クラスター分析

##クラスター分析とは何ですか？

クラスター分析は、類似した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、分散ポートフォリオの構築に役立つクラスター取引アプローチを開発します。リターンで高い相関を示す株式は1つのバスケットに分類され、別のバスケットではわずかに相関が低い株式などに分類され、各株式がカテゴリに分類されます。

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、投資家は分散投資のすべての長所を得ることができます。つまり、下振れ損失の削減、資本保全、および総リスクを増やすことなくリスクの高い取引を行う能力です。分散投資は依然として投資の中心的なテナントの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。

##クラスター分析を理解する

クラスター分析により、投資家は、関連する収益のある証券を特定することにより、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、表面上は安全で分散しているように見えるかもしれませんが、ドットコムバブルのようなイベントが発生すると、ポートフォリオ全体が重大な損失に対して脆弱になります。さまざまな市場セグメントに適合する資産を購入してクラスター化することは、分散を増やし、そのようなシステミックリスクから保護するために重要です。

##クラスター分析に基づく株式の選択と取引

この手法では、循環株や成長株などの特定のカテゴリーの株を明らかに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ファクター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良いリスク調整後リターンを獲得しようとします。

ある意味で、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かれたグループ化と分類の概念を具体化しています。単一の一般的な動作でのクラスタリングのロジックは、同様のシステミックリスクの影響を受けやすく、同様の特性を共有する株式を特定する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います。

クラスタ内のアセットが同じ業界にあるとは限りません。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からの株式を保有しています。

##クラスター分析に対する批判

クラスター分析の明らかな欠点は、クラスター間の重複のレベルです。クラスターは距離が近く、リターンの相関が高いことを意味し、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1日がダウンすると、別のクラスターでも同様にパフォーマンスが低下する可能性があります。このため、投資家は、それらの間に大きな距離がある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。

2008年の景気後退のような広範な市場の後退は、その建設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、景気後退の逆風に耐えるのに苦労するでしょう。ここで、クラスタリングでできる最善のことは、極端な下振れ損失を最小限に抑えることです。

##ハイライト

-クラスター分析の利点の1つは、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ミックリスクから投資家のポートフォリオを保護するのに役立つことです。

-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するリターンを持つ資産を購入してクラスター化することができます。

-クラスター分析に対する批判の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要因を共有する場合があることです。つまり、あるクラスターのパフォーマンスが低いと、別のクラスターのパフォーマンスが低くなる可能性があります。

-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。