Presen 190517

Hikaru Mizuno, Intern at Smart Trade Inc.
May 2019
Python for Finance

2
Pythonとは ? (6 mins)
 Pythonの趨勢
 特徴と主な活用領域
 何がエクセルより優れているか ?
 金融機関におけるPythonの活用
Black-Litterman Model を実装してみよう! (10 mins)
 Black-Litterman Model とは
 BL Model のアルゴリズム
 QuantX上での実装結果
 演習
付録
 Details of BL Model
Table of Contents

3
Pythonとは ?
Popularity of Python: Growth of major programming languages
Sorce: https://stackoverflow.blog/2017/09/06/incredible-growth-python/

4
機械学習
科学計算・数値計算
Web開発
ソフトウェア開発
業務効率化
教育
Pythonとは ?
×
平易な文法
豊富な外部ツール
Features Common Uses
多くのユーザー

5
Pythonとは ?
ExcelPython
• 初期参入の心理的コストが高い
– プログラミングというと腰がひける(?)
• 操作が（相対的に）直感的でない
– Excelのように常にデータを目で確認し
ながら個別に処理を行うことは少ない
• 複雑な処理が面倒
– 大量のデータを処理するには、通常の
Excelの他に、 VBAやPower Quality、
Power Pivot など add-in の操作方法を
個別に習得する必要あり
長所
短所
• 複雑な処理が簡単に行える
– 大量なデータ処理を統一的な操作で
Excel (VBA)より高速に実行可能
• システム開発において中心的な存在
– 金融分野におけるアルゴリズム構築な
どでもメインで用いられている
• 簡単な計算の実行や視覚化に優れる
– 組み込み関数やグラフの描画法が豊富
• 何より慣れている
– Excel関連の技術を時間をかけて磨かれ
た方も多いはず

6
Pythonとは ?
Technology has become a major asset for almost any financial institution
around the globe, having the potential to lead to competitive advantages as
well as disadvantages. -Finance for Python-
• Data processing: It does not suffice to consider and process end-of-day quotes;
“too much” happens during the day for some instruments during 24/7 (Big data)
• Analytics speed: Decisions often have to be made in milliseconds, making it
necessary to build the respective analytics capabilities and to analyze large
amounts of data in real time.
• Theoretical foundations: For the millisecond scales important as of today,
consistent concepts and theories that have proven to be somewhat robust over
time are still missing.
• Cf. https://www.ft.com/content/4c17d6ce-c8b2-11e8-ba8f-ee390057b8c9
• Cf. Indeed: https://www.indeed.com/q-Python-Financial-jobs.html

7
■ Black-Litterman Model とは (1)
• 平均分散法 (Modern Portfolio Theory, MPT) ポートフォリオ理論における数理的
モデルで、所与のリスクの下で期待リターンを最大化する最適化問題に帰着
• BLモデルは平均分散法における困難、すなわち個別銘柄の期待値とリスクの推
定にかかる問題を克服することに成功
• 導出された最適なウェイトtはマーケット・ポートフォリオに投資家のviewを混
合したものになっている
• BLモデルは、より多様な資産を含み、それらの資産に対してマーケットポート
フォリオに準じた配分（=投資家の直感にあう配分）が行われる
Black-Litterman Model を実装してみよう!

8
■ Black-Litterman Model とは (2)
最適資産配分
Market Portfolio 資産配分
期待分散
期待均衡リターン
期待リターン
（期待分散）
過去のデータ
平
均
分
散
法
投資家Viewをブレンド
Market Portfolio 資産配分が
最適資産配分だと仮定
通常の平均分散法
BL モデル
*数字はBLモデルの実行手順
③
②
①

9
後ろ向き最適化
• 各銘柄の時価総額に応じたweightと、過去のデータから各銘柄の分
散を計算 (今回は終値に応じて毎日算出)
投資家のviewを織り込んだ均衡リターンを計算
• Step1の結果と投資家のviewを表すパラメータを用いて均衡リターン
を計算
新しい最適化問題を解く（平均分散法）
• ここからは通常の平均分散方法
取引戦略の実装
• 算出された最適なweightが保持されるような売買戦略を実装
Step 1
Step 2
Step 3
Step 4
■ BL Model のアルゴリズム

10
■ QuantX上の実装結果: Core30
• 実際にアルゴリズムを見てみよう！
URL： https://factory.quantx.io/developer/1939fbe747c94440a9cb1cfa8ea88129
• 投資家のViewについて補足
• 詳しい導出式は Appendix 、あるいは参考文献の [7] か [8] を参照のこと

12
[1] Fischer Black and Robert Litterman. (1992) “Global Portfolio Optimization”, Financial Analysts
Journal, Vol. 48, No. 5, pp. 28-43.
[2] Guangliang He and Robert Litterman. (1999) “The Intuition Behind Black-Litterman Model
Portfolios", Goldman Sachs Investment Management Research.
[3] Harry Markowitz. (1952) "Portfolio Selection", The Journal of Finance, Vol. 7, No. 1, pp. 77-91,
[4] William F. Sharpe, “Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk”,
The Journal of Finance, Vol. 19, No. 3, pp. 425-442, 1964.
[5] Benninga, Simon (2008): Financial modeling, 3rd ed. MIT Press.
[6] @nokomitch (2016) 「ブラック・リッターマンモデルによる資産配分を解説してみる」
(URL: https://qiita.com/nokomitch/items/0d1812763114e6266bf3)
[7] @ropomopo (2019) 「QuantXでBlack-Litterman Modelを実装してみた」＊弊社インターン生
(URL: https://qiita.com/ropomopo/private/0e250697d91b3b74cbf9 )
Reference

14
■ Details of Black-Litterman Model (1)
Appendix 1

15
Appendix 1

16
Appendix 1

17
Appendix 1

Presen 190517

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