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【レバナス】レバレッジ投信の金利の影響は真実か?QLDで検証してみた結果

資産形成&節約
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みなさん、レバレッジ投信は好きですか?僕はちょこっとしか買っていませんが、普通の人よりは好きだと思います。やっぱロマンがありますよね。

先日、そんな人気のレバレッジ投信に対する短期金利の影響について書いた記事がけっこう好評をいただきました。みなさん読んでいただいてありがとうございます。ぜひこの記事を読む前に以下の記事をご覧ください。※この記事はレバレッジ投信への金利の影響を理解されている方向けに書いています。

この記事や同様の内容のYouTube動画を上げたあとに「理論とQLD(NASDAQ100指数の変化率2倍に連動する米国ETF)の比較をしてほしい」と複数リクエストをいただきました。確かに自分としても計算結果に自信を持ちたいところです。さっそくレバレッジに対する短期金利の影響とQLDの動きを比較してみましょう。

計算の前提

計算をする際はいつ何時でも前提が重要です。以下の考え方のもと、計算を進めていきます。

  • 計算期間:QLDのデータがある限り長く(2006年〜2022年)
  • 計算時間ステップ:週足
  • 短期金利:米国2年債金利(※もっと短い方がいいかもしれない)
  • 金利の影響:(2-1)=1倍を週毎の株価変化から引いて反映
  • QLDのコスト:0.98%(QLDの公式データ“Gross Expense Ratio”より引用
  • QLD模擬:NASDAQ100指数そのものから上記を考慮して算出

ではさっそく検証に移りましょう。

計算結果を見てみよう

まずはQLDとQLDを先物理論価格を想定して模擬したものを比較します(開始点を100%とする)。結果はこんな感じ。

  • QLD:1796%
  • QLD模擬:1832%(誤差2%)

ほんの少し理論の方が高めに出ましたが16年後の評価額誤差が2%なら、ほぼ一致していると言っていいでしょう。年率の幾何平均リターンで0.1%程度の誤差ですから。

投信の仕組みをよく知りませんが、もちろんQLDには隠れコストなどの明確にわからない費用も含まれているはず。今回出たほんの少しの差はきっとその辺だと思ってます、たぶん。

ということで、前回の記事を含めて短期金利の影響を理論的に反映すれば、QLDの価格は十分模擬できそうです。

ついでに色々計算してみた

計算のやり方に自信が持てたところで、金利を考慮しない場合や為替ヘッジを追加した場合も計算してみましょう。

上のグラフはQLDとQLD模擬したものに、レバ2倍(金利やコストを考慮しないもの)とレバ2倍(金利&コスト&為替ヘッジを考慮したもの:レバナス風)を追加してみました。こうして見ると、近年は特に米国の金利が低かったこともあり、金利の影響をそこまで感じないものになっています

2006年〜2022年までのバックテストの最終値まとめ

以前の記事で紹介したものは1990年からのバックテストだったので、金利の影響がすごかったのでしょう。昔って金利が高かったんですよ。

まあとどのつまり結局切り取り方次第なんですよね。これがバックテストの嫌いなところ。

米国の短期金利推移。1990年台は今よりずっと金利が高かった
以前の記事のグラフ。1990年からやると金利(とITバブル)の影響が凄まじい

なので繰り返し言ってますが、過去のデータはあくまで影響のイメージを掴むくらいにしておくべきです。細かい定量値までアテにすると足元すくわれます。

これから”高金利がくる!”と煽られたとしても、冷静に考えれば90年代ほどの高金利にはならないはずです。なので僕が示した1990年からのバックテストを真正面から捉えてしまうと、きっと将来を考えれば過剰に金利影響を大きく見積もっていることでしょう。だから過去データをアテにすんな、しつこく言うわけです。

まずはレバレッジ投信が金利に弱いことは理解しつつも、これから先どれくらいの金利になりそうか?は考えながら控えめにレバレッジを活用するのは十分ありだと思いますよ。

結論:QLDの価格は金利を加味すればほぼ再現できる

というわけで、リクエストにお答えしつつ、レバレッジ投信の動きをしっかりと自分で理解することができました。この記事が金利の影響についてしっくり来てない人に役立つことを願ってます。

いろんな本を読んだりした人でも実際に手を動かすところまでやる人は極めて少数派です。しかし、実際にこうやって検証してみることで、自分の理解の間違いに気づいたり、それをきっかけに理解が深まったりすることも多いんですよね。ぼくのきっかけはYouTube向けの動画作りでしたが、自分で手を動かして本当によかったと思います。

また何かリクエストがあればSNS等で絡みにきてくださいw

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