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標準偏差によるリスク予測(第16話)

勝率だけでは分からない本来のリスク


潜在的最大ドローダウンの予測方法として、第15話では「勝率」を利用しました。この方法は、勝率という入手しやすい情報を元に計算できるため、非常に便利なのですが、欠点もあります。

それは、ある種のストラテジーでは、確率論的な連続負け数より、更に多くの連続負けを発生する例があるからです。例えば、損益の確率分布が、プラスとマイナスの両極に集中するような、いわゆる二極分布のストラテジーなどでは、損小利大で利益を大きくするために、かなり高い目標の含み益まで粘ってから利益確定する傾向があります。このような場合、トレード全体のとしては、利益を出していても、その途中で連続負けによるかなり大きなドローダウンを発生していることがあります。

また、実際に大きなドローダウンが発生していなくても、潜在的には、非常に大きなドローダウンを発生してもおかしくない状況があったという場合もあるため注意が必要です。


標準偏差からの予測原理


確率統計による予測方法は、一つだけで完璧というものはありません。いくつかの手法を組み合わせることで、それぞれの欠点を補うことが大切です。そういう意味で、勝率以外に私がよく使っている分析方法が、ここで紹介する標準偏差からのリスク予測法です。

トレードで起こる資金の変化は、言うまでもなく毎回のトレード結果によってもたらされます。そして、その毎回のトレード結果には一定の確率分布がありますので、資金全体の変化も確率分布するはずです。つまり、資金も一定の幅をもって、変化するというこです。そこで、資金の変化(マイナスの変化がドローダウンです)の範囲は、その資金変動の幅以内で発生すると考えたのばこのリスク予測方法です。

資金の変動は正規分布に従うと考えると、この幅の大きさを示す指標としてよく使われているのが、標準偏差です。(ここでは、その詳細は拙著『使える売買システム判別法』などをご覧いただきたいのですが、計算自体はエクセルの関数=stdev()で簡単に行うことができます。)ここでは、標準偏差を用いて、資金が最大増える点と、逆に最も減る点を算出して、その差を最大ドローダウンと考えます。

標準偏差によるリスク予測
<標準偏差によるリスク予測のイメージ>

<計算方法の概要>
この計算では、まず最初に、対象になるストラテジーの詳細なトレード結果をストラテジーカードからダウンロードします。そして、各時点の累積損益に、その前のデータからその後に考えられる最大と最小の資金額を予測し、その差分を潜在的な最大ドローダウンとします。

実際の計算方法として、平均値からの振れ幅は同じなので、一方の振れ幅を算出して、それを2倍します。

=STDEV(D86:D105)*NORMSINV(1-0.001%/2)*2

 上記のD86:D105は、セル範囲です。ここでは、過去20回分の累積損益を元に標準偏差を算出しています。また、0.001%は危険率の設定値です。


<実例>
以下は、実際にあるシストレ24のストラテジーの例ですが、累積損益を見る限り順調に伸びており、僅かなドローダウンしか発生していません。勝率からのリスク予測でも、6,500pipsほどのリスクしか無いことになります。しかし、標準偏差から見ると、実際には、その約2倍に当たる12,500pipsの最大ドローダウンが過去に発生し得たことが分かります。これは、先に述べた二極型の分布を持つストラテジーの例ですが、このように確率論で予測されるより大きなリスクが潜在していることがあるので、要注意です。

標準偏差によるリスク予測(実例)
<標準偏差によるリスク予測の実例>


注)他の手法との併用すること

この方法は過去に発生した事象をベースに予測しているので、勝率から予測する方法の方が、より安全な場合もあります。したがって、両方の計算をして、その大きな方を採用するのが良いでしょう。


シストレ24検証レポート:山本克二流シストレ理論入門 目次に戻る