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適応型?ファクターモデル

直近N日間のデータから翌日の騰落率を予測してみようという試みです。

FXシステムトレード研究

上の図のようにN日間の説明変数と目的変数を直線回帰させ、
翌日の変動を予測させます。
回帰式は毎日更新されるので、静的なモデルではなく動的です。

まあこれを適応型と呼んでいいのかどうかわかりませんが、
直近の傾向に沿ったリターン予測を行うという意図を持った戦略です。

明日の予測値がプラスであればロング、マイナスであればショートします。


相場環境の変化の要因を考えるものではなく、
何かわからないけど変化が起こればその傾向についていく
(起こらない場合もついていく)という手法をとっています。


静的なモデルでは、いわゆる「見せかけの相関」にとらわれてしまうこともあり得ます。
もしその相関を揺るがす相場変化が訪れれば、それはすなわちシステム破綻を意味してしまいます。

動的モデルはそうした問題にも適応できることを期待しているわけですが、
実際にはそんなにうまくはいきません。

例えば正相関から逆相関に変わったとして今後その逆相関がずっと続くのか、
それとも一時的な相場の気の迷いですぐにまた従来の正相関に戻ってくるのか、
わからないからです。

動的モデルは「ルールを変えるルール」を設定しているわけで、
この「ルールを変えるルール」に対するトレンドフォローを行っているようなものです。
もしトレンドがなくコロコロと猫の目のように変わっていては動的モデルも成すすべがないでしょう。


とりあえず今回は例として、直近N日間のEURUSDとダウの騰落率を説明変数とし、
翌日のEURUSDを目的変数とした適用型ファクターモデルを考えてみました。

以下がNを変えてバックテストしたときの損益曲線です。

(1)N=20
FXシステムトレード研究

(2)N=30
FXシステムトレード研究

(3)N=40
FXシステムトレード研究

(4)N=50
FXシステムトレード研究



上記のような分析もエクセルで簡単にできます。
単回帰ならslope,intercept、重回帰ならlinest,indexといった関数を使用すればOKでしょう。

なお今回は回帰直線のあてはまり度は無視していますが、
あてはまりの良いときのみエントリーするといったようなフィルタを付加する
ことも考えられます。

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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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