AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から「ファンドの保有情報を使って市場リスクをヘッジできる論文がある」と聞いて、何だか難しそうでして。要するに現場で実務に使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。端的に言うと、この論文は「ファンドの保有データをネットワークとして解析し、コストを抑えた長短（ロング・ショート）ポートフォリオで市場の下落や急変に耐えるヘッジを作る」という考え方です。難しそうですが、順を追って分かりやすくお伝えしますよ。
ファンドの保有情報をネットワークにする、ですか。うちの現場で言えば、誰がどの商品を大量に抱えているかを地図みたいに見るということですか。
その通りです！簡単な比喩で言えば、たくさんの顧客が同じ商品を買っていると、その商品は”混雑”（crowded）していると見なせます。混雑しているものは、ある時点で同時に売られるリスクが高く、価格が急落しやすいのです。論文はこの”混雑”をグラフ（ネットワーク）解析で数値化して、ヘッジに使える銘柄群を見つけますよ。
なるほど。しかし、どうやってそれで市場の下げを防げるのか、イメージが湧きません。これって要するに、混雑している銘柄を逆に持てば守れるということですか。
良い質問です！要点を3つにまとめると、1) 混雑（crowding）は多くの資金が同じ銘柄に集中している状態を示す、2) ネットワーク解析でその集中度を数値化し、混雑度の高い銘柄でロング・ショートを組むと、市場変動に対して負の相関と正の凸性（convexity）を生みやすい、3) この方法は確率的な市場モデルを仮定せず、保有情報だけで作れるため“モデルフリー”に近い運用が可能、ということです。分かりやすいですね！
ふむ、確率モデルを使わないというのはありがたい。が、現場で使うとなるとデータのタイムラグや頻度がネックになりませんか。保有情報って遅れてしか出てこないと聞きますが。
