Let'sシステムトレード
2006年12月27日
システムトレードはじめの一歩（20）
（完）
【KonSin】
2006年12月23日
システムトレードはじめの一歩（19）
2006年12月20日
システムトレードはじめの一歩（18）
2006年12月16日
システムトレードはじめの一歩（17）
ここで、合成のパターンは簡単のため以下の２通りとします。
・SYS08（ディープブライアン）：ディープインパクト２枚 × ナリタブライアン１枚
・SYS09（ディープザパール）：ディープインパクト２枚 × シーキングザパール１枚
合成する枚数が異なるのは、毎日売買することを前提としているためです。
すなわち、1枚ずつだとお互いに異なる売買指示が出た場合、その日は休みとなってしまいます。
「休むも相場」といいますから熟練してくればそれも悪くはないでしょう。
しかし、毎日売買指示を出すのは「大数の法則」による期待値への収束を早めること以外にも、システムトレーダー初心者のうちは試行回数を増やしてたくさんの売買を経験することで「確率的思考」を実感として身につける方がいいのではないかと考えたからです。
三冠王を３度取った中日の落合博満
監督も、かつて以下のように語っています。『所詮この世界はバットをたくさん振った者勝ちだよ。』
あまり熱心に練習しているイメージのない落合監督ですが、現役時代誰も見ていないところで当時のプロ野球選手の中で最もバットをたくさん振ったという自信が、彼の実績や発言を自然と生み出していたのでしょう。
ここで、結果を見る前にディープブライアンとディープザパールのどちらの方がパフォーマンスがよくなるか、前出の単体システムを見比べてみて考えてみてください。
損益合計や最大ドローダウンを見てみると、明らかにナリタブライアンの方がシーキングザパールよりも優秀です。
よって、ナリタブライアンをディープインパクトに交配させる方がより強いサラブレッドが生まれるような気がします。（牡馬同士なので変な例えですが‥。）
では、実際に見比べてみましょう。
（※ 縦軸の目盛り幅が単体システムとは異なっている点には注意。）
まず、ディープブライアン。
続いて、ディープザパール。
いかがでしょうか。
擬似シャープレシオを判断基準とした場合、ディープザパールの方が明らかに上です。（13.2対7.8）
累積損益の美しさもディープザパールの方が美しく感じられます。
確かに損益合計はディープブライアンの方が上ですが、最大ドローダウンをリスクと考えた場合、その値はディープザパールの2倍近く（674千円÷368千円≒1.83倍）に達しています。
ということはこの基準だけで単純に考えると、ディープザパールはディープブライアンの約2倍の枚数で売買できることになり、取りうるリスクをそろえた場合、損益合計はディープザパールの方が大きいことになります。
（ディープブライアンが5,259千円の場合、同等のリスクでディープザパールは4,865千円×1.83≒8,910千円となる。）
そうなる理由は、私が”東京とうもろこし”の知識がほとんどない素人なので個別の要因としてはわかりません。
ただ、一般論としては、
『根底にある収益ドライバの独立性の差が導出システムの独立性の差となって表出する。そして合成要素である単体システムの独立性の高さは合成システムのパフォーマンスを向上させる。』
と考えられます。
実際の競走馬においても、血縁関係の近い馬同士の交配では極端に弱い馬が生まれる場合が多く、加えて命の危険性さえも伴うことから交配が行われることはまずありません。
（共にＧ１馬であるスペシャルウィークとダンスパートナーは同じサンデーサイレンス産駒であるため、交配させられることはないでしょう。興味のある方は「ダービースタリオン」をやってみてください。）
しかしながら、根底のドライバを直接知ることは、データを分析するだけではわかりません。
なので、やり過ぎない範囲でいろいろと合成し検証してみて、よさげなシステムを見つけることになるでしょう。
とはいえ、今回の合成は単体システムを並列運用しているわけですから、個々の単体システムの優位性を確信しているのであれば、一定期間後には利益は出てくるはずです。
（つまり、もし利益が出ない場合には、その原因は合成の巧拙ではないということです。）
さて、なんとか実運用に耐えられそうなシステムが構築できました。
次回はその”運用”の準備と注意点にについてお話させていただきます。
（Step4-1へ）
【KonSin】
2006年12月13日
システムトレードはじめの一歩（16）
損益合計は”SYS03”よりも大きく向上しています。（853千円→1,299千円）
それでいながら最大ドローダウンはあまり変わりません。（266千円→247千円）
よって、擬似シャープレシオが向上する結果となりました。（3.2→5.3）
ただ、調子の波にムラがあり、長期間利益の出ない時期が今後も出てくることが懸念されます。
さしずめ、雨の日には絶対に走らない”シーキングザパール”的なシステムです。
続いて”SYS06”。
損益合計は”SYS05”よりもさらに向上しています（1,299千円→1,693千円）。
加えて最大ドローダウンは今回検証したシステムの中では最も小さい値を示しました。（224千円）
したがって、擬似シャープレシオも最高の値となっています。（7.6）
懸念材料を挙げるとすると、直近のパフォーマンスが振るわない点でしょうか。
実際にシステムを運用する場合、直近機能しているかどうかを気にするものです。
たとえるなら、当時史上最強と評されながら晩年の走りがとても寂しかった三冠馬”ナリタブライアン
”的システムとしておきましょう。最後に”SYS07”。
損益合計は今回検証したシステムの中で最高の値を示しました。（1,783千円）
1枚で1日2,440円の利益であれば、手数料を考慮しても十分だと思います。
累積損益の美しさも、とくに180日あたり以降は秀逸でしたので、”A-”の評価を与えました。
とはいえ、最大ドローダウンで結構大きい値（370千円）を瞬間的につけているところが唯一気になるところです。
平常時は圧倒的な強さを見せますが、最も大事な凱旋門賞で末足の切れ味を失った”ディープインパクト
”的システムと名づけましょう。さあ、これでとりあえず単体システムの構築は完了です。
特にディープインパクトシステムは、単体システムながら余裕資金が十分にあればドローダウンを監視しながらポートフォリオに組み込む価値はあるように思えます。
次回はこれらのシステムを合成して、さらにパフォーマンスを向上させてみます。
（Step3-3へ）
【KonSin】
2006年12月09日
システムトレードはじめの一歩（15）
縮約したデータの有用な情報含有率が、生データのそれよりも高いことを判別することは現実的に難しいと思います。
厳格なルールに基づいたシステムトレードでありながら、”不確実”であることを意図して組み込むことにはやはり矛盾があるのではないかと。
であれば、有用な情報を（そのデータに関しては）最大に含むことが保障された生データを用いてシンプルな組み合わせを探索するというのが合理的といえます。
そしてその結果、最適な組み合わせを発見したならば、有用な情報を最大限活用したという意味いおいて、そのシステムは堅牢で高いパフォーマンスを与えてくれるでしょう。
『素直に生データのシンプルな組み合わせを探索すべし』
このメッセージをもとにじっくり頭を悩ませ手を動かしてみましょう。
ということで次回は、上記の考え方で構築した実際のシステムのパフォーマンスを見ていきます。
※「情報量」という言葉は情報理論の世界では特別な意味合いを持つ言葉ですが、ここではわかりやすくするために、感覚的な意味で情報量という表現を用いました。
（Step3b-2へ）
【KonSin】
2006年12月06日
システムトレードはじめの一歩（14）
ボラティリティの概念は、いろいろと便利な特性を提供してくれますので、自分なりに「技化」しておくと強力な武器になるでしょう。
ここでは超シンプルに定式化してそのあたりを検証してみたいと思います。
まずは”SYS03”から。
損益合計は前回の”SYS02ex”とそれほど変わりませんが、ドローダウンが小さくなっています。（373千円→266千円）
それに伴って擬似シャープレシオも改善されていますね。（2.2→3.2）
また、累積損益の積み上がりも比較的美しくなっているのではないでしょうか。
続いて”SYS04”。
定量的な評価項目は”SYS03”とさほど変わりませんが、累積損益の積み上がりのゴツゴツ感がちょっと気になります。
高安の変動幅よりも安値と終値を絡めた変動幅の方が、先物の商品特性上効いてくるのかなと思いましたが、そういうこともなさそうです。
（あくまでもこの銘柄でこの期間、この仕掛け／手仕舞いにおいての結果であって、条件が変われば結果も当然変わります。したがって安易に結果だけを信じないで、自分の銘柄などに関しては自分で調べることが肝要です。）
エクセルでは、一度こういったツールを作ってしまえば、簡単に様々な仮説を検証することができます。
VBAなども特に必要ありませんので、意欲のある人は是非取り組んでみてください。
こういう検証を通して銘柄と戯れることが、システムを運用していく上での心のよりどころとなります。
そしてなによりこの作業は、システムトレードに関心がある人にとっては、とても楽しいものですからね。
では次回は「探索的アプローチ」によって、システムの更なるパフォーマンス向上を追及していきましょう。
（Step3b-1へ）
【KonSin】
2006年12月02日
システムトレードはじめの一歩（13）
一般的に仮説と定式化は”一対多”の関係にあります。
それは仮説はある程度あいまいさを許容しますが、定式化はその仮説を解釈して実際に検証可能な形に落とし込むため、その解釈の数だけバリエーションが存在するためです。
「トレンドフォローはよいが逆張りはダメ」
という話をよく聞きます。
しかし、きちんと定式化して検証した上でその判断をしているものはあまり見かけません。
・そもそもトレンドフォローとは何か？
・逆張りとは何か？
押し目買いはトレンドフォローか逆張りか？（そもそも押し目買いとは？という問題もあるが‥）
・指値で買う場合、自分の玉が約定した瞬間はティック分価格は下げている。したがって指値買いはすべて逆張りか？
・良し悪しの判断基準は損益の期待値なのか、損益の標準偏差なのか、はたまた心理的効用なのか？
批判や揚足取りをしているわけではなく、
『他人のいうことを盲信せず、自分で確認することで確信を得よ』
といいたいのです。
（このメッセージはこれまでもこれからも一貫していい続けます。）
そういった意味でエクセルやプログラム言語を用いたシステムトレードは、定式化して検証することが絶対的に求められますので、確信を得やすいというアドバンテージがあると思います。
ちょっと横道にそれましたが、ここから各々のシステムの検証結果を見てみましょう。
まずは”SYS01”。
うーむ‥みごとに地を這っていますね。
とりあえず、単体システムとしては使えないと判断していいでしょう。
検証の目的は、”使えないシステムを知る”ことも含まれていますので、落胆せずに結果を前向きに捉えることが大切です。
ただし、単体で使えないシステムでも他のシステムと組み合わせることでいいことが起こるかもしれませんので、完全に切り捨てずにどっかにとっておきましょう。
気を取り直して”SYS02”を見てみます。
ぐぐ‥さらにやばいことに‥。
でも‥これは‥ひっくり返してみるといいのでは？
これでとりあえず利益の出るシステムになったようです。
商品先物の手数料は最安値の業者で300円くらいのところがありますので、平均1140円のこのシステムは手数料をまかなっても利益が出せるといえるでしょう。
さて、ここで”SYS02”の定式化を変更しておきます。
定式化２ex（SYS02ex）：
・前日が陽線または同値線の場合、寄り売り引け買い
・前日が陰線の場合、寄り買い引け売り
単体システムを検証した後、最後にやることは”このシステムを長期間運用すれば利益を出しうる”ということにコミットすることです。
どういう損益曲線を描いてもかまいませんので、たとえば3年後に利益を出しているかを自分に確信させるのです。
とはいえ、仮説検証アプローチの場合つらいのは、今回の例のように事前に立てた仮説が覆ってしまってもなお、システムを信じられるかどうかの葛藤が出てきてしまうことです。
（このへんの心の持ちようは自分なりの方法論は持っていますが、なかなか明文化しづらいところでもあります‥。）
とにかくコミットさえできれば、システムを合成する際のパーツとして安心して使えるようになります。
では、次回はもう少し宝物に見えるシステムを構築してみましょう。
（Step3a-2へ）
【KonSin】
2006年11月29日
システムトレードはじめの一歩（12）
とはいえ、システムは自分が使うものですから、きちんと定式化できるのであれば、他人にヘッドアンドショルダーに見えないといわれても、検証してみる価値はあると思います。
また、ここで切れ味のいい仮説を立てられるかどうかは、基礎分析をきちんと行ってきたかどうかが効いてきます。
良質な素材をたくさんインプットできていれば、おのずとよいアイデアが思い浮かぶことでしょう。
”B”はデータをいろいろと探索的に組み合わせて、パフォーマンスのよいシステムを探す方法です。
ここはまさに「データマイニング」の得意領域（特にAprioriや遺伝的アルゴリズムが有効）ですが、労を惜しまなければ手作業でやっても問題はないと思います。
ただ、このアプローチで注意しなければならないことは「過度な最適化」です。
それなりにいいシステムが発見されたとき、さらにそのパフォーマンスを向上させるために次々に条件を加えてしまうのは人間の性です。
過度な最適化を避けるコツは、単体システム自体はシンプルなもの、すなわちパラメータができるだけ少ないものを複数構築して、あとでそれを合成することですが、これは後ほど述べたいと思います。
では次回は「仮説検証アプローチ」によるシステムの構築と評価を行いましょう。
（Step3a-1へ）
【KonSin】
2006年11月25日
システムトレードはじめの一歩（11）
このほかにもプロフィットファクター、損益レシオ、最大フラット期間など、いろいろと評価項目は考えられるでしょう。
しかし、ここでは”このシステムは長期間運用し続ければ利益を上げることができるか”、とういことをざっくり判断できればよいと考えています。
なぜなら、単体システムは合成して用いますので、ここで細かいことを評価してもあまり意味がありません。
そしてなにより、あまりに多くの評価項目を見てしまうと、もっとも大切な”判断”に迷ってしまいます。
"使える"システムであると判断するための評価項目で迷いを生じさせるのは本末転倒でしょう。
では、次回はシステム構築における２つのアプローチを考えていきましょう。
（Step3-2へ）
【KonSin】
