【要約】ポートフォリオ設計のPython実装 -- 100万円を擬似運用 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
個別のファイナンス理論（CAPMやブラック・ショールズ等）を単独で学習しても、それらを実際の投資プロセスにおいてどのように組み合わせ、一連の意思決定フローとして構築すべきかが不明確であるという課題がある。
// Approach
Pythonを用い、過去データに基づく銘柄特性の把握、CAPMによる市場連動性の評価、マーコウィッツ理論による最適配分の算出、モンテカルロ法による将来リスクの定量化、およびブラック・ショールズ公式によるオプションヘッジの検討という、一連のパイプラインを実装した。
// Result
理論に基づいたポートフォリオ構築から、VaRを用いたリスク管理、ヘッジコストの算出までを完結させた。最終的に2025年の実データを用いたバックテストを行い、シミュレーションの予測精度とモデルの妥当性を検証するプロセスを提示した。
Senior Engineer Insight
> データサイエンスのパイプライン設計として非常に洗練されており、理論から実装、検証に至るまでのストーリー構成が秀逸である。実戦投入の観点では、GBMによる正規分布仮定が市場の急変（ブラックスワン）を捉えきれない点に注意が必要だ。また、大規模運用においては、最適化計算の収束性や、シミュレーションの並列化によるレイテンシ低減が重要な検討事項となる。モデルの頑健性を高めるためには、パラメータの感度分析や、より複雑な確率過程の導入が求められるだろう。