優秀なアクティブ投資家が、人々にインデックス投資を勧める理由

資産運用で実績を持つ優秀なアクティブ投資家ほど、他の投資家へはインデックス投資を推薦する傾向があります。例えばバフェットはS&P500を勧めています。

これには理由があります。以下に2つの理由を述べます。

インデックス投資を勧める理由

優秀なアクティブ投資家が、人々にインデックス投資を勧める事には「利他的な理由」と「利己的な理由」の2種類があります。

理由1(利他的) 投資家の成績分布を知っているため

優秀なアクティブ投資家は、多くの投資家が負ける事を知っています。ですから、それを避けられるように、投資初心者にインデックス投資を勧めます。

市場平均に対して優れた運用成績を残す者は、利益を元手に利益を得て、指数関数的に資産を増やします。その結果、市場平均から著しく良い成績を残します。それに対して、負けていく投資家は大多数であり、彼らは市場平均に届きません。

このように相場の参加者は、一部の大勝投資家と、多数の負組投資家で構成されているわけです。この事は、資産運用のように繰り返しを含むギャンブルでは、人々の運用成績は対数正規分布に近い形となっているはずだという考えからも導出できます。

多数の負組を察知している優秀なアクティブ投資家の人々による、投資初心者への有効なアドバイスは、市場平均への投資です。平均値であれば、下手なアクティブ投資よりは良い成績です。インデックス投資の推薦は、多くの人を幸せにするでしょう。

理由2(利己的) 優秀なアクティブ投資家の芽を摘むため

優秀なアクティブ投資家は、新しい世代の優秀なアクティブ投資家の芽を摘むために、投資初心者にインデックス投資を勧めます。

中途半端に賢く才能のある投資家をインデックス投資家にしてしまえば、その投資家の成長は終わりです。その投資家の成績は市場平均に留まる事でしょう。インデックス投資には、CAPMや効率的市場仮説を始めとした、中途半端に賢い人を惹きつける魅力が詰まっており、アクティブ投資から遠ざけるのに十分です。

このようにインデックス投資の推薦には、優秀な投資家が現れにくくなる効果があるわけです。

なお、このアドバイスにより、世界の投資家がインデックス投資家ばかりになる心配はありません。なぜなら誰からも何も学ばない、市場の肥やしとなる本当に愚かな投資家は、古今東西で沢山現れては消えていっています。そして市場平均を形成しています。

ハイエンドのアクティブ投資家は、自身の脅威となる可能性のあるアクティブ投資家の卵に対して、インデックス投資を勧めることで、自身の利権を守るのです。

まとめ

優秀なアクティブ投資家は、各種の目論見から人々にインデックス投資を勧めます。

このアドバイスは、平均未満の多くの人々にとっては有益です。その一方で平均以上になり得る才能のある人々にとっては有害です。

いずれにしても、インデックス投資を勧められるという事は、馬鹿にされている(平均値未満だと言われている)か、もしくは唆されている(成長機会を奪われている)かのどちらかなのです。

多くのアクティブ投資家が市場平均に負ける理由

多くの市場参加者は、市場平均に負けると言われています。

アクティブ投資家の大多数が市場平均に負け、その負け分が少数の大勝ち投資家の利益になります。シミュレーションの結果を参考に、その仕組みを説明します。

シミュレーション

四半期での平均リターンが2%、リスク20%で資産運用を行う10,000人の投資家がいたとします。彼らがそれぞれ運用を行った時、何が起こるのかを乱数シミュレーションした結果が下記の動画です。

t は時間(運用した四半期の数)、横軸がリターン(何倍か)、ave.は全投資家の平均パフォーマンスで市場平均と呼ばれる値、maxは最も成績の良い投資家の運用パフォーマンス、loserは市場平均に負けた投資家の人数です。

多数が負け、少数が大勝ちする

アクティブ投資家の大多数が市場平均に負け、その負け分が少数の大勝ち投資家の利益になります。

多数の負組投資家

多くの投資家は市場平均に届きません。時間が経つにしたがって、市場平均に負ける投資家は増え続けます。シミュレーションでloserの人数が増え続ける事からも分かります。

四半期の市場平均に対する勝率は50%あるものの、負けて元本を減らした後に、勝っても元本が減った分だけ上昇相場の恩恵を享受できないため、ジリ貧になるわけです。負ければ市場平均に追いつけなくなりやすい事が、市場平均に負ける投資家が増える原因です。

少数の大勝ち投資家

多くの投資家が負ける一方で、一部の投資家は勝ち、増やした元本で更に勝ち、大儲けをします。シミュレーションでも最終的に20倍を超える運用成果を残す者が出てきます。一部の大勝ち投資家のリターンを支えているのは、先述した多くの負組み投資家です。

また、この一部の大勝ち投資家の成績は市場平均の値を引っ張り上げます。人数が少ないですが、成績の平均からの乖離があまりに大きいため、平均値をプラス側に寄せる影響が少なからずあります。

現実の市場参加者

実際の市場参加者の成績分布も、シミュレーションと概ね似た構造になっています。多くの市場参加者は市場平均に負け、少数の投資家が市場平均に対して大勝ちします。そうして市場平均は形成されます。

勿論、実際の市場平均は上がったり下がったりするものです。その影響までを考慮するならば、動画の平均値からの乖離をアクティブリターン(ポートフォリオのリターンとベンチマークのリターンとの差:超過リターンとも呼ばれる)と読み替えて考えます。

参考・関連

対数正規分布

ちなみにこの成績分布は横軸を対数表記にすると、正規分布になります。そのためこの分布は、対数正規分布(log-normal distribution)と呼ばれています。

最頻値<中央値<平均値(期待値)は、対数正規分布の特徴の一つです。

対数正規分布 wikipedia

インデックス投資

多数の投資家に勝つ、勝率の高い資産運用を行ないたい場合はインデックス投資が有効です。市場平均(つまり時価総額加重平均型指数)に連動するタイプのインデックス・ファンドを保有すれば、比較的良い成績で資産運用を行う事が可能になります。

集計・表示のソースコード

シミュレーションを集計・表示する際に用いたコードを公開します。個別の投資家の成績が入ったbbb.txtのファイルをPAWで読み込み、プロットしました。