TL;DR
- TSMOM (Time-Series Momentum) は academic で long-run α が確認された戦略
- Hurst, Ooi, Pedersen (2017) “A Century of Evidence on Trend-Following Investing” が代表的検証
- 機関 CTA は futures 市場で 50+ 商品に分散、retail は ETF で 5-10 商品に止まる
- 結果: retail TSMOM は SG CTA Index に対して相関 0.4-0.6 程度。「同じ戦略」とは言えない
Hook
「ETF で TSMOM を組んだら、Managed Futures CTA と同じ動きになるはず」
retail がよく抱く期待。だが現実は、AQR や Man AHL のような CTA fund は futures 市場で 50-100 商品に分散 している。retail が ETF だけで再現しようとしても、商品数・流動性・leverage で大きな差が出る。
Background
Time-Series Momentum (TSMOM) は、Moskowitz, Ooi, Pedersen (2012) で体系化された anomaly。各商品の過去リターンが正なら long、負なら short という単純規則で long-run α が出る。
Hurst, Ooi, Pedersen (2017) はこれを 130 年・67 市場に拡張し、TSMOM が時間・市場を通じて robust であることを示した。Sharpe 約 1.0 (annualized)、equity との相関低、crisis alpha (株式暴落時に positive return) の特性。
これが Managed Futures (Trend-Following CTA) のコアエンジン。SG CTA Index、AQR Managed Futures Fund、Man AHL Trend Programme などが代表。
Theory — CTA の分散性
機関 CTA は典型的に以下を含む:
- 株式 index futures: SPX, NDX, Nikkei, FTSE, DAX, etc. (10-15 markets)
- 金利 futures: US 10Y, Bund, Gilts, JGB, Swiss, etc. (8-12 markets)
- 通貨 futures: EUR/USD, JPY, GBP, AUD, EM currencies (10-15 pairs)
- コモディティ futures: WTI, Brent, Gold, Silver, Copper, Wheat, Soybeans, etc. (15-25 markets)
合計 50-70 markets に分散。各 market で個別に TSMOM signal を計算し、equal vol weighted で portfolio 化。各 leg のサイズは volatility-targeting で normalize。
なぜ分散数が多いと効くか
各 market のリターン相関は中程度 (0.2-0.4)。50 market 分散するとアグリゲート Sharpe が大きく改善 (Markowitz 効果)。1 market の trend が消えても他で補える。
retail が ETF で同等を組もうとすると: – equity ETF: SPY, QQQ, EFA, EEM (4 market) – 金利 ETF: TLT, IEF (2 market) – 通貨 ETF: UUP, FXE, FXY (3 market、流動性薄い) – コモディティ ETF: GLD, USO, DBA (3 market、roll yield 問題)
合計 ~12 market、しかも leverage と rebalancing コストの面で不利。
Concrete example
Hurst-Ooi-Pedersen (2017) の長期 simulation との比較。教科書的な数値:
| 戦略 | Sharpe | Equity 相関 | 必要市場数 |
|---|---|---|---|
| HOP TSMOM 67-market | ~1.0 | ~0.0 | 67 |
| AQR Managed Futures (実績) | ~0.6-0.8 | ~0.05 | 60+ |
| Retail ETF TSMOM (12 market) | ~0.4-0.6 | ~0.3-0.5 | 12 |
retail 版は CTA との相関 0.4-0.6 程度。「同じ戦略」と言うには相関が低い。retail は equity-heavy に偏り、true diversification が出ない。
Limitation / Counter-argument
1. CTA そのものを買う option
retail で SG CTA Index 連動の ETF が部分的に存在 (例: KMLM、ピュアな TSMOM 寄り)。これを買えば自前実装の問題は回避。ただし TER 0.9% 程度と高い。
2. AQR Managed Futures Fund (QMHIX/AMFAX)
retail でも mutual fund として購入可能。Hurst らが運用、long-run track record あり。ただし最低投資額・税効率の制約あり。
3. Whipsaw drag の問題
TSMOM は trend が出ない horizontal market で逆方向に切られる。2018-2019 のような環境では retail 自前 TSMOM が CTA より悪化しやすい (商品数少ない分、whipsaw 吸収できない)。
4. Rebalancing と取引コスト
retail で月次 rebalance すれば、ETF spread + 売買手数料で年率 0.3-0.8% の drag。CTA は futures で同等取引が遥かに低コスト。
5. tax drag
ETF 売買は短期 capital gain、税率高め (UK 基本 20%、米 39.6% まで)。CTA fund は K-1 / 60-40 制度で税効率良い場合もある。retail ETF TSMOM は税後 Sharpe が更に削れる。
Practical takeaway
retail で trend-following exposure を取る方法:
- Pure-play CTA ETF を買う: KMLM (KFA Mount Lucas Index Strategy ETF) など。手間ゼロ
- AQR Managed Futures Fund (mutual fund): 運用機関の質が高い、ただし最低投資額あり
- ETF 自前 TSMOM は CTA との相関低を覚悟: 部分代替程度に留める
- 必要市場数を意識: 6 市場以下では分散効果ほぼ無い、20 市場以上でやっと CTA 近似
- whipsaw 期間 (2-3 年) を耐える資金力: TSMOM は trend が出ないと長期に drag
ただしこの結果は 130 年データの OOS 検証であり、近年の市場構造 (algo trading 普及、QE) で TSMOM の magnitude が縮んでいる可能性。future performance を保証しない。
まとめ
ETF だけで自前 TSMOM を組むと、機関 CTA との相関は 0.4-0.6 程度。「同じ戦略」とは言えない。商品数の差が分散効果と Sharpe を決定的に変える。
retail が trend-following exposure を取りたければ、自前実装より KMLM / AQR Managed Futures などの公開商品を使うほうが、結果として CTA に近い動きになる。「自前で組んだ TSMOM = CTA」という幻想を持たないこと。
参考文献
- Moskowitz, T.J., Ooi, Y.H., Pedersen, L.H. (2012). Time Series Momentum. Journal of Financial Economics, 104(2), 228-250.
- Hurst, B., Ooi, Y.H., Pedersen, L.H. (2017). A Century of Evidence on Trend-Following Investing. Journal of Portfolio Management, 44(1), 15-29.
- Lemperiere, Y., Deremble, C., Seager, P., Potters, M., Bouchaud, J.P. (2014). Two Centuries of Trend Following. Journal of Investment Strategies.
- KFA Mount Lucas Index Strategy ETF (KMLM) prospectus.
- AQR Managed Futures Strategy Fund (QMHIX) documentation.