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  2. 2009年07月

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プロなら楽々稼いでいるなんてウソ!?

昔思っていたことです。

2割と言われる一部の勝ち組トレーダー達は、
思いのままに相場が動き、さぞかし悠々と稼いでいるんだろうなあ。。。
そしてわたしたち負け組トレーダー達を陰で笑ってるんだろうなあ。。。


専業トレーダーになって思っていることです。

トレードを始めたときから変わらず、
相場は思い通りにならないものだなあ。。。


私がFXをやり始めたときに抱いていたプロのトレーダー像は
幻想だったと思います。

もちろん勝ち組の世界でもごくわずかですが、楽々と超越したパフォーマンスを
上げている特異な人はいるかもしれません。

しかし多くのプロも私と同じように毎月苦しんで、
売買を繰り返しながら気付いたらプラスだった・・・という感覚に近いのでは
ないでしょうか?

まあこれは私のトレードスタイルとも関係してくるので一概にみんなそうとは
言えない部分もあるのですが。
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移動平均からの乖離率を使った逆張り戦略

逆張り戦略の代表例の1つに移動平均からの乖離率があります。

トレンドフォローメインの私はほとんど使わない指標ですが、
食わず嫌いせずにその戦略の可能性を調べてみようと思います。


乖離率は以下の式で計算されます。

乖離率 = 100 ×(終値 - 移動平均値) / 移動平均値


エントリールールを構成するパラメータは、

①移動平均線の期間: L
②乖離率の閾値 k: 値がいくら以上(いくら以下)になったらエントリーするか

の2つです。

手仕舞いについては自由度があります。

今回はシンプルに

エントリーからN日後の始値で成行き決済

というふうに設定しておきます。

これで全パラメータ数は3つ。
シンプルさという点で許容範囲と言えるでしょう。

このようなルール構成の下、様々な通貨ペアで
検証したのですが、なかなか良い結果は出てきません。

これまで調べた中でバックテストが最も良かったものは、

○通貨ペア: USDJPY USDCHF
○売買方向: 売りのみ
○移動平均の期間L: 5
○乖離率の閾値k: 1%
○手仕舞いN: 4

というものでした。

(補足1)
終値が5日間の移動平均線から1%以上乖離したら、
翌日成行きで売りエントリーを行う。
エントリーは乖離率が1%未満→1%以上になった翌日のみ行う。

(補足2)
手仕舞いについて、例えばエントリー日が
12日だった場合、13、14、15と4営業日経過した後16日の始値で決済。



◆検証期間:1999年1月1日~2009年6月30日

◆通貨ペア:USDJPY USDCHF

◆トレード数: 218

◆勝率: 58.3%

◆累積損益: 4699.4 pips (スプレッド スワップ考慮済み)

◆PF(プロフィットファクター): 1.52

◆PR(ペイオフレシオ): 1.09

◆最大ドローダウン: -795.1 pips

FXシステムトレード研究


このシステムがすぐ実戦に役立つかどうかは微妙です。
ルールはシンプルですが、トレード数の問題など
システムとして満足すべきポイントを欠いていることも確かです。

乖離率に興味がある人はこれを参考に掘り下げてみてください。
もっといいものを発見できるかもしれません。


  【FX システムトレード派はこちら


エクセルを使ってシステムの信頼度をチェックする方法

今回はトレード損益の頻度分布が
(対数)正規分布で近似できる場合の話です。

例えばバックテストにおいて、

トレード数:N 200
平均獲得pips:m 10pips
獲得pipsの標準偏差:σ 80pips

という結果があるとします。

さて、この結果が統計的に意味があるのかどうか調べてみましょう。

検証にはt検定を使用します。
やり方はエクセルさえあれば簡単で誰でもできます。

T = SQRT(N-1)*(m) / (σ)

を計算します。

いまN=200、m=10、σ=80ですから、

T = SQRT(199)*10 / 80 = 1.763

となります。

と、ここまでは電卓さえあれば計算可能です。

ここからエクセルを使います。
関数「TINV」を使用し、

=TINV(0.05,N-1)

を計算させます。

 = 1.972

と出てきました。

さて、最初に計算したTと後に計算したT
この2つを比べてます。

t検定において統計的に意味があるとされるレベルは
T>Tとなるときです。

いまT=1.763 < T=1.972
つまり、T < Tですから、例に挙げたバックテスト結果は
統計的に意味がない
ということになります。

ちなみに、上式の

=TINV(0.05,N-1)

の0.05は5%の有意水準を示しています。

「5%有意水準」は逆に「95%の信頼度」と言いかえる方がわかりやすい
かもしれません。

より厳しい検定を行うなら、この0.05の値を0.01(=1%有意水準)に変えて
TとTを比較してください。

バックテスト結果を元にエクセルでちょっとした計算してやるだけで
その結果にどれくらい信頼度があるかがわかるt検定の話でした。

以上手順のみサラッと紹介しましたが、このt検定はシステムトレードの
様々な場面において応用できるものですので、覚えておいて損はないと思います。


   【FX システムトレード派はこちら

トレード損益の分布は正規分布になるとは限らない?

トレード損益のヒストグラムについての話です。

例えば中期トレンドフォローのようなシステムでは通常

1 低勝率
2 高いペイオフレシオ

という特徴を持っています。

つまり、小さいマイナス損益の頻度が高く、
小さなプラス損益の頻度は稀で、大きなプラス損益の頻度が少しある

ような分布図が予想されるわけです。

損益のヒストグラムをとったときに下図のような感じの
分布になりがちで、正規分布とはかけ離れたものになります。

FXシステムトレード研究
              (横軸は獲得pips、縦軸はその頻度)

このような分布においては、1トレードあたりの平均損益やその標準偏差
はあまり意味を持たないことになり、システムの優位性を統計的な観点から
議論できなくなってしまいます。


ここで、1トレードの損益ではなく、
数回ごとの合計損益についてヒストグラムをとるとどうでしょう?

得られる損益分布の形も変わり、下図のようになります。

FXシステムトレード研究



はっきりと「正規分布である」と断言できるレベルにはありませんが、
「正規分布ではない」と断言できるレベルでもなく、
平均値や標準偏差を用いて大雑把な議論が可能のようにも見えますね。

===
1トレード損益の分布図が明らかに(対数)正規分布から外れているような
場合、数トレード毎の合計損益で分布を取り直してやることで
正規分布もどきの分布が得られることがある。
                      ===

果たしてこのような方法による解析がいいのかどうかわかりません。

何回のトレード損益を合計するのか、恣意的。
平均値や標準偏差を用いた議論が可能なのはどのレベルからなのか?

など、いろいろな問題があります。

リターンの対数が正規分布で近似できることを仮定した文献は
よく見ますが、今回の例のような損益分布での扱い方については
今後の課題ですね。


次回は、1トレード損益の分布が正規分布で近似できる場合の扱い
について書きたいと思っています。


   【FX システムトレード派はこちら

USDJPY短期トレンドフォローシステムの3ヶ月の運用成績

トレードシステム【Phai System 01】のここ3ヶ月の
運用成績です。
 
システムのバックテスト結果は
USDJPYブレイクアウトシステム【Phai System 01】

◆期間:2009年4月~6月

◆対象通貨ペア:USDJPY

◆トレード数:23

◆勝率:39.1%

◆獲得pips:-267pips(スプレッド3pips、スワップ考慮済み)

◆PF(プロフィットファクター):0.75

◆PR(ペイオフレシオ):1.17

◆コメント:

ドル円相場のボラの収縮に苦戦中です。

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プロフィール

Phai

Author:Phai
4年前に専業トレーダーに転身。
トレンドフォロー系のシステムをメインに複数のシステムで資産運用を行っています。
メンバー100名以上→【FC2限定システムトレードコミュニティを立ち上げました

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