ここウェルス博士では、「ファクター投資」として知られる当社の主力投資戦略を教えています。 。
ただし、入門クラスの1つに参加したことがない場合でも、この奇妙な戦略が何であるかについて混乱する可能性があります。
「それはウェルス博士が作成したものですか？」
「それは詐欺ですか？」
「これらの投資トレーナーが思いついたのは、マーケティングの強気ですか？」
ファクター投資は2000年代から人気を集めており、ファイナンスの有名な学者（ノーベル賞受賞者）が、「ファクター」を通じて選択された株式ポートフォリオに投資することで、株価指数のリターンを上回り、リスクを軽減すると主張する研究を発表しました。 。
創設者の1人が財務の基盤と見なされるものに貢献したため、この調査は財務の理解方法も拡大しました。
すぐに、ヘッジファンドと機関投資家はこの投資方法を採用し始めました…
…そして投資家は、ルネッサンスキャピタルやディメンショナルファンドアドバイザー（DFA）のようなファンドが、ウォーレンバフェットのリターンを小さく見えるようにするリターンを作り始めたので、畏敬の念を抱いています（明らかにリスクは低くなります）。
ファクター投資の台頭はまだ初期段階にあります– そして、大衆がそれについて学ぶ前に、あなたがそれを理解するのを助けたいと思っています。
これは、バリュー投資があいまいな戦略から始まった方法に似ており、バフェットがバークシャーを巨大な収益を生み出す手段に成長させたときに人気を博しました。
誤解しないでください。バリュー投資は引き続き機能します。しかし、現在（特に米国で）本源的価値を大幅に割り引いている企業を見つけるのは比較的困難です…単にそれを主な投資戦略として使用している場合。
ファクター投資の利点は、「価値」は「ファクター」スタイルと見なされるため、よく知られている戦略から遠く離れることはありません。
学者たちは何年もの間、リターンを最大化し、株式市場のリスクを減らす方法を模索してきました。
ファクター投資の前に（そして今でも）、金融学者は、効率的市場仮説とCAPM（それらが何であるかを心配する必要はありません！）のために、単に市場指数を購入する必要があると結論付けました。追加の不要なリスクを負うことなく、最高の「危険な資産」を保持します。
学者たちはまた、この市場指数資産を「リスクのない」債券と混合すると、最高のポートフォリオ、つまり最高のリターンと最低のリスクが得られることに満場一致で同意します。
これは、他の学者が1970年代にモデルを使用して不一致を発見し、それらの不一致が発生した理由を調査し始めるまでの方法でした。
学者が反証されることを望んでいるわけではありません。特に、反証されている仕事そのものでノーベル賞を受賞した場合はそうです。
Efficient MarketHypothesisの父であるEugeneFamaは、別の有名な学者であるKenneth Frenchと共同で独自の調査を開始し、金融学界でのキャリアと信頼性を本質的に救った要因投資に関する今では有名な論文を発表しました。
デュオは、現在の財務文献のパラダイムを拡大することにより、これらの不一致がどのように発生したかを正当化することに成功しました。
ファーマとフレンチは、これらの不一致（または「異常」と呼ばれることもある）は市場のリスクによって捉えられなかったとほのめかし、「価値」や「勢い」などの他の「要因」の発見がこれらの不一致をうまく説明できる可能性があります。
そして、それは、紳士淑女（そしてその間のすべての人）が、投資が名声を得る方法です。
レゴブロックのような「要因」について考えてみてください。
各レゴブロックには異なる色があり、異なるテーマやスタイルを表しています。
ファーマとフレンチの論文で–彼らは3つのレゴブロックを特定しました：
これらのブロックが組み合わさって、ポートフォリオ全体であるカラフルなスタックを形成します。
これが、ファクター投資が一般的に株式ピッキングを行う方法ではなく、ポートフォリオ構築方法と呼ばれる理由です。
何年にもわたって、他の多くの学者が時流に乗って、矛盾をよりよく説明し、それを使用して収益を改善しようとするさまざまな要因を考え出そうとしてきました。
マーク・カーハートは、現在カーハートの4ファクターモデルとして知られている「勢い」ファクターを追加することで、収益の説明力を大幅に向上させました。
Lu Zhangらは、Fama-Frenchの元の要素に異議を唱え、新しい（ただしまったく新しいものではない）一連の要素、つまり「市場」要素、「サイズ」要素、「投資」要素、および「収益性」を主張しました。ファクター–株式市場のほとんどのリターンをよりよく説明するのに役立ちます。
したがって、張とチームは、トービンのQ（qファクター）に触発された彼のモデルをQファクターモデルと呼びました。これは、ファンダメンタルズと経済論理に基づいて株式が過小評価または過大評価されているかどうかを投資家に伝える数値です。これはそれらの要因に反映されています–ご覧のとおり、投資要因と収益性要因はファンダメンタルベースの要因です。
少し不安を感じていたFama-Frenchチームは、2014年にファクターモデルの「新しく改良された」バージョンを考案しました。新しいモデルは、元の3つのファクターを5つのファクターにしたもので、張とチームのQに不気味に似ています。 -ファクターモデル…
新しいFama-French5 Factor（FF5F）モデルには次のものが含まれます。
特定の既存の要因に挑戦し、「低ボラティリティ」、「ベータに対する賭け」、「キャッシュ・コンバージョン・サイクル」、「金利」、「流動性」などの新しい要因をもたらすさらなる研究が行われています…しかし、私は行きたくありません詳細はこちら。
要因を定義することにより、投資家は、必要な（リスク）エクスポージャーの種類に基づいてポートフォリオをカスタム構築できるようになりました。
唯一の問題は…
…自分でファクターポートフォリオを手動で構築するのは、面倒で、困難で、費用がかかります。
前述のように、ファクター投資は、複数の異なるファクター間で分散されたポートフォリオを構築することを前提としています。
これは、無数のさまざまな要因に投資するために莫大な金額を割り当てる必要があることを意味する場合があります。
その結果、株式が多すぎたり、ポートフォリオの計算が複雑すぎたり、毎月かそこらで継続的に取引とリバランスを行う必要があるため、リターンから巨額の手数料が消費されたりする可能性があります。
投資家がそれを回避できる1つの方法は、ファクターETFに投資することです。
これらは、ブラックロックのバリューファクターETFなどの特定のファクターにさらされる低コストのETFです。
ただし、これらの欠点は、これらのファクターETFがジャンク株も取得する可能性があることです。また、ファクター内で株がどのように選択されるかを制御することはできません。
さらに、ファクター投資は100％絶対確実ではありません。
ファクター投資を使用している実務家は、調査で主張されているほど高いリターンを見ていませんが、それでも市場を上回っています。
さらに、各要素には「不利」になり、うまく機能しない時間のポケットがあります。投資家はこの事実を理解する必要があります-そしてあなたのファクター株がネガティブリターンの領域に入ったときに実行しないでください！
ファクター投資には、書かれているものよりも多くの注意点があります。これについては、「もうすぐ別の記事」で取り上げます。
ファクター投資のデメリットにもかかわらず、問題は…
…ファクター投資は機能します。
これは、実務家と学者の両方によって厳密にテストされています。彼らが同意することの1つは、株式のリターンは明確な「要因」によって説明できるということです。
ウェルス博士では、投資家がこの実証済みの方法を使用してポートフォリオをレベルアップできるようにしたいと考えています。
これが、ウェルス博士が独自のファクター投資コース– インテリジェントインベスターイマーシブ（I ^ 3）を教えている理由です。 過去数年間。
このコースでは、複雑な数学や統計などの対象にはなりません。
実際、I ^ 3は初心者を念頭に置いて構成されています。
時の試練に耐えてきた2つの重要な要素に触れます：
これらの要素の使用方法をガイドし、これらの要素内にある「ジャンク」ストック（Hyfluxなど）を排除します。
これは生涯にわたるメンターシッププログラムでもあり、単に「知識」で終わるだけではありません。
私たちはあなたを手に入れます-そしてあなたがあなたが取るのに快適なリスクのレベルに一致する方法であなたの株を購入しそしてあなたのポートフォリオを構築する方法についてあなたを段階的に案内します。
ボタンをクリックするだけでファクターストックを簡単にスクリーニングできるツールを提供します。
志を同じくする投資家のコミュニティにあなたを開放します。これにより、株式のアイデアについてインテリジェントに話し合い、合理的で健全な数値に基づいた回答と分析を得ることができます。
最後に、私たちはあなたをチェックし、あなたのポートフォリオと要因がどのように機能しているかを確認します。
これよりも簡単で迅速な投資方法はないと思います。
ファクター投資で下振れリスクを最小限に抑えながら株式リターンを過給する方法を知りたい場合は、無料の2時間のイントロクラスがあり、ファクター投資についての質問についてウェルス博士自身（Alvin…）に尋ねることができます。 。
次はいつかを確認するには、ここをクリックしてください！
またね！
