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Chaotic Neutral

左にも右にもよらず、自由な生き方探し。

日本株


もうあまり弱くわない。

アラビア語圏の盛衰


ラテン文字にはもともと小文字がなかった。

ABE SHINZO

ラテン文字圏には長らく文字を読み書きする人が少なく、中世の大きな修道院でも、所蔵していた書籍は5冊くらいであったという説がある。それゆえか、小文字が出てくるのは3世紀ごろだが、筆記体の確率は18世紀まで待たねばならなかった。

一方、アラビア文字圏では文字の読み書きが盛んにおこなわれ、11世紀のバグダードには数万冊の本を扱う書店が軒を連ねていた。

آبيسإنزو

アラビア文字は基本的に筆記体で、ラテン文字よりは素早く書くことができた。手書きに向く筆記体というテクノロジーが黄金期のアラビア文明を世界の頂点に押し上げ、支えていた。

漢字文化圏では11世紀ごろに活版印刷が発明されたが、文字の数が多く、活版印刷は普及しなかった。

15世紀にラテン文字圏で活版印刷が再発明されると、ラテン文字は数が少なく、アラビア文字のように左右の文字によって文字が形を変えたりしなかったので、活版印刷は順調に普及した。手書きにあまり向かないことが、新しい技術の登場で、強みになったのだ。

アラビア文字圏では、宗教上の理由や、筆記を生業とする人々を保護する目的で、イスラム教徒による文字の印刷が禁じられることが多かった。キリスト教徒によるアラビア文字の印刷はおおむね禁じられなかったが、見栄えが悪く、アラビア文字圏で好まれなかった。

آ ب ي س إ ن ز و

アラビア文字圏が文明として停滞している間に、ラテン文字圏では文字を読み書きする人が大幅に増え、やがて文明水準は逆転した。

ここから学べる教訓は何か?

見栄えが悪かろうとも、誰かにとって不都合であろうとも、新技術に無関心であったり、背を向けようとすることは危ない。

人工知能の普及は多くの人々から職を奪うかもしれないが、人工知能を拒絶したり、時折しでかす失敗について過剰に騒いだりすれば、我々の文明はきっと他の文明に組み敷かれることになると思う。

対中国策 ― 棚から牡丹餅


尖閣諸島案件で、管直人政権は大衆の批判を浴びている最中ですが、財界の一角には、尖閣諸島案件を希有な僥倖と見なし、政権による対応を高く評価する声が聞かれ始めています。

尖閣諸島案件で、中国が横暴すぎる行動を取ったため、国際世論は中国異質論に傾いているらしい。中国に対する警戒感を強めたのは日本だけではなかった。

ここで資本主義と市場原理に日本人が幻滅するようなことがあれば、東アジア情勢は不安定化するので、最前線にいる日本の経済力を引き上げるべく、国際社会は日本に協力的にならざるをえないらしい。

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。

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。

投機方法論 ― 無遅延オシレーター


価格変動を説明できる投機的モデルの1つに、サイン波モデルがあります。任意の期間の価格変動は、波長と強さの異なるサイン波の組み合わせで表わすことができます。

波長について2つの閾値を設定し、第1閾値未満の波長の成分をノイズ、第1閾値と第2閾値の間の波長の成分をサイクル、第2閾値を超える波長の成分をトレンドと呼ぶことにします。

ストキャスティクス%DとSlow%Dの交差、RSIの30上抜き70下抜きで狙うのはサイクルです。

一般に、ストキャスティクスもRSIもトレンド際して弱いとされています。それはもちろん間違っていませんが、実は、ストキャスティクスもRSIも、トレンドだけではなく、ノイズにも弱い。

仮にノイズを6足間未満の波長の成分とすると、2日間の遅れがあるオシレーターを使用したは売買手法は、ノイズが強い相場ではズタズタにされてしまいます。

ストキャスティクス%Kは無遅延で、使い方次第ではノイズに対処できますが、簡単に振りきれてしまい、トレンドどころかサイクルにも弱い。

無遅延オシレーターの有力候補は移動平均からの乖離率です。

MADev = C - Average(C, 7);

OBOS = 0;

If MADev > 0 Then OBOS = MADev / Highest(MADev, 125) * 100;

If MADev < 0 Then OBOS = -MADev / Lowest(MADev, 125) * 100;

OBOSでトレンド系指標のシグナルを篩にかけることができます。OBOSが60以上なら買い入れを、-60以下なら売り込みを見送り、押しや戻しを狙う戦術に切り替えることができます。

投機方法論 ― ストキャスティクス


トレーダーのテクニカル分析にて比較的人気のある指標にストキャスティクスというものがある。

ジョージ·レインという人が考案した指標で、計算式は次のようになる:

LaneStochastics = (C - Lowest(L, t)) / (Highest(H, t) - Lowest(L, t)) * 100

Cは終値、Lowest(L, t)は設定期間tにおける最安値、Highest(H, t)は設定期間tにおける最高値だ。

レーンのストキャスティクスは現在%Kと呼ばれるものと全く同じだ。

“%Kが25以下で%Dを上抜いたら買い”というのは一般常識的な使用法だが、これはジョージ·レインが考案したものではない、と聞き及んでいる。ジェイク·バーンスタインの研究によれば、“%Kが25以下で%Dを上抜いたら約半分の確率で強い下げトレンドが発生する”そうである。

また、ストキャスティクス%Dの計算方法には和風と洋風がある。和風は3日間のLowest(L, t)とHighest(H, t)を使うが、洋風では%Kの5日間平滑平均を使うのが一般的だ。

洋物プラットフォームに最初から用意されているストキャスティクスは日本で使われているものとは違うかもしれないので、日本人が考えだした戦術にストキャスティクスが含まれているのであれば、和風ストキャスティクスを改めてコーディングする必要があるだろう。

投機方法論 ― フラクタル平滑平均


価格変動が完全に無秩序であれば、価格は時間価格平面のある領域を潜在的に埋めつくします。平面の次元は2.0です。

価格変動に完全な秩序があれば、価格は時間価格平面上の直線をすすむことあります。直線の次元は1.0です。

実際の価格変動には完全な無秩序でも完全な秩序もありませんから、その次元は1.0と2.0の間になり、フラクタル次元とも呼ばれます。

フラクタル次元の計算は、レンジをブレークアウトする方向には ― いいかえると、フラクタル次元が下がる方向には ― 遅延しません。そのため、フラクタル次元は基本的に大相場でのトレンド追従に使いやすい。

Inputs:
k(-4.6052),
period(16);

Vars:
TH(0),
TL(0),
TR(0),
FD(1.5),
alpha(0),
FEMA(C);

If C[1] > H Then TH = C[1] Else TH = H;

If C[1] < L Then TL = C[1] Else TL = L;

TR = TH - TL; {前日の終値と当日の始値の間は当然重要なので、真値幅を用いる}

FD = (Log(Sum(TR, period)) - Log((Highest(H, period) - Lowest(L, period)) / period)) / Log(16); {フラクタル次元}

alpha = ExpValue(k * (FD - 1)); {フラクタル次元と平滑係数を関連付ける}

FEMA = alpha * C + (1 - alpha) * FEMA[1]; {フラクタル平滑平均}

フラクタル平滑平均には最初に4年くらいの助走期間が必要です。

最長200日くらいのトレンドを想定すると、kの設定値は-4.6052になります。

日本株のサイクルは4年といわれていますので、kの設定値は-7.6009くらいがいいかもしれません。

99%が報われるといわれる長期投資向けに、フラクタル平滑平均を損切り基準にするには、kを-8.5172あたりにするといいでしょう。

kを-11.1982あたりに設定すると、フラクタル平滑平均は極長期指標になり、ほぼあらゆる市場で負けなくなります。代わりに、価格変動そのものから取れる利益は極小になります。