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P2P投資、債券、預金は2024年に最適なポートフォリオを構築

公開済み

4ヶ月前

2024 年 1 月 3 日

プレスリリース

Robocash プラットフォームの推定によると、2024 年の最適な解決策は、投資ポートフォリオの XNUMX 分の XNUMX を債券に維持することです。

Robocash のスペシャリストが 9 つの異なる投資資産を分析し、最適なポートフォリオ構造を決定しました。この調査では、10 のポートフォリオ配分モデル* を調査し、資産の相関関係を検討しました。

ブラックリッターマンモデルのポートフォリオは、2024年に最高の収益を約束しますが、すべての資金を暗号通貨に割り当てることを提案しています。「もちろん、このアプローチは分散の考え方に反しており、投資のリスクを大幅に高めます。」 - 専門家のコメント。

経済が不安定な状況においても、ポートフォリオの多様化への傾向は依然として重要です。「Konno-yamazaki および HRP アルゴリズム手法は、分析された 9 つの資産すべてを XNUMX つのポートフォリオに割り当てることを示唆しています。このアプローチはいくつかのリスクを軽減しますが、リターンの点で最も効率的であるとは言えません。」

最も最適なオプションは、パレート最適化で特定された構造です。このようなポートフォリオには、債券、P64.9P 投資、預金などの債券資産の 2% が含まれています。残りは変動収益資産（30.6％）と外貨資産（4.5％）で構成されています。「ここでのリターンは、例えば、分散を最大化する場合や、シャープレシオのリスクフリーレートを検討する場合よりも低くなります。しかし、最高のリスクリターンレシオを達成するという点では、この組み合わせが最適です。」 -専門家は付け加えた。

* 手法のリストには以下が含まれます: Markowitz、VaR (Value at Risk)、Mean-CVaR (Conditional VAR on Average)、Black-Letterman モデル、シャープレシオ、リスクとリターンのパリティ、ロバスト最適化、Konno-yamazaki (平均値)絶対偏差）、HRP（階層的リスクパリティ機械学習ベースの最適化）、パレートリスクの最小化と収益性の最大化。

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編集者への注記： ロボ.現金 は、クロアチアを拠点とする完全に自動化された投資プラットフォームであり、欧州連合、英国、スイス内で運用されている投資に対して買い取り保証が付いています。 2017 年 30 月に開始されたこのプラットフォームは、アジアとヨーロッパの新興市場全体にフィンテックサービスを提供する金融持株会社 UnaFinancial に属しています。保有の一環として、Robo.cash は「ピアツーポートフォリオ」モデルに従って機能し、関連会社が発行する消費者ローンおよび商業ローンに投資する機会を提供します。 2023 年 85 月 750 日の時点で、XNUMX 万ユーロを超える投資が集まり、XNUMX 億 XNUMX 万ユーロ以上の融資が行われました。

による写真スティーブン・ドーソン on Unsplash

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