クラスター分析とは
クラスター分析は、類似の特性を共有するオブジェクトのセットをグループ化するために使用される手法です。 統計では一般的です。 投資家はクラスター分析を使用して、多様なポートフォリオを構築するのに役立つクラスター取引アプローチを開発します。 各株式がカテゴリに分類されるまで、収益に高い相関関係を示す株式は1つのバスケットに、わずかに相関性が低い株式などに分類されます。
正しく行われた場合、異なるクラスターは互いに最小限の相関関係を示します。 このようにして、投資家は多様化のすべての長所を得ることができます。つまり、下振れ損失の減少、資本の保存、トータルリスクを増やさずにリスクの高い取引を行う能力です。 多様化は依然として投資の中心的テナントの1つであり、クラスター分析はそれを達成するための1つのチャネルにすぎません。
重要なポイント
- クラスター分析は、投資家が多様な投資ポートフォリオを構築するクラスター取引アプローチを開発するのに役立ちますクラスター分析により、投資家はさまざまな市場セグメントに適合する関連リターンで資産を購入およびクラスター化できます。クラスター分析の利点の1つは、投資家のポートフォリオを保護することですポートフォリオを損失に対して脆弱にする可能性のあるシステムリスククラスター分析の批判の1つは、リターンの相関が高いクラスターが同様のリスクファクターを共有することがあるということです。
クラスター分析について
クラスター分析により、投資家は、関連するリターンを持つ証券を識別することで、ポートフォリオの重複を排除できます。 たとえば、テクノロジー株のみのポートフォリオは表面上は安全かつ多様に見えるかもしれませんが、Dotcom Bubbleのようなイベントが発生すると、ポートフォリオ全体が大きな損失に対して脆弱になります。 多様化を促進し、そのようなシステミックリスクから保護するには、異なる市場セグメントに適合する資産の購入とクラスタリングが不可欠です。
クラスター分析に基づく株式の選択と取引
この手法は、循環株や成長株などの特定のカテゴリの株を発見することもできます。 これらの特定の戦略は、スマートベータまたは要因投資の傘下にあります。 彼らは、最小のボラティリティ、成長、勢いなどの特定のリスクプレミアムから、よりリスク調整されたリターンを獲得しようとします。
何らかの方法で、スマートベータまたはファクター投資は、クラスター分析によって説教されるグループ化と分類の概念を具体化します。 単一の共通の動作でのクラスタリングのロジックは、ファクター投資の背後にある基本的な方法論を反映しており、同様のシステミックリスクの影響を受けやすい株を特定し、同様の特性を共有します。
クラスタ内の資産が同じ業界に住んでいるとは限りません。 多くの場合、クラスターはテクノロジーや金融などの複数の業界の株式を保有しています。
クラスター分析の批判
クラスター分析の明らかな欠点は、クラスター間のオーバーラップのレベルです。 距離が近いクラスターは、リターンの高い相関を意味し、多くの場合、いくつかの同様のリスク要因を共有します。 したがって、あるクラスターでのダウンデイは、別のクラスターでの同様に弱いパフォーマンスに変換される可能性があります。 このため、投資家は、距離が遠い株式を見つけてクラスター化する必要があります。 このように、クラスターはさまざまな市場要因の影響を受けます。
とはいえ、2008年の景気後退のような広範な市場の後退は、その構造に関係なくポートフォリオ全体を抑制します。 最も多様化したクラスターでさえ、不況の逆風に耐えるのは困難です。 ここで、最適なクラスタリングは、極端なダウンサイド損失を最小限に抑えることができます。
