確率統計に基づいた負けない投資手法を考える

この記事では、投資のリスクを下げて利益を得るために、どのような戦略を取るべきか考察しています。こちらの記事は現在も考察中ですが、ロジックが完成次第自動売買ツールとして作成し、当サイトで配布する予定です。

こちらについて、研究に進展があり次第更新していきます。

投資の要素分解

株式投資やFxで得られる利益の大きさは、以下の3要素によって決まります。

1. エントリーした価格とポジション数
2. 決済した価格
3. 手数料と配当

既存のマニュアル手法では、エントリーした価格から30%利益が出たら利確、10％損失が出たら損切りというようにポジションの変動ベースで機械的に設定されるものが多いです。

また自動売買の世界では、事前に読み込んだ過去のチャートパターンから勝率の高いエントリータイミングで売買するため、パラメータを調整していくものが主流です。

今回は私もそれに倣って、適切なエントリータイミングと決済タイミングを探していこうと思います。

破産確率に基づくポジション数について

投資の世界で有名な指標に、”バルサラの破産確率“というものが存在します。

破産確率は、”ある投資手法を無限に繰り返したとき破産する確率”を示しており、以下の3要素によって決まっています。

1. 1トレード当たりの平均勝率
2. 1トレード当たりの平均損益比率
3. 1トレードあたりの損失の許容率

上記のうち、3の損失の許容率はトレードに関係なく自分で決められる定数です。

よって、破産確率が0%に限りなく近い値となるような勝率と損益比率を満たす組を、チャートから探索していくことになります。この時重要なのは、手数料や配当、注文のスリップを含めた損益比率を用いることです。マイナスのスワップが発生しているポジションを長期的に持ちすぎて最終損益が低くなってしまうことを回避します。

トレーリングストップの活用

コイントストレードの記事でも触れますが、決済においては利益を無限に伸ばす手法として”トレーリングストップ”があります。コイントストレードにおいては、損益比率1:3以上はトレーリングストップとされていました。トレーリングストップの発生頻度は決して多くないと思われますが、発動すればするほど損益比率が改善していくため、より緩い勝率を許容できることになります。

ポジション保有期間の設定

ポジションを保有している期間は、それだけで価格変動のリスクを抱えている状態となります。このとき、配当が出るポジションと手数料が取られるポジションはその保有期間が延びるほどリスクに差が出ることになります。よってポジション保有時間を変数として損益比率を補正してあげる必要があります。

勝率と損益比率の関係性

統計的に負けない投資法は、”負けを許容する”手法です。よって、勝率を高くすることが主目的ではありません。一方で、勝率と損益比率にはトレードオフの関係があるので、勝率が高いほど目標損益比率を下げることが出来ます。逆もまた然りです。

また、一般的に勝率は”勝ち”と”負け”の二律背反事象なので、無秩序なエントリーは勝率50%に近づきます。勝率が高いタイミングは、それだけ特異的な現象が発生しているので出現頻度が低いです。

そしてこれは投資特有の現象ですが、どんな手法であっても時間と共に勝率が変化していきます。それは多くの場合、新しく生み出された手法によって投資の優位性が奪われるために起こります。例として、必ず3秒後に買い注文を入れるロジックを発見され、その注文を先回りされるものをイメージしてください。

勝率が変化する以上、定期的にロジックをメンテナンスする必要があります。勝率が高いロジックは優秀ですが、投資頻度が少ないため時間経過による勝率変化に弱い傾向があります。ただし、投資頻度が多ければいいかと言われるとそうではない(注文が滑ったり、手数料が多くなりすぎたりする)ため、注意が必要です。

以上のことから、目指す投資ロジックは勝率50~70%の中程度の勝率で、エントリー回数がそこそこあるもので、損益比率が破産確率=0%を満たすものと算出できます。

チャートからロジックを探索する

では具体的にチャートデータを利用してロジックを探索していきます。ロジックの探索にはpythonとチャートデータを用います。チャートデータは試しにUSD/JPY1時間足を利用しましょう。

ロジックの探索は、まずチャートデータから目標損益比率を満たす部分を取り出します。その後、取り出した時系列における各種指標を組み合わせ、完成したロジックをチャートデータに再適用します。その結果、ロジック勝率に相当するチャートデータの帰納的勝率が得られるので、勝率が50~70%の範囲に収まっていれば合格となります。

現在進捗

これらのロジックを長持ちさせるため、ロジックを簡単に取り出して補正する部分を人の手に依らず行いたいと考えており、機械学習を利用することを検討しています。

株価予測を行ったり投資判断を行う機械学習は近年でも存在していますが、こういった補正自動化は機械学習の得意とするところです。うまく作成したいですね。