合同会社Novalis（東京都中央区、代表：高見澤秀介）は、個人投資家向けのポートフォリオ管理ツール「Lambda （カタカナ表記：ラムダ）」のβ版をリリースしたことをお知らせします。

■「Lambda」開発の背景

近年、新NISA制度の開始や少額投資サービスの普及により、個人が証券口座を開設して金融商品を売買するハードルは徐々に低くなっています。しかし、投資活動は売買を行うだけではなく、その前後に銘柄分析や購入後のモニタリング、そして定期的なリバランスといった多岐にわたるプロセスを必要とします。機関投資家向けには、こうしたプロセス全体をサポートするツールが数多く存在しますが、個人投資家向けには少なく、「プロに運用を任せるか、自力で調査・分析をして運用するか」の二択を迫られるのが現状です。

こうした背景を踏まえ、個人投資家自らが納得した資産運用を実行できるよう、銘柄分析からリバランスまでのプロセス全体をサポートするツールとして『Lambda』を開発しました。Lambdaは個人が主体的に資産運用を行う際に直面する、「金融用語」「複雑なリスク・リターンの計算」「ポートフォリオの最適化手法」といった専門知識の壁を乗り越えるサポートをし、より良い投資判断を下せるための情報と分析機能を提供します。(*1)

■「Lambda」でできること

機能①　銘柄分析

Lambdaの銘柄分析機能は、財務諸表や競合他社との比較データだけでなく、配当金や配当利回りの時系列データもカバーしています。また、経営陣の取引履歴や機関投資家の売買動向 (米国上場銘柄のみ対応) も視覚化しており、より多角的な視点で銘柄を分析できます。

生成AI

財務諸表のデータを基に学習した生成AIを活用しています。それに加え、現在の株価や有名投資家のポートフォリオ、アナリストたちの企業レーティングなど、幅広い情報を提供します。

チャット形式でやり取りできるだけでなく、インタラクティブなチャートを通じて視覚的にもデータを確認できます。

機能② ポートフォリオ分析

Lambdaのポートフォリオ分析は、評価損益や資産配分に加え、投資家が意思決定をしやすくなるよう視覚的にサポートする機能を強化しています。

配当金

保有銘柄の過去の配当実績や将来の予測をもとに、予想利回りや受け取れる可能性のある配当金を算出しています。

ポートフォリオ全体の利回りの推移を視覚化し、配当収益の成長を直感的に把握できるように設計しています。(*2)

リスク

長期投資や分散投資の効果を視覚的に理解できるチャートで、投資家が納得感を持って資産運用を進められます。

従来の「効率的フロンティア」モデルを発展させた「ブラック–リッターマン・モデル」を導入しています。これにより、”米国株の上昇を期待している”や”リスクを極力回避したい”といった、個々の見通しや投資スタイルに応じて最適な保有割合をシミュレーションできます。(*3)

最適化されたポートフォリオを長期に運用した場合の期待運用成績や元本割れ確率もシミュレーションできます。

投資家は自分のリスク許容度に応じた戦略を立て、将来的なリターンとリスクを把握しながら運用を進められます。(*4)

リターン

保有資産のリターンを、値上がり、配当、そして為替変動といった要因別に分析できます。(*5)

さらに、統計学を基にしたGARCHモデルを活用して、ポートフォリオの1週間後のボラティリティ（値動きの幅）を予測しています。市場が不安定になり、大きな変動が予想される際に、今後の動向に対する備えを強化できます。(*6)

■今後の展望

• 幅広い資産を分析対象として追加

今後、さらに多くの資産クラスに対応することで、個人投資家のさまざまなニーズに応えていくことを目指しています。現在対応している株式やETF (上場投資信託)に加えて、今後は投資信託、債券、先物、仮想通貨などの資産クラスのサポートを順次拡充していく予定です。これにより、ユーザーはより幅広い投資戦略を検討でき、リスク分散やポートフォリオの最適化をさらに進めることができるようになります。

• 法人・教育機関向けプランの展開 

また、個人投資家だけでなく、企業や教育機関向けのプランも展開していく予定です。より多くの投資家や学生が金融工学に基づいた高度な資産管理ツールを利用でき、金融リテラシーの向上や実践的な投資スキルの習得をサポートします。

免責事項

*1.     投資のリスクに関する免責
「Lambda」やその分析ツールは、投資に関するアドバイスや推奨を行うものではなく、最終的な投資判断は投資家自身の責任で行う必要があります。市場の変動や投資商品自体のリスクにより、元本が保証されるものではなく、損失を被る可能性がある点をご理解ください。

*2.     ブラック・リッターマンモデルについて
ブラック・リッターマンモデルは、投資家の見通しを反映してポートフォリオの最適化を行う一つの方法ですが、すべての市場環境で最適な結果を保証するものではありません。また、入力された見通しやパラメータが結果に影響を与えるため、結果は一例に過ぎず、全ての投資家にとって最適なものとは限りません。

*3.     配当金予測について

配当金予測は過去のデータや市場状況を基に行われますが、将来の配当金額を正確に予測するものではありません。企業の業績や市場の変動により、配当金の支払いが変わる可能性があり、予測された配当金額が保証されるわけではありません。

*4.     長期運用のシミュレーションについて

長期運用のシミュレーションは理論的な予測に基づいていますが、実際の市場動向や外部環境によって予測通りの結果が得られる保証はありません。経済の不確実性や世界的な金融リスクなど、予測が難しい要素も多く含まれます。

*5.     為替変動リスク
「Lambda」では為替変動を考慮したリターン分析を提供していますが、為替市場の動向は予測が難しく、投資家のリターンに大きな影響を与える可能性があります。特に外貨建て資産に投資する場合、為替リスクを十分に考慮する必要があります。

*6.     ボラティリティ予測について

GARCHモデルを使用したボラティリティ予測は、過去のデータに基づいて未来の変動幅を推定する手法ですが、すべての市場状況で正確な予測を提供するものではありません。市場が予期せぬイベントや変動に直面した場合、予測結果と実際のボラティリティが異なる可能性があります。