著者

Jonas Thulin  CIO AP3（スウェーデン公的年金基金3)

Campbell R. Harvey  マン・グループ インベストメント・ストラテジー・アドバイザー

Alvaro Cartea  オックスフォード・マン定量ファイナンス研究所　ディレクター

Alex Preston  マン・グループ　アドバイザリー・ヘッド

主要点

◆マーケット・タイミング¹とは、予想される市場の動きから収益を獲得するために、ポートフォリオの資産配分を機動的に変更することです。

◆スキルと規律を伴ったマーケット・タイミングは投機的な行動ではなく、複雑なグローバル金融市場に対処するための強力なツールとなり得ます。

◆われわれはマーケット・タイミングは、運用者がさまざまな市場サイクルにおいてリターンを獲得するために活用できる手段の1つとして捉えるべきであると考えます。

はじめに

経済学者のジョン・メイナード・ケインズは「型通りの失敗の方が、型破りな成功よりも評価される」と述べました。この言葉は、予想される市場の動きに基づいてポートフォリオの資産配分を調整するマーケット・タイミングに対する一般的な見方を示していると思われます。マーケット・タイミングは、ポートフォリオ運用における究極な目標でありながら、金融学界からは疑念の目で見られてきました。

われわれは、このような不信感の背景には、マーケット・タイミングにおいて正しい判断を下すことが困難であり、洗練されたアプローチを必要とするからであると考えています。市場を外から観察する学術研究者たちは、必然的に運用スキルの有無にかかわらず多くの運用者の集計データを使用するため、多数のスキル不足の運用者に埋もれてしまいがちな少数の優れた運用者の能力を見逃してしまう傾向にあります。

最も優れたマーケット・タイマーは、市場予測者ではなく、リスクマネジャーです。リターン獲得機会を捉えるだけでなく、下振れリスクを軽減するためにもエクスポージャーの調整を行います。マン・グループを含む特定の運用マネジャーでは、さまざまな市場環境においてマーケット・タイミングは重要かつ信頼できるリターン源泉となっています。

では、なぜマーケット・タイミングは金融学界において否定されてきたのでしょうか？本レポートでは、マーケット・タイミングの有効性が手法の精緻さとデータの詳細さに依存することを示し、従来の見解に新たな視点を提供することを目的としています。

理論と実務の違い

マーケット・タイミングは、長年金融学界と運用業界の両方において議論の的となってきました。Sharpe (1975)²の研究に基づき、その後の多くの研究で繰り返されている従来の学術的見解は、「マーケット・タイミングを通じて継続的に市場を上回るリターンを達成することは非現実的である」というものです。この主張は、市場が複雑で予測が不可能であることを考えると、ほとんどの運用者は長期にわたって収益の獲得が可能な正確な予測能力を持ち合わせていない、という考え方に基づいています。

しかしながら、われわれは運用の世界には様々なレベルのスキルが存在することから、優れた運用者がアルファを生み出す余地は十分にあると考えています。有能なマーケット・タイマーに共通しているのは、市場が経済のファンダメンタルズ、投資家の行動力学、そしてリスクの構造的変化の組み合わせに応じて進化すると認識している点です。マーケット・タイミングの成功には、ポートフォリオの最適化のための確率的事象の評価、変化する市場環境への適応、さまざまな情報の統合を勘案した継続的なポートフォリオの最適化プロセスが重要となります。それにはモデルとシグナルを継続的に市場環境に適応させる必要があります。マーケット・タイミングは、柔軟性と規律性を両立させた手法であり、運用者の運用プロセスの中核を成すものです。

マーケット・タイミングのためのモデル

データとサンプルの選択

データが豊富な現代の金融市場では、以前よりもマーケット・タイミングのスキルのより精緻な分析が可能となっています。マーケット・タイミングに関するわれわれの研究では、グローバル市場を投資対象とするアクティブ運用ファンドの日次リターンに関する複数のデータセットを分析しています。

さらに、この分析には、オルタナティブ・データ、ボラティリティ指数、高頻度取引データ、市場の流動性やスプレッド指標なども含まれています。これらは特に不確実性が高まる局面における市場のダイナミズムに関して新たな視点を提供し、マーケット・タイミングに活用できる短期シグナルの特定が可能となります。これらの多様なデータソースを組み合わせることにより、異なる指標間の相互作用を分析し、それらの組み合わせからポジションの構築・解消のタイミングについて、より信頼性の高いシグナルを導き出すことが可能となります。

マーケットとリスク・モデルの統合

線形モデルやシンプルな投資ルールに依存する従来の研究とは異なり、われわれの分析は、レジーム・スイッチング・モデル、機械学習ベースのパターン認識、動的なボラティリティの推定など、代替的な統計手法も対象としています。これらの手法は、古いモデルでは捉えきれないような市場の動きのパターンを検出するために使用することができます。

例えば、モメンタム・シグナルとマクロ経済変数（イールドスプレッドや信用状態など）の複数のシグナルを組み込んだマーケット・タイミング・モデルは、単一シグナルに依存するモデルよりも優れたパフォーマンスを示すことが明らかになっています。これは、マーケット・タイミングは、特定の指標を活用するよりも、様々なシグナルを組み合わせ、かつ市場環境の変化に応じて適応させる方が、予測能力が高いことを示唆しています。ここでは指標の選択とウェイト付け、それらのシグナルを状況に応じて解釈するなど、人間の洞察力が重要となります。

熟練した運用者の洞察力を、高度な分析ツールと豊富なデータと組み合わせることで、有効なマーケット・タイミングの実現が可能となります。成功のカギは、バリュエーション・シグナルを捉えるモデルや極端なイベントの発生確率を評価するリスク・モデルなど、複数のモデルからの洞察を統合することにあります。

ボラティリティ予測などのリスク・モデルを活用することで、バリュエーション面での投資機会が存在していても、市場のリスクが上昇している局面を見極めることが可能となります。変化するボラティリティの状況に応じてポートフォリオをダイナミックに調整することで、運用者はリスクの高い局面にはエクスポージャーを削減し、市場環境が安定した時には拡大することができます。このように、シグナルのウェイトはボラティリティを考慮して決定されます。

行動シグナルとマクロ経済シグナルの活用

市場そのものの分析やリスク・モデルはマーケット・タイミングの基盤となるものの、より有効なマーケット・タイミングの実現には、市場センチメントや経済動向の変化を捉えるための、投資家行動やマクロ経済シグナルの活用も不可欠です。投資家センチメント指標から得られる行動シグナルは、従来のバリュエーション指標では見逃されてしまいがちな転換点を予測できることがあります⁸。

投資家センチメント関連シグナルに加えて、マクロ経済指標も重要な洞察を提供します。例えば、10年物国債利回りと3ヶ月物利回りのスプレッドのような利回り曲線は、経済サイクルを示す指標として重用されてきました⁹。逆イールドカーブは、長年にわたり景気後退を予測する信頼性の高い指標として知られ、短期的に株式市場が下落することを示唆するシグナルとして認識されてきました。同様に、社債とリスクフリーの国債との利回り格差であるクレジット・スプレッドの拡大は、より広範な市場ストレスの前触れとなる信用リスクの上昇を示唆すると考えられています。

熟練したマーケット・タイマーは、これらの指標を組み合わせてより堅固なシグナルを作り出します。例えば、クレジット・スプレッドの急激な拡大と逆イールドカーブが同時に発生した場合、それぞれの指標単独よりも強い経済ストレスの兆候となり得ます。反対に、投資家センチメント指標が過度の悲観を示す一方で、マクロ経済指標が安定している場合は、市場回復前にエクスポージャーを増やす逆張り的な投資機会を示唆している可能性があります。

市場の (非)効率性とアクティブ運用に対する示唆

市場の非効率性は、一部のマネジャーに対してノイズからシグナルを抽出する機会を提供します。価格の歪みの継続は、市場が複雑であり、情報は不均一に処理されることを示唆しており、マーケット・タイミングを含むさまざまな取引機会を提供します。

注目すべきことは、次の2つの要因により、足元の市場は20年前よりも非効率になっている可能性があるということです。1つ目の要因はインデックスファンドの台頭です。これらのファンドの目的は時価総額ウェイトで買い付けることであり、投資対象が割高か割安かを考慮することはありません(そのため適正価格の発見には貢献しない)。

2つ目の要因は、取引コストの低下です。市場の効率性は取引コストの低下により高まるとされてきましたが、個人投資家の市場参加が増加する一方で、彼らはビッグデータや高度なモデルが扱う日次情報を活用できないことから、市場の非効率性を助長する結果となっています。そのためこれらの個人投資家は熟練したトレーダーにとっては容易に収益が得られる取引相手となっています。このように個人投資家の台頭は、20年前には存在しなかった投資機会を生み出しています。

少数のマネジャーがマーケット・タイミングを通じて価値を付加できるのであれば、そのようなスキルの存在は、どのような状況下においてもパッシブ運用の方が優れているという説に異議を唱えることになります。複雑で、急速に変化する市場環境下ではパッシブ運用は迅速な対応が困難であり、アクティブ運用の方が有効であることを示すという調査結果もあります。

時間とともに変化するリスク

同じ様に重要であるものの、おそらくあまり理解されていないのが、時間とともに変化するリスクの役割です。金融市場は静的ではありません。安定期と混乱期を繰り返し、しばしばボラティリティ、流動性、相関関係が急激に変化します。

金融市場の予測可能性は、バリュエーションによる非効率性だけでなく、特定のリスク要因が継続する影響を受けます。例えば、ボラティリティはクラスター化（集中）する傾向があり、低ボラティリティ局面の後に急激に上昇することがよくあります。このような転換点を識別できるマーケット・タイマーは、エクスポージャーをダイナミックに調整することで優位性を発揮することができます。このようなアプローチにより、高リスク局面におけるドローダウンを抑制しながら、状況が安定した時に大きなリターンを獲得できるポジショニングが可能となります。

さらに、リスク環境の変化は、資産間の相関関係、市場間の関係性と流動性に大きな影響を及ぼす可能性があります。流動性危機や金融引き締めサイクルなど、システミック・リスクが高まる局面では、リスク性資産間の相関が収斂する傾向があり、固定した資産配分は有効に機能しなくなります。これらの変化を予見し適応する能力により、マーケット・タイミングは投機的手法から、規律あるリスク管理型アプローチへと進化します。

Moreira氏とMuir氏（2017年）の研究は、ボラティリティの予測に応じてポートフォリオのベータをダイナミックに調整することで、リスク調整後リターンを大幅に改善できることを示しています。価格の歪みとリスクの両方が予測可能性に影響を及ぼすことを認識することで、マーケット・タイマーは、バリュエーション、投資家センチメント、市場の構造的要因の複雑な相互作用に対応する、包括的なフレームワークを構築できます。リスクとリターンの両側面に着目する必要性は、マーケット・タイミングの実践には高度な専門知識が求められることを示しています。