ほげ - omi

競プロ日記になりそう

レバナス vs QLD

はてブロはカス

何故か画像が表示されないのでこっち見て→ https://github.com/omi-key/misc/blob/master/QLD/%E3%83%AC%E3%83%90%E3%83%8A%E3%82%B9%20vs%20QLD.ipynb

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本編

昨今のコロナ禍も目じゃなく伸びている株式インデックスにアメリカ株の NASDAQ100 がある。

だいたいGAFAMとテスラとzoomとなんかそこら辺の強そうな株が突っ込まれているので、日経平均だの S&P 500 だのを尻目にぐんぐん伸びている。

ところで ETF 界には、各インデックスに「日々の値動きの x 倍 (-3 <= x <= 3)を目指す」ような設計をしたやつが結構いる。先物取引を利用してなんやかんやするのだが、昨今の低金利でキャリーコストが下がっているせいもあってめちゃくちゃに流行っている。

当然 NASDAQ100 に正のレバレッジを掛けた商品を買いたいのだが、如何せん日本から直接は買えない。（S&P 500 のレバレッジ ETF は買えたりする）

しかしここに iFreeレバレッジ NASDAQ100 、通称レバナスなる投信があって、これはドルベースで NASDAQ100 指数の 2 倍を目指して運用されているような商品である。じゃあこれは日本で買えない QLD の替わりになるんじゃないか、ということで QLD 比でのパフォーマンスを調べてみた。

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データ元

それぞれデータDLボタンがあるので押して適当にリネームして配置した。

方針

日本の投信のうち主に海外資産を運用する商品は、時差を考慮して

  • x 日 15:00 購入締め切り
  • x+1 日 未明 アメリカ市場 (現地 x 日) 終値決定 ←ここの値を
  • x+1 日 夕方 x+1 日付基準価額決定、約定 ←ここで使う
  • x+2 日 受け渡し

という流れになっている。つまり、日本時間で x 日の基準価額はアメリカ時間 x-1 日の終値に依存する。

まあ日米ともに祝日があるはずだけれど、今回のコードでは深く考えずに、日本時間の基準日の直前営業日における終値を用いて QLD の米ドル・日本円価格を算出した。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns

データ読み込み

レバナス

csv ははやく encoding が UTF-8 のもののみ valid として欲しい。

levnas = pd.read_csv("rev_NASDAQ.csv", encoding="SHIFT-JIS")

用いる終値、基準日を取り出しておく。

ついでに後ほど求める QLD 価格(usd, jpy) のカラムを用意する。

levnas["close"] = levnas["基準価額"]
levnas["date"] = pd.to_datetime(levnas["基準日"], format="%Y%m%d")
levnas["qldusd"] = 0
levnas["qldjpy"] = 0

levnas
基準日 基準価額 前日比 純資産総額 直近決算日 直近分配金 分配金再投資基準価額 close date qldusd qldjpy
0 20181019 10001.0 0 300033250 0 0 10001 10001.0 2018-10-19 0 0
1 20181022 9998.0 -3 299937512 0 0 9998 9998.0 2018-10-22 0 0
2 20181023 10132.0 134 303965761 0 0 10132 10132.0 2018-10-23 0 0
3 20181024 10090.0 -42 302696469 0 0 10090 10090.0 2018-10-24 0 0
4 20181025 9250.0 -840 277496525 0 0 9250 9250.0 2018-10-25 0 0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
425 20200727 18468.0 -1427 13454015575 20191018 0 18468 18468.0 2020-07-27 0 0
426 20200728 19227.0 759 14006937427 20191018 0 19227 19227.0 2020-07-28 0 0
427 20200729 18743.0 -484 13900493329 20191018 0 18743 18743.0 2020-07-29 0 0
428 20200730 19218.0 475 14477773611 20191018 0 19218 19218.0 2020-07-30 0 0
429 20200731 19649.0 431 14811577362 20191018 0 19649 19649.0 2020-07-31 0 0

430 rows × 11 columns

QLD, USD/JPY

qld = pd.read_csv("QLD.txt")
qld.set_index("Date")
usdjpy = pd.read_csv("USDJPY.txt")
usdjpy.set_index("Date")
Open High Low Close Adj Close Volume
Date
1996-10-30 114.370003 114.480003 113.610001 114.180000 114.180000 0.0
1996-10-31 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1996-11-01 113.500000 113.500000 113.500000 113.500000 113.500000 0.0
1996-11-04 113.279999 113.980003 112.949997 113.879997 113.879997 0.0
1996-11-05 113.709999 114.330002 113.449997 114.250000 114.250000 0.0
... ... ... ... ... ... ...
2020-07-27 105.956001 106.046997 105.121002 105.992996 105.992996 0.0
2020-07-28 105.291000 105.679001 104.958000 105.261002 105.261002 0.0
2020-07-29 105.110001 105.227997 104.800003 105.107002 105.107002 0.0
2020-07-30 105.015999 105.288002 104.912003 105.031998 105.031998 0.0
2020-07-31 104.667000 105.795998 104.198997 104.682999 104.682999 0.0

6198 rows × 6 columns

Date を key にしてマージ。

QLD の Adj. Close と USD/JPY の Close を掛け合わせることで JPY での終値を算出する。

配当などを調整した後の価格が Adj. Close らしい。

qldusd = pd.merge(qld, usdjpy, on="Date")
qldusd["close_JPY"] = qldusd["Adj Close_x"] * qldusd["Close_y"]
qldusd[["Date", "Adj Close_x", "close_JPY"]]
Date Adj Close_x close_JPY
0 2006-06-21 7.940834 911.885664
1 2006-06-22 7.753991 900.083291
2 2006-06-23 7.730908 900.960026
3 2006-06-26 7.759483 901.807122
4 2006-06-27 7.469331 868.832582
... ... ... ...
3548 2020-07-27 162.600006 17234.461786
3549 2020-07-28 158.559998 16690.184267
3550 2020-07-29 162.229996 17051.508514
3551 2020-07-30 163.860001 17210.543297
3552 2020-07-31 169.679993 17762.610538

3553 rows × 3 columns

あきらかにこんなにいらないのと、現状 Date カラムが str なので datetime へ変換しておく。

qldjpy = qldusd.loc[3000:, ["Date","Adj Close_x", "close_JPY"]]
qldjpy["Date"] = pd.to_datetime(qldjpy["Date"], format="%Y-%m-%d")
qldjpy
Date Adj Close_x close_JPY
3000 2018-05-22 83.026443 9214.108342
3001 2018-05-23 84.413208 9346.736700
3002 2018-05-24 84.333389 9265.625369
3003 2018-05-25 84.512985 9238.283078
3004 2018-05-29 83.754745 9161.847801
... ... ... ...
3548 2020-07-27 162.600006 17234.461786
3549 2020-07-28 158.559998 16690.184267
3550 2020-07-29 162.229996 17051.508514
3551 2020-07-30 163.860001 17210.543297
3552 2020-07-31 169.679993 17762.610538

553 rows × 3 columns

マージ

競プロ民とは思えぬ脳死 O(N2)

430 くらいなら実用上問題ないのでセーフ

for i in range(430):
    keydate = levnas.loc[i, "date"]
    j = 3000
    while qldjpy.loc[j, "Date"] < keydate:
        j += 1
    levnas.loc[i, "qldusd"] = qldjpy.loc[j-1, "Adj Close_x"]    
    levnas.loc[i, "qldjpy"] = qldjpy.loc[j-1, "close_JPY"]

プロット

QLD(usd)

レバナスの商品設計としてはドルベースの NASDAQ100 (の 2 倍）が基準なので、まずはそのままドルベースの QLD と比較する。

だいたいここ 2 年くらいドル円が 110 円くらいだった気がするので 110 を掛けてプロットしてみる

plt.plot(levnas["date"], levnas["close"], label="leveraged_NASDAQ")
plt.plot(levnas["date"], levnas["qldusd"] * 110, label="QLD(USD)")
plt.legend()

<matplotlib.legend.Legend at 0x7f2ede4dd9d0>

[f:id:omi_ut:20200803000111p:plain]

よくわからないのでおとなしく比を取る。

plt.plot(levnas["date"], levnas["close"]/levnas["qldusd"])

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f2ede3d6fa0>]

[f:id:omi_ut:20200803000121p:plain]

設定当初は 117 くらいだった比がコロナ前 114 までじわじわと落ち込み、その直後急に 118 程度で安定するようになっている。

これはレバナスが為替ヘッジをしているためであると考えられる。コロナ前は日米金利差がそこそこあったのでヘッジコストが発生していたが、アメリカの金利もゼロになったのでヘッジコストがほぼ無になり、この比が安定したようだ。たぶん。

じゃあなんで為替ヘッジなんてするんですかというと、先物取引の都合上ファンド資金はそのまま証拠金になり、ドルベースの差金決済取引になるので本来差金分しか為替影響を受けない中途半端な状態になってしまう。であれば、ということでいっそまるごと為替ヘッジをしているのだと思う。

たぶん。

QLD(jpy)

ところで普通にアメリカ ETF 買った時に為替ヘッジなんてしませんよね？　ということで日本円ベースで比較

plt.plot(levnas["date"], levnas["close"], label="leveraged_NASDAQ")
plt.plot(levnas["date"], levnas["qldjpy"], label="QLD")
plt.legend()

<matplotlib.legend.Legend at 0x7f2ede3b62b0>

[f:id:omi_ut:20200803000131p:plain]

plt.plot(levnas["date"], levnas["close"]/levnas["qldjpy"])

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f2ede3833a0>]

f:id:omi_ut:20200802235640p:plain

ドル円の動きに従って結構跳ねているが、コロナ以降はQLD比 1.1 と今までよりも高値圏で安定しているように見られる。

当然円高が進めばその分為替ヘッジを行うレバナス有利な戦いになる。

ここまでのまとめ

ヘッジコスト (≒金利差) が発生しない間においては、レバナスは完全に QLD 互換と言ってよさそう。

結論

大和アセットマネジメントははやく TQQQ 互換を出して　やくめでしょ