株システムトレード ストラテジーバックテスト研究所とは?

株システムトレード ストラテジーバックテスト研究所では、日本株のトレードで安定して勝ち続けるためにはどうすれば良いのかについての研究を行っています。

 

その研究にあたっては、過去データ(株価データ、出来高データ)を使った分析を行い、それを統計的に把握することによって、客観的に有効性の判断をする、といった科学的な方法での検証を心掛けております。

 

文字どおり、株システムトレードのストラテジー研究に他なりません。

(※ 株システムトレードのことをあまりよく知らないという方は、株システムトレード理論をお読みください。)

 

そして、その分析結果をストラテジーレポートとしてまとめ、かつ、無料で公開しています。

 

 

ストラテジーレポートはこちら

 

 

なぜ、このような試みを始めようと思ったのか?

 

相場の世界では、トレード手法の有効性について、科学的な方法で検証している人が非常に少なく、かつ、それは非常に嘆かわしい状況であると感じたからです。

 

 

相場の世界では、どちらかというと、以下のような主観的な話が多いものです。

 

「ここ最近下がりっぱなしだけど、さすがに下がりすぎだろう。そろそろ底値ではないか?」

「この銘柄は直近の高値を更新したから、これからはどんどん上値を追う展開になるだろう!」

 

このようなことがしばしば語られていますが、それではその有効性はどのくらいなのかと聞くと、非常に曖昧な答えしか返ってきません。

 

相場理論っぽく語っている本人も、実は本当に有効なのかどうかがハッキリ分かっていないのではないか、というのが現実です。

 

これでは、「当たるも八卦、当たらぬも八卦」の占いとなんら変わりません。

似非トレード理論と呼んでも良いかもしれません。

 

 

これら似非トレード理論の共通点として、

 

■過去データを使った統計的な分析結果が明示されていないこと

■ある短期間の特定の相場や銘柄だけを事例にして有効性を主張していること

 

が挙げられます。

 

他の科学の世界が日進月歩で進化しているなかで、相場の世界は科学的な方法での分析がまだ十分になされていないというのが率直な感想です。

 

(昔に比べれば随分良くなりましたが)分析ツールが十分に整備されていない個人投資家の世界では、なおのことそれを感じます。

 

 

確かに他の科学の世界と違い、相場の世界では頑健性の高い答えがなかなか見つからないというのは事実だと思います。

 

また、常に機能するトレード理論を求めることに無理があるのも分かります。

 

それに、主観的な判断は全く意味がないというつもりもありません。

 

 

しかし、それにしても、今の状況で良いのかというと、私はそうは思いません。

 

客観的な分析結果もなしに、理論の提唱者が勝手に有効性を主張しているという現状は、何とかして改善されて然るべきだと思うからです。

 

 

実際、書店のトレード本コーナーでは、こうした似非トレード理論の本がかなりの割合を占めているにも関わらず、それらを有り難いものであると思って買っていく人が後を絶ちません。

 

このように、科学者よりも占い師のほうが幅を利かせているのが、トレード本の世界なのです。

 

これは、投資関連のセミナーや情報商材の世界でも同じようなものでしょう。

 

 

株システムトレード ストラテジーバックテスト研究所では、このような現状にメスを入れることから始めたいと考えています。

 

常に勝てるトレード理論を見つけるというのは不可能だとしても、

過去データを使った分析を行い、それを統計的に把握することによって、客観的に有効性の判断をする、

というプロセスを踏むことによって、トレードを科学することを考えます。

 

そして、その分析結果をストラテジーレポートとしてフィードバックすることによって、このサイトの訪問者に日本株のトレードで安定して勝ち続けるためのヒントを与えることが出来ればと思います。



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システムトレードの過去と将来を繋ぐもの

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前の記事では、システムトレードにおける確率的思考の基礎となる判断材料は「過去データの分析」と「分析結果の適切な解釈」である、ということを説明しました。

つまり、

■過去データを使った分析を行い、
■それを統計的に把握することによって、
■客観的に有効性の判断をする。

というプロセスを踏むことによって、将来のトレードの意思決定に役立てようというのがシステムトレードです。


このような一連の分析プロセスのことを、バックテストと言います。(検証と呼ぶこともあります。)

つまり、バックテスト結果の良かったストラテジーを実際のトレードに適用して、過去と同じように利益を上げることを目指すのがシステムトレードだということになります。


ここで、システムトレードのストラテジーが機能するための大前提があります。それは、

「過去において有効だと判断されたストラテジーが、将来においても同じように有効である。」

という大前提です。

しかし、ちょっと考えれば分かることですが、これが常に成り立つという保証はもちろんありません。


過去の分析において織り込んでいなかった相場現象が、将来において起こる可能性があるからです。

もちろん、将来のことなど誰にも分かりませんから、過去と全く違う相場展開が起こる可能性があること、および、それによって損失を被る可能性があることを、100%避けることはできません。


しかし、バックテストの段階で最大限努力することはできると思います。

その中でも、特に重要だと思うのが、以下の4点です。

■十分なサンプル数で過去データの分析がなされていること
■少ない条件数で相場の大まかな傾向が説明できていること
■相場全体を判定するための条件が盛り込まれていること
■条件のパラメータを少し変えてもバックテスト結果が激変しないこと


■十分なサンプル数で過去データの分析がなされていること

ある短期間の特定の相場や銘柄だけでしか有効性が証明されていないストラテジーを使いたいでしょうか?

使いたいとは思わないでしょう。

なるべく多くの銘柄、できれば上場している約4000銘柄でバックテストして、統計的に見て有効性が証明されていることが理想的です。

また、上昇相場・下落相場・レンジ相場の違いによってどんな結果の違いがもたらされたかを知るためには、十分に長い期間で分析されている必要があります。

相場が「底→(上昇)→天井→(下落)→底」という1サイクルを描くのに5年かかるとすると、分析期間としては最低でもその5年分のデータは必要だと思います。

できれば2サイクル、つまり、10年分くらいのデータを使って分析したいところです。


■少ない条件数で相場の大まかな傾向が説明できていること

条件数が少ないストラテジーというのは、そこで使われた条件というものが、相場の動きを説明するための本質的な要素である可能性が高いと言えます。

逆に、条件数が多すぎるストラテジーというのは、過去のバックテスト結果を良く見せるためだけに持ってこられた条件である可能性が高く、将来の相場の変化に対応できる可能性が低いと言えます。


■相場全体を判定するための条件が盛り込まれていること

通常、相場の上昇局面を前提としたストラテジーというのは下落局面では使えませんし、逆もまた然りです。

また、トレンド相場を前提としたストラテジーというのはレンジ相場では使えませんし、逆もまた然りです。

したがって、すべての相場局面を一つのストラテジーで乗り切ろうとするのは至難の業ですし、また、その必要もないかと思います。

相場全体を判定する条件がストラテジーの中に盛り込まれていて、その相場判定によって使うべきストラテジーが切り替わるようになっていればいいのです。

もしかしたら、上昇相場でも下落相場でもレンジ相場でもそこそこ耐えられるストラテジーというものが、例外的に存在する可能性もあるでしょう。

しかし、それでも相場局面によって有効性の度合いは違うでしょうから、その場合でも、相場判定ができる条件が盛り込まれていたほうが良い結果を生み出すかもしれません。


■条件のパラメータを少し変えてもバックテスト結果が激変しないこと

パラメータとは、条件判定をするための計算に必要な数値のことです。

たとえば、移動平均乖離率の場合、移動平均を計算する「日数」や「乖離率の水準」がこれに相当します。

その移動平均乖離率を使ったストラテジーがあったとして、分析したところ、

「23日移動平均線や25日移動平均線を使ったときは損失に終わったが、24日移動平均線を使ったときは利益になった。」

という場合、24日移動平均乖離率を使ったストラテジーを使いたいでしょうか?

使いたいと思わないでしょう。

23日と24日と25日、というたった1日違いの移動平均線でそれほどまでに結果が激変するストラテジーというのは、頑健性に乏しいと感じるからです。

このような場合、将来において24日というパラメータに安定性がなく、将来においてそれが機能するという確信が持てないと考えるのが普通です。

以上のように、条件のパラメータを少し変えてもバックテスト結果が激変しないストラテジーを構築することは非常に重要だと思います。


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