資産相関行列

ETFと資産クラスがどのように連動するかを可視化します。

Inputs

Select ETFs

結果

Correlation Matrix

Symbol	SPY	BND	GLD
SPY	1.00	0.17	0.26
BND	0.17	1.00	0.02
GLD	0.26	0.02	1.00

Diversification Score

0.9

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$1$50

仕組み

米国総合市場、セクター、国際、債券、金、REITプロキシを網羅する同梱カタログからETFティッカーを選択します。ツールはブラウザにローカル保存された10年分の合成月次リターンデータでペアごとのピアソン相関係数を計算します。現在のコア保有に候補ファンドを1つ加え、ポジションサイズを増やす前に分散スコアが改善するか確認してください。クラシックな3ファンドポートフォリオは、上場不動産やコモディティなどのサテライトスリーブを加える前に、米国総合市場、国際株式、総合債券を含むことが多いです。 Start で core 保有 plus one candidate ETF 前 sizing new sleeve: 分散 score should rise 前 adding ドル. 追加：international sleeve VGK or VWO to US core と watch 分散 score versus all US basket.

完全な対称相関マトリックス、相関が最も高い3ペアと最も低い3ペア、全体の分散スコアを確認します。スコアが高いほど株式売り局面でのショック吸収力が高いことを示しますが、世界的危機では相関が1に近づくことがよくあります。候補ティッカーを入れ替えた後に選択を再実行し、新スリーブが同じ市場要因への冗長なエクスポージャーを追加するのではなく、平均ペア相関を下げることを確認してください。0.85を超えるペアは、ほぼ同一リスクを追跡する2ファンドを保有している可能性のサインとしてフラグを立ててください。アドバイザリークライアント向けに分散根拠を文書化する際は、ランク付けされたペアを投資方針声明書にエクスポートしてください。 Flag pairs above 0.85 相関 as redundant exposure to same factor even 時ティッカー names differ. Remove redundant SPY と VOO pair 時 both track US large cap: keeps matrix readable. Ten year synthetic 月次data approximates relationships: confirm で live quotes 前 trades.

Flag pairs above 0.85 相関 as redundant exposure to same factor even 時ティッカー names differ. Remove redundant SPY と VOO pair 時 both track US large cap: keeps matrix readable. Ten year synthetic 月次data approximates relationships: confirm で live quotes 前 trades.

資産相関行列. 120か月の合成月次リターンを持つ20 ETFカタログ。分散スコアは1マイナス平均絶対相関です。合成リターンは歴史的関係を近似しますが、ライブ市場データとは異なります。リバランス前に、戦略的配分方針が年次で大きく変わったら選択を更新してください。長期の強気相場では、危機データが示すより分散効果が強く感じられ、3年ローリングのライブ相関が長期平均を上回ることがよくあります。 Synthetic 月次リターンs approximate history: confirm で live data 前 trading on 相関 insights alone.

手順

カタログからETFシンボルを選択
相関行列と順位付けされたペアを確認
分散スコアを向上させるために選択を調整

計算例

資産相関行列: 完全な対称相関マトリックス、相関が最も高い3ペアと最も低い3ペア、全体の分散スコアを確認します。スコアが高いほど株式売り局面でのショック吸収力が高いことを示しますが、世界的危機では相関が1に近づくことがよくあります。候補ティッカーを入れ替えた後に選択を再実行し、新スリーブが同じ市場要因への冗長なエクスポージャーを追加するのではなく、平均ペア相関を下げることを確認してください。0.

この計算機を使うタイミング

この計算機を使うタイミング: ETFと資産クラスがどのように連動するかを可視化します。

資産相関行列. portfolios.tools

よくある間違い

よくある間違い: 米国総合市場、セクター、国際、債券、金、REITプロキシを網羅する同梱カタログからETFティッカーを選択します。ツールはブラウザにローカル保存された10年分の合成月次リターンデータでペアごとのピアソン相関係数を計算します。現在のコア保有に候補ファンドを1つ加え、ポジションサイズを増やす前に分散スコアが改善するか確認してください。クラシックな3ファンドポートフォリオは、上場不動産やコモディティなどのサテライトスリーブを加える前に、米国総合市場、国際株式、総合債券を含むことが多いです。 Start で core 保有 plus one candidate ETF 前 sizing new sleeve: 分散 score should rise 前 adding ドル.

資産相関行列. 完全な対称相関マトリックス、相関が最も高い3ペアと最も低い3ペア、全体の分散スコアを確認します。スコアが高いほど株式売り局面でのショック吸収力が高いことを示しますが、世界的危機では相関が1に近づくことがよくあります。候補ティッカーを入れ替えた後に選択を再実行し、新スリーブが同じ市場要因への冗長なエクスポージャーを追加するのではなく、平均ペア相関を下げることを確認してください。0.

計算式

Pearson ρ = Σ(x_i - x̄)(y_i - ȳ) / √(Σ(x_i - x̄)² × Σ(y_i - ȳ)²)。平均と標準偏差はETFごとに120行の月次リターンで計算。行列はn×n対称で対角線=1。

120か月の合成月次リターンを持つ20 ETFカタログ。分散スコアは1マイナス平均絶対相関です。合成リターンは歴史的関係を近似しますが、ライブ市場データとは異なります。リバランス前に、戦略的配分方針が年次で大きく変わったら選択を更新してください。長期の強気相場では、危機データが示すより分散効果が強く感じられ、3年ローリングのライブ相関が長期平均を上回ることがよくあります。 Synthetic 月次リターンs approximate history: confirm で live data 前 trading on 相関 insights alone. Pearson 相関 on 月次リターンs misses tail dependence visible only in daily crisis data. Bond 自己資本相関 was positive in twenty twenty two stress: historical synthetic data may understate tail co movement. Crisis か月 push 相関s toward one: synthetic data may understate tail dependence.

制限と前提

用語集

相関はどのように計算されますか: ピアソン相関係数ρ（ロー）は、共分散を標準偏差の積で割った値です。値は完全逆方向のマイナス1から完全同調のプラス1までです。ゼロはサンプル期間に線形関係がないことを示します。月次リターンのピアソンρは共変動を捉えますが因果関係ではありません。2つの株式ファンドが相関するのは、一方が他方を動かすからではなく、両方が同じ金利ショックと成長ショックに反応するためです。 Pearson 相関 on 月次リターンs over ten year synthetic window estimates co movement not causation.
相関行列はどのようなデータを使用しますか: ツールにはSPY、VTI、QQQ、IWM、VGK、VWO、BND、TLT、GLD、VNQなど20のETFプロキシが含まれ、全カテゴリにわたる10年分の合成月次リターンがシードされています。データは教育目的です。取引判断の前にライブデータで関係を確認してください。合成系列はライブ危機月に現れる極端値を平滑化します。危機時には相関が1に収束し、以前の分散効果に関わらず収束することが多いです。 Twenty ETF catalog spans bonds gold REITs と sectors for educational 相関 exploration.
Assumption: 分散スコアは、選択ペアの平均絶対相関を1から引いた値です。スコアが高いほどポートフォリオ構成資産はより独立に動きます。ゼロに近いほど資産は概ね一緒に動きます。株式、債券、金を混ぜると、純株式バスケットより分散スコアが上がることが一般的です。このスケールで0.

代替手段との比較

相関インサイトから分散ETFポートフォリオを構築する際は、portfolios.

portfolios.tools 代替手段との比較資産相関行列.

よくある質問

相関はどのように計算されますか?

ピアソン相関係数ρ（ロー）は、共分散を標準偏差の積で割った値です。値は完全逆方向のマイナス1から完全同調のプラス1までです。ゼロはサンプル期間に線形関係がないことを示します。月次リターンのピアソンρは共変動を捉えますが因果関係ではありません。2つの株式ファンドが相関するのは、一方が他方を動かすからではなく、両方が同じ金利ショックと成長ショックに反応するためです。 Pearson 相関 on 月次リターンs over ten year synthetic window estimates co movement not causation. Diversification score equals one minus average absolute pairwise 相関 across selected ティッカーs.

相関行列はどのようなデータを使用しますか?

ツールにはSPY、VTI、QQQ、IWM、VGK、VWO、BND、TLT、GLD、VNQなど20のETFプロキシが含まれ、全カテゴリにわたる10年分の合成月次リターンがシードされています。データは教育目的です。取引判断の前にライブデータで関係を確認してください。合成系列はライブ危機月に現れる極端値を平滑化します。危機時には相関が1に収束し、以前の分散効果に関わらず収束することが多いです。 Twenty ETF catalog spans bonds gold REITs と sectors for educational 相関 exploration.

分散スコアとは何ですか?

分散スコアは、選択ペアの平均絶対相関を1から引いた値です。スコアが高いほどポートフォリオ構成資産はより独立に動きます。ゼロに近いほど資産は概ね一緒に動きます。株式、債券、金を混ぜると、純株式バスケットより分散スコアが上がることが一般的です。このスケールで0.4を超えるスコアは、定期リバランスで維持する価値のあるスリーブ差別化を示すことが多いです。 Crisis か月 push 相関s toward one: synthetic ten year data smooths extremes that live ポートフォリオs suffer.

どの組み合わせが高い相関と低い相関を示す傾向がありますか?

SPYとVTIは両方とも米国大型株を追跡するため、相関は通常0.9を超えます。SPYと総合債券は、古典的な株式債券バランスに有用な低相関または負の相関を示すことが多いです。XLEやXLKなどのセクターETFは、レジーム転換時に広範市場との相関が低くなることがあります。国際株式スリーブは、リスクオフ局面で世界市場が同期すると、期待より分散効果が小さいことがあります。

いくつの資産を比較できますか?

カタログから2〜20のETFティッカーを選択します。結果には完全な対称マトリックス、上位3ペア、下位3ペア、分散スコアが表示されます。最低相関ペアを使い、ポートフォリオレベルの共変動を減らす新スリーブを優先してください。新ファンドラインを追加する前に、既存相関エクスポージャーを重複する冗長ティッカーを削除してください。各候補追加の前後で分散スコアを比較し、限界効用を定量化してください。機関投資家は新ファンドマンデート承認時、単一ペア相関を0.75超に制限することが多いです。 Remove lowest 相関 pair candidates first 時 building satellite sleeve around US total market core. Diversification score above zero point four suggests meaningful sleeve independence worth maintaining in rebalance policy. Revisit 相関 selections 後 major Fed policy shifts because bond 自己資本 relationships regime shift over decades. 比較：three fund と five fund baskets side by side.