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前回は、Taiyoの特性として売買頻度が多く、トレード結果のばらつきが小さな使いやすいストラテジーである反面、データの信頼性に不安があるというお話をしました。ここからの定量的な分析では、ある程度データが今後ブレることも想定して、安全面に配慮した検証をしていきたいと思います。

リスクの推定


1)勝率からのリスク推定

勝率80%、最大ポジション2、一回の負けで発生する損失を125pips、予測の危険率を0.001%として計算すると、
 
 =LOG(0.001%,1-80%)*2*125≒1,800pips

2)標準偏差からのリスク推定

念の為に、標準偏差からのリスク推定もしてみました。先ほど述べたように、損益の確率分布が非常に狭く、標準偏差も小さい値のため、潜在的な最大ドローダウンもそれほど大きくなる可能性は低く、1000pips未満という結果です。以下に、標準偏差から求められるリスクの推定値をグラフで示します。

Taiyo 標準偏差からのリスク予測
<Taiyo 標準偏差からのリスク予測>


上記のように通常のリスク計算をすると、非常にローリスクなストラテジーと考えられます。少なくともデータから見ると、リスクは1800pipsとみれば十分のようです。しかし、前述のような事情で、この値をそのまま利用していいか迷うところです。

このような場合は、リスクを更に2倍した上で、以下のリターンの分析も含めて、投資効率が十分に高い場合にのみ採用すべきでしょう。結論として、ここでのリスク推定額は3600pipsと考えることにしました。


母平均の信頼区間推定


リターンの予測をする前に、母平均の信頼区間を確認してみます。ここでも、ストラテジーの安定感を示すように、下限値が昨年から継続してゼロを上回っています。また、上限値と下限値の間の幅が7pipsと非常に狭いことも、Taiyoの特徴をよく示していると思います。Taiyoのようにばらつきの少ないトレードをするストラテジーでは、推定の精度も高くなることが分かると思います。

Taiyo 母平均の信頼区間推定
<Taiyo 母平均の信頼区間推定>

リターンと投資効率の予測


1)リターン

Taiyoの1トレード当たりの利益は、稼動開始からの平均利益から6pipsと推定されます。また、一月あたりのトレード数は、40回程度です。これらを総合すると、取引ロット1Kに対して、月あたりのリターン期待値は2,400円程度と予測されます。


2)投資効率

FxThunder(EURAUD)リスク・リターン率は、2400/3600≒6.7%と、シストレ24「山本克二流ユニット」を構成するストラテジー全体のリスク・リターン率の平均値4.7%より高い値になっています。

ここまでの検証結果をまとめると、過去データを分析する限りでは、細かな売買を数多く安定して繰り返し、コツコツと利益を積み上げるタイプのストラテジーです。一回の利益は、小さくとも、大きく負けることがないのは、扱いやすいと言えます。しかし、ストラテジーの開発方針で、頻繁に最適化を繰り返すため、過去のデータがあてにならなくなる危険性もあります。つまり開発者の裁量の要素が大きいストラテジーですから、その判断が誤った時のリスクがあるということです。その裁量部分のリスクをどの程度に見るかは、分析では分からないので、あまり、Taiyoに大きく依存したポートフォリオを作るのはお勧めできません。

結論としては、ポートフォリオの中に、取引頻度が多く、ローリスクのストラテジーを組み込む必要のある場合に限って、あまり組込み比率大きくしない範囲で、慎重に組み入れるのが、最適な使い方だと思います。また、今後、成績が安定して再最適化の必要が無くなってくるのが理想です。そうなった時点で現状のようなデータが維持できていれば、ポートフォリオの主軸に置くべきストラテジーに格上げしてもいいでしょう。

次回からは、シストレ24の代表的ストラテジー「ThirdBrainFx」を検証します。過去に良好な成績を上げているので人気がありますが、リスクも大きいため資金管理が難しい側面もあります。その点を中心に検証していきたいと思います。

2013年08月18日  | シストレ24  | 記事URL