ロボアドバイザー
人間が行うラップ運用を、コンピューターのプログラムによって行うサービス... （1）幾つかの質問の答えによって投資家の「リスク拒否度」を推定する。
（3）資産クラスごとに運用商品の組み合わせを決定する。
費用は、運用資産残高に対して年率1％前後のものが多い
2000年代初期 コンピュータによる金融意思決定支援が利用される
2015年 全世界で100社ぐらい
8 Securities アジア初
2020 Wealthnaviの契約件数が野村などを超える
筆者は、現段階でのロボアドバイザーの実用性に対して否定的だ
否定的な理由
全てを任せないと全体管理ができない
投資家個人の側から考えると、ロボアドバイザーに任せた運用部分を前提に、残りの資産の運用を考えなければならない。ところが、そもそも資産の運用の仕方が分からなくてロボアドバイザーを利用したはずの個人は、より複雑化した形で元と同じ問題に直面することになる。
運用を全部任せるならこの批判は当たらない
これは本当にそう思う基素.icon
リバランスは頻繁に細かく行う必要はないし、必要な程度のバランス修正は個人でも十分にできるので、これに費用を払う合理性は乏しい。
・国内籍の公募追加型株式投資信託の運用パフォーマンスを示す重要業績評価指標（ＫＰＩ）として、Sharpe ratioと累積リターンを取り上げ、２０２２年末までの各年末時点を基準日とした過去５年間のシャープレシオと累積リターンを計測し、主な投資対象で区分したＱＵＩＣＫ分類ごとに、各運用会社の平均値を算出。 分析対象：計測時点で５年間の運用実績のある国内籍公募追加型株式投資信託。
ＥＴＦ（上場投信）およびマネープール相当は対象外。
計算項目：対象ファンドのシャープレシオ・累積リターン・価格変動リスクについて、 各年末を算出基準日として過去５年の期間で算出した。
＊算出に使用するリターンは月次リターンで課税前分配金再投資ベース。 その上で、対象ファンドに付与されたシャープレシオなどの指標を「ＱＵＩＣＫ分類」・「運用会社（※）」ごとに平均集計した（純資産残高加重平均）。
＊加重平均に用いる残高は算出基準日ではなく計測期間の期初（５年前）の数値を採用し、年率リターンは累積リターンの残高加重平均を年率換算した数値とした。
・年率リターン・月次（５年間６０ヵ月の月次リターン平均を１２倍、％、小数点以下７桁）
年率リターン・幾何（５年間累積リターンの複利ベース幾何平均、％、小数点以下７桁）
https://gyazo.com/a28b6b2f5f5dda8d6d4cac688645d566
（別添）Excel「2022年末（４）ファンドラップ関連」（Excel：112KB）