クオンツ運用

投資から感情を取り除く

クオンツ運用ソリューションは、投資家を悩ます、深く定着した認知バイアスを捉えて利用するものです。ロベコの規律ある、透明性の高い、体系的なアプローチによって感情を排除し、人間の行動に起因する市場の非効率性を活用して、お客様に長期的に優れたリスク調整後パフォーマンスを提供します。

ファクター投資はブラックボックスではない（英語）

画期的なリサーチ

ロベコのクオンツ運用における数十年の実績は、受賞歴のある独自のリサーチを基盤として積み上げられたものです。この分野におけるソートリーダーとして、長期的に優れたリスク調整後リターンをもたらすファクターやシグナルを見出してきました。また、独創性の高い論文の執筆を通じて学術分野に貴重な貢献を果たしてきたことも、リサーチの実績として挙げられます。
ロベコは伝統とリサーチ主導の強固な企業文化に基づいて、常にクオンツ運用の最前線に立ってお客様に最適なソリューションを提供し続けることを目指しています。リサーチで取り組む課題として、例えば斬新なデータ・ソースや手法の追加的活用や、サステナブル投資などの分野のさらに掘り下げた分析を通じて、投資アプローチの改善と多様化を図ることにフォーカスしています。
革新的な論文一覧（英文）ファクター投資へのガイド（英文）

サステナビリティの統合

ロベコは、クオンツ運用やサステナブル投資分野の組織的な知見を活かし、サステナブルなクオンツ運用ソリューションを設計、運用することができる他に類のない立ち位置にあります。運用プロセスはルールに基づき体系的であるため、サステナビリティの様々な側面を統合するのに適しています。
そのため、ロベコでは、お客様のサステナビリティに関する複数の優先事項と収益目標を組み合わせる多様な方法を追求、実行することが可能です。投資家毎に信念や価値観が異なることを理解しています。ロベコの運用プラットフォームは、カスタマイズされたポートフォリオの開発に適しています。サステナビリティ統合にとどまらず、エンゲージメントと議決権行使を通じて、企業の優先課題解決をよりサステナブルに実践する役割を果たすことが可能です。
Guide to sustainable quant equities

次世代のクオンツ運用

ロベコは、オルタナティブ・データ、人工知能（AI）、機械学習の分野の発展が、クオンツ運用の進化に極めて重要であると確信しています。こうした分野の発展は、新しく相関性のない超過収益シグナルの発掘を通じて投資機会を拡大します。さらに、リスク、リターン、サステナビリティのモデル予測の精緻化を通じて既存の運用プロセスの改善にもつながります。
先駆者としてのロベコの原動力は、顧客中心のイノベーションに対する健全な欲求にあります。その結果、進化し続ける運用収益とサステナビリティのニーズに対応する最先端の解決策を生み出しています。このため、現在提供する運用戦略の改善に加え、従来のクオンツ運用とは異なる多様化した次世代クオンツ運用ソリューションの開発に注力しています。重要なのは、確かな経験的根拠、健全な経済合理性、慎重なアプローチに基づくロベコの投資哲学を忠実に守りながら、この取り組みを実行していくことです。

チーム紹介

ロベコは世界最大規模のクオンツ運用チームを擁し、40名を超える専任のポートフォリオ・マネジャー、リサーチャー、クライアント・ポートフォリオ・マネジャー、投資スペシャリストが所属しています。この体制の下で、最先端のリサーチに注力し、同時にポートフォリオを運用し、世界中のお客様にサービスを提供することが可能となっています。

この充実したチームは、多様な学歴、職歴、経歴を有する経験豊富なメンバーから構成されています。また、優秀な人材の積極採用に注力することで、独自性のある思考とイノベーションの文化を築いています。

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ニーズに則したソリューション

お客様固有のニーズに対応するため、ファクター運用（株式、債券）、ダイナミック・マーケット・タイミング（債券）、サステナビリティ・フォーカス（株式、債券）のポートフォリオなど、多種多様な株式、債券、マルチアセットのクオンツ運用ソリューションを提供しています。これらのソリューションはロベコ独自の改良が下支えとなり、他のクオンツ運用会社との差別化につながっています。
ロベコでは、ファクター定義を改良して用いています。これにより、一般的なファクター定義に比べ、報われないリスクを緩和し優れたリスク調整後パフォーマンスを実現することができます。「ブラックボックス」に陥りやすい既成の最適化ツールとは異なり、ロベコ独自のポートフォリオ構築アルゴリズムを利用することによって、プロセスを全面的に把握することが可能になります。また、ロベコのアルゴリズムでは不必要な取引コストが回避されるため、売買回転率の抑制と長期的なコスト控除後リターンの改善にもつながります。
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