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システム設計の方法論(4) [システムトレード]

次の図は、日産順張り逆システムにおける、KFインデックスパラメータ依存性です。上段は2012年7月20日時点、下段は2007年12月28日時点の分布図です。
共に、赤丸の部分がKFインデックスが最大であり、それに対応する座標値が最適パラメータとなります。
KFIパラメータ依存01.png
KFIパラメータ依存02.png
驚くべきことに、これほど鋭い複数のピークを持ちながら、最適パラメータは4年半以上に渡って変わっていません。
図の青丸の部分は、現在のセカンドピーク(KFインデックスが2番目に大きい場所)を示しますが、4年半前の分布にもその存在がはっきりと見て取れます。

その当時は、緑丸部分がセカンドピークだったのですが、これはそのほんの数か月前までは最適パラメータに相当していました。
すなわち、それ以前から赤丸部分が徐々に大きくなってきて、遂に緑丸部分を追い抜いたということになります。

この時、既に現在のセカンドピークに相当する青丸部分もまた、大きくなっていることに注目してください。直近図においては、緑丸部分は跡形もなく消えてしまっていますが、青丸部分はセカンドピークの座を保っています。

さて、このように最適パラメータと言うのは、システムや目標性能の採り方によっては、非常に安定する場合があります。
最適パラメータが長期に渡って安定するというのは、そのシステムもまた長期に渡って安定することを意味します。

もしもシステムの安定度が低下し、資産カーブのロバスト性が崩れてきた場合、大抵のシステムでは、新たな最適パラメータが台頭して、そのパラメータでシステムを再び安定状態に保とうとするからです。

次図は、最適パラメータおよびセカンドピークの時系列分布です。合わせて、両者の差分も示します。
上段が最適パラメータ、中段がセカンドピーク、下段が差分です。
KFI時系列01.png
KFI2時系列01.png
KFI⊿時系列01.png
最適パラメータは直近4年半強に渡って、全く変化していないことが分かります。一方のセカンドピークの安定期間は、2年半ほどしかありません。
その前の1年半ほどの平坦部分は、5年前の最適パラメータを示しています。

すなわち、最適パラメータが4年半ほど前に現在の値に変化した際、それまでの最適パラメータがセカンドピークの座に落ちたことを物語っています。
3年前にはその座も追われ、若干の変遷の後、セカンドピークはほぼ現在の値に落ち着いています。

では、そのセカンドピークが、現在の最適パラメータに取って代わるのは、いつ頃なのでしょう?それが分かれば苦労はありませんが、少なくとも現在の最適パラメータが、安定状態なのかどうかは分かります。

最適パラメータとセカンドピークの差分を見ると、KFインデックスの差分が徐々に増加していることが分かります。両者の差分が0になった時が、最適パラメータとセカンドパラメータの入れ替わりを示しているわけですから、その差が広がっているということは、当面入れ替わりは起こらないということになります。

すなわち、現在の最適パラメータは、まだ当分その地位を維持し続ける可能性が高い、ということになるわけです。
最適パラメータが変わらないということは、そのシステムはまだ当分の間、安定して運用し続けることができます。

ちなみに、システム検証期間が3年に満たない段階では、最適パラメータが頻繁に移り変わっていることが分かります。
これはシステムが不安定であることを意味し、少なくともその状態で運用を開始した場合、頻繁にメンテナンスを行なっていく必要があります。

最後に、最適パラメータを適用したシステムの資産カーブを示します。このシステムは、2008年以降、一切手を加えていないことになります。
その間、何度かの停滞やドローダウンはあるものの、システムは順調に期待通りの収益を上げてきています。
回帰推定値01.png
今年の6月時点では、機能停止直前まで追い込まれましたが、その後の1カ月ほどで急激に回復し、最大資産残高を更新しています。
現在の最適パラメータを脅かす存在は当面なく、まだまだ期待が持てる状態です。

なお、最適パラメータが安定することは、システム設計の必要条件の一つですが、十分条件ではありません。
最適パラメータに変化がなくても、システムが機能停止する可能性はあります。

システム設計の方法論(3) [システムトレード]

システム設計には、最適パラメータの時系列分析が必須であると述べました。でも、そもそも最適パラメータとは一体何なのでしょう?
さらに、それはどのようにして決定すれば良いのでしょう?

最適パラメータとは、「連続的に可変な因子群を有するシステムにおいて、特定の計測期間におけるシステムの目標性能を最適化する、唯一の因子の組である」と定義できます。
すなわち、最適パラメータとは特定システムに固有の量であるだけでは不十分で、そのシステムの計測期間や目標性能にも依存します。

例えば、同一銘柄、同一ロジックを有するシステムであっても、目標性能がPFか損益累計かで最適パラメータは異なってきますし、もちろんそれらの計測期間が違っても同様です。
以前の私がそうであったように、計測期間や目標性能を固定して、最適化パラメータをより厳密に定義するという考えもありますが、現在では私はそれに否定的です。

私が考案したKFインデックスは、それを目標性能として最適パラメータを決定することにより、より堅牢なシステムが構築出来ることを目指しましたが、残念ながら必ずしも全ての銘柄やシステムなどで有効であるとは言えないことが分かってきました。
結局、白い猫が必ずしも鼠をよく捕る猫であるとは限らない、というわけです。

ここで話を少し戻しまして、最適パラメータが「唯一の因子の組」である理由について考えてみます。これには、最適パラメータは「一意的に決定される」ことも含まれています。
すなわち、ある銘柄の特定システムにおいて、目標性能とその計測期間が与えられれば、最適パラメータは一意的にただ一組だけ決まる、ということです。

分かり易い例えで説明しますと、1つの移動平均を用いたある銘柄のシステムにおいて、計測期間を2001~2010年の10年間とし、目標性能を累計損益の最大化とした場合、それを実現する移動平均期間(パラメータ)は、一意的に決まります。

しかし、異なったパラメータで全く同一の累計損益となる場合があるかもしれません。その場合は、一見、パラメータの一意性は崩れるように見えます。
それでも、一意性を維持することは可能です。最適パラメータの候補として複数のパラメータが得られた場合、例えばその中で最も小さいものを最適パラメータとすれば良いだけです。

最適パラメータを決定する手順さえ明確であれば、複数の候補から最終的に一つを選ぶとしても問題ありません。
上例では、複数候補のうち最も小さいものを最適パラメータとしましたが、それは一般に移動平均期間が小さいほど売買頻度(収益機会)が増える、と考えられるためです。

同様に、何らかのレンジをパラメータとした場合も、パラメータが小さいほど売買頻度や収益機会が増えると考えられます。
一般に、パラメータの性質を理解した上で、パラメータ毎に最終選択方法を決定してやれば良いわけです。

ところで、最適パラメータが一意的に決まらないとは、どのようなことなのでしょう?
ありがちな例として、目標性能がピークとなるパラメータよりも、少しだけ外れた位置を最適パラメータとする、などといった方法が考えられます。

これは、性能がピークとなるパラメータはすぐにずれてしまう、という思い込みから来る手法ですが、では、「少しだけ外れた位置」が一意的に決定されるかというと、必ずしもそうではないようです。すなわち、最適パラメータの決定には、任意性が生じるわけです。

このような場合でも、そのパラメータを用いたバックテストは可能です。したがって、一見、システムの設計手順としては問題ないようにも思えます。
しかし、その方法では、システムの安定性を「事前に」評価することはできません。

システム設計の方法論(2) [システムトレード]

解析的システムに与えられた優位性とは何でしょう?それは一言でいえば、株価推移には時としてトレンドが発生する、ということです。
そのトレンドの継続期間が長いほど、そしてトレンド継続中の変位量が大きく、バラツキが小さいほど、そこから収益を上げやすくなります。

トレンドの発生を的確に捉え、そのトレンドの性質を適切に判断し、そのトレンドへの参入戦略と撤退戦略を構築することで、そこに収益の源泉を見出すことができると考えます。
そこには、オカルト的な要素は不要です。データを解析し、有用な要素を切り出し、オンとオフに再構築することにより、無作為よりも高い確率で波を乗り切ることができるはずです。

そうは言いましても、それらを演繹的に構築していくことは、非常に困難です。多くの場合は、無作為的に種々の方法を試し、その結果を持ってシステムの良否を判断することになります。
結局、黒い猫でも白い猫でも鼠を捕るのが良い猫だ、ということになるのでしょう。

例えば、あるテクニカル指標を用いてシステムを構築し、そのパラメータを最適化して、より性能の高いシステムを作成する、というのは、まさに良い猫を追確認する手法です。
そこには、テクニカル指標がトレンドの捕捉にどのように作用し、パラメータがどのような意味を持つかを考察する、という手順は含まれません。

では、このような手法で作成したシステムは、意味がないのでしょうか?これは少なくとも、その時点までは有効に作用しているように見えるシステムです。
一般に、これらの手法は過剰最適化を招きやすく、好ましくないとされています。

でも、自分でシステムを作成したことのある方ならお分かりかと思いますが、このようなシステムであっても、運用後数年以上に渡って機能し続けるものは、少なからず存在します。
その一方で、それ以外の大半のシステムは、運用後すぐに機能停止してしまうものがほとんどである、ということもまた事実です。

結局のところ、良い猫を見つけることは簡単にできますが、その猫が今後も良い猫であり続けるかどうかを見極めることは難しい、ということになります。
極論すれば、それを見極められる方法が存在するかどうかが、解析的システム設計にとって最重要である、と言えるのではないかと思います。

では、良い猫であり続けることを見極めるには、どうすれば良いのでしょう?それには、解析的システムの特徴をよく考える必要があります。
解析的システムでは、株価やその関数の時系列分析により、システムを構築していきます。

一般的には、何らかの指標を目的関数として、それが最大もしくは最小になるように、ロジックやパラメータを調整します。
あるいは、資産カーブのロバスト性などが最良になるように、調整を行ないます。

通常、同一ロジックのシステムであっても、そこに調整可能なパラメータが存在する場合、ロジックを固定してもパラメータを変化させれば、システムの性能は大きく変化します。
性能のパラメータ依存性が大きいシステムは良くない、などと言う説もありますが、解析的システムに関してはそれは当て嵌まりません。

解析的システムでは、一般にパラメータ依存性が大きく、同一ロジックであっても、パラメータの違いによって性能が正反対になる場合も多々あります。
逆に言えば、パラメータが変わるとそのシステムは全く別物になる、と考えてもいいかもしれません。

現在において最も良い猫であるシステムが、将来も良い猫であり続けるためには、少なくともパラメータが変化してはならないわけです。
もちろん可能性としては、現行以外のパラメータが将来更に良い猫を生むこともあり得ますが、それは一般に予見可能ではありません(予見できる場合もあります)。

最も確からしい選択は、現在のシステム性能が将来も持続するのを期待することであり、それには少なくとも、現在のパラメータを将来に渡って踏襲する必要があります。
その固定された条件下において、将来、システム性能が劣化してしまったら、それはそのシステムの寿命が来た、ということです。どんなに良い猫でも、いずれは死んでしまうのです。

では、現在のパラメータが将来も変化しないことを、確認する方法はあるのでしょうか?厳密には難しいでしょうが、ちょっと条件を緩和してやれば、できるだけ長期に渡って変化しないパラメータを有し、その間、十分満足できる期待性能が得られるシステムを設計することは、十分可能です。そのためには、様々な性能指標に対する、最適パラメータの時系列分析が必須となります。

システム設計の方法論(1) [システムトレード]

システムトレードを実践するに当たって、性能や信頼性がより高いシステムを設計するには、どのような方法を用いればいいのでしょうか。
もちろん、それはシステムトレード実践者の数だけ存在するものと考えますが、ここでは私が辿りついた方法について述べたいと思います。

まず最初に、私が用いているトレーディングシステムの特徴について説明しておきます。この前提抜きには、それ以降の話が成り立たないからです。
当然のことながら、解析(テクニカル)的システムとマルチファクターシステムとでは、その拠り所が異なります。

さて、私が開発し現在運用しているシステムは、解析的システムです。これは、株価やその関数の時系列データのみを分析対象とし、ファンダメンタルな要素は参照しません。
あるいは、ファンダメンタルな要素を数値化し、それを分析対象に加える場合もありますが、それは広義のマルチファクターシステムということになるでしょう。

ある時間軸における株価やその関数同士の位置関係によって、売買の方向や保有量が決定されます。それを決定する関数がそのシステムのロジックであり、全てが関数によって一意的に決定付けられることから、私は解析的システムと呼んでいます。

このようなシステムの場合、そのロジックを信頼するための根拠はどうしても乏しくなります。マルチファクターシステムのように、さまざまなファンダメンタル要因の組み合わせで構成されるシステムと異なり、解析的システムの拠り所は株価やその関数の変化のみです。

テクニカル分析では、それらの値や方向、組み合わせ等に特別の意味を見出し、それを株価予測の根拠にしていますが、残念ながらそれが科学的に証明されたという話は聞きません。
明日何が起こるか誰にも分からない以上、明日の株価もまた予測できないことは、自然の摂理です。

では、何故人は株式トレードを行ない、あるいはその何%かはシステムトレードを行ない、そしてけして多くはない割合ではあるものの、利益を上げ続けることができるのでしょう?
そこには、単なる偶然や生存バイアスではない、何らかの優位性があるのではないかと思います。

ある意味、この思い込みこそが株式トレードの原点であり、その思い込みを確信に変える道具の一つが、トレーディングシステムなのではないかと考えます。
トレーディングシステムには、単なる株価予測ではない、トータルで勝つための「何か」が含まれているのです。

その「何か」を明確にし、それを揺るぎない「方法論」にまで昇華させた時、「思い込み」は「確信」に変わるのではないかと確信します。

リードタイムとロバスト性 [システムトレード]

今週に入ってシステムは絶不調です。日産売建てでは株価は上昇し、アルプス買建てで利益が乗ったと思ったら、手仕舞い時に大幅ギャップダウンで結局損失。
今日は寄付きで、日産とアルプスを共に買建てたのですが、その後の推移はご承知の通りです。

私が現在運用しているシステムは、そんなにロバスト性が高いわけではないので、ある程度のドローダウンは致し方ないのですが、それにしても勝てません。
年間収支は、ついに今年5月の水準にまで悪化してしまいました。これからプラ転しないとは言えませんが、かなり難しそうです。

バスト性と言えば、例えばトヨタの生産方式はそれを極限まで高めたものだとも考えられます。あくまでイメージの話になりますが、横軸を時間、縦軸を生産量とした時、理想的にはそれが完全な右肩上がりの直線になるはずです。

しかし、生産に際しては必ずリードタイムが生じ、また、不良が発生すればそれはマイナスの生産量として計上されます。
すなわち、生産量推移チャートは完全な直線ではなく、リードタイムや不良発生によって、階段状の推移となります。完全な直線からのこのズレが、生産におけるロスとなるわけです。

トヨタは不良の削減はもちろん、リードタイムの極小化を図ることで、このロスをギリギリまで縮小し、高い生産性を維持してきました。
しかし、東日本大震災やタイの洪水によってリードタイムの極小化が破綻し、大きなロスが生じてしまったと考えられます。

極めて単純に考えると、例えばタイの洪水によってリードタイムが1カ月に増えたとすると、その間の累積生産量は変化しないことになります(もちろんそれまでの在庫はあるでしょうが、リードタイムの極限を考えます)。

一方、部品供給元を2箇所にして、その内の1箇所からの供給は継続していたとすると、その間の1カ月は半分の生産量ながらも生産を継続できることになります。
すなわち、単純に1カ月の生産量の半分をロスするだけで、生産を継続することができる訳です。

そのため、各社は多重購買を推進することを考える訳ですが、もちろん、そうするためにはまた新たな別種のロスが生じます。
結局のところ、それらのロスを比較検討した上で、想定する最悪の被害に対して、最も生産量を落とさない方法を模索していくことになるのでしょう。

この辺りの考え方は、もちろんシステムトレードでも同じです。元々、システムのロバスト性から論を発しているわけですから、当たり前と言えば当たり前です。
ロバスト性を高め過ぎると、想定外の出来事に対して脆弱になります。想定する出来事を広げ過ぎると、ロバスト性が悪化します。両者のバランスが重要ということです。

今年のシステム運用中間結果 [システムトレード]

今年のシステム運用は、ここまで非常に苦戦しています。あくまでシステム上(金利・手数料未考慮)しかも想定元金基準の話ではありますが、12月7日大引け時点での成績を記します。

 日産自動車:昨年末比 +4.86% (株価は同 -8.41%)
 アルプス電気:7月4日(*)比 -2.70% (株価は同 -31.03%)
        (*)運用開始が7月5日のため

数字上はベンチマーク(株価)に対してオーバーパフォームになってはいますが、けして褒められた成績ではありません。

システム運用は現物株の長期投資とは異なり、必ずしもインカムゲインを得られるわけではありません。場合によっては、それを供出することもあり得ます。
そう考えると、システム運用成績のベンチマーク比較そのものに、意味がないのかもしれません。

もちろん、インカムゲインを考慮した上での比較という考え方もありますが、それですら、運用成績がマイナス(アルプス電気の場合)という現実の前には、説得力に欠けます。
最も現実的な選択は、長期国債金利か株価騰落率のいずれか大きい方を、ベンチマークにするという方法です。

これなら、運用成績がマイナスなのにベンチマークには勝っているからプラス査定、などというおかしな話にはならないでしょう。
そもそも、システムトレードとは大なり小なりαを追いかけるものですから、成績(期待値)が想定運用期間内でプラスである、ということが、重要な運用条件になります。

ここで大切なのは、「想定運用期間」をどう捉えるか、ということです。例えば、超長期システムで運用する場合、単年のマイナスは想定内ということになるでしょう。その代わり、例えば10年後にはベンチマークに対して圧勝していることが求められます。

一方、短期システム運用の場合は、単年でのマイナスすら許されないかもしれません。ただし、これは平均保有期間が短期だから短期システム運用だ、という訳ではありません。
そのシステムが短期運用かそうでないかは、概ね最大ドローダウン期間で決まると考えます。

すなわち、システムの性質上、連敗が多くドローダウン期間が長いものは、必ずしも短期システム運用とは言えません。
逆に、平均保有期間が数10日と長いシステムであっても、連敗が極端に少なく、最大ドローダウン期間が数カ月以内に収まるのであれば、それは短期システム運用かもしれません。

この辺りの見積もりはシステム設計時に一通り押さえておくべきであり、その結果によって、そのシステムの運用方針を決定すべきです。
例えば、逆張りシステムだから短期運用であるとは、一概には言えないということです。

まあ、そうは言いましても、年単位で利益が上がらないというのは、精神衛生上あるいは経済的にもよろしくないことは、言うまでもありません。
そう言った意味では、長期システム運用などというものは、かなり例外的なのかもしれません。

久々の研究所サイト更新 [システムトレード]

今日、久々に研究所サイトのダウンロードページを更新しました。今まで長々と更新をさぼっていたこともあり、最初はなかなか勝手が掴めませんでしたが、次第に慣れてきました。
更新したのは、株価シート更新マクロとKFデータマネージャ、そしてKFシステムクリエイターです。

株価シート更新マクロとKFデータマネージャに関しては、立会日カレンダーを来年末まで更新しただけです。KFデータマネージャおよびそれによって生成される株価データファイルをご利用中の方は、株価シート更新マクロをダウンロードして、KFデータマネージャや株価データの立会日カレンダーを更新してください。

また、KFシステムクリエイターに関しては、場中にシステム更新を行なうと、システム上の株価データが更新されない、という不具合を修正しました。
これは、製品版(Ver5.0x)及びβ版(Ver5.1x)共に改定しています。なお、KFシステムコントローラも、前述の立会日カレンダー更新に伴い改定しています。

半年以上振りにマクロをいじったのですが、さすがに最初はすっかり忘れてしまっていて、参考書とにらめっこしながらの改定作業となりました。
ほんの数行、マクロに追加しただけなのですが、以前なら恐らく数~数10分でできる作業に、数時間も掛ってしまいました。

やっている内容は実に簡単なもので、株価データファイルとシステム上の株価データの出来高比較して、それが異なっていたら直近行を消去する、というものです。
直近行の消去後は、従来の更新処理の範疇で扱われることになります。

その従来部分の処理にも、ちょっと気になる点があったのですが、如何せん今のコンディション(環境、能力)では早急な検討が困難なため、今回は見送りました。
いずれコンディションの回復後に、他の懸案事項共々、取り組みたいと思います。

簡単ですが、今日はこれで失礼いたします。


PS.2週間前に痛めた腰は、ようやく良くなってきました。・・・と思って油断し、この日曜日に灯油の入ったポリタンクをマンションの3階まで階段で運んだら、また少し悪化したようです。
歩行は問題ないのですが、腰を特定の角度に曲げたり力が加わったりすると、痛みが走ります。当分は安静にした方が良さそうです。

システム運用は順張り思考で [システムトレード]

月曜日の寄付きで買建てた日産は、結局、翌火曜日の寄付きで損切り手仕舞いとなりました。NY市場の大幅続伸を受けての、週明け日本市場でしたが、案の定、日産は高値寄りの憂き目に会い、週明けNY市場の反落で、小幅ではありますがギャップダウンとなりました。

このところ、NYが2日続けて大きく上げて、ようやく日本市場がそれに追従したと思ったら、翌日には早くも梯子を外されてしまう展開が多いように思います。
現行の日産順張り正逆合成システムは、どうもこのような展開に騙されやすいようで、直近2回のトレードは敢え無く敗北しています。

さて、このような状況が続くと、システムに自信が持てなくなってくるものですが、私はシステム運用に関しては順張り的思考で行くべきだと考えます。
すなわち、短期的な不調に対して、システムを否定するような動きを採るべきではない、ということです。

とは言うものの、いつまでも不調が続いた場合は、どこかでシステムに見切りをつけなければなりません。
その一つの判断基準が、資産カーブとその回帰直線および標準誤差との関係にあることは、今まで何度も述べてきた通りです。

もちろん、これは私の個人的な基準であり、普遍的なものではありません。システムによっては、そのような方法がうまく機能しない場合もあるでしょうし、他にもっと有効な判断基準が存在するかもしれません。

実は現行システムは、2月末からほぼ半年に渡って続いたドローダウンで、上記判断基準割れ寸前まで追い詰められていました。
しかし、その後ドローダウンから回復し、現在はほぼ安定領域に戻っています。

そんな中での連敗ですが、システム的にはまだ余裕があります。今後の巻き返しに期待したいところです。
ちなみに、火曜日の寄付きで損切り手仕舞いとなりましたが、本日再びシグナルが点灯し、明日の寄付きで買建てとなります。

今日の終値は直近手仕舞い価格よりも20円も安く、逆に言えば、火曜日に手仕舞いしたおかげで、より有利な価格で再エントリーできることになります。
願わくば、今夜のNY市場が大幅高にならないことを祈るのみです。さすがにもう、高値掴みは勘弁して欲しいところです(^_^;)


11月17日 追記
ちょっと勘違いしていましたが、判断基準割れ寸前までいっていたのは、合成システムではなく、その元となる逆張りシステムでした。合成システムそのものは、今も昔も順調な推移となっています。

日産正逆合成システムの実資産推移 [システムトレード]

日産自動車順張り正逆合成システムトレードは、2009年10月22日から行なっていますので、これまで約2年間システム運用してきたことになります。
今までシステム上の成績を示したことはありますが、実運用資産推移を直接示したことはありませんでした。

しかし、ここまでかなりのデータの蓄積が得られましたので、今日は簡単に、システム上の資産推移との比較として、実運用資産推移を示したいと思います。
ただし、実際の金額ではなく、運用前に決めた想定元本に対する増減比率を示します。なお、実運用資産推移は簿価基準です。
7201運用後資産111025.png
上図は、今日までの資産推移をシステム上と実運用上とで求めたものです。システム上の方が常に実運用上の場合を上回っていますが、これは金利・手数料等の影響です。
また、3.11直後の(勝ち)トレードを1回パスしていますので、その影響も若干あります。

資産は、2年間で概ね1.8倍程度に増加していますが、これはシステムの期待値とほぼ一致しています。今年2月以降、長期的なドローダウンに見舞われ、システムの機能停止が懸念されましたが、直近でドローダウンから回復しており、取り敢えず最悪の事態は免れています。

今後については、現時点では何とも言えませんが、取り敢えず直近のペースが続けばと思います。本システムの見直しについては、現状では考えていませんが、他システムとの並列運用については、積極的に取り組んでいくつもりです。

生存バイアス!? [システムトレード]

以下は、2009年4月27日に仮想運用開始後、現在まで放置したシステムの一例です。仮想運用スタート時の全システム数は110個。その中で、これまでに生き残っているのは26個。さらに、仮想運用開始後、増減率がプラスとなっているものは18個。さらにその中で、株価増減率を上回っているものは、わずかに12個です。

約2年半のシステム生存確率は、1~2割といったところでしょうか。これを多いと見るか、少ないと見るか、判断の分かれるところです。
ちなみに、これらはいずれも完全ドテンシステムで、常に買いか売りのポジションを持っています。現行システムのような、キャッシュポジションという概念はありません。

なお、システム運用は停止したものの、その後回復して増減率がプラスになると共に、株価増減率を上回っているシステムは19個あります。
それを考慮すると、完全にNGなシステムは65個、59%ほどになります。ただし、株価増減率がプラスの銘柄は40個、重複を入れると56個となり、システムの優位性はなさそうです。
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やっぱ生存バイアスでしょうかね?

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