機械学習とESG評価を用いたマルチファクター投資

Nov 9, 2019 | Publisher: tflare | Category: Other |   | Views: 56 | Likes: 1

機械学習とESG評価を用いた マルチファクター投資 阿部 泰之 自己紹介 ・阿部 泰之 / Hiroyuki Abe ・twitter / @taki_tflare ・https://tflare.com ・機械学習を利用した新規事 業開拓プロジェクトに所属して います。 書いたもの 一から始める機械学習(機械学習概要) https://qiita.com/taki_tflare/items/ 42a40119d3d8e622edd2 機械学習で検 索すると Wikipediaの 次に出てきま す。 最近やっていること ・日経225先物オプションの買い ・リングフィットアドベンチャー(Switch)   筋トレゲーム  オプションに関心を持つべきな のはなぜか? あなたはソフトウエア開発者なので、 ほとんどの人よりもオプションを理解 するだけの能力を持っている可能性が 高い。 オプションとオプション理論は数学を 基礎としており、オプションを計算し て取引する方法はとてもアルゴリズム 的である。 SOFT SKILLS ソフトウェア開発者の人 生マニュアル p290 より引用 日経225先物オプション ・オプションの買い 損失限定 利益無限大  短期的に大きく動かないと利益が出ない   ・オプションの売り 利益限定 損失無限大  短期的に大きく動かない限りは利益が出る 日経225先物オプション 2019年11限月 コール 22,500 10月21日に320円で買 う。 11月8日の9時の時点で、日経225が22,820円以上だと利 益が出る権利を買うということ。(大体この前に売る) 22,820円 利益 日経225≦22,820円 利益=0 日経225>22,820円 利益>0 日経225先物オプション 2019年11限月 コール 22,500 10月21日に320円を買って 11月8日の9時まで持っていたらどうなったか? 11月SQ値23,637.93 22500との差1137 1137÷320=3.55 3.55倍になった。 日経225先物オプション データはないが、2019年11限月 コール 23,500 は値段がかなり安かったはず。 仮に10月21日に10円だったとしたら 11月8日の9時まで持っていたらどうなったか? 11月SQ値23,637.93 23500との差137 137÷10=13.7 13.7倍になった。 日経225先物オプション 2019年11限月 コール 23,750を買って 11月8日の9時まで持っていたらどうなったか? 11月SQ値23,637.93 0になって、何も戻ってこない 投資が気に なる人は非 課税枠があ るiDeco, NISA, つみ たてNISA を調べてく ださい https://diamond.jp/articles/-/147474 より一部抜粋 1本目のタイトルは 機械学習とESG評価を用いた マルチファクター投資 目次 • ESG評価とは • マルチファクターとは • ESG評価を利用したマルチファクター分析 • 質疑応答 ESG評価とは 財務情報だけではなく、環境 (Environment)・社会(Social)・ガバナンス (Governance)を要素も考慮した投資評価 決算書・ 統合報告書 株価・ 売上情報等 種別 E S G 分析、モデル構築 https://content.ftserussell.com/sites/default/files/research/from-niche-to-norm--insights-final_japanese-translation_20170801-v1_4.pdf ニッチから標準へ: 日本の機関投資家によるスチュワードシップ活動における ESG のインテグレーション ESGは • ESGは企業が存続し、利 益を出し続けられる会社 なのかを問われている。 対してESG投資では ESG投資は以下の両面を追い求める ものである ・社会的な貢献 ・金銭リターン 決算書・統合報告書から社会的な貢献と金 銭リターンを両立させるものを抽出するの が困難 統合報告書とは 財務情報と非財務情報 から構成される報告書 発行している会社 2018年12月末時点で465社 JPX400中244社 日経225中165社 問題 社会的な貢献と金銭リターン 例えば、環境(Environment)ではエネルギー 効率が良ければ高評価になるが、良いと統合報 告書に記載がある場合、これが社会的貢献、金 銭リターンにつながるのか? 企業A エネルギー効率 10%向上! 社会的な貢献と金銭リターン エネルギー効率を上げることは良いことだが、 エネルギー効率が低い仕事を別の会社にまかせ てもエネルギー効率は上げられるが、そういっ た企業は社会的な貢献として高評価? エネルギー効率 10%向上! 企業A 企業B 実はエネルギー効率が低い仕事 を企業Bにまかせていた 判断が非常に難しい 日本市場においては、EやSの長期にわたる分析 を行うことはデータの制約上かなり難しいと考 えられる 「ESG投資の研究:理論と実践の最前線」 p22 補足 環境(Environment)・社会(Social) ESG分析 基準になるもの欲しい 持続可能な開発目標(SDGs)とは 持続可能な開発目標(SDGs)とは,2015年9月 の国連サミットで採択された2016年から2030 年までの国際目標です。持続可能な世界を実現 するための17のゴール・169のターゲットから 構成され,地球上の誰一人として取り残さない (leave no one behind)ことを誓っています。 https://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/oda/sdgs/about/index.html 上記文は SDGsとは? | JAPAN SDGs Action Platform | 外務省 より一部抜粋 持続可能な開発目標(SDGs)と は https://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/oda/sdgs/about/index.html 上記画像は SDGsとは? | JAPAN SDGs Action Platform | 外務省 より一部抜粋 SDGs 17の目標に紐づく169のターゲットと その成果をはかる232の指標がある SDGs 232個の指標を確認したが、他の企業と比較するにあ たっての数値化ができるものがごく少数と考えた。 http://www.soumu.go.jp/toukei_toukatsu/index/kokusai/02toukatsu01_04000212.html 総務省|政策統括官(統計基準担当)|持続可能な開発目標(SDGs)より引用 SDGsの指標の一部 1.1.1 国際的な貧困ラインを下回って生活している人口の割合(性別、年 齢、雇用形態、地理的ロケーション(都市/地方)別) 1.2.1 各国の貧困ラインを下回って生活している人口の割合(性別、年齢 別) ・アラベスク ・TruValue Labs ESG評価を行っている代表2社 アラベスク • 独自の機械学習システムによりESGの株式運 用をしている運用会社 ESG投資の研究:理論と実践の最前線 p164 QUICKがアラベスクと提携して、アラベスクが算出している UNGCスコア、ESG評価などを機関投資家に提供している。 第一生命保険株式会社の外国株式における ESG ファンドの ポートフォリオ構築に利用されている。 https://www.dai-ichi-life.co.jp/company/news/pdf/2019_021.pdf https://rief-jp.org/ct4/90586 アラベスク UNGC スコア ESG評価 業種別の要 因 投資ユ ニバース 選定 F-Score 財務スコア 財務 分析 「ESG投資の研究:理論と実践の最前線」 p165 G-Score 収益成長ス コア アラベスク S-RAY 収益性への プレッシャ ー トレンド分析 キャッシュ アロケーション ポートフォ リオ最適化 アラベスク S-RAY https://sray.arabesque.com 3ヶ月前のデータが公開されている アラベスク S-RAY(具体例) GC Score:国連の企業に対するサステナビリティガバナンス基 準であるUNGCのスコア http://www.ungcjn.org/gc/principles/ Temperature Score:地球の気温上昇に企業がどの程度影響し ているか 各企業には、1.5、2、2.7、または> 2.7°Cのスコアが与えら れます。 https://arabesque.com/temperature-score/ TruValue Labs データ収集 データ・クリーニング 自然言語処理 カテゴリー分類 スコア算出 ニュース、業界紙、報告書、 ブログ、ソーシャルメディア 「ESG投資の研究:理論と実践の最前線」 p154~160を参考にして記載 文分割、品詞タグ付け 、固有表現抽出 記事の文章がE, S, Gのいず れかに当たるか分類 TruValue Labs https://www.truvaluelabs.com/products/platform ESG Data and Analytics | Truvalue Platform | Truvalue Labs ESG評価の相関 専門の評価機関であ るFTSEとMSCIの ESG評価の比較を確 認すると極めて緩い 相関になっている。 つまり評価方法が確 立されていなく、恣 意的な評価になって しまっている。 http://www.env.go.jp/council/44esg-kinyu/y440-01/mat05.pdf 環境省 第1回ESG金融懇談会- 参考資料 GPIFのESGへの取組 より図を引用 上記など元に何をインプットに するか検討した • ブログ・ソーシャルメディアをインプットに使 うのは、個人的に疑問 • どうしたら良いのか考えたが難航した 検討した結果 最終的に、現段階では環境(E)と社会(S)を無視し てガバナンス(G)を使用するのが取得容易な 上、金銭リターンにも繋がりうると判断した。 ただ、株価に盛り込まれると有効にならなくな る点に注意が必要と考えている。 現在検討している項目 項目 種別 会計発生高(アクルーアルズ) 決算書 総資産成長率 決算書 流動比率 決算書 自己資本比率 決算書 総資産回転率 決算書 CAPEX成長率 決算書 利益予想変化 決算書 過去1ヶ月リターン 株価 過去12ヶ月リターン 株価 ボラティリティ 株価 歪度 株価 現在検討している項目 項目 種別 支配会社持株比率フラグフラグ ESG ストック・オプション制度フラグ ESG 社長持株比率フラグ ESG 株主集会集合度フラグ ESG 持合比率 ESG 現在検討している項目 ■ESG項目以外は以下 深層学習を用いたマルチファクター運用の実 証分析 https://sigfin.org/? plugin=attach&refer=021-03&openfile=SIG- FIN-021-03.pdf ■ESG項目 「ESG投資の研究:理論と実践の最前線」p26 マルチファクターとは • 株式や債券などのリターンの形成要因を、複数のファク ターにより表す統計的モデル。 • 実際に使用されているものでは、BarraモデルやFama- Frenchモデルなどが有名で、複数のファクターを選定す ることでリターンやリスクを分解することができ、寄与 度分析やリスク推計を行うことが可能である。 • https://www.tr.mufg.jp/houjin/jutaku/yougo_kensaku/ kaisetsu/ja_ma/ja_ma_006.html 株式マルチファクター運用戦略 • ファクターは2012年時点で314 →何らかの基準でファクターを絞った後、単純な 合成比率(線形モデル)で将来リターンを算出 全体的に「ファクター投資の新潮流 機械学習を用いた株式ファクター投資 p9」より一部変更して引用 https://www.slideshare.net/ssuserbe0bf0/cfa-20190620 PER 配当利回り ROA ファクター群 機械学習 相対魅力度 予測対象 深層学習を用いたマルチファク ター運用 全体的に「ファクター投資の新潮流 機械学習を用いた株式ファクター投資 p20」より一部変更して引用 https://www.slideshare.net/ssuserbe0bf0/cfa-20190620 PER 配当利回り ROA ファクター群 ファクター抽出 相対魅力度 予測対象 深層学習で有効なファクタ ーを段階的に抽出 ROE 1ヶ月リターン 目標 • 収益率上位のファクターを選択し続けたい 例 https://www.mercer.co.jp/our-thinking/consultant-column-734.html より一部抜粋 次ページからファクター投資の 説明 ファクター投資とは • 簡単に言うと、株や債券の特徴(株の場合割安、小 型、収益性が高い等)=ファクターを基にして投資を 行う運用戦略 • 例えば、割安な株をルールを決めて投資する等 • 上記により透明性の向上、低コスト化、パフォーマ ンスの向上を狙っている • スマートベータには明確な定義がないが、ほぼ同義 注目を浴びている経緯 • 2014年4月、年金積立金管理運用独立法人 (GPIF)が、スマートベータ型アクティブ投資を 採用した http://www.nicmr.com/nicmr/report/repo/2014/2014sum07web.pdf 図は野村資本市場研究所|世界の年金基金で進むスマートベータの導入より一部抜粋 注目を浴びている経緯 • 世界の年金基金で活用が進んでいる • 詳細は、以下の III. スマートベータを活用し始 める世界の年金基金 参照 http://www.nicmr.com/nicmr/report/repo/2014/2014sum07web.pdf 野村資本市場研究所|世界の年金基金で進むスマートベータの導入 既存投資とファクター投資の種 類 • 次項からそれぞれの概要を説明します。 インデックスファンドとは • 指標と同じ値動きを目指す投資信託 • 例えば、株価指数の場合以下があります   東証株価指数 (日本)、ダウ平均株価(米国) • 株価指数だけではなく、債券指数、REIT、コモ ディティなどを対象にした投資信託も存在しま す。 アクティブファンドとは • 運用担当者(ファンド・マネージャー)が投資対象を決定する 投資信託 • 指標(東証株価指数等)をベンチマークとして定め、それを超 えるパフォーマンスを目指す • 投資の方針などが、交付目論見書に記載してあり、それを基 に選ぶことが可能 • 例えば、東証株価指数 の中でも時価総が高く、流動性が高 いものを対象にするなど ファクター投資  インデックス運用とは • 株の特徴(割安、小型、収益性が高い等)=ファク ターを基に、ルールに合わせ投資を行う • 投資家から見た役割としては、透明性の向上、 低コスト化、パフォーマンスの向上を目的とす る • 時間がたつにつれて、特徴のもととなる指標が 変わっていくのでそれに合わせ組み換えを行う ファクター投資アクティブ運用と は • インデックス運用に加えて、以下を行う。 • 年によって、どのファクターが利益を出すのかが異なって いるため、組み合わせを変更することでより良いリターン を目指す 目標 • ファクター投資アクティブ運用を機械学習で で実現したい https://www.mercer.co.jp/our-thinking/consultant-column-734.html より一部抜粋 強いAI企業になるための変革シナリオ 1. パイロットプロジェクトの実施 2. 社内AIチームの構築 3. 社内へのAI講義・トレーニングの提供 4. AI活用戦略の構築 5. 社内外に対し、AI活用戦略を説明 (強いAI企業になるための変革シナリオとして、Googleの機械学習 部隊を立ちあげたAndrew先生は上記のステップで実行すればよいと まとめている。) https://qiita.com/sugulu/items/831b85384b79091f1ee3 企業におけるAI導入方法「AI Transformation Playbook」の日本語版まとめ をもとに抜粋 ESG評価を利用した マルチファクター分析 フ ァ ク タ ー 群 決算書・ 統合報告書 株価・ 売上情報等 種別 E S G フ ァ ク タ ー 抽 出 相 対 魅 力 度 従来の財務情報だけではなく、環境・社会・ガバナンス要素も 考慮した投資評価をマルチファクター分析に取り入れる 試してみた(データ少量で) TOPIX Core30に含まれる30社×25項目を学習に使い 上記企業の以下の決算情報から 株価が上がる可能性が高い3社を予測する 2018年度 3Q (学習データ) 25項目+ リターン 2018年度 4Q (評価データ) 25項目 勾配ブー スティン グ 機械学習モデル 株価が上がる 可能性が高い3社 現在検討している項目 項目 種別 会計発生高(アクルーアルズ) 決算書 総資産成長率 決算書 流動比率 決算書 自己資本比率 決算書 総資産回転率 決算書 CAPEX成長率 決算書 利益予想変化 決算書 過去1ヶ月リターン 株価 過去12ヶ月リターン 株価 ボラティリティ 株価 歪度 株価 現在検討している項目 項目 種別 支配会社持株比率フラグフラグ ESG ストック・オプション制度フラグ ESG 社長持株比率フラグ ESG 株主集会集合度フラグ ESG 持合比率 ESG 試してみた(データ少量で) 分析の結果、高い成長銘柄3社は以下となった。 株価基準日:2019/6/28 株価予測日:2019/8/28 ・セブン&アイ・ホールディングス ・信越化学工業 ・トヨタ自動車 実際のデータを確認したところ、以下であった。 それ以外 ・セブン&アイ・ホールディングス ・信越化学工業 ・トヨタ自動車 +2.7% -5% 会社名 リターン 試してみた(データ少量で) 動作することが確認できた。 今後実用するのであれば、データを大幅に増やして の検証が必要になる。 参考資料 ・深層学習を用いたマルチファクター運用の実 証分析 https://sigfin.org/? plugin=attach&refer=021-03&openfile=SIG- FIN-021-03.pdf ・「ESG投資の研究:理論と実践の最前線」

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