Date: 2017-10-25
Tags: finpy, 年金

fin-py study #1 年金最適化入門 #finpy

fin-py study #1 年金最適化入門 に参加しました。

最初の挨拶でdriller氏がfin-pyの紹介と、金融リテラシーについて紹介してくれました。「金融リテラシーとはなにか」を学校や企業などでちゃんと教えてもらったことがありますか? -> ない。最近はもうファイナンシャルプランナーに任せっぱなしという時代ではないですよ、マズイですよ、という話でした。

  • 重要: 免責事項: 所属組織とは関係ありません、投資を勧めるものではありません

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ポートフォリオ最適化超入門

  • 確定拠出年金って知ってる人いますか?

  • どんな比率で投資するとよい?

    • ルーレットと倍率があるとする

    • A=1/2の確率で3倍, B=1/3の確率で2倍, C=1/6の確率で6倍

    • Aに全額かけたらいい?

  • プログラマーは金融に有利

    • 数式や方程式を知らなくても、IT力を駆使すれば力業で何とかなる!

    • for文が書ければ、再投資をなんども行うシミュレーションをして近似解を得られる

  • 実際の投資はルーレットより難しい

    • ルーレットと違って確率が変化する

Pythonではじめる年金最適化

  • 年金の仕組み, 3階建て

    • 1階, 国民年金

    • 2階, 厚生年金

    • 3階, 企業年金(DB, DC)

  • 住人たち

    • 1階の住人 = 自営業

    • 2階の住人 = 会社員

    • 3階の住人 = DC=2階の住人が増築できる, iDeCo=1階の住人も増築できる

  • 国民年金はおいしい商品

    • 20歳から払い始めて、65歳から受給できる

    • 何歳で元が取れる?

  • 繰り上げ受給、繰り下げ受給、どっちがいいの?

    • 寿命で決まる!

    • 寿命が長いと思うなら繰り下げたほうが良いと言える

    • 最大繰り上げと、最大繰り下げを100歳で比較すると受給額にかなりの差がでる

  • 確定拠出年金とは

    • 投資信託

    • 投資先を運用者が指示できる

    • 相関関係の低い投資先に分散投資することでリターンを増やす

  • 分散投資のポートフォリオをシミュレーションで計算してみます

    • 投資比率をPythonの itertools.product で組み合わせてぐるぐる回す

    • 出てきた結果を...(追いつかなくなった、コード公開されるらしい)

  • 2次計画問題としてscipyで解いてみましょう

    • 目的関数と制約条件を与えて...

続きはスライドで!(理解が追いつかなくなった)

Q&A

  • Q: (???) 今の効率的フロンティアでは最適化になっていないのでは?相関を扱っていないと

    • A(yoshi) 分散共分散を計算に組み込んでいるのでそこは大丈夫だと思います。あとでnotebookを公開するのでそれで確認お願いします

  • Q: (???) エンジニアが自分で計算するには、前提としてパラメータを決めないといけないですよね?

    • A(yoshi) 期待リターンとリスクを推定しているのが前提です

感想

  • 難しい... 確定拠出年金や分散投資の話を多少知っていても、難しい。

LT

  • @shinyorke:

  • @2casa:

    • iDeCo 最適化

    • リバランスとリアロケーション

    • JIS&Tのサイトで運用指示を出すのがやりづらい!

    • なにをいくらぐらいスイッチングしたら良いのか算出するツールを作った

  • @hirokiky:

  • @ActiveIndex

    • iDeCo で気をつけたい3つの罠

    • 運用会社に勤めている

    • 業務中はPyhtonが使えない!

    • NISAとかiDeCoを使った方が確実にお得なのではないかとおもいます(断言できないw)

    • iDeCoはホントにお得!(自己責任で)

    • 罠1: 手数料が高い

      • 6万円に5000円かかると10%弱!

      • SBIが最も安くて最も商品数が多い

    • 罠2: 専業主婦にやらせてもだめ(税制の優遇といっても収入がないから)

    • 罠3: 地銀にいかずにネットでやろう

  • @sawadybomb

    • 機関投資家の中の人

    • 企業年金ポートフォリオ管理

    • 「この素晴らしいアセットアロケーションに祝福を!」

    • アセットアロケーション? => 資産配分

    • 戦術的アセットアロケーション -> 市場の過熱強行を捉えて機動的に逆張りを行う手法

  • @TomoyukiUchida

    • SMART TRADE 社長 ウチダさん

    • アルゴリズムを開発して売る、というプラットフォームを提供する会社

    • ボリンジャーバンドの例、コード短いなー。

    • バックテストが自動的に走ってグラフ描画、すげー

    • 使ってみるのは無料です!そのかわりアルゴリズムが売れた場合手数料3割ください

  • @あべんべん

    • 三菱UFJの研究所

    • MUFG APIポータルをデモで紹介したかったけど用意出来なかった

    • SOFT SKILL: 5部=お金に強くなろう、付録=株式市場の仕組み

    • bitcoin: ボラティリティ高すぎ

    • 一番やさしい資産運用の教科書

      • 最初に読むのにオススメ

    • ファイナンスの哲学

      • オススメしたい本

      • お金の流れが分かりやすく紹介されている

  • @marugari

    • iDeCo お得度シミュレーター 作ってみた

    • iDeCoのメリットは分かるけど、実際どうなの?利回り30%とかうそでしょ

    • シミュレータ作って確認した結果

      • シニアの方が利回りのメリットを受けやすいので、制度設計どうなん?というのをプロの方に聞きたい

  • @mainya

    • BitMech探索的トレーディングシステム

    • データサイエンティスト

    • BitCoin = ハイリスクハイリターン、金融商品じゃないからクレカで買える

    • 取引手数料0.01%, 入金は100円くらいから。取引約定まで10分くらいかかって個人も安心

    • 機械学習のパラメータは多すぎるのでグリッドサーチ大変 -> ベイズ最適化を使おう

みんなLT発表うまいなー。しかし5分の超過しても止めないのねw (7分半話し続けた人はさすがに止められたw)

雑感

イベントの最初に、retty紹介、会場案内、fin-pyの紹介がありました。会場提供していただいているrettryさんのオフィス、始めて来たけどすごい広いなあ...。

fin-py について。定期的に開催しているお金に関するPythonのもくもく会イベント。次回の fin-pyもくもく会#9 に来てくれれば、今日のスピーカー2人とも参加しているので、疑問に思ったことなど聞いてほしい。ということでした。

今日の参加者は、終了時点で28人くらい(トータル35人の枠に73人も並んでいるので、来れなくなった人は積極的にキャンセル操作してほしいですねー。とはいえ、平日の夜で雨も降ってたから、こんなもんなのかなあ)


いやー、難しかった。でも、PythonとJupyterで色々やってみたくなった!

@driller さん、 fin-py study 開催ありがとう!

「次回が開催されるかはみなさんがアンケートに答えてくれるかにかかっています」ってことなので、アンケート書こう!(書いた)