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不運なトレーダーでも利益を上げられるだろうか? 最適なリスクマネジメントが鍵

不運なトレーダーでも利益を上げられるだろうか? 最適なリスクマネジメントが鍵

Daniel Dubrovsky, 寄稿者
このページの内容

リスク管理、成功する取引、リスクリワード比率カーブ - トーキングポイント

  • どんなに運のいいトレーダーでも、リスク管理を怠れば損をする
  • 優れたリスク管理により、不運なトレーダーでも結果を大きく改善することができる
  • シミュレーションを利用することで、運の良し悪しに関わらずリスクとリターンの設定を最適化できる
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あまり運に恵まれない

取引には、運の要素もあるのは事実です。たとえ分析が的中しても、そのタイミングを計るのは非常に難しいことです。現実世界での有名な例を挙げるなら、マイケル・ルイスのベストセラー本「世紀の空売り 世界経済の破綻に賭けた男たち」に実話として登場する米国の著名な投資家、マイケル・バリーです。彼は2008年の住宅バブルを正しく予測し、また自分の投資家たちの反乱に直面して、取引の世界から追い出されそうになり、歴史に名を残すことになりました。市場が低迷する中、バリーのトレードを継続させるために高額な支払いが続くことに、彼の資金提供者たちは難色を示しました。

トレーダーには、運を補う方法、つまりリスク管理という手法があります。戦略に重要なこの要素を見落とすと、非常に幸運なトレーダー(頻繁に正しく成功する取引ができる人)でも、損失を出す可能性があります。逆に、リスク管理を効果的に行うことで、勝率が悪くても利益を出すことができるのです。

幸運なトレーダーでも概して損をするのはなぜでしょうか? 10回の取引のうち8回で利益を上げ、1回の取引で10ドルを稼いだ人を考えてみましょう。しかし、残りの2回の取引では、毎回50ドルの損失を出しています。全体で見ると、このトレーダーは20ドル損をすることになります。この特別な記事では、不運なトレーダーがいかにして利益を上げられるか、そしてリスク管理を最適化するために何ができるかを紹介します。

第1ランダムウォーク - シーケンスの理解

ランダムウォークのシミュレーションはかつて、100回連続して取引を行う人の投資行動を再現するために使用されていました。各ランダムウォークには、開始時の口座残高、口座残高に応じて取引ごとに設定されるトレーダーが取れる最大のリスク(トレーダーの儲けや損失次第で変化する)、リスクリワード比率(1回の取引で取るリスクに対して、どれくらい利益を上げているかを数値化)、最後にトレーダーの運(一連の取引で利益が出る確率)などのいくつかのパラメーター(変数)があります。

第1ランダムウォークは下図に示されています。2,000 ドルの口座からスタートし、取引ごとに 1%のリスクを負い、リスクリワード比率が 1:1(つまり、最初の取引で は20 ドルの利益を得るために 20 ドルを失うリスクがある)、50%の運を持つトレーダーをシミュレートしたものです。約半分の確率で幸運であることで、予測可能な結果が出ました。100回取引した後の最終残高(1,990ドル)は、開始時の残高(2,000ドル)とほぼ同じでした。

シミュレーションの限界

これはプログラムで計算されたシミュレーションであり、誤差や人間の感情を一切考慮していないことに留意する必要があります。つまり、何があっても、モデルとなっているトレーダーは常にゲームプランに完璧に忠実であることが前提となっています。また、取引は指定された設定で絶対的な精度をもって、利益または損失が途切れなく決済されることを想定しています。現実の世界では、ストップ注文が指定した価格で執行されるとは限らず、すべて計画通りに行かない可能性があります。また、このシミュレーションは100人のトレーダーを想定しており、すべての人の活動レベルが合致するわけではありません。そのため、画一的なトレーディングシステムというよりは、リスクマネジメントの重要性を示すものであることを心に留めておく必要があります。

第2ランダムウォーク - 運を下げる

同じシーケンスで、仮想のトレーダーが不運という一点のみ設定を変更し、他はすべて変更なしとすると、どうなるでしょうか? 運が25%になると、災難に見舞われます。リスクリワード比率がちょうど1:1の人は、100回取引した後に口座残高がほぼ半分になります(1,137ドル)。この解説の終わりには理解できますが、リスクリワード比率を上げることで、運の悪さを補うことができます。

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何十万回もの取引をシミュレーションし、最適なリスクリワード比率を見つけ出す

与えられた運のレベルに対する理想的なリスクリワード比率を見つけるため、これらのランダムウォークは、統計的に意味のある解釈を求めて何度も実行されました。この研究では、100回の取引で構成された1サイクルを100回行います。つまり、1 回のサイクルで合計 10,000 回もの取引を行うことになります! 各サイクルでは、リスクリワード比率は1から始まり、自動的に0.05ずつ上昇させました。プログラムは、取引の100%が開始時の口座残高と同金額あるいはそれ以上の金額で終了するまで、これらの取引を続けるようにコード化されています。

では、半分の確率で運がいい人はどうなるのでしょうか? 下図を見ると、最適なリスクリターン比率が平均1.6であることがわかります(つまり、開始時の残高が2,000ドルの場合、一取引ごとに20ドルのリスクを取りながら32ドルの利益を上げることを目指すという戦略です)。このコードでは、最終的にサイクルを6回に増やしました。開始時点を含めると、このサイクルは7回実行されました。つまり、最適なリスクリワード比率を見つけるために7万回もの取引が行われたのです。この研究をさらに最適化するため、配列からランダムに数値を取り出す方法で、さらに10回のサイクルが実行されました。ということは、運が50%の場合の最適なリスクリターン比率を見つけるために、およそ77万回の取引が行われたことになります! リスクリワード比率が1.6を上回ったり下回ったりすることもあったため、正確には77万回ではありません。

全体取引時間の半分が幸運な人のリスクリターン比率を1.6とする場合、100回の取引後は、平均して2,734ドルの終了時残高(開始時の口座残高額にかかわらず、リターンは継続的に36.7%)が期待できます。下半分の図は結果の正規分布です。いくつかの異常値があり、4,500ドルを超える口座がありました。その他、3,500ドルを超えるものがいくつかありました。

最適なリスクリワード比率カーブ

他の運のレベルについてはどうでしょうか。今回の研究では、50%、40%、33%、25%、20%、10%の運のレベルを使用しました。下図は、それぞれの運のレベルに対する最適なリスクリワード比率を示しています。予想通り、運のレベルが低いほど、それを補うために高いリスクリターン比率が必要となりました。全体取引時間の40%が幸運だった場合、100 回の連続取引における理想的な リスクリワード 比率は 2.45 と思われます。

2.45 の場合、与えられたランダムシーケンスに対して合計 30 サイクルがシミュレートされました。前回と同様に、この研究を最適化するため、さらに10回のサイクルが実行されました。これらすべてのシーケンスを組み合わせ、約 330万 回の取引を行い、運が 40% の場合の最適なリスクリターン比率を求めました

全体取引時間の10%しか運がない人でも、利益を上げることはできます。しかし、その場合、リスクリターン比率を21.47に維持するという困難な条件が求められます。

取引の成功は運に左右される?

さて、先ほどの25%の確率で幸運に恵まれるトレーダーのケースをもう一度見てみましょう。リスクリターン比率を 1:1 にすると、口座残高のほぼ半分を失いました。当社の分析で提案した最適なリスクリターン比率である5.3を使用すると、最終口座残高は2,844ドルになり、42.2%のリターンとなります。トレーダーは、利益を得るために運がよくなければならないのでしょうか? そんなことはありません。成功の鍵はリスク管理にあるのです。

自信を持って取引できるようになるために
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*全てのランダムウォークのシミュレーションはPythonを使用しています。

--- DailyFX.com シニアストラテジスト ダニエル・ドゥブロスキー著

ドゥブロスキー氏に連絡するには、Twitter で @ddubrovskyFX までお願いいたします。

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