ロボアドバイザー による自動積立サービス「WealthNavi（ ウェルスナビ ）」での運用実績，2019年9月も公開していきます！
昨日，世界最高峰の障害物レースとされる「Spartan Race」に出場してきました。
最強カテゴリーの「Beast」です。
SaprtanRaceに出場しました。クラスは最強の「Beast」！
どういうレースかを簡単に説明すると，
- ガーラ湯沢のゲレンデを自力で走って登ったり下りたりを10回くらい（頂上付近までいきます）
- コース途中には30か所のエグイ障害物
- 障害物を超えられなかったりミスったりすると，胸を地面につけるタイプのバーピージャンプ↓を30回
- 走行距離21km
これ。。。想像したらゾッとしませんか？
胸を地面につけるバーピージャンプって，ものすごく疲れるんです。
だから，障害物をクリアできずにバーピージャンプをすると，その次の障害物のクリア確率が下がり，走行速度も落ちます。
地獄のループです。
障害物をクリアできないと，地獄のループへ
ただ，快晴のゲレンデから眺める大パノラマの景色は，ふっと心を救ってくれました。
森の中を走るのも，気持ちよかったです(^^)
さて、雑談はこの程度にして，ウェルスナビ の実績報告をしていきます。
ウェルスナビ (WealthNavi) の設定やスタンス
ウェルスナビの実績報告に入る前に，おさらいです。
ウェルスナビ ( WealthNavi )に取り組む目的
我々の世代は，納めた年金よりも，もらえる年金の方が少ない世代です。年金を支払ってくれる側、つまり支える側の人数が、受給する側よりもどんどん少なくなって行くのですから、そりゃあそうなりますよね。
（モーニングスターという企業のWebページで，年金簡易シミュレーションができます）
年金（企業年金や国民年金）に加えて，プラスαの資産を老後に確保するために，ウェルスナビを使って年金づくりの一助にする、というのが僕の狙いです。
自動で積み立ててくれるのは，忙しい企業人にとって，すごくありがたいことです。
セーブできた時間を、他のブログ記事の執筆や投資活動に当てているのが現状です。
時間は貴重ですからね。
セーブできるところはきっちりセーブしていきたいと思っています。
リスク許容度
ウェルスナビ ( WealthNavi )をダウンロードして設定を進めると，リスク許容度を測る質問に答えることになります。
僕のリスク許容度は3です。
投資額はそれほど大きくないので、投資としてある程度のリスクをかけてリターンを狙っていきたいなと思っています。
積立額
月に10,000円の積立額です。
ただし，運用開始してからしばらくは追加の積立を行なわず，2018年10月から月10,000円を積み立てるようになりました。
30年間，運用と積立てを行うことで，値上がりと複利効果を期待して600万円を作ることが目標です。
実績と考察
総資産額の推移
運用結果は、前回に対して増益！でした！
増益で喜ぶ
日本円ベースだと、前回の利益が−2,513円だったのに対して今回は＋5850円になっているので、8,363円の増益となりました！！
米ドルベースだと、前回の利益が＋73.45$だったのに対して今回は＋117.44$となっているので、44.01$の増益となってしまいました！！
減益となった先月のタイミングで，安くファンドを買えていたので，ファンド価額が回復するとその分利益が積みあがりますよね。
ドルコスト平均法の恩恵です＾＾
下のスクショ画面の見方は以下の通りです。
- 水色に塗られた部分：累積の投資額
- 濃い青で描かれた線：保有商品の合計価値
- 緑色の丸い点：月1万円の積立てタイミング
【日本円】
ウェルスナビ-20190914-総資産額-日本円
【米ドル】
ウェルスナビ-20190914-総資産額-米ドル
ポートフォリオ
資産のポートフォリオを見てみましょう。
日本円ベースでは，日欧株（VEA）及び新興国株（VWO）がマイナスになっています。
一方で、先月と比較して、日欧株（VEA）及び新興国株（VWO）のマイナス幅も小さくなってきたし，米国株（VTI）の増益が全体を引っ張ってくれましたね。
【日本円】
ウェルスナビ-20190914-ポートフォリオ-日本円
【米ドル】
ウェルスナビ-20190914-ポートフォリオ-米ドル
おわりに
ウェルスナビ (WealthNavi) の運用21カ月目の実績は以上です。
8月に株安や円高を経験しましたが，ひとまずは下げ止まり，回復してきています。
本格的な金融危機の到来を覚悟していますが，ドルコスト平均法にとっては買いのチャンスですから，落ち着いて継続していきます。
キャンペーン情報も定期的に更新しているので、ぜひご覧ください。キャンペーンを利用する場合としない場合、メリットの差は明らかです。
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