韓国・日本・米国銘柄を1つのCSVに — 為替変動をリターンから切り分ける方法

円が5%下がった月、日経ETFのリターンからその5%がそのまま消えます。ユーザーは何もしていないのに、です。多国籍ポートフォリオを一つの画面で管理する人なら誰もがぶつかる疑問 — 「為替のせいで損したのか、銘柄そのものが下がったのか」 — をデータレベルで切り分けるワークフローを整理します。

2種類のリターン

マルチ通貨ポートフォリオには常に2種類のリターンがあります:

どちらのリターンも有効です。どちらが「本物」というより、何を見たいかによって使い分けます。

• 銘柄選定の正確さを検証する: 現地通貨リターン。為替変動を除いて見てこそ、銘柄分析が正しかったかが分かります。
• 実際の資産変化を追跡する: 表示通貨リターン。口座に反映される数字は結局、自国通貨で見るのが直感的。
• 現地通貨で出金する予定: 現地通貨リターン。米国の証券会社からUSDで出金するユーザーなら、USDベースのリターンの方が意味があります。

CSV列設計 — 現地通貨をそのまま保存する

MultifoliosのCSVフォーマットが一つの原則で作られている理由がここにあります — 取得価格は常に現地通貨で記録する。換算しません。為替変換は表示時点で動的に処理されます。

symbol,buyPrice,shares,buyDate,currency,accountName
005930.KS,72000,50,2024-03-15,KRW,ミレーアセット
1321.T,28000,100,2025-01-02,JPY,SBI
SOXL,15.4,200,2024-11-08,USD,楽天
AAPL,178.50,30,2023-09-12,USD,楽天

韓国銘柄はウォン単位、日本銘柄は円単位、米国銘柄はドル単位。そのまま。こう保存しておけば、為替が変動しても購入時点の「実際に支払った現地通貨の金額」は絶対に変わりません。

ティッカーコードの規則

• 韓国: 6桁の銘柄コード + .KS (KOSPI) または .KQ (KOSDAQ)。例: 005930.KS (サムスン電子)、035420.KQ の形式。
• 日本: 4桁の銘柄コード + .T。例: 1321.T (日経225 ETF)、7203.T (トヨタ)。
• 米国: ティッカーそのまま。例: SOXL、AAPL、SPY。
• 自動推論: currency列がKRWでコードが .KS なしの6桁数字だけなら、自動で .KS が付きます。JPY + 4桁も同様に .T が自動付与。

実践ワークフロー — 為替ノイズの分離

実際の利用シナリオを一つたどってみます。1321.T (日経225 ETF) 100株を28,000円で買ったユーザー。1か月後に確認。

ステップ1 — 表示通貨KRWで見る

ダッシュボード右上の設定で表示通貨KRWを選択。保有銘柄カードに表示される評価額・損益はすべてウォン換算。

結果: 1321.T 評価額23,940,000ウォン、損益−1,260,000ウォン、リターン−5.0%。ユーザーの視点では「5%の損失」に見えます。

ステップ2 — 表示通貨をJPYに切り替え

同じ設定で表示通貨JPY。1321.T 評価額2,800,000円、損益0円、リターン0.0%。銘柄自体は変動なしだと即座に分かります。

2つの表示通貨の間のギャップ (−5% vs 0%) がまさに為替変動分。他に日本銘柄があれば、それらも同じギャップを持ちます — つまりそのギャップは「円安」という一つの要因から来ています。

ステップ3 — 米国銘柄だけUSDで検証

表示通貨USDに切り替え。米国銘柄の銘柄自体のリターンを即座に確認。韓国・日本銘柄はそのまま換算して表示されますが、米国銘柄はノイズのないネイティブなリターン。

例: SOXL 取得価格.4、現在価格.8 → +60.4%。表示通貨がKRWだったら、同じSOXLが+52%程度に (ウォン高分が差し引かれて) 見えていたかもしれません。USD基準が銘柄自体の成績の正直な答えです。

よくある落とし穴

1. 取得価格を換算してCSVに記入する: 28,000円を「ウォン換算で」252,000ウォンと記入するミス。為替は毎日変わるので、2回目の換算が発生した時に矛盾が生じます。常に現地通貨で。
2. 表示通貨を一度だけ見て判断する: KRWだけ見て「日経ETFが5%下がった」と銘柄分析の結論を出すこと。表示通貨をもう一度切り替えて確認する習慣が、銘柄分析の信頼度を大きく上げます。
3. 取得時の為替レートを別途記録しない: CSVのbuyDate列がその役割を果たします。購入日付があれば、システムがその日の為替履歴を自動照会し「その時点の表示通貨評価額」を正確に算出します。
4. 「単純平均」で取得価格をまとめる: 同じ銘柄を複数日に分割購入した場合、buyLotsフィールド (CSVに明記しなくてもシステムがbuyDate · buyPrice · sharesの組み合わせで自動構成) が加重平均を計算します。単純平均は小さい購入分を大きい購入と同等に扱い、誤った損益を生みます。

CSVエクスポート → 外部分析

MultifoliosからCSVをエクスポートすると同じ列構成で出力されます — つまり外部ツール (Excel、Python pandas、Googleスプレッドシート) に持ち込んで為替シミュレーションを回すのに適した形です。

# Python の例 — 為替シナリオ別の損益計算
import pandas as pd

df = pd.read_csv('multifolios-export.csv')
# シナリオ: 円がさらに5%安になった場合の日本銘柄の損益
df_jp = df[df['currency'] == 'JPY'].copy()
df_jp['fx_scenario_krw'] = df_jp['buyPrice'] * df_jp['shares'] * 8.10  # 仮定: 1円 = 8.10ウォン
df_jp['actual_krw'] = df_jp['buyPrice'] * df_jp['shares'] * 8.55       # 現在: 1円 = 8.55ウォン
df_jp['fx_impact'] = df_jp['fx_scenario_krw'] - df_jp['actual_krw']
print(df_jp[['symbol', 'fx_impact']])

このパターンは「為替ヘッジをするかどうか」のような意思決定に直接役立ちます。日本ETFの比重が大きいなら、円がさらに5%安になった時に損益がどれだけ悪化するかを事前にシミュレーションし、その損益を許容できるかを判断します。

「為替変動を損益に含めるかどうかは選択だが、常にその2つのリターンを別々に見られなければならない。」

まとめ

• CSVの取得価格は常に現地通貨で。換算はシステムが表示時点で動的に処理。
• ダッシュボードの表示通貨を2〜3通貨で切り替えて比較する習慣が、為替ノイズを分離する最速の方法。
• 韓国・日本・米国銘柄を1つのCSVに1行ずつで管理すれば、分割購入・口座の多様化・税務処理のすべてが同じデータから出発。
• 為替シナリオ分析はCSVエクスポート → 外部ツールが最速ルート。Multifolios内の表示通貨は現在値ベースですが、シミュレーションは外部で。