リアル口座で複数のストラテジーにポジションメイクさせることでミラートレーダーで勝てるかどうかを評価していきます。
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採用ストラテジー変更
2013年08月26日 (月) | 編集 |

実は片方の口座、全ストラテジーを採用していました。
そしたら業者から電話がかかってきて心配されました。
2000ストラテジーも採用していればそりゃあそうか。ばっちり監視されてるんですね。
データを取って検証してみたかっただけなのですが。

とはいえ私が立てた仮説には見落としが一点あったため、
この全ストラテジー採用計画は中止。この方針による新規オーダーは止めました。
今のところはまだ残存ポジションが200弱あり、この決済待ちなのですが、
どうもそこそこプラスに終わりそうです。スプ分を除いても。これは意外。
統計上では負け越すはずなのですが、今はコツコツプラス。平常時は平均プラスになるのであろうか。
負けるときに大きく負けるストラテジーが混在しているのかもしれない。
それで全ストラテジーを採用すると負の方向に引っ張られることになる、と。

上手く行かないものについてこれ以上詳しく調査するのは利益追求主体にとって関心はそれほど高くないので深追いはしませんが、
コツコツドカン型が全体の成績を大きく引っ張ってる“らしい”ということが再確認されたため、
これに注意してストラテジーを構築するのが良さそうです。


さて、ストラテジーの選び方はさまざまあるわけですが、
それは可能な限り単純であるべきだと考えています。
本当はPFを参考にしたいのですが、ツールの特性上使用勝手がそれほど良くないのと、
負けなしのストラテジーはPFが0になるので真の優良ストラテジーを確実に取りこぼすことから、
とりあえずデベロッパーが提供しているT-scoreを使うことにしました。
とりあえず誰だって最初に思いつくところに帰ってきたわけですが、
リアル取引の統計データが欲しいので、少しずつ工夫してポジションメイクさせることに。

このT-scoreなのですが、これは結構曲者で、
1.どうやら計算方法にたまに修正がかかる。(精度を上げるため試行錯誤/マイナーチェンジしているらしい。)
2.“今”のT-scoreしか表示されない。
という仕様になっているようです。

1は時間軸の異なるデータを単純比較することはできないということを意味します。
1回1回が微修正であっても、何回も修正重ねてたら変わってくるかもしれない。
ただしあくまで精度を高めるための修正ならばそれほど害はない。
それどころかPFと違って新しいデータに加重して計算してくれるのはありがたい。
“今”の一時点に集約する数値指標は非常に使いやすいことから、もともと微修正はあってしかるべきものだったのかもしれない。

それほど複雑な式にはなっていないはずなので、(計算式の複雑さは一般に精度を落とすため。)
データを取ればある程度T-scoreの近似式は得られるかもしれません。
微修正がくわえられると言っても大きくは変わらないでしょうから、調べてみるのも面白いかもしれません。

2はT-scoreのメリットでもあるのだが、
これは過去の信頼性のあるデータが無いということを意味する。
解決策は、リアルトレードしかない。

リアルトレードで回してみて、
それぞれのT-score帯の平均や分散を計算する、というのが私の当面の仕事になりそうです。
もし安定した結果を得られたら大きく崩れるストラテジーの傾向と対策を考えます。


ところでミラートレーダーのシストレについて、
統計を使って分析するという趣旨の本、同一著者で二冊持っているのですが、
私のここ数日の経験上、そのやり方は脇が甘い、という感じがしました。
面倒くささの割に得られるものが少ないんですよ。
分析してる気分には浸れるのかもしれませんが、
大数の法則と中心極限定理はリアルトレードでは、
過去のデータに適用するよりむしろ将来のトレードに適用すべきだと思うのです。

過去のデータで数値指標と正の強相関があることがわかってもそれは単に統計を記述しているだけで、
それで十分将来を推測しているとはいえないのではあるまいか。

将来のトレードに適用したほうが良いと述べたが、
まず将来得られるデータに大数の法則と中心極限定理が成立するのか?という問題があります。
彼らには前提条件が幾つかあって、それが保証されるもとでは確かに成立するが、
どこか一つでも前提条件が欠けていると上手く行かなかったりします。
その前提条件を軽視したために大恐慌が起こった例もあるので、ここで手は抜けない。
むしろここに気を付けたほうが良いと思う。

大数の法則は同一分布が必要だった気がするので複数のストラテジーを同時に対象にするときには使えない。
一方中心極限定理は同一分布バージョンが有名ではあるけれど、
こいつには様々なバージョンがあって、同一分布に従わないかなり緩いバージョンも存在する。
従って複数のストラテジーを採用する場合にも適用できる。将来の取引に成立する可能性がある。

ここではリンドバーグの中心極限定理の中の幾つかの条件を確認してみる。
まず確率変数はそれぞれ独立でなくてはならない。これは実はかなり微妙な問題で、これを妥当だと言い切ることはなかなかできない。特に複数のポジションを立てるストラテジーでどのように作用するのかが怪しい。一つのストラテジーにつき一つのポジションとしても、同じ名前のストラテジーは通貨が異なってもほぼ同じタイミングでエントリーすることもあるようだ。言うまでもなくそれは同一アルゴリズムが働いているからなわけだが、このような同時取引は独立性を損なう可能性が高い。
分散の合計値の方は有限性は満たされると判断して良いだろう。
最後に一番重要な条件はザックリいえば、確率変数が極端な値を取らないと期待される、という感じの解釈で良いと思うのだけど、
この解釈のもとでは満たされるとしても良さそうだ。

とすれば一番怪しいのは独立性だけで、あとはなんとか当てはまっていると言えそう。
実はこの独立性こそが一番凶悪だと私は思うのだけれど、
とりあえず成立していると仮定してデータを取って、その後検証にかけようと思う。

もしこれらの条件が当てはまっているならば、複数の“同一でない”分布から得る確率変数の和は正規分布に従うことがわかる。
つまり複数のストラテジーによる成績は正規分布に従うことがわかる。
一般に確率変数の数が多いほうが精度が高まるはずなので、
正規分布に十分近づけるには50ストラテジーは欲しい。
100あれば期待値の周りに重みづけされた正規分布になるだろうから、
その時はかなり安定したポートフォリオになるはずである。
なっていなければ前提が間違っている。独立性について対策が必要になる。

もう一つは期待値が負の場合はコンスタントに負けるポートフォリオになってしまうので、
その点でも気を付ける必要がある。
何でも良いから勝てるストラテジーを採用すれば良いと言うわけではなく、
期待値や分散を考慮してLotを調整してやることが重要になる。

ただ、期待値はともかくとして、分散はデータがとりづらい。
それを取るためにはリアルトレードをしなければならないのだが、
取れたとしてもわざわざ一々計算してLotを調整するのか?100ストラテジー分も?
という感じがする。

とりあえずはデータ収集。
3日分あれば何かわかると思うので、
そこで微修正をかけて本格的に稼働させる予定。

また、もう一つの口座は別の方針に則ってストラテジーを選択している。
こちらは10ストラテジーなので中心極限定理が成り立ってても変数が少なすぎるが、
成績上位だけを常にチョイスする方針で、
極めて単純なストラテジー選択法だけに、このやり方が上手く行くかどうかは非常に興味深い。

とりあえず以上です。
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