晴れ時々相場
マイクのトレード学研究記
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2014-04-18 03:03 |
カテゴリ:相場の科学
こんばんは、マイクです。
昨日は夜から久しぶりにディズニーシーに出かけ、ショーを見てきました。
たまにはこういうのもいいですね♪

さて、楽しい写真とは全く関係なく(笑)、今日はシビアな資金管理の話をしようと思います。
「資金管理が大事だなんて常識じゃん!」
という声が聞こえてきそうですね。
「ちゃんと最大許容損失額を決めて損切り幅に応じてロット調整してますよ~」
うんうん、そうですよね。
では、あなたのトレードについて、下記の質問にぱっと答えられるでしょうか?
・勝率は?
・平均リワード/リスク比は?
・プロフィットファクターは?
・目標月利(週利・日利)は?
・実績は目標を達成していますか?
・達成しなかった場合、その原因を検証し、収益モデルの見直しをかけていますか?
トレードはプロフェッショナルな仕事です。
ひとりのトレーダーはひとつの営利企業です。
企業は必ず期首に当期の利益目標を立て、実績が目標を達成するように日々品質管理・工程管理を行っていますよね。
私たちトレーダーも同じことをする必要があります。
トレードは製品を作るわけではなく、資金を増やすことそのものが仕事なので、資金管理が品質管理や工程管理を含んでいるということになります。
企業利益とのアナロジーで行くと、利確総額が売上高、損切り総額が仕入原価、損益総額が粗利という感じでしょうか。
損切りも仕入原価だと考えれば、利益を出すために必ず必要なものだということも納得できますね。
資金管理が品質管理や工程管理を包含している以上、先ほどの質問には全て即答できるくらい自分のトレード内容を把握・コントロールしていて初めて「資金管理しています」と言えるのではないでしょうか。
では、簡単におさらいをしましょう。
勝率と平均リワード/リスク比はその人のトレードスタイルに大きく関わってくる要素ですね。
大まかに言って、スウィンガーの人は勝率が低く平均リワード/リスク比が高い、スキャルパーの人は勝率が高く平均リワード/リスク比が低い、という傾向にあると思います。
いずれにしても、プロフィットファクターを高くすることが重要であることは言うまでもありません。
勝率\(\alpha\)、平均リワード/リスク比\(\beta\)、プロフィットファクター\(\gamma\)の間には、次式のような単純な関係があります:
\[
\gamma=\frac{\alpha\beta}{1-\alpha}
\]
これを図示すると次のようになります:

横軸が勝率\(\alpha\)、縦軸が平均リワード/リスク比\(\beta\)、4つの曲線がプロフィットファクター1,2,4,8に対応します。
青い線が\(\gamma=\)1ですので、これより左下の領域は利益がでていない(損失が出ている)状態となります。
安定して収益を上げるためには、プロフィットファクターが2以上欲しいですね。
緑の線から右上の領域です。
さて、ここで2つのタイプのトレーダーを考えます。
1人はスウィンガーのAさんで、勝率4割、平均リワード/リスク比3です(図の四角■)。
もう1人はスキャルパーのBさんで、勝率8割、平均リワード/リスク比0.5です(図の三角▲)。
2人ともプロフィットファクターは2になります。
粗利で言うと50%、損切り総額(仕入原価)と同じ額だけ損益がプラスになっているということですね。
プロフィットファクターが同じでも、それぞれのトレードの性質は異なった様相を呈しています。
まず、1トレードあたりの期待損益を計算してみましょう。
わかりやすくするため、平均損失額で基準化すると、次式のようになります:
\[
\hat{p}=\alpha(\beta+1)-1
\]
Aさんの場合は\(\hat{p}=\)0.6、Bさんの場合は\(\hat{p}=\)0.2となります。
おや???
同じプロフィットファクターでも、1トレードあたりの期待損益はAさんの方が3倍も大きいですね!
では次に、連敗確率を求めてみましょう(嫌な話ですね・笑)。
\(N\)連敗する確率は:
\[
F(N)=(1-\alpha)^N
\]
なので、例えば5連敗する確率を求めると、Aさんは7.8%で時々ある感じになりますが、Bさんは0.03%で殆どあり得ない感じになります。
ここら辺が個人の性格によって受け入れられるかどうか分かれるところだと思います。
最後に収益モデルです。
Aさん、Bさん共に、平均損失額を資金の2%と仮定します。
Aさんはスインガーなので、週に平均3回トレードするとしましょう。すると、複利計算で、
・月利:15%
・年利:557%
となります。
Bさんはスキャルパーなので、1日平均3回トレードするとしましょう。すると、複利計算で、
・週利:6%
・月利:27%
・年利:1771%
となります。
このような収益モデルをあらかじめ目標として設定しておくことにより、実績をそれに照らして検証することで、トレードの改良や収益モデルの見直し等のフィードバックループが完成します。
まさに、資金管理は品質管理&工程管理に他なりません!
みなさんも、ご自身のトレードを資金管理の側面からもう一度検証してみるのもいいかも知れませんね。
うん、やってみよーって思ったら、ポチっと応援お願いします♪

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昨日は夜から久しぶりにディズニーシーに出かけ、ショーを見てきました。
たまにはこういうのもいいですね♪

さて、楽しい写真とは全く関係なく(笑)、今日はシビアな資金管理の話をしようと思います。
「資金管理が大事だなんて常識じゃん!」
という声が聞こえてきそうですね。
「ちゃんと最大許容損失額を決めて損切り幅に応じてロット調整してますよ~」
うんうん、そうですよね。
では、あなたのトレードについて、下記の質問にぱっと答えられるでしょうか?
・勝率は?
・平均リワード/リスク比は?
・プロフィットファクターは?
・目標月利(週利・日利)は?
・実績は目標を達成していますか?
・達成しなかった場合、その原因を検証し、収益モデルの見直しをかけていますか?
トレードはプロフェッショナルな仕事です。
ひとりのトレーダーはひとつの営利企業です。
企業は必ず期首に当期の利益目標を立て、実績が目標を達成するように日々品質管理・工程管理を行っていますよね。
私たちトレーダーも同じことをする必要があります。
トレードは製品を作るわけではなく、資金を増やすことそのものが仕事なので、資金管理が品質管理や工程管理を含んでいるということになります。
企業利益とのアナロジーで行くと、利確総額が売上高、損切り総額が仕入原価、損益総額が粗利という感じでしょうか。
損切りも仕入原価だと考えれば、利益を出すために必ず必要なものだということも納得できますね。
資金管理が品質管理や工程管理を包含している以上、先ほどの質問には全て即答できるくらい自分のトレード内容を把握・コントロールしていて初めて「資金管理しています」と言えるのではないでしょうか。
では、簡単におさらいをしましょう。
勝率と平均リワード/リスク比はその人のトレードスタイルに大きく関わってくる要素ですね。
大まかに言って、スウィンガーの人は勝率が低く平均リワード/リスク比が高い、スキャルパーの人は勝率が高く平均リワード/リスク比が低い、という傾向にあると思います。
いずれにしても、プロフィットファクターを高くすることが重要であることは言うまでもありません。
勝率\(\alpha\)、平均リワード/リスク比\(\beta\)、プロフィットファクター\(\gamma\)の間には、次式のような単純な関係があります:
\[
\gamma=\frac{\alpha\beta}{1-\alpha}
\]
これを図示すると次のようになります:

横軸が勝率\(\alpha\)、縦軸が平均リワード/リスク比\(\beta\)、4つの曲線がプロフィットファクター1,2,4,8に対応します。
青い線が\(\gamma=\)1ですので、これより左下の領域は利益がでていない(損失が出ている)状態となります。
安定して収益を上げるためには、プロフィットファクターが2以上欲しいですね。
緑の線から右上の領域です。
さて、ここで2つのタイプのトレーダーを考えます。
1人はスウィンガーのAさんで、勝率4割、平均リワード/リスク比3です(図の四角■)。
もう1人はスキャルパーのBさんで、勝率8割、平均リワード/リスク比0.5です(図の三角▲)。
2人ともプロフィットファクターは2になります。
粗利で言うと50%、損切り総額(仕入原価)と同じ額だけ損益がプラスになっているということですね。
プロフィットファクターが同じでも、それぞれのトレードの性質は異なった様相を呈しています。
まず、1トレードあたりの期待損益を計算してみましょう。
わかりやすくするため、平均損失額で基準化すると、次式のようになります:
\[
\hat{p}=\alpha(\beta+1)-1
\]
Aさんの場合は\(\hat{p}=\)0.6、Bさんの場合は\(\hat{p}=\)0.2となります。
おや???
同じプロフィットファクターでも、1トレードあたりの期待損益はAさんの方が3倍も大きいですね!
では次に、連敗確率を求めてみましょう(嫌な話ですね・笑)。
\(N\)連敗する確率は:
\[
F(N)=(1-\alpha)^N
\]
なので、例えば5連敗する確率を求めると、Aさんは7.8%で時々ある感じになりますが、Bさんは0.03%で殆どあり得ない感じになります。
ここら辺が個人の性格によって受け入れられるかどうか分かれるところだと思います。
最後に収益モデルです。
Aさん、Bさん共に、平均損失額を資金の2%と仮定します。
Aさんはスインガーなので、週に平均3回トレードするとしましょう。すると、複利計算で、
・月利:15%
・年利:557%
となります。
Bさんはスキャルパーなので、1日平均3回トレードするとしましょう。すると、複利計算で、
・週利:6%
・月利:27%
・年利:1771%
となります。
このような収益モデルをあらかじめ目標として設定しておくことにより、実績をそれに照らして検証することで、トレードの改良や収益モデルの見直し等のフィードバックループが完成します。
まさに、資金管理は品質管理&工程管理に他なりません!
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マヒト
マイクさん、こんばんは。
先日は通貨選択についてのコメントどうもありがとうございました。
今、マイクさんの過去のブログを復習させて頂き、勉強させて頂いている最中でありまして、
こちらの記事が面白いと言いますか、収益モデルをこのような感じで考えられたら、とても面白いなと思って読ませて頂いたのですが、
この収益モデルの記事を勉強するのに、またこの内容の理解を深めるのにおすすめの本とかあったりするのでしょうか?
私自身文系なので、確率論とかわからないのですが、
マイクさんが書かれているこの内容を自分でできるようになったらものすごく楽しいだろうなと思いまして。
初心者でもわかるようなお勧めの本などございましたら、ぜひ教えて頂けるとありがたいです。
本などなければ、どのような分野か教えて頂ければ、自分でネットなり、本屋いったりして自分で調べるつもりなので、
大変お手数おかけしてすみませんが、どうぞよろしくお願い致します。
先日は通貨選択についてのコメントどうもありがとうございました。
今、マイクさんの過去のブログを復習させて頂き、勉強させて頂いている最中でありまして、
こちらの記事が面白いと言いますか、収益モデルをこのような感じで考えられたら、とても面白いなと思って読ませて頂いたのですが、
この収益モデルの記事を勉強するのに、またこの内容の理解を深めるのにおすすめの本とかあったりするのでしょうか?
私自身文系なので、確率論とかわからないのですが、
マイクさんが書かれているこの内容を自分でできるようになったらものすごく楽しいだろうなと思いまして。
初心者でもわかるようなお勧めの本などございましたら、ぜひ教えて頂けるとありがたいです。
本などなければ、どのような分野か教えて頂ければ、自分でネットなり、本屋いったりして自分で調べるつもりなので、
大変お手数おかけしてすみませんが、どうぞよろしくお願い致します。
2015-01-15 23:49 URL [ 編集 ]
マイク
マヒトさん、こんにちは。
この図は面白いですよね♪
マイクはこれを「2次元プロファイル分析」と名付けています。
実はこの話にはまだ続きがあって、許容損失額を勝率によって合理的に決めることができるのです。
それを加味することで、ドローダウンのリスクをコントロールしつつ、収益の最大化を図ることが可能となります。
この内容を説明するとかなり膨大な量となりますので、近いうちにきちんとまとまった形で発表しようと考えています。
ご自分でも「2次元プロファイル分析」ができるものを提供するつもりです。
どうぞお楽しみに♪
直接の参考書ではないですが、確率統計と社会との関係を知る上では、西内啓「統計学が最強の学問である」がオススメです!
この図は面白いですよね♪
マイクはこれを「2次元プロファイル分析」と名付けています。
実はこの話にはまだ続きがあって、許容損失額を勝率によって合理的に決めることができるのです。
それを加味することで、ドローダウンのリスクをコントロールしつつ、収益の最大化を図ることが可能となります。
この内容を説明するとかなり膨大な量となりますので、近いうちにきちんとまとまった形で発表しようと考えています。
ご自分でも「2次元プロファイル分析」ができるものを提供するつもりです。
どうぞお楽しみに♪
直接の参考書ではないですが、確率統計と社会との関係を知る上では、西内啓「統計学が最強の学問である」がオススメです!
2015-01-16 20:04 URL [ 編集 ]
マヒト
マイクさん、本のご紹介どうもありがとうございます。今度早速本屋に探しに行ってきたいと思います。
この図はやはりマイクさん独自の図だったのですね。
思いきりトレードの為の図であり、トレードの為の考え方であるので、
なので、確率論でこのような分野があれば、ぜひ身に着けたほうがいいと思ったんですよね。
でも、確率については、自分は高校生レベルで終わっているので、全体の概要もわからないですし、それで質問させて頂いたんですよね。
マイクさん、今後個人で活動されると言うことで、自分はマイクさんの相場に対してのアプローチ方法が好きなので、
なので、「2次元プロファイル分析」も含めて色々と楽しみにさせて頂きます。
どうもありがとうございました。
この図はやはりマイクさん独自の図だったのですね。
思いきりトレードの為の図であり、トレードの為の考え方であるので、
なので、確率論でこのような分野があれば、ぜひ身に着けたほうがいいと思ったんですよね。
でも、確率については、自分は高校生レベルで終わっているので、全体の概要もわからないですし、それで質問させて頂いたんですよね。
マイクさん、今後個人で活動されると言うことで、自分はマイクさんの相場に対してのアプローチ方法が好きなので、
なので、「2次元プロファイル分析」も含めて色々と楽しみにさせて頂きます。
どうもありがとうございました。
2015-01-16 20:54 URL [ 編集 ]
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