ETFポートフォリオリバランス戦略完全ガイド — 開発者のための資産配分と自動化

# 初期ポートフォリオ（目標比率）
portfolio = {
    "韓国株式(KODEX 200)": 0.30,    # 30%
    "米国株式(VOO)": 0.40,           # 40%
    "債券(TLT)": 0.20,               # 20%
    "金(GLD)": 0.10                   # 10%
}

# 1年後（株式上昇、債券下落の場合）
# 韓国株式: 30% -> 28% (-2%)
# 米国株式: 40% -> 48% (+8%)  ← 目標超過！
# 債券:     20% -> 16% (-4%)  ← 目標未達！
# 金:       10% -> 8%  (-2%)

# リバランスなしで放置すると:
# - 株式比率76%で過度なリスクエクスポージャー
# - 本来意図した分散投資効果が失われる

1. リスク管理: 特定資産への偏りを防止
2. 安く買い/高く売り: 上昇した資産を売り、下落した資産を買う逆張り効果
3. 規律の維持: 感情的な投資判断を防止
4. 長期リターンの改善: ボラティリティ対比リターン（シャープレシオ）の向上

# 決められた周期でリバランス
# メリット: シンプルで実行しやすい
# デメリット: 市場状況と無関係に実行

# 四半期リバランス（最も一般的）
REBALANCE_SCHEDULE = "quarterly"  # monthly, quarterly, semi-annually, annually

# 推奨周期:
# - 月次: 取引コストが低い場合（手数料無料証券会社）
# - 四半期: ほとんどの投資家に適切
# - 半期/年次: 税金効率を重視する場合

# 目標比率から一定範囲を超えたらリバランス
# メリット: 大きな変動に即時対応
# デメリット: 市場急変時に頻繁な取引が発生

THRESHOLD = 0.05  # 5%乖離時にリバランス

def needs_rebalancing(current_weights: dict, target_weights: dict, threshold: float) -> bool:
    """リバランスの必要性を判断"""
    for asset, target in target_weights.items():
        current = current_weights.get(asset, 0)
        if abs(current - target) > threshold:
            return True
    return False

# 例: 米国株式が40% -> 46%（6%乖離）→ リバランス必要！

# 四半期チェック + 5%閾値の組み合わせ
# - 毎四半期ポートフォリオを確認
# - 5%以上乖離した資産があればリバランス
# - 乖離がなければ次の四半期まで待機

def hybrid_rebalancing_check(
    current_weights: dict,
    target_weights: dict,
    threshold: float = 0.05,
    last_rebalance_date: str = None,
    max_interval_days: int = 180  # 6ヶ月
) -> dict:
    """ハイブリッドリバランス戦略"""
    from datetime import datetime, timedelta

    needs_rebal = False
    reason = ""

    # 閾値チェック
    for asset, target in target_weights.items():
        current = current_weights.get(asset, 0)
        drift = abs(current - target)
        if drift > threshold:
            needs_rebal = True
            reason = f"{asset}: {current:.1%}（目標 {target:.1%}、乖離 {drift:.1%}）"
            break

    # 最大間隔チェック
    if last_rebalance_date and not needs_rebal:
        last_date = datetime.strptime(last_rebalance_date, "%Y-%m-%d")
        if (datetime.now() - last_date).days > max_interval_days:
            needs_rebal = True
            reason = f"最大リバランス間隔{max_interval_days}日を超過"

    return {
        "needs_rebalancing": needs_rebal,
        "reason": reason
    }

def calculate_rebalancing(
    portfolio: dict,
    target_weights: dict,
    total_value: float
) -> dict:
    """リバランス取引の計算"""
    trades = {}

    for asset, target_weight in target_weights.items():
        current_value = portfolio.get(asset, {}).get("value", 0)
        target_value = total_value * target_weight
        diff = target_value - current_value

        trades[asset] = {
            "current_value": current_value,
            "current_weight": current_value / total_value if total_value > 0 else 0,
            "target_value": target_value,
            "target_weight": target_weight,
            "trade_amount": diff,
            "action": "買い" if diff > 0 else "売り" if diff < 0 else "維持"
        }

    return trades


# 使用例
portfolio = {
    "KODEX 200": {"value": 2800000, "price": 35000},
    "VOO": {"value": 4800000, "price": 550000},
    "TLT": {"value": 1600000, "price": 85000},
    "GLD": {"value": 800000, "price": 260000}
}

target_weights = {
    "KODEX 200": 0.30,
    "VOO": 0.40,
    "TLT": 0.20,
    "GLD": 0.10
}

total_value = sum(a["value"] for a in portfolio.values())
trades = calculate_rebalancing(portfolio, target_weights, total_value)

for asset, trade in trades.items():
    if trade["action"] != "維持":
        print(f"{asset}: {trade['action']} {abs(trade['trade_amount']):,.0f}ウォン")
        print(f"  現在: {trade['current_weight']:.1%} → 目標: {trade['target_weight']:.1%}")

def cash_flow_rebalancing(
    portfolio: dict,
    target_weights: dict,
    total_value: float,
    new_cash: float
) -> dict:
    """新規資金でのリバランス（売却を最小化）"""
    new_total = total_value + new_cash

    # 各資産の不足分を計算
    shortfalls = {}
    for asset, target_weight in target_weights.items():
        current_value = portfolio.get(asset, {}).get("value", 0)
        target_value = new_total * target_weight
        shortfall = max(0, target_value - current_value)
        shortfalls[asset] = shortfall

    total_shortfall = sum(shortfalls.values())

    # 新規資金を不足分の比率で配分
    allocations = {}
    for asset, shortfall in shortfalls.items():
        if total_shortfall > 0:
            allocation = new_cash * (shortfall / total_shortfall)
        else:
            allocation = new_cash * target_weights[asset]
        allocations[asset] = round(allocation)

    return allocations


# 例: 100万ウォン追加投資
allocations = cash_flow_rebalancing(portfolio, target_weights, total_value, 1000000)
print("新規資金の配分:")
for asset, amount in allocations.items():
    print(f"  {asset}: {amount:,}ウォン購入")

# 売却なしで新規資金のみで比率調整！

def tax_loss_harvesting(
    holdings: list,
    threshold_loss_pct: float = -0.05
) -> list:
    """損失ポジションを売却して税金を節約"""
    harvest_candidates = []

    for holding in holdings:
        gain_pct = (holding["current_price"] - holding["avg_cost"]) / holding["avg_cost"]

        if gain_pct < threshold_loss_pct:
            harvest_candidates.append({
                "asset": holding["asset"],
                "loss_amount": (holding["current_price"] - holding["avg_cost"]) * holding["quantity"],
                "gain_pct": gain_pct,
                "action": "売却後、類似ETFで代替"
            })

    return harvest_candidates

# 韓国の場合:
# - 国内株式ETF: 非課税（売買差益）
# - 海外ETF: 譲渡所得税22%（250万ウォン控除）
# - 配当所得税: 15.4%
#
# Tax-Loss Harvestingは海外ETFに効果的

# 1. 保守的ポートフォリオ（安定志向）
conservative = {
    "韓国債券(KOSEF 国債10年)": 0.40,
    "米国債券(TLT)": 0.20,
    "韓国株式(KODEX 200)": 0.15,
    "米国株式(VOO)": 0.15,
    "金(GLD)": 0.10
}

# 2. バランス型ポートフォリオ（一般的）
balanced = {
    "韓国株式(KODEX 200)": 0.25,
    "米国株式(VOO)": 0.30,
    "先進国(VEA)": 0.10,
    "債券(AGG)": 0.25,
    "金(GLD)": 0.10
}

# 3. 積極的ポートフォリオ（成長志向）
aggressive = {
    "米国株式(VOO)": 0.35,
    "NASDAQ(QQQ)": 0.20,
    "韓国株式(KODEX 200)": 0.15,
    "新興国(VWO)": 0.10,
    "債券(AGG)": 0.15,
    "金(GLD)": 0.05
}

# 4. オールウェザー（All Weather）- レイ・ダリオ
all_weather = {
    "米国株式(VOO)": 0.30,
    "米国長期債(TLT)": 0.40,
    "米国中期債(IEF)": 0.15,
    "金(GLD)": 0.075,
    "コモディティ(DBC)": 0.075
}

#!/usr/bin/env python3
"""rebalance_checker.py — リバランス必要性チェックスクリプト"""
import json
from datetime import datetime


def check_and_notify():
    # ポートフォリオデータ（実際には証券会社APIまたは手動入力）
    portfolio = {
        "KODEX 200": {"value": 2800000, "shares": 80},
        "VOO": {"value": 4800000, "shares": 8},
        "TLT": {"value": 1600000, "shares": 18},
        "GLD": {"value": 800000, "shares": 3}
    }

    target = {
        "KODEX 200": 0.30,
        "VOO": 0.40,
        "TLT": 0.20,
        "GLD": 0.10
    }

    total = sum(a["value"] for a in portfolio.values())

    # ドリフト確認
    alerts = []
    for asset, target_w in target.items():
        current_w = portfolio[asset]["value"] / total
        drift = current_w - target_w
        if abs(drift) > 0.05:
            direction = "超過" if drift > 0 else "不足"
            alerts.append(
                f"警告: {asset}: 現在 {current_w:.1%}（目標 {target_w:.1%}、{abs(drift):.1%} {direction}）"
            )

    if alerts:
        message = f"リバランスアラート（{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}）\n\n"
        message += "\n".join(alerts)
        message += f"\n\n総資産: {total:,.0f}ウォン"
        print(message)
        # ここにTelegram/Slack通知を連携
    else:
        print("ポートフォリオ正常 — リバランス不要")


if __name__ == "__main__":
    check_and_notify()

# crontabで毎週月曜日にチェック
# 0 9 * * 1 python3 /path/to/rebalance_checker.py