グレースケール：ポートフォリオにおける暗号通貨の役割

出典：Grayscale; Compiled by Deng Tong, Golden Finance

Summary:

• 債券のリターンは低く、リターンは株式に集中する、資産間の高い相関性、マクロリスクにより、分散されたポートフォリオを構築することは難しくなる。

• Shades of Greyでは、暗号資産クラスが効果的なポートフォリオを構築する上で有用な材料になると考えています。 ビットコインやその他のデジタル資産は、歴史的に高いリターン（ハイリスク）を提供し、一般株式との相関性が低い。 これは、ポートフォリオのリターンとポートフォリオの分散に貢献する可能性があることを意味する。

• 暗号通貨はボラティリティの高い資産クラスであるため、少しずつの投資が大きな効果をもたらします。 私たちの分析によると、 暗号通貨への約5%の配分は、株式と債券のバランスの取れたポートフォリオを保有する投資家にとって、リスク調整後リターンを最大化するのに役立つことが示唆されています。ポートフォリオのリスクを高める傾向がある。

• 投資家は暗号通貨に投資する前に、自身の状況や財務目標を考慮する必要があります。 この資産クラスはハイリスクと考えるべきであり、短期的な資金ニーズや高いリスク回避志向を持つ投資家には適さないかもしれません。

金融資産のポートフォリオを組む際、一般的な投資家に提供される標準的な推奨事項がいくつかあります。株式と債券の分散ポートフォリオを持つこと、通常、人生の初期には株式を多めに保有し、退職に近づくにつれて債券を多めに保有すること、可能な限り税制優遇口座を利用すること、市場のタイミングを計ろうとしないこと、各カテゴリーの中で最良の投資商品を探すことです。 株式と債券の両方が健全で相関性のないリターンを生み出すのであれば、このアドバイスは良い結果につながるはずだ。

しかし、今日の投資家は新たな課題に直面している。 一方では、1980年頃に始まったインフレ率の長期的な低下は終わった。 このような環境では、債券は過去40年間に匹敵するリターンを生み出すのに苦労するかもしれない。さらに、現在では多くの資産がより相関しているため、投資家はポートフォリオで一緒に所有することで得られる分散投資のメリットを失うことが多い。大規模な機関投資家は、プライベート・アセット市場（プライベート・エクイティ、不動産、ベンチャー・キャピタルなど）にアクセスしたり、レバレッジ（リターンを高めるための借り入れ）を利用したりすることで、こうした課題に対処しようとしてきたが、こうした選択肢は一般的な貯蓄家には通常利用できない。

シェイズ・オブ・グレイでは、暗号資産クラスは、現代的で将来性のある金融ポートフォリオを考える際に、こうした課題を解決するソリューションになり得ると考えています。 ビットコインやその他のデジタル資産は、公開市場で誰でも行うことができるハイリスク・ハイリターンの潜在的な投資であり、一般的に株式との相関性は低いです。 グレースケール・リサーチは、分散ポートフォリオにおける暗号資産クラスへの適度な配分は、ポートフォリオ・リスクを低減しつつ、総合リターンとリスク調整後リターンを増加させるのに役立つ可能性があると考えています。投資家にはそれぞれ固有の目的があり、それぞれの状況を考慮する必要がありますが、Grayscale Researchの分析によると、 暗号通貨へのおよそ5%の配分は、典型的な投資ポートフォリオのリスク調整後リターンを最適化するのに役立つ可能性があります。ポートフォリオのリスク調整後リターンを最適化することができる。

Five Challenges for the Modern Investor

一般的に株式と債券を60対40でミックスした国内資産のバランスの取れたポートフォリオを保有することは、以前の世代の米国の投資家にとってはうまくいきました。 例えば、1980年から2019年までの40年間で、米国株と国債の60対40のポートフォリオは年率8.6％のリターンを生み出し、これは現金のリターンの2倍以上であった。[1]グレイスケールの研究では、現代の投資家が伝統的な市場で高いリターンと分散戦略を見つけるのが難しくなっている可能性があるいくつかの理由が示されている。

1.債券強気市場の終焉。1979年、ポール・ボルカー率いる連邦準備制度理事会（FRB）は、インフレ抑制に本腰を入れることを決定した。 インフレ率は1980年にピークに達し、長期債利回りは翌年にピークに達した（図表1）。 その後数十年間、インフレ率も債券利回りも着実に低下し、債券のリターンは劇的に変動した。 [インフレ率は上昇し、ボラティリティは上昇し、連邦準備制度理事会（FRB）が明示的に採用した政策により、目標インフレ率を上回ることもある。 インフレ率の上昇は債券のリターンに悪影響を及ぼす可能性があり、米国債を購入する投資家は2019年以降、年率約1%の損失を被っている。[債券は多くの投資家のポートフォリオの重要な一部であり続けるだろうが、1980年代初頭に始まった長期の強気相場は終わったように見える。

図表1：債券利回りの長期下落は終わった

2. 株式のリターンは縮小している。債券の最近のアンダーパフォームにもかかわらず、株式は堅実なリターンを生み出し続けている。 問題は、こうしたリターンが極めて限定的になっていることだ。 2008-09年の金融危機以降の2010年以降、主要資産クラスの中で魅力的なリターンを生み出しているのは米国株式だけである（図表2）。 しかも、米国株式市場でアウトパフォームを続けている銘柄はほんの一握りである。 例えば昨年、「マグニフィセント7」と呼ばれる巨大ハイテク株（AAPL、MSFT、AMZN、NVDA、GOOGL、META、TSLA）は107%上昇したが、S&P500の残りの493銘柄は5%の上昇にとどまった[4]。[4] 米国時価総額加重インデックスの投資家は今、これら7社の先行きに高い関心を寄せている。

図表2：米国株は唯一の勝負どころ

3.高い相関性。 相関性の低い資産のバスケットを保有することで、投資家は個別の資産を保有するよりも優れたリスク調整後リターンを達成できる可能性がある。 しかし、資産間の相関は高まるため、投資家は分散投資のメリットが減少する。株式は債券との相関が高まり、国際株式は米国株式との相関が高まる（図表3）。 資産の相互相関が高まると、魅力的なリスク調整後リターンを持つポートフォリオを構築することが難しくなる。 [5]

図表3：相関の上昇は分散投資のメリットの減少を意味する

4. 公共市場の縮小。 米国経済が長期にわたって成長しているにもかかわらず、公開企業の数は増えていない。 世界取引所連盟によると、米国の上場企業数は1997年をピークに減少している（図表4）。 [新規株式公開（IPO）は、投資家にとって、比較的高いリターンが期待できる（時には他の銘柄との相関性が低い）革新的な企業へのエクスポージャーを得る手段となり得る。） しかし、様々な理由から株式公開や上場廃止（買収や民営化）を避ける企業が増えている。 機関投資家はまだ非公開市場でこうした機会にアクセスできるかもしれないが、ほとんどの個人投資家はアクセスできない。

図表4：民間市場を好む革新的企業

5.高まるマクロリスク。

Cryptocurrencies can be a useful ingredient in modern portfolios

パブリック・ブロックチェーンは画期的なテクノロジーであり、最終的には世界の金融システムを変革すると予想しています。投資の観点から、貯蓄者はこの新しい資産クラスの構成要素であるブロックチェーンベースのトークンのリスクとリターンの特性を考慮する傾向があります。 トークンにはさまざまな種類があり、それぞれ独自のユースケースを持っていますが、一般的に、そのリターン特性は、暗号資産クラスへの投資が、投資家が今日の現代的なポートフォリオ構築の課題のいくつかを克服するのに役立つ可能性があることを示唆しています。

伝統的な資産市場では、投資家はリスクとリターンの間のよく知られたトレードオフに直面します（図表5）。 [例えば、債券資産は通常、低リスクで低リターンを提供し、株式市場は高リスクで高リターンを提供します。 リスクとリターンのトレードオフを改善するために、近年、多くの機関投資家は、プライベート・マーケット（プライベート・エクイティ、不動産、ベンチャー・キャピタルなど）に投資したり、借入／レバレッジ戦略を組み合わせてリターンを改善したりしている（リスク・パリティなど）。 これらのアプローチはしばしば効果的であるが、個人投資家には必ずしも適していない。

図表5：伝統的資産のリスクとリターンのトレードオフ

暗号化資産クラスは、リスクとリターンの観点から、個人投資家の投資機会を広げます（図表6）。 例えば、ビットコインの年率リターンは約50%、年率ボラティリティは約75%です。 [8]歴史的に、伝統的な資産の中で、ベンチャーキャピタル投資は最も高いリスクと高い潜在的リターンを提供している。 平均して、これらの投資は約20％の年率リターンを生み出しており、年率ボラティリティは約30％である。 [暗号資産は、一般市場の投資家が利用できるリスクとリターンの幅を広げる。 言い換えれば、より大きなリスクを負うことを厭わない投資家にとって、暗号資産クラスは、取引所で広く入手可能な流動性の高い商品の形で、より高い総合リターンを実現する可能性を秘めている。

図表6：暗号通貨は公開市場のリスクとリターンの幅を広げる

加えて、ビットコインやその他の暗号資産は、公開株式との相関性が比較的低いリターンを持っている（図表7）。 例えば、ビットコインのリターンが高いが株式との相関性が高い場合、ポートフォリオに組み入れるとトータルリターンは増加するが、リスク調整後リターンは増加しない可能性がある。 高いリターンをもたらし、相関性が低いという事実は、ビットコインがより高いリターンとより良い分散を通じてポートフォリオに利益をもたらす可能性があることを意味する。

図7：ビットコインも分散投資の恩恵をもたらす

A little bit of crypto can go a long way

ポートフォリオを構築する際、投資家は通常、トータルリターン（将来的に特定の財務目標を達成できるかどうか）とリスク調整リターン（リターンがリスクを適切に補えるかどうか）を考慮します。を考慮する。） 暗号通貨は比較的ハイリスク・ハイリターンの可能性がある資産クラスであるため、暗号通貨をポートフォリオに加えると、一般的に期待されるトータル・リターンが増加する（ポートフォリオのリスクも増加する）。 そのため、一定の仮定の下で、期待リスク調整後リターンが最も高くなる金額を検討します（ただし、暗号通貨の配分を追加すると、ポートフォリオのボラティリティが大きくなる可能性があります）。

特に、Grayscale Researchは、古典的な60/40の株式と債券ポートフォリオを保有する仮想の投資家を検討し、モンテカルロ法を使用して期待リターンをモデル化しました（詳細は技術付録を参照）。 そして、そのポートフォリオにビットコインを追加する（60/40の株式と債券のポートフォリオから比例して差し引く）ことで、シャープレシオ（リスク調整後のリターンの指標）がどのように変化するかを検討した。 [10] シャープレシオが最も高いポートフォリオは、リスク/リターンの観点から最適と考えられる。 その長い歴史から、この演習では他のトークンではなく、代表的なデジタル資産としてビットコインを使用します。

図表8は、ベースラインシミュレーションの結果を示しています。 ビットコインを少しずつ古典的な60/40ポートフォリオに追加すると、シャープレシオは当初上昇すると予想されます。 その理由は、ビットコインがボラティリティの高い資産である一方で、そのリターンが高く、伝統的な資産との相関が低いからである。 シャープレシオは、ビットコインがポートフォリオ全体に占める割合が5％程度になるまで上昇を続け、その後は横ばいに転じる。それ以降は、ビットコインへの配分を増やしてもリスク調整後リターンの改善は期待できなくなる。

図表8：ビットコインが60/40ポートフォリオに追加されるにつれて上昇する仮想リスク調整リターン

もちろん、これは特定の仮定の下での1つのシミュレーションに過ぎず、将来のリターンが過去のリターンを反映するという保証はありません。 私たちの結果をストレステストするために、グレースケールの研究では、3つの資産の期待リターン、ボラティリティ、相関関係を変化させています（詳細は技術付録を参照）。 これらのシナリオのそれぞれは、ビットコインの数がわずかに異なる結果となり、シャープレシオが最も高いポートフォリオにつながるため、投資家は資産クラスに配分する前にこの不確実性を考慮する必要があります。 一般的に、最適なポートフォリオは、より高いリターン、より低いボラティリティ、伝統的な資産とのより低い相関性、またはこれらの属性の組み合わせを提供する場合、より多くのビットコインを保有することになります。

ベースラインシミュレーションとストレステストにおいて、私たちの仮想シミュレーションは、そうでなければ伝統的な株式のポートフォリオを保有する投資家にとって、ポートフォリオのおよそ5%をビットコインに割り当てることが、ポートフォリオのボラティリティと債券が高いにもかかわらず、平均リスク調整後リターンが最も高くなることを示しています。暗号通貨はボラティリティの高い資産クラスであるため、少しずつの投資が大きな効果を生む。

買いと「保有」

暗号通貨はボラティリティの高い資産クラスです。);">デジタル資産への投資は万人向けではない可能性があることを強調しておきます。この分析では、古典的な60/40ポートフォリオを保有する代表的な投資家を考えました。 しかし、実際にはさまざまな金融ニーズを満たすことができる多くのタイプのポートフォリオがあります。 例えば、資金を今後の出費（住宅購入や大学の学費など）に備えているため、低ボラティリティ資産のポートフォリオを保有する投資家もいる。 暗号通貨はボラティリティの高い資産クラスであり、長期的に強力なリターンを生み出す可能性がありますが、短期的に大きく価値を失うこともあります。また、投資家の中には、固定利付証券や配当支払い株式など、収益を生み出す資産を好む人もいます。 一部の暗号資産は収益を生み出しますが、ほとんどの場合、そのリターンは資産のボラティリティに比べて低くなります - 暗号通貨は主に資本増価のために保有される資産クラスです。

例外もありますが、greyscale研究の分析によると、 伝統的なバランス型ポートフォリオは、暗号通貨への適度な配分（金融資産全体のおよそ5%）で、より高いリスク を達成できることが示唆されています。調整後のリターン。暗号通貨は株式との相関性が低く、ハイリスク・ハイリターンの可能性がある資産クラスであるため、暗号資産は投資家が現在直面しているポートフォリオ構築の課題を克服するのに役立つ可能性がある。 暗号通貨を配分しても、退職が近づくにつれてポートフォリオのボラティリティを低下させること、可能な限り税制優遇口座を利用すること、市場のタイミングを計る試み（すなわち、「買い持ち」）を避けることなど、ポートフォリオ構築に関する他の従来の考え方が変わるわけではない。

テクニカルアペンディックス

ポートフォリオにおけるビットコインの適切な割合を決定するために、モンテカルロ法を用いて期待リターンをシミュレーションしました。 具体的には、60/40ポートフォリオ（0%から25%の範囲）にビットコインを追加するごとに、60ヶ月間にわたって1,000の確率的ポートフォリオをシミュレーションしました（つまり、26,000の5年間のシミュレーション）。 そして、ポートフォリオにおけるビットコインのシェアごとに、リターン、ボラティリティ、シャープレシオの平均を計算します（例えば、ポートフォリオにおけるビットコインのシェアが0％、1％、2％などの場合の平均シャープレシオ）。

この分析の重要な要素は、暗号通貨の他の資産クラスとの相関の影響を考慮することです。これは、ポートフォリオの文脈における分散リターンを決定するからです。 相関のある確率変数をモデル化するには、より高度な統計技術が必要です。 国債、S&P500、ビットコイン間の相関を調整するために、我々はIman-Conover手法を使用した。 この方法は、変数のそれぞれの周辺分布を維持しながら、変数のセットの相関構造を変更することができるので便利です。

この手法に関わる主なステップは以下の通りです：

ランキング変換：各変数の値をランキングに置き換えることで、データを一様分布に変換します。

正規化とzスコアへの変換：これらの順位は正規化され、zスコアに変換され、標準正規分布に整列されます。

相関の調整：次に、ターゲット相関行列のコレスキー分解を使ってこれらのzスコアを調整し、データを望ましい相関構造に合わせます。

元のスケールに戻す：最後に、調整したzスコアをデータの元のスケールに戻し、各変数の元の分布特性を維持するようにします。

このIman-Conoverは、さまざまな相関シナリオの下で、異なる資産（特にビットコイン）がポートフォリオ内でどのように相互作用するかを現実的にシミュレートできるため、私たちの分析に有用です。

ベンチマーク統計には、2014年以降のビットコインリターンのデータを選びました。 この選択は、ビットコインのリターンの分布が2014年頃に安定し、正規分布に近くなったという観察に基づいています（図表9）。 株式と債券については、1980年以降の分布が基準となっている。

図表9：ビットコインのリターン分布は2014年以降、より安定してきた

分析のためにリターンの分布をモデル化する際、ビットコインを含むすべての資産が正規分布のリターンを持つと仮定する。 この仮定は金融モデリングにおける標準的なアプローチであり、単純さと現実性のバランスを提供する。 しかし、現実世界のリターン、特にビットコインのような資産のリターンは、厳密には正規分布に従わない可能性があることを認識している。 ビットコインの場合、過去のリターン（特に2014年以前のデータを使用）は正の歪度を示す証拠を示している（図表10）。 これは、プロリスク資産クラスとしては珍しく、魅力的な特性である（すなわち、ほとんどのプロリスク資産クラスは負の歪度を持つ）。 ビットコインの正の歪度を分析に含めると、最適なポートフォリオ配分は、他のすべての条件が同じであっても、5%より大きくなります。

図表10：ビットコインの過去のリターンは正の歪度を示す

論文本文で述べたように、株式、債券、ビットコインの将来のリターンの分布の不確実性、およびこれらの資産間の相関を反映し、さまざまな代替シナリオで結果をストレステストしました(図表11)。 全体として、私たちのストレステストは、暗号通貨へのポートフォリオの平均約5％の配分が適切かもしれないという結果を支持している。

図表11：我々のストレステストは、平均5%の暗号通貨配分が最適であることを示唆している

[1] Returns exclude fees and are based on the index returns; You cannot invest directly the index; You can't be directly investment?資産リターンはS&P 500 Price Return IndexおよびBloomberg-Barclays U.S. Treasury Total Return Indexに基づいています。キャッシュ・リターンは1990年以降のS&P U.S. Treasury Total Return Indexに基づいています。

[2] 現金を上回る国債クーポン利回りは、この期間に国債リターンに年率1.9%を上乗せし、長期的な利回り低下はさらに年率1%を上乗せしている。

[3] Bloomberg-Barclays 米国債トータル・リターン・インデックスに基づきGrayscale Researchが算出。

[4] 2023年12月31日までのブルームバーグ・データを用いてグレイスケール・リサーチが算出。グレイスケールリサーチは、指数全体のリターンから7大株式のリターンの寄与を差し引いています。

[5] 背景については、「世界株式市場の連動性が分散投資の可能性を低下させる」（カレン・ルイス、ダラス連銀経済ニュースレター、2012年2月）を参照。2月。

[6] 背景情報については、「米国の上場格差」Craig Doidge, G Andrew Karolyi and Rene Stulz.NBER Working Paper Series, May 2015.

[7] チャート5と6はインデックス・リターンに基づいています。インデックスに直接投資することはできません。インデックスには、S&P500、NASDAQ100、ラッセル2000、MSCI ACWI、MSCIワールド、MSCI EMインデックスには、S&P500インデックス、NASDAQ100インデックス、NASDAQ2000インデックス、MSCI ACWI、MSCIワールド、MSCI EM、ブルームバーグ・バークレイズ・グローバル・アグリゲート・インデックス、ブルームバーグ・バークレイズ・米国アグリゲート・インデックス、ブルームバーグ・バークレイズ・米国エンタープライズ・インデックス、ブルームバーグ・バークレイズ・米国ハイ・イールド・インデックス、ブルームバーグ・バークレイズ・ユーロ・インデックス・コンポジット、ブルームバーグ・バークレイズ・ジャパン・コンポジット、ブルームバーグ・バークレイズ・エマージング・マーケッツ・U.S.コンポジット、J.P.モルガンGBIエマージング・マーケッツ・グローバル・ダイバーシファイド、ドイツ銀行CTAトレンド・クロス・アセットが含まれます、ドイツ銀行エマージング・マーケッツFXイコール・ウェイト、S&P/ゴールドマン・サックス・インデックス、GSAM FXスプレッド、FTSEベンチャーズ、アドバンスド・リサーチ・リスク・パリティ、プレキン・キャピタル・プライベート・エクイティ、プレキン・キャピタル・リアル・エステート、ヘッジファンド・リサーチ400

[8] Credit: Coin Metricsデータに基づくGrayscale Investments; Bitcoin returns from Jan 2014 to Dec 2023; Ether returns from Jan 2019 to Dec 2023最高の資産については、初期のリターンとボラティリティの歴史が投資家の期待を膨らませる可能性がある。 ビットコインについては、付録で資産の過去のリターン分布の詳細情報をご覧ください。

[9] 1996年1月から2023年12月までのFTSE Venture Capital Indexに基づく。リターンは手数料を除く。 インデックスは管理されておらず、インデックスに直接投資することはできません。

[10] シミュレーションではゼロ・キャッシュ・リターンを想定しています。