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これまで、シストレ24の「山本克二流ユニット」を構成するストラテジーの分析をしてきましたが、今回から2回に渡って、その8番目、最後になるQuickShift(EURJPY)について検証していきます。

概要と基本スペック


QuickShift(EURJPY)のトレード頻度は月平均で2回程度、ポジションの平均保持時間が6.34日と、あまり頻繁に取引せず、かつ持ったポジションは長時間保持しているタイプのストラテジーです。稼動開始は2009年4月からで、その後の勝率はおおよそ50%付近で安定してます。プロフィットファクターも、稼動開始からの取引数200回に対して、1.50と基準値以上の成績を上げています。このような基本スペックから、QuickShift(EURJPY)は長期的な市場動向に合わせ込んだストラテジーと言えそうです。

QuickShift(EURJPY) 累積損益
<QuickShift(EURJPY) 累積損益>

上の図は、QuickShift(EURJPY)の累積損益の損益ですが、全体として着実に利益を積み上げている様子が分かります。ただし、2011年9月から12月にかけて2000pips程度の最大ドローダウンがあり、その回復に3ヶ月かかっています。合計で半年程度のドローダウン期間があり、取引のペースがゆっくりしているだけに、長期的な観点で見守る必要のあるストラテジーと言えるでしょう。


損益の発生確率分布


さて、ここでQuickShift(EURJPY)のトレードスタイルを把握するために、発生する損益の確率分布を見てみます。基本的には、山形の確率分布をしていますが、過去に見てきたAdaptiveSystemやtaiyoなどとの違いにお気づきでしょうか?

QuickShift(EURJPY) 損益の確率分布
<QuickShift(EURJPY) 損益の確率分布>

QuickShift(EURJPY)の確率分布は、一般の正規分布型のストラテジーとは、少し違います。最も発生確率の高い、損益ゼロを中心として左右が対象ではない点が違うところです。QuickShift(EURJPY)の損益パターンの特徴を整理すると、以下3点が言えると思います。

1)-300pips付近の損切りが厳格に行われている。
2)損益ゼロ付近の発生確率が高く、その左右に勝敗が50%づつ分かれる。
3)利益側(プラス方向)の裾野が広く、1トレードで最大900pipsまで利益を伸ばしている。

1)から2)まででは、利益も損失も五分五分の、利益の出ないストラテジーということになってしまいますが、3)がQuickShift(EURJPY)の最大の特徴で、勝率50%でも利益を出している理由でもあります。これも、ある種の損小利大になっているわけです。


損益と取引時間の相関性


前述のようにQuickShift(EURJPY)はポジションを長期に渡って保持する特徴があり、勝率50%で利益を出している原理として、利益が出る場合、限界まで利益を伸ばして決済しているということをお話しましたが、この利益と取引時間は無関係ではありません。

言い方を変えると、利益を伸ばすために時間がかかっている、ということが言えると思います。その関係は、相関性とそして説明できます。

下図は、QuickShift(EURJPY)の過去200回のトレードについて、縦軸を損益、横軸をその時のポジション保持時間にした散布図です。この散布図では、ここのトレードの結果を1つの点として表しています。バラバラに見える多くの点を全体として見ると、右上がりの分布をしていることがお分かりになるでしょうか?

個々の取引は、偶然性の要素が大きいので、計算通りには行きませんが、全体としてみると、長期保持しているポジションほど大きな利益を出している傾向が、この散布図から読み取ることができます。

QuickShift(EURJPY) 損益とポジション保持時間の相関
<QuickShift(EURJPY) 損益とポジション保持時間の相関>


因みに、上図の赤い直線は近似曲線で、散布図上のすべてのプロットから推定される損益とポジション保持時間の関係を数式化しています。

損益=10(pips) x ポジション保持時間(日)

つまり、一日ポジションを持ち続けることで、平均10pipsづつ利益を積み上げているということです。

ここで、少し寄り道になりますが、これだけバラバラの分布をしているのに、本当に相関性があると言えるのでしょうか。このことは、相関係数とサンプル数によって検証できます。それを比較的簡単にできる方法をここで解説しておきます。

・最初に今回の分析対象である「損益」と「ポジション保持時間」の相関係数を調べます。(マイクロソフトのエクセル関数=CORREL()を利用すると簡単にできます。詳しくは、拙著『使えるシステム判別法』などをご覧ください。)

今回のデータで相関係数を計算すると 0.46 になります。

しかし、相関係数が大きい、少ないというだけでは、相関性があるか否かの根拠になりません。相関性に根拠があるかの否かの判別には、一般にはt検定を用いることが多いのですが、計算が少々複雑になるので、ここでは、r0という基準値を用いた簡便な判別法についてご説明します。

r0は、エクセルの計算式では =SQRT(4/(x+2)) で計算できます。(この式のxにサンプル数を入れます。)例えば、サンプル数が30なら0.354、サンプル数が100なら0.198となります。

今回は200ですから、0.141 です。

ここで、相関係数 > r0 であれば、統計的根拠をもって、相関性があるといえます。したがって、ここでは、「損益」と「ポジション保持時間」の間に相関性があると言えるわけです。

ここまでの検証の結果として分かったことを一言で言うと、QuickShift(EURJPY)は、比較的に低リスクなストラテジーということです。山形で、中心点付近に売買結果が集中する確率分布になっており、かつ300pipsのストップ注文をリミットに損切りが厳格に実行されていることから大きく負ける危険性が低く、取引頻度も少なく、更に最大ポジションが1であることも合わせて、短期間の内に連続して損失を出す危険性が極めて低いからです。

ポートフォリオを作る際には、どの程度の期間で結果(利益)を出したいかを想定する必要がありますが、長い期間で安定した結果を出したい場合には、検討の価値のあるストラテジーでしょう。ただし、QuickShift(EURJPY)は、一定期間あたりの取引回数が極端に少ないため、頻繁にトレードするタイプのストラテジーに比べて、時間あたりの利回りが低くなるのが問題です。

ストラテジーの価値は、取引一回の利益ではなく、例えば1ヶ月や1年でどれだけ利益を上げられるかという、時間あたりの利益で評価されるべきです。したがって、これからの検証では、少ない取引回数でも、採用に値する高い利回りを得られるか否かがポイントになります。

2013年09月21日  | シストレ24  | 記事URL