社会的責任投資ポートフォリオを作成する  

Portfolio Optimization サービスと、Investment Portfolio サービスからのデータを利用して、投資ポートフォリオを作成してリバランスを行う

Last updated | By Rob Seidman, Ishan Gulhane, Raheel Zubairy

Description

個人やアドバイザー向けの単純化したインターフェースを使用して、金融アナリストのスキルに相当する機能を使用した正しいやり方で、ポートフォリオを作成してください。この方法は、社会的責任投資などといった個人に固有の制約や好みをポートフォリオに盛り込むという、金融業界で高まりつつある需要を、開発者としてうまく利用する方法になります。

Overview

このコード・パターンでは、Portfolio Optimization サービスに対するリクエストを構成して、選択したベンチマークのリスクとリターンのプロパティーと一致するカスタム投資ポートフォリオを作成する方法を紹介します。

IBM Cloud Investment Portfolio サービスを利用すると、投資ポートフォリオおよび関連するホールディングス情報を、API 呼び出しによって保管、更新、クエリーすることができます。このサービスには、リバランス対象のクライアント・ポートフォリオ一式、突き合わせる対象のプロパティーを持つベンチマーク・ポートフォリオ一式、そして分析で使用する適格投資一式を保持できます。

IBM Cloud Portfolio Optimization サービスでは、線形最適化フレームワークを使用して、指定された一連の基準を最適に満たす資産の組み合わせを検出します。このフレームワークを使用してポートフォリオを作成し、絶対条件 (例えば、リスクを最小限にしてリターンを最大限にするなど) と相対条件 (例えば、別のプロファイルと対比した条件など) の両方を基準にリバランスを行います。

このコード・パターンでは、標準的な使用ケースで、トラッキング・エラーまたはポートフォリオと標準化されたポートフォリオ (ベンチマークと呼ばれます) との間の差異が最小限になるように投資ポートフォリオを作成する (またはリバランスを行う) 手順を追っていきます。そのなかで、「害を及ぼすとみなされる株式」に対する嫌悪感、社会的責任投資の重み付け、全般的な配分要件などといった制約の収集とペイロードの作成について説明します。

このコード・パターンには、私たちが設計したインターフェースも用意されています。このインターフェースは、必要な情報をユーザーから収集しやすいように単純化されていて、最適化された社会的責任投資一式にするために必要となる取引を表示します。

Flow

  1. ユーザーまたは会社が Investment Portfolio サービスを実行する前に、適格投資、ベンチマーク、ユーザー・ポートフォリオなどのシード情報をサービスに提供します。これらの情報が UI に選択肢として取り込まれます。
  2. ユーザーが Web インターフェースにアクセスして、目標、要件、制約を入力します。
  3. 送信されたクライアント設定に Investment Portfolio サービスからの情報が補足されて、最適化ツールのペイロードが作成されます。作成されたペイロードは、Portfolio Optimizer サービスに送信されます。
  4. 最適化の結果がユーザー・インターフェースに返されて、その後のやり取りまたは分析で使用されます。

Related Blogs

Call for Code 準優勝者: AI を使用して改造の可能性を判断する PD3R

ネパールでエンジニアとして働く Nirmal Adhikari は、地震がもたらす惨状をじかに目にしました。彼はまた、被害状況を評価したくても、なかなかコミュニティーにアクセスできないフラストレーションも実感しました。 「バスや交通機関で現地に辿り着くことはできませんでした。アクセスが禁止されていたためです。大勢のエンジニアを配置しなければならなかったのですが、それには相当な時間がかかりました」。2015 年のネパール大地震を振り返り、Adhikari はこのように言いました。「このことが理由で、私たちは多くの人手を要することなく迅速に作業を行えるよう、何か対策を取らなければならないと思ったのです」。 Adhikari と、Build Change で働く彼の同僚たち (Lakshyana K.C.、Nicolas Ortiz、Shreyasha Paudel、Kshitiz Rimal) は、人工知能によって検査を自動化し、地震で住む場所を追われた人々がすぐに自宅に戻れるようにできないかと考えました。 彼らがチームとして作り上げたのが、この Post-Disaster Rapid Response Retrofit (PD3R) です。3D モデル画像で学習した AI に基づくこのソリューションによって、自然災害後に住居を追われた家族がすぐに構造工学上のアドバイスを受けられるようになる可能性があります。PD3R は 2018 Call for Code Global Challenge で準優勝作品として選ばれ、25,000 米ドルの賞金と The Linux Foundation による長期のオープンソース・サポートを獲得しました。 「地震が発生すると、住居が全壊するか、部分的に損傷を受ける可能性があります」と、Ortiz は言います。「PD3R で目的としているのは、再建または補強することが可能な住居を、人工知能を使用して短時間で評価することです」。 Call for Code Global Award 祝賀会の録画を見る チームは Watson Studio を使用して、2,000 点を超える画像をベースにカスタムの視覚認識モデルを作成しました。IBM Watson...

続けて読む Call for Code 準優勝者: AI を使用して改造の可能性を判断する PD3R

Call for Code 優勝者: モバイル・ホットスポットとダッシュボードによって災害発生後のコミュニティーを支援

昨年メキシコ・シティーでマグニチュード 7.1 の地震が発生したとき、Subalekha Udayasakar はインターネットへの接続を失うと、いかに無力であるかを実感し、その混沌を目の当たりにしました。 「大勢の人々がインターネットに接続できなかったため、救助の手を差し伸べることができなかったのです」と、彼女は言います。「それに、被害に遭った人たちが実際にどのような状況に置かれているかについても、まったく見当がつきませんでした」。 この体験を機に、Subalekha と彼女のチームメイト (Jonah Model、Katie Mathews、Gandharv Patil、Matthew Malin) は災害への対応と復旧の最中に市民と救助隊がオンラインでつながり続ける方法を生み出しました。 ハードウェアとソフトウェアで編成された、この Project Lantern というソリューションは、2018 Call for Code Global Challenge で最優秀作品に選ばれました。Project Lantern が依存するのは、低価格のハードウェアとソーシャル・データ、そして入手した情報と状況の変化を反映したリアルタイムのデータです。 災害復旧時にオフラインになったワイヤレス・ネットワークで、鍵ほどの大きさの Lantern というデバイスがポップアップ通信ハブの役割を果たします。この Lantern デバイスでは、カスタマイズ可能な Web アプリを使用してニュースを受信し、救助とボランティアを要請するとともに、地図ツールによってユーザーを避難所と飲料水や燃料を入手できる場所まで誘導します。このように、Lantern は極めて急を要する状況でコミュニティーの秩序を維持するよう設計されています。 Call for Code チャレンジに向けて、チームは IBM Watson を利用してオフラインで収集されたデータを解釈し、その結果を救助隊用のダッシュボードとして提示することにしました。現地のボランティア、危険にさらされている人々、訓練された難民救済ワーカーの間のコラボレーションは、IRIS (Intelligent Routing and Insights の略語) によって支援します。 「IRIS の役目は、災害時のあらゆるデータに加え、IBM Watson の機械学習機能、The Weather Channel からのデータ、そして公開されているその他すべての API...

続けて読む Call for Code 優勝者: モバイル・ホットスポットとダッシュボードによって災害発生後のコミュニティーを支援

Call for Code 優勝者: 緊急支援ネットワークで中断のない銀行サービスを実現

史上最大の地震の 1 つとして数えられる 2008 年の四川大地震が発生したとき、中国農業銀行 (ABC) は被災者たちに緊急支援と金融サービスを提供しようと試みました。 けれども、銀行カードや写真付き ID を失くすなどといった、いくつかの泣き所が災害によって生み出され、同行は思うように顧客にサービスを提供できませんでした。 「この 10 年の間、世界中で多くの自然災害が発生しています」。ABC 研究開発センターで副総支配人を務める Wang Yi の言葉です。「私たちは被災者への金融サービスを改善することを目指しています」。 こうしたサービスの改善を目的に、ABC の開発者たちは Call for Code の呼びかけに応じ、United Aid Net (UAN) を作成しました。UAN は、自然災害の発生時も復旧時も中断することなく金融サービスを提供するためのグローバル緊急支援ネットワークです。顔認識に基づく預金引き出しとブロックチェーンを基に構築されている UAN は、災害時に家族や友人との間で一時的に金融サービスを共有することを可能にします。 仕組み このソリューションを開発したのは、北京を拠点とするチーム Green Coder です。Dong Xiaojie、Liu Xu、Liu Bo、Huang Zhiming、Liu Jiajie からなるチームが開発したこのソリューションは、2018 Call for Code Global Challenge で最優秀作品に選ばれました。 「UAN は、金融機関ネットワークと家族ネットワークという 2 つのネットワークで構成されています」。ABC でアプリケーション・プラットフォーム開発ネットワークの副総支配人を担当する Xiaojie は、このように言っています。「現在、私は UAN...

続けて読む Call for Code 優勝者: 緊急支援ネットワークで中断のない銀行サービスを実現