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Chaotic Neutral

左にも右にもよらず、自由な生き方探し。

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投資理論 ― とある市場モデル


証券の収益性は

Ul9pPVxhbHBoYV9pK1xiZXRhX2lSX20rXGVwc2lsb25faQ.png
XGFscGhhX2k.png ··· 証券固有の収益性
XGJldGFfaQ.png ··· 証券のベータ値
Ul9t.png ··· 市場全体の収益性
XGVwc2lsb25faQ.png ··· エラー

という市場モデルで書き表わされる。

しかし、このモデルはそれ自体大して役に立つものでもない。

実用を試みるに際して、最初で最大の問題になるのはのXGFscGhhX2k.png見積もりである。XGFscGhhX2k.pngを客観的かつ妥当な誤差内で推定する方法はまだ存在しない。

XGJldGFfaQ.pngを求めるには計算期間の設定が必要だが、その設定そのものはやはり裁量による。つまり、テクニカル分析で移動平均の適切な計算期間を設定しようとすることと同様である。

Ul9t.pngの一寸先は闇だ。ゆえに、XGJldGFfaQ.pngが小さい証券の買い入れとXGJldGFfaQ.pngが大きい証券の売り込みを組み合わせることが、現実の市場でのヘッジ戦略となっている。これは市場が下落する局面では優れた戦略となるし、実は乱高下局面でもうまくいくと考えられる。

しかし、買い入れと売り込みの大きさが同じであれば、このヘッジ戦略は市場のバブル化に際して含み損を抱える。暴落に備えたヘッジ戦略が、暴落直前のバブル化した市場では苦戦するのだから、このモデルから心安らかな運用を実現するのは困難だ。

また、XGJldGFfaQ.pngの計算期間の設定次第で、の値と変化率が変わる。当然だが、銘柄間でXGVwc2lsb25faQ.pngのばらつきが大きくなれば、モデルの信頼性は低下する。仮にこのモデルが主流のモデルであるとし、市場のバブル化時に運用担当者が売り玉を減らしていたとしたら、バブル化後のポートフォリオは買い越しになっているため、モデルの信頼性低下はUl9t.pngへの下げ圧力になる。つまり、個々の運用担当者にとってモデルの信頼性が損なわれている間に、モデルの必要性は高まっていく。

このモデル自体は市場全体のリスクにも銘柄固有のリスクにも対応できないのだ。

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投機方法論 ― 七つ道具


この7つがあれば、ある程度の出来高があり、価格が100ティック以上の銘柄なら何でも扱える気がしてきました。

MACD: 和物は2つの平滑平均の差の単純平均を使うようですが、本来は2つの平滑平均の平滑平均を使います。伝統的な期間設定の1つに、(8.340, 17.519, 9.050)があります。

黄金分割: 0.318対0.682

%K: 期間設定は8日間です

%D: %Kの5日間平滑平均です。意図的に弱体化させてあります。

Slow%D: %Dの5日間平滑平均です。意図的に弱体化させてあります。

遅延オシレータ: http://reviva.blog1.fc2.com/blog-entry-1576.html

移動平均: 3日前の3日間移動平均が使えます。

ちなみに、Cのt日間平滑平均を次のように計算します:

EMA = C * 2 / (t + 1) + EMA[1] * (t - 1) / (t + 1)

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投機方法論 ― システム開発 ― 後解説


相場における選択は極めて多様であり、試行錯誤で使えるシステムに辿りつくには、100年の時間があっても難しい。システム開発という行為そのものを裏打ちする何らかの哲学がなければ、使えるシステムに到達するのは宝じで大当たりを引き当てるようなものです。

さて、システム開発で「最適化」を行うと、それは後解説になります。ロジック作成の段階でうまくいかないものは、「最適化」しても現実にはうまくいきません。パラメーターをfor文のネストで変化させる総当たりでも、カーネル回帰のような数学的な手法でもっと広範囲を探っても、「最適化」が後解説であることに変わりはありません。

あらゆる危険性を考慮するならば、すでにロジックの作成すら、システム開発者の脳が潜在意識レベルで後解説をやった結果であるかもしれません。システム開発者がバックテストの対象となる時系列を知っていれば、後解説が入り込む危険性を排除することは難しい。開発されたシステムは、しばしば、ロジックとパラメータで時系列の過去をうまく説明したものに過ぎないこともあります。

ESPカードを用いたESP能力テストに喩えてみましょう。被験者があらかじめESPカードの順番を記憶していれば、カードをシャッフルしないで行われたテストの結果はESP能力ではなく記憶力を反映します。

しぶといシステムを作りたければ、ロジックを全部自分で考え出すべきではありません。

日本以外の国のある程度過去の方法論を引っ張り出してくれば、少なくとも、日本で現在において売買対象としている銘柄に対して後解説になる危険性は、潜在意識レベルのものに至るまで十分に排除できます。手順としては、こんな感じになるでしょう:

1) 外国の既に他界したトレーダーの方法論を仕入れる
2) 方法論がそれ自体システムでなければシステム化する
3) バックテスト
4) フォワードテスト

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投機方法論 ― システム開発 ― バックテスト


バックテストと移動平均には深い関係があります。

バックテストの利益率/年やPFなどの数字も平均です。

移動平均は元データに対して (設定期間 - 1) / 2 の最大遅延を伴っています。例えば、25日間移動平均は、元データに対して、最大で12日間遅れています。

バックテストの期間と現在で相場が同じ性質を持つという保証はどこにもありません。

3年間のバックテストの結果は1年間、10年間のバックテストの結果は4.5年間、現在の相場から遅れています。

バックテスト期間は短すぎてもいけませんが、長すぎてもいけません。

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