあるのか（成長初期なのか成熟期なのか）、どのような市場環境から影響を受けるのか（不確実性が高いのか低いのか）を考慮し、ファクターウェイトを調整します。このアプローチにより、ファクター・エクスポージャーが分散化され、アルファ・モデルは向上し、ドローダウン・リスクが低減される可能性があると考えます。
私たちは、グループ外の幅広い分野をカバーするウエリントンのリサーチ・プラットフォームを活用しています。マクロ経済、アセット・アロケーション、デリバティブ、ファンダメンタルの各リサーチチームとのコラボレーションにより当運用グループ内のイノベーションが促され、私たちが構築したアルファ・モデルの正当性を時には疑い、そして立証します。
私たちはトップダウン・ファクターとボトムアップ・シグナルを結びつけることで、非伝統的な独自のアルファ・ファクターの組み合わせを生み出し、様々な投資環境で超過リターンを創出する能力を向上させてきました。
| リサーチ | 定量投資グループ |
| マクロチーム | トップダウン・ファクター
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| グローバル産業アナリスト | ボトムアップ・シグナル
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| マルチアセット運用チーム | トップダウン・ファクター
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| 株式運用チーム | ボトムアップ・シグナル
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各銘柄にリスク属性を割り当て、銘柄の組み合わせがどのようにポートフォリオ全体のリスクに影響するのかを予測する点では、私たちのモデルは他のほとんどのリスクモデルと同様です。しかし、私たちのモデルはさらに踏み込んだ予測を行います。
- 将来リスクの指標を用い、リスク予測の制度を向上させる
- リスク状況の変化に素早く反応する
- アルファ・モデルを効率的に銘柄選択アイデアに結び付ける
- 差別化された銘柄選択により、クラウドを避ける
- 地理的リスク・ファクターと動向の活用
私たちは、このリスクモデルにより、意図したリスク（アルファ・モデルに由来するリスク）と意図せざるリスク（特定のスタイルに由来するリスクや残存リスク）とを区別することを目指しています。
私たちのポートフォリオ構築プロセスは長期的なリターン予測と弊社独自のリスクモデルを融合させたものですが、同時に短期アルファ・モデル（短期的な価格変動の可能性を評価する）も取り入れています。
複数の期間のアルファ・モデル・プロセスは各ポートフォリオがリターン、リスク、コストが魅力的な組合せになるように組まれています。リサーチとポートフォリオ運用インフラの完全な透明性がこのレベルでのディテールを可能にします。
定量株式戦略の活用例
| ユニバースが大きく効率性の低い市場セグメント： | エマージング株式 |
| リスク管理とポートフォリオ構築に優位性があるエリア： | 低ボラティリティ戦略 |
| ロング・オンリー債券を上回り、より効率的に超過リターンの可能性を説明する戦略： | オルタナティブ |