モンテカルロ・シミュレーション：私の運用の予測（2024年2月〜2025年10月）
評価と透明性の確保
荒れた10月の締めにあたり、私はモンテカルロ・シミュレーションを実行し、実データで、2024年2月1日に実資金で投資を始めて以来の自分の運用の質を評価しました。このランの観測期間は2025年10月30日で終了します。本演習は客観的な基準、すなわち各イテレーションで乗り越えたい物差しを与え、eToroで私のポートフォリオをコピーしてくれている方々に透明性を提供します。
なぜモンテカルロ法か
勘ではなく、すでに起きたことを確率に翻訳するからです。月次リターンから平均とボラティリティを推定し、そのパラメータを用いて数千本のもっともらしい軌跡をシミュレートします。これにより、時間を通じて一貫し比較可能な基準で自分のプロセスを監査できます。
前提と制約
軌道は月次頻度で生成され、パラメータは n=21（2024年2月→2025年10月）から推定されています。結果はこれらのデータと前提に条件づけられており、予測を意味しません。不確実性とテールを反映するために経験的ブートストラップ（分位点/CVaR）を用い、拡大するアウト・オブ・サンプルの窓で百分位の安定性を確認します。リスクの解釈は、潜在的なレジーム変化を考慮して行う必要があります。
モンテカルロ・シミュレーション
入力データ
| 観測期間 | 観測数 | 月次平均（μ） | 月次ボラティリティ（σ） |
|---|---|---|---|
| 2024年2月1日〜2025年10月30日 | 21 | 1,69 % | 3,51 % |
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シミュレーションのパラメータ
| 期間 | 月数 | 反復回数 | 表示スケール | 基準値 | 頻度 |
|---|---|---|---|---|---|
| 5年 | 60 | 1000 | 50%（P25–P75）、80%（P10–P90）、90%（P05–P95） | 開始時に係数1 | 月次 |
| 10年 | 120 | 5000 | 50%（P25–P75）、80%（P10–P90）、90%（P05–P95） | 開始時に係数1 | 月次 |
シミュレーション結果
シミュレーションは、2024〜2025年に観測された改善と整合的な中心的な成長軌道を描きます。予測中央値は上向きで、典型的な帯域は抑制されており、現在の手法が想定リスク水準に対して良好な安定性のあるリターンを生み出していることを示唆します。
- 上方への一貫性：軌跡の中心パターンはサンプルの年次改善（2024年の月次平均およそ1,20 %に対し2025年は2,22 %、かつプラス月の頻度増）と一致します。これは直近の執行がより堅実であったことを裏付けます。
- リスクの抑制：5年・10年の両期間で下方裾は中庸にとどまります。保守的シナリオでも累積成長はゼロを下回らず、2025年におけるリスクプロファイル4前後の中程度リスクと整合的です。
- 好ましい非対称性：ファン（広がり）は右に歪んでいます。低確率で高い成果のシナリオが存在し、中央値は維持され、卓越した月がベースを損なうことなく押し上げていることを示します。
- 相対パフォーマンスの検証：2025年YTDは主要グローバル指数を上回っており、シミュレーションはこの成績が単一の例外的な月に依存せず、サンプルと整合する結果分布によることを示唆します。
- 運用上の示唆：リバランスの規律とレバレッジ不使用を維持します。次回更新に向け、中央値の引き上げとP25–P75帯の狭小化を目標とし、希少な下落を管理する指標として第5パーセンタイルに特に注意します。
今後の検討事項
現在の制約はサンプルサイズです。観測月が増えるほど推定は安定し（誤差は概ね ~1/√n で低下）、シミュレーションの信頼性も高まります。これを改善するには、各月を取り込むローリング・ウィンドウによる再推定を行い、n が小さい間はベンチマークへシュリンケージを適用して、証拠が増えるにつれて「アンカー」の重みを下げ、平均とボラティリティの変動を過学習なしに抑えます。さらにテールと分位点の扱いを改善できます。観測が増えるとパーセンタイルやCVaRの不安定さが減るため、分位点の不確実性を評価する経験的ブートストラップを用い、超過データが十分に揃えば極値理論（閾値超過法）で希少事象をより確かに捉えます。時間依存については、系列が長くなることで自己相関やボラティリティ・ダイナミクスを小さな誤差で推定できるため、ブロック・ブートストラップ（ブロック長は ACF に基づく）や単純な GARCH を用い、残差からシミュレーションして連続的な動きやクラスタリングを再現します。異なる期間の混在はレジーム変化の検出で抑えられます。履歴が長くなるほど検出力が高まり、レジーム別にパラメータを推定し、各レジームの確率に応じてシナリオを結合でき、混合によるバイアスを避けられます。最後に、拡張していくアウト・オブ・サンプルの窓で P5–P95 の被覆とPITを確認することで、継続的なキャリブレーションが強化され、持続的な乖離があれば仮定を調整します。月次データが蓄積されるにつれて、これらの実践は、より誠実なシナリオ帯と、意思決定に役立つ安定した運用指標をもたらします。
重要な注意
これは予測ではありません。市場レジームが変われば、確率も変わります。本シミュレーションが提供するのは、シミュレーション時点で推定された確率に基づく確率的な枠組みであり、データが得られた市場条件下で有効なものです。時間を通じて自分の運用を比較するための参照であり、保証ではありません。
