資産運用ストレステスト・シミュレーター in Python
このPythonスクリプトは、様々な経済シナリオ下での資産運用ポートフォリオのパフォーマンスをシミュレートし、分析するためのツールです。ユーザーが設定したパラメータに基づいて、通常のシナリオとストレスシナリオでのポートフォリオの挙動を比較します。
特徴
ユーザー入力によるポートフォリオ構成とシミュレーションパラメータの設定
複数の資産クラス（株式、債券、現金）を含むポートフォリオのシミュレーションが可能
各資産クラスの想定リターンとボラティリティをカスタマイズ可能
3つのリスク許容度（保守的、中庸、積極的）に基づくシミュレーション
3つのストレスシナリオ：
市場急落
長期不況
高インフレ
以下の主要なパフォーマンス指標を計算：
最終ポートフォリオ価値（通常シナリオとストレスシナリオ）
matplotlibを使用してシミュレーション結果を可視化
要件
Python 3.7以上
必要なPythonパッケージ：
numpy
matplotlib
必要なパッケージは以下のコマンドでインストールできます。
pip install numpy matplotlib使用方法
1. コマンドプロンプトからプログラムを実行します。
python asset_management_simulator.py2. プロンプトに従って、以下の情報を入力します：
初期投資額（ドル）
投資期間（年）
リスク許容度（保守的、中庸、積極的）
ポートフォリオの構成（株式、債券、現金の配分比率）
各資産クラスの想定リターンとボラティリティ
想定インフレ率
ストレスシナリオの選択
リバランス頻度（月）
3. プログラムが自動的にシミュレーションを実行します。
4. 結果が表示され、グラフが生成されます。
スクリプト詳細
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class SimulationParams:
initial_investment: float
investment_period: int
risk_tolerance: str
asset_allocation: dict
asset_returns: dict
asset_volatilities: dict
inflation_rate: float
stress_scenario: str
rebalance_frequency: int
def run_simulation(params):
# リスク許容度に基づいてリターンとボラティリティを調整
risk_multipliers = {'conservative': 0.8, 'moderate': 1.0, 'aggressive': 1.2}
risk_multiplier = risk_multipliers[params.risk_tolerance]
adjusted_returns = {k: v * risk_multiplier for k, v in params.asset_returns.items()}
adjusted_volatilities = {k: v * risk_multiplier for k, v in params.asset_volatilities.items()}
# ポートフォリオのリターンとボラティリティを計算
portfolio_return = sum(params.asset_allocation[asset] * adjusted_returns[asset] for asset in params.asset_allocation)
portfolio_volatility = np.sqrt(sum((params.asset_allocation[asset] * adjusted_volatilities[asset])**2 for asset in params.asset_allocation))
# シナリオをシミュレート
normal_scenario = simulate_scenario(params, portfolio_return, portfolio_volatility, 'normal')
stress_scenario = simulate_scenario(params, portfolio_return, portfolio_volatility, params.stress_scenario)
return normal_scenario, stress_scenario
def simulate_scenario(params, base_return, base_volatility, scenario_type):
# 各シミュレーションでシードをリセット
np.random.seed()
scenario = [params.initial_investment]
if scenario_type == 'market_crash':
scenario[0] *= 0.6 # 40%の初期下落
return_multiplier, volatility_multiplier = 0.5, 1.5
elif scenario_type == 'prolonged_recession':
return_multiplier, volatility_multiplier = 0.3, 1.2
elif scenario_type == 'high_inflation':
return_multiplier, volatility_multiplier = 1.0, 1.0
base_return -= params.inflation_rate / 100
else: # 通常のシナリオ
return_multiplier, volatility_multiplier = 1.0, 1.0
scenario_return = base_return * return_multiplier
scenario_volatility = base_volatility * volatility_multiplier
for month in range(params.investment_period * 12):
monthly_return = np.random.normal(scenario_return / 12, scenario_volatility / np.sqrt(12))
real_return = monthly_return - params.inflation_rate / 1200 # インフレ調整
scenario.append(scenario[-1] * (1 + real_return))
if (month + 1) % params.rebalance_frequency == 0:
target_allocation = {asset: value * scenario[-1] for asset, value in params.asset_allocation.items()}
scenario[-1] = sum(target_allocation.values())
return scenario
def plot_results(normal_scenario, stress_scenario, params):
years = range(0, params.investment_period + 1)
normal_annual = [normal_scenario[i*12] for i in years]
stress_annual = [stress_scenario[i*12] for i in years]
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(years, normal_annual, label='Normal Scenario')
plt.plot(years, stress_annual, label='Stress Scenario')
plt.xlabel('Years')
plt.ylabel('Portfolio Value ($)')
plt.title('Asset Management Stress Test Simulation')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.xticks(years)
plt.show()
def get_user_input(prompt, default=None):
if default is not None:
user_input = input(f"{prompt} (デフォルト: {default}): ").strip()
return default if user_input == "" else float(user_input)
else:
return float(input(prompt))
def main():
print("資産運用ストレステストシミュレーター")
initial_investment = get_user_input("初期投資額（$）")
investment_period = int(get_user_input("投資期間（年）"))
risk_tolerance_options = {
'1': ('保守的', 'conservative'),
'2': ('中庸', 'moderate'),
'3': ('積極的', 'aggressive')
}
print("\nリスク許容度を選択してください:")
print("1. 保守的 - リスクを最小限に抑え、安定した運用を目指します。")
print("2. 中庸 - バランスの取れたリスクと収益を目指します。")
print("3. 積極的 - 高いリターンを目指し、より大きなリスクを取ります。")
risk_choice = input("番号を入力してください (1/2/3): ")
risk_tolerance = risk_tolerance_options[risk_choice][1]
print("\n資産配分を入力してください（合計が100%になるようにしてください）")
stocks = get_user_input("株式の割合（%）")
bonds = get_user_input("債券の割合（%）")
cash = 100 - stocks - bonds
print(f"現金の割合（%）: {cash:.1f}")
asset_allocation = {'stocks': stocks/100, 'bonds': bonds/100, 'cash': cash/100}
print("\n各資産クラスの想定リターンとボラティリティを入力してください")
asset_returns = {
'stocks': get_user_input("株式の想定リターン（%）", 8.0) / 100,
'bonds': get_user_input("債券の想定リターン（%）", 3.0) / 100,
'cash': get_user_input("現金の想定リターン（%）", 1.0) / 100
}
asset_volatilities = {
'stocks': get_user_input("株式のボラティリティ（%）", 20.0) / 100,
'bonds': get_user_input("債券のボラティリティ（%）", 8.0) / 100,
'cash': get_user_input("現金のボラティリティ（%）", 1.0) / 100
}
inflation_rate = get_user_input("想定インフレ率（%）")
stress_scenario_options = {
'1': ('市場急落', 'market_crash'),
'2': ('長期不況', 'prolonged_recession'),
'3': ('高インフレ', 'high_inflation')
}
print("\nストレスシナリオを選択してください:")
print("1. 市場急落 - 株式市場が急激に下落し、その後緩やかに回復するシナリオ")
print("2. 長期不況 - 経済が長期間停滞し、全体的なリターンが低下するシナリオ")
print("3. 高インフレ - インフレ率が急上昇し、実質リターンが大きく低下するシナリオ")
scenario_choice = input("番号を入力してください (1/2/3): ")
stress_scenario = stress_scenario_options[scenario_choice][1]
rebalance_frequency = int(get_user_input("リバランス頻度（月）"))
params = SimulationParams(
initial_investment=initial_investment,
investment_period=investment_period,
risk_tolerance=risk_tolerance,
asset_allocation=asset_allocation,
asset_returns=asset_returns,
asset_volatilities=asset_volatilities,
inflation_rate=inflation_rate,
stress_scenario=stress_scenario,
rebalance_frequency=rebalance_frequency
)
normal_scenario, stress_scenario = run_simulation(params)
print(f"\n通常シナリオの最終ポートフォリオ価値: ${normal_scenario[-1]:,.0f}")
print(f"ストレスシナリオの最終ポートフォリオ価値: ${stress_scenario[-1]:,.0f}")
plot_results(normal_scenario, stress_scenario, params)
if __name__ == "__main__":
main()出力例
初期投資額：$10,000
投資期間：10年
リスク許容度：中庸
ポートフォリオ構成：
株式: 60.00%
債券: 30.00%
現金: 10.00%
想定インフレ率：2.00%
ストレスシナリオ：市場急落
リバランス頻度：6ヶ月
通常シナリオの最終ポートフォリオ価値: $12,233
ストレスシナリオの最終ポートフォリオ価値: $9,478スクリプトは、通常シナリオとストレスシナリオでのポートフォリオ価値推移を比較するグラフも生成します。
カスタマイズ
このスクリプトは、実行時にユーザー入力を受け付けるため、以下の項目を簡単にカスタマイズできます。
初期投資額
投資期間
リスク許容度
ポートフォリオの資産構成（株式、債券、現金の配分）
各資産クラスの想定リターンとボラティリティ
想定インフレ率
ストレスシナリオの種類
リバランス頻度
注意点
ポートフォリオの配分比率の合計が100%になるように入力してください。
各資産クラスの想定リターンとボラティリティにはデフォルト値が設定されていますが、必要に応じて変更できます。
注意事項
このスクリプトは情報提供の目的でのみ作成されています。金融アドバイスを構成するものではありません。シミュレーション結果は将来の実際のパフォーマンスを保証するものではありません。
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