ヘッジファンドの発掘（投資顧問）

マネジャー選定のプロセスには、膨大な労力がかかることが理解できるだろう。とくにヘッジファンドは個々のマネジャーの資質に負うところが大きく、外形的な判断基準を一律に当てはめて評価することはできない。

また、対象があまりにも多いことから、第1次スクリーニングでいかに有力候補を早期に見出すかが、実務上は重要である。

ヘッジファンド業界でトップランクと評価されるマネジャーは全体の2～3%にすぎないといわれている。

その多くがファンドをクローズしており、新規の投資家に対しては門戸を開いていないことも厳しい現実だ(法的には受付けていても、運営上、実質的に新規投資を受付けないことをソフト・クローズという)。

有能かつ投資対象となり得るマネジャーを発掘するという作業は、現実には何らかの人的ネットワーク等から糸口を見出す場合が多く、定性的な情報収集がきっかけになっているものだ。定量的作業は、理論武装も兼ねた補完的手段として位置付けられるのが現実である。

新興マネジャーも含む膨大なマネジャーを管理するには、データベースの管理や分析のために、多くのコストを割く必要があり、それは投資家にとってのコスト増にもつながる。

従って、いかに効率的なオペレーションを行えるかも、重要な要素なのである。

データベースの構築は定量分析作業の第1歩だが、ヘッジファンドの場合、データや戦略カテゴリー分類の正確性には不安がある。有能なゲートキーパーは、データのメンテナンスには十分なコストをかけて正確性を確保し、運用スタイルの見極めと戦略カテゴリーの分類に時間と労力を割いている。

株式ロング・ショートとリスク・アービトラージを混合したマルチストラテジーを採用しているマネジャーをどちらのカテゴリーに分類するのか、といった実務上悩ましい問題があり、定性分析の過程で十分なチェックが必要だ。