🧪 温度連動バーチャルポートフォリオ（シミュレーション）
⚠️ 重要な免責事項
このページの NAV / リターン / 配分推奨は、過去データに特定のルールを当てはめた「バックテスト」および「シミュレーション」の結果です。投資助言・投資勧誘ではなく、特定の金融商品の売買を推奨するものではありません。 現実の取引では、手数料・税金・スリッページ・約定遅延など、ここでは一切考慮していないコストが発生します。投資判断はご自身の責任で行ってください。
📖 この記事は誰のためのものか（先に読んでください）
結論を先に書きます。 過去10年の日米市場では、「温度を無視してずっと買い持ち」した方が、絶対リターンは高かったです（JP: +237% vs +121% / US: +241% vs +102%）。 このページは「買い持ちに勝つ戦略」ではありません。
これは、暴落が怖くて途中で売ってしまう / 怖くて買い増せなくなる人が、感情ではなく仕組みでポジションを保つための「補助輪」を検証した研究です。 温度ルールが勝っているのは 2 点だけ:
- 最大ドローダウンが -9〜-10pp 小さい（JP: -22.6% vs -31.8% / US: -23.9% vs -33.9%）
- 現金金利 3% を仮定すると、リスク調整後（Sharpe）で買い持ちを上回るケースがある
自分は「何があっても絶対売らずに 10 年持ち続けられる」と断言できる人は、素直にインデックスの買い持ちをしてください（数学的にそれが最強です）。もし過去に一度でも「怖くて売った」「買うのを躊躇した」経験がある方は、このページの残りを読む価値があるかもしれません。
最終更新: （公開: ）
温度でポートフォリオを動かすと、どうなるのか？
株温計の温度スコア（0-100）は、「市場が今どれくらい熱狂 / 悲観しているか」を示すセンチメント指標です。ではその温度に応じて、 機械的に株と現金の配分を月次に入れ替えると、過去どのような結果になっていたのでしょうか。このページは、日経225 と S&P500 の 2 市場で、そのシミュレーションを公開するものです。
- 🇯🇵 日本版: 累計 +121.00% / 最大DD -22.60% （ベンチマーク: +236.55% / -31.80%）
- 🇺🇸 米国版: 累計 +101.81% / 最大DD -23.89% （ベンチマーク: +241.27% / -33.92%）
過去10年は両市場とも強い上昇相場だったため、絶対リターンでは 100% 株の buy & hold に劣後します。一方で、ドローダウン（最大下落率）は大きく抑制されています。リスク調整後パフォーマンスは記事下部の Sharpe 列をご覧ください。
ルールの説明
毎月第一営業日に、その時点の温度スコアをもとに下の配分表に従って株 : 現金を再配分します。 配分は「ニュートラル 60 : 40 を基準に、温度に応じて ±30% の範囲で振る」ルール設定です。
| 温度帯 | スコア | 株比率 | 現金比率 |
|---|---|---|---|
| 極寒 | 0〜20 | 90% | 10% |
| 冷え込み | 21〜40 | 75% | 25% |
| 平温 | 41〜60 | 60% | 40% |
| 過熱 | 61〜80 | 45% | 55% |
| 沸騰 | 81〜100 | 30% | 70% |
極寒（総悲観）のときに株の比率を上げ、沸騰（総楽観）のときに下げる逆張り型のルールです。リバランスは月次で、ポジション変更は月初 1 回のみ。
バックテスト結果
下のタブで日本版 / 米国版を切替、期間切替で 1年 / 5年 / 10年の NAV 推移をご覧いただけます。
現在の配分（2026-04-23 時点）
累計 NAV 推移（初期=100）
ポートフォリオ = 温度ルールで ^N225 と現金を月次に再配分 / ベンチマーク = ^N225の 100% buy & hold
バックテスト統計（2016-04-22 〜 2026-04-23）
| 指標 | ポートフォリオ | ベンチマーク | 差 |
|---|---|---|---|
| 累計リターン | +121.00% | +236.55% | -115.55% pp |
| CAGR（年率） | +8.25% | +12.90% | -4.65% pp |
| 最大ドローダウン | -22.60% | -31.80% | +9.20% pp |
| Sharpe（年率） | 0.73 | 0.71 | 0.02 |
現金金利シナリオの感度分析
本体モデルは現金金利 = 0% を前提にしています。現実には MMF や短期国債で年 1〜3% の利息が付くため、本戦略の相対的な不利さは実際には小さくなります。 以下は同じルールで現金金利だけを差し替えた場合の過去約10年の結果です。
| 現金金利シナリオ | 累計 | CAGR | α | Sharpe | vs ベンチ Sharpe |
|---|---|---|---|---|---|
| 現金 0%（本体モデル）本体モデルに一致 | +121.00% | +8.25% | -115.55% pp | 0.73 | +0.02 |
| MMF 相当 1% | +131.59% | +8.76% | -104.96% pp | 0.76 | +0.05 |
| 短期金利 3% | +154.34% | +9.78% | -82.21% pp | 0.84 | +0.13 |
| ベンチマーク（100% 株 buy & hold） | — | +12.90% | — | 0.71 | — |
※ 金利は年率想定。日次複利 1/252 で計算（シミュレーター内）。税金・手数料は引き続き 0 前提。現金金利は株価とは独立に付与されるため、ドローダウンには影響しません。
リバランス履歴
毎月第一営業日に温度帯を判定し、目標株比率へスイッチ。直近から表示。
| 日付 | 温度 | 帯 | → 株比率 | NAV |
|---|---|---|---|---|
| 2026-04-01 | 57 | 平温 | 45% → 60% | 208.4 |
| 2026-02-02 | 62 | 過熱 | 30% → 45% | 206.5 |
| 2025-11-04 | 97 | 沸騰 | 45% → 30% | 205.1 |
| 2025-07-01 | 63 | 過熱 | 75% → 45% | 181.6 |
| 2025-05-01 | 22 | 冷え込み | 90% → 75% | 169.3 |
| 2025-04-01 | 18 | 極寒 | 75% → 90% | 165.8 |
| 2025-03-03 | 24 | 冷え込み | 60% → 75% | 173.3 |
| 2025-02-03 | 54 | 平温 | 45% → 60% | 175.3 |
| 2024-11-01 | 69 | 過熱 | 75% → 45% | 174.3 |
| 2024-08-01 | 22 | 冷え込み | 45% → 75% | 174.6 |
| 2024-05-01 | 78 | 過熱 | 30% → 45% | 174.9 |
| 2024-03-01 | 100 | 沸騰 | 60% → 30% | 177.0 |
データと手法
- 対象銘柄: 日本版 = ^N225、米国版 = ^GSPC（いずれも Yahoo Finance 日足終値）
- 温度スコア: 日本版 = C1（日経225 vs 125日MA）+ C5（USDJPY 50日モメンタム）の等ウェイト平均 / 米国版 = VIX から線形推定（株温計トップの米国版温度と同一ロジック）
- バックテスト期間: 2016-04-22 〜 2026-04-23（日本温度履歴の起点に合わせて両市場を揃え）
- リバランス: 毎月第一営業日に温度帯を判定し、目標株比率に合わせて株/現金を入れ替え。月中は据え置き
- ベンチマーク: 同じ銘柄を初日に 100% 買って保有し続ける buy & hold
- 前提（重要）: 現金金利 = 0% 固定 / 手数料 = 0 / スリッページ = 0 / 税金 = 0。 現金金利の影響はバックテスト結果セクション内の「現金金利シナリオの感度分析」で 0% / 1% / 3% の 3 シナリオを並列掲載しています
- NAV の基準: 初日を 100 として正規化
- ライブ追跡: 毎営業日 JST 07:00 に
snapshot:portfolioで新規価格と温度を取り込み、JSON を差分更新 → Vercel 再デプロイ
バックテストに内在するバイアス
- ルック・アヘッド・バイアスの可能性: 本シミュレーションは「当日終値と当日終値時点の温度」でリバランス判断を行います。現実には終値が確定した後に翌日以降の寄りで執行するため、理論値と現実の間に乖離が生じます
- 現金金利 0% は保守的（バックテスト側に不利）: MMF を使えば年 1〜3% の利息が付きます。現金比率が高いシナリオでは、ここに入れていない分だけ成績は過小評価されています
- 執行コストを無視: 現実には売買手数料・スプレッド・スリッページが発生します。月次リバランスは年 12 回程度なので低頻度ですが、ゼロではありません
- サンプル期間の制約: 日本温度履歴の起点が 2016-04-22 のため、10 年程度のバックテストです。リーマンショックなどより古い暴落局面は含まれません
- 温度スコア自体の過剰最適化リスク: 株温計のスコア（特に日本版 C1+C5）は現在の相場特性をもとに閾値が設計されています。将来も同じ働きをする保証はありません
※ 本ページの情報は投資助言ではありません。バックテスト結果は過去データの集計であり、将来の運用成果を保証するものではありません。投資判断はご自身のリスク許容度に応じて行ってください。データ出典: Yahoo Finance（^N225 / ^GSPC / ^VIX / USDJPY=X）、日本温度履歴は株温計独自計算。