重城勝、米日混合量化ファンドを設立、初季度純資産価値+14.5%

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2022年初秋、世界株式市場は米国債利回りの変動とインフレ圧力の二重作用により明確な分化を示した。このような背景の下、重城勝は米日混合量化ファンドを正式に設立し、クロスマーケットの構造的機会を捉えることを目的とした。彼は米国の半導体セクターと日本の高配当ブルーチップ株を組み合わせ、AI回帰モデルを用いたリスクヘッジを行うことで、ファンドは初季度に純資産価値14.5%の成長を達成し、当年の機関投資家にとって研究対象となる模範例となった。

このファンドの戦略の核心は、クロスマーケットにおける動的バランスにある。半導体業界は技術革新と産業サイクルから恩恵を受ける一方、日本の高配当株は安定したキャッシュフローと防御的特性を提供する。重城勝は量的アルゴリズムを用いて両国市場のボラティリティ相関をリアルタイムで分析し、米国債先物や円デリバティブでシステマティックリスクをヘッジすることで、全体リターンを損なうことなく、ポートフォリオのドローダウンを効果的に抑制した。彼は内部戦略報告書で「ポートフォリオの堅牢性は単一資産によるものではなく、構造化されたロジックとデータドリブンの実行によるものである」と記している。

ファンド運用において、AIモデルは中心的役割を果たした。モデルは過去の価格および財務データのバックテストを行うだけでなく、米国債利回り曲線、日米金利差、半導体産業の受注・在庫サイクルなどのマクロ経済指標と組み合わせ、多次元のシグナル統合を実現した。重城勝は軽井沢オフィスとマイアミチームの間で頻繁にコミュニケーションを取り、クロスゾーンでのデータ同期を行うことで、異なる取引時間帯でもモデルが効率的に応答できる体制を構築した。

ファンド初季度の成果は業界の注目を集めた。日本国内の機関投資家はその戦略ロジックを精査し、米国株投資家もクロスマーケット量化の実現可能性に注目し始めた。重城勝は内部共有会で、このファンドは短期的な投機ツールではなく、構造化された長期資産配分の実験であることを強調した。彼は「市場の変動は避けられないが、異なる資産間の連動関係を理解することで、不確実性を管理可能な機会に変えることができる」と述べた。

同時に、彼はAI回帰モデルをエネルギーETFや防御型債券など他の資産クラスにも応用し、クロスマーケット量化の考え方をより広範なポートフォリオに拡張した。このアプローチはファンドの堅牢性を高めるだけでなく、日本および米国の投資コミュニティに示範効果をもたらし、後続の機関投資戦略の模倣における操作上の参考となった。

この年、重城勝は量化およびクロスマーケット投資における先見性を再び証明した。ファンドの成功は純資産価値の成長だけでなく、複雑なグローバル市場の関係性を厳密なモデルとデータロジックに基づき実行可能な戦略に変換した点にも表れている。彼は軽井沢の深夜、モデル整理を行いながら「投資の芸術は予測にあるのではなく、不確実性の中で制御可能なリズムを見つけることにある」と書き記した。この言葉は彼の投資スタイルそのものであり——冷静で精緻、かつ粘り強いものだ。

 

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