世界最強の株式シストレ・モデルが出力する銘柄ランキング、そのうちの上位2つを事前公開。そしてその運用結果を検証する日記です。
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中央自動車道


■ システムトレードを考えるとき、もっとも簡単な方法の一つが移動平均線を使ったやり方でしょう。n日間の移動平均線と終値(人によっては始値と終値の中値であったり、いろいろバージョンがありますね)との乖離率を、売買の指標とする方法です。


■ 『平均への自己回帰性を利用した』と表現する人もいますが、それは変な表現ですね。 あくまで現実の価格があって初めて平均値が計算されるのであって、平均値が先に存在しているわけではありません。 平均値が先に存在して、そこに日々の株価が回帰するというのであれば「現実の株価の代わりに平均値を予測してみよう」とする考え方もできますが、そんなことは絶対にできません。 明日の株価を予測することと、明日の移動平均値を予測することとはまったく同じだからです。何だか哲学的な話になってしまいました。


■ 5日移動平均で計算するということは、5日より小さな変動を消去(無視)することです。25日移動平均であれば周期25日未満の変動、つまり1ヶ月未満の変化を消し去るということです。  したがって月々の売上げデータの12ヶ月移動平均値は、春夏秋冬のシーズンに由来する売り上げの波を消し去るということです。  逆に春夏秋冬のシーズンごとの売上げ変化を知りたいのであれば、12ヶ月移動平均であっては必要なデータにならないことはご理解いただけるでしょう。 せめて3ヶ月移動平均で計算しなければいけません。


■ もう私の言わんとすることはご理解いただけるでしょう。  移動平均線を使うにあたっては、どんな周期の株価変化をあなたが捉えたいのかで決めることなのです。  いろいろ移動平均の期間を変えてみれば、それぞれに結果は出ます。  ソニーは7日移動平均線だとうまく利益が出せる、日立は13日移動平均線だ、などと議論してもほとんど何の意味もないのです。  どんな銘柄-----とは言わなくとも大半の銘柄-----に通用する計算期間を見つけることこそが重要なことなのです。

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【2010/08/14 23:00】 | シストレに関するアドバイス
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■ 「システムトレードの作り方」をキーワードにしてネット検索すると、イヤというほどのHPやブログがヒットします。 それらのうちのいくつかを覗いてみました。  ほとんどのHPやブログで主張されていることを要約してみれば、「いろいろ試して自分にあった方法を見つけよう」ということに尽きるように思います。

■ 『理由はよくわかないけれど、ともかく上手くいく方法を見つける』方法のことを-----理工系学部出身の方々ならたぶん聞いたことがあるでしょう-----エジソン・メソッドといいます。 そう、あの発明王エジソンのやり方です。

■ エジソンの時代、電球のフィラメントにはどんな物性が必要なのか、わかっていませんでした-----というより知ろうとする科学的姿勢が当時のエジソンの心にはまだ十分芽生えていなかったのかも知れませんね-----。 ですからエジソンは、電球のフィラメントの素材を決めるにあたってとにかく片っ端からいろんな素材を試したというわけです。   その結果、京都産の竹を選んだというわけです。

■ いまの時代、エジソン・メソッドという言葉はあまり良い意味では使われないと思います。  もし工学部の学生がロボットを造ろうとするときに部品の素材をともかくいろいろ試して決めようとしたなら、その学生は留年まちがいなしです。  なぜなら、なぜそうなるのか、そうなるためには何が必要なのか等々を考えながらモデルや理論を組み立てていくことこそが、科学そして工学のあり方だからです。

■ システムトレード・モデルの作り方も同じだと、私は思っています。  ともかくありきたりの手法をめくらめっぽうに試しても、「たまたま」そうなっただけなのか、ちゃんと理由があってそうなったのか、判断する手がかりがつかめません。  この銘柄ではうまくいくけれど、この銘柄ではうまくいかない、というのでは何とも心もとないモデルにしかならないだろうと思います。

■ 理工系学部出身の方々なら、きっと思い出があるはずです。  学部の2年生か3年生になれば午後は実験、実験の日々・・・。  教科書に載っている常識のような内容を繰り返し繰り返しなぜ実験させられたのか、その意味をもう一度思い出すべきだと思います。

■ このブログで紹介しているDRYΦneoというモデルは1998年にプロトタイプが完成していますが、やみくもに試して作り上げたものではありません。  異なる業種の数銘柄をいくつかピックアップして、それら銘柄のの株価データの動きに共通する特徴はないか探索し、その特徴はどんな銘柄にも存在する・・・という仮定(見通しあるいは判断。 確信でないところが残念!)の下でモデルを組み立てました。  もしその特徴が普遍的なものであるならば-----つまり大半の銘柄に見出される特徴であるならば-----きっとこのモデルはうまく働く・・・そんな思いでDRYΦを組み立てました。

■ さいわいにもプロトタイプのDRYΦは、まずまずの性能を示してくれました。  そのプロトタイプの完成からかれこれ10数年になりますが、心臓部のロジックは変わっていません。また日本の銘柄だけでなく米国の銘柄でも-----損益のボラティリティが高くなるということはあるのですが-----機能することも確かめています。  だからDRYΦの根幹を成す論理というのは、案外、どんな銘柄にも存在する普遍を持ったものなのではないかと想像し、また期待もしています。  もっとも、なぜそうした特徴が生まれるのか分からないところに不安は残っていますが・・・。

■ 皆さんもシステムトレード・モデルを作るときには、なぜその方法だと上手くいったのか、なぜその方法だと上手くいかないのか、なぜ、なぜ、なぜ、なぜ・・・としつこいくらいに理由や背景を考えながらすすめていくと良いと思います。  そうすればあなたは一人前のシステム・モデラーになれるはずです。

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【2010/08/13 01:15】 | シストレに関するアドバイス
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DRYΦneoによる現物株式の運用simulation

■ システムトレード・モデルを作成するにあたって、みなさん株価など実際の価格をつかってシミュレーション(バックテクスやフォワードテスト)をしますね。 そのシミュレーションの結果を使ってモデルの性能評価をおこなっているはずです。

■ でもその時、オーバーナイトで保有する建玉(たてぎょく)の評価損益も含めて計算していますか? 実現損益だけのシミュレーションをモデルの性能だと思ったら、あとでたいへんな目に会うこと必至です。 「建玉を決済すれば評価損益は実現損益になるのだから、シミュレーションは実現損益だけでじゅうぶん・・・」なんて考えているとしたら、ほとんど確実にあなたは轟沈です。

■ 上の図はシステムトレード・モデルDRYΦの損益シミュレーションです。赤線と青線の2つが描かれています。 赤線は青線にくらべると比較的なめらかなグラフですが、よくよく見ると赤線を中心として上下にツンツンと青いトゲトゲが飛び出ています。 実は赤線は実現損益だけを集計・累積したグラフ、青いトゲトゲは日々の評価損益の部分なのです。

■ 図1のケースでは、実現損益だけを累積しただけの最大ドローダウンは200万円弱にとどまっているのですが、評価損益を含めて考えると最大ドローダウンは1.5倍の300万円にまで拡大します。

■ 資金(元本)に対する適正な投資金額を決めるにあたって予想されるドローダウンは重要な指標となりますが、   
 ドローダウンの見積りにあたっては実現損益だけでなく評価損益をも含めて考えないといけない
ということがわかる良い事例ですね。

■ もちろん評価益が発生しているときは実現損益の累計額のよりも大きく資産総額が計算されます。ですから、あなたの喜びも評価益の分だけ大きくなるはずです。 けれどその評価益は、明日の寄付きの時点で消え失せているかも知れません。 まさにぬか喜びとなることもあるので、評価益が出ているからといって安心はできません。

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【2010/08/06 01:13】 | シストレに関するアドバイス
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