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FXボーグ | テクニカル実験室

テクニカル分析を使った自動売買プログラムの開発に挑戦!

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「市場の方向」ではなく「市場の状態」を予測すること・・・

モダンなマーケットへのアプローチは、直感、テクニカル分析、またはファンダメンタルに基づいて予測しようとしないことにある。そのアイデアは「市場の方向」ではなく「市場の状態」を予測しようとすることである。

Optimized Trend Trading - Page 40 @ Forex Factory より一部引用。勝手訳。)

カルマンフィルタについて勉強しているとロボティクス系のページに辿り着くことが多いのですが、そんな中には「あっこれ、金融データにも応用できそう。」と思えるものもいくつかありました。

ただ、よく調べてみると大抵は古いフォーラムで既に言及されていることなどが多く、勉強不足と感じつつも「考えることはみんな一緒だねえ」と思ったりしています。

・・で、昨日も特異スペクトル分析(SSA)についてググっていたら、先程のフォーラムに行き当たり「市場の方向ではなく市場の状態を予測する」ていうのを読んで「ぐっ」ときました。それは心の中で漠然と感じていたものをよく表現していました。

※特異スペクトル分析(SSA)

時系列データをハンケル行列にセットして、特異値分解により特異行列を抽出する、これを特徴量とすることで隠された特徴的なパターンを出力することができる。特異点検出などにも用いられる(SST)。

 フォーラムから・・・

 John Last 氏はフォーラムでこんな風に語り始めました。

近代的な市場アプローチは、直感、テクニカル分析、またはファンダメンタルに基づいて予測しようとしないことからなる。アイデアは市場の方向ではなく市場の状態を予測することです。

 

1. Cluster the market states:

すべての成功したトレーダーは市場の状態を区別しようとしています。一般的なアプローチは、外国為替市場における日の時間とそれに対応するボラティリティとの間の関係を使用することです。

 

2. Appropriate Use of an adapted system for the period
市場の状態が特定された場合、この市場の状態に適合したシステムを使用する必要があります。

 

伝統的には:
2.1 Intra-day Trend following system
トレンド移動平均戦略は、これらのシステムの原型です。ニューラルネットは、システムに追従する傾向として非常に悪い結果を出します(これらの条件に特別に調整されたニューラルネットの例外を除きます)。
遺伝的最適化を使用したデジタルフィルタの方がはるかに優れています。

2.2 Intra-day Range Bound system
発振器ベースの戦略は、これらのシステムの原型です。現代の発振器ははるかに滑らかに見えるが、依然としてすべての発振器は共線性を共有している。
ニューラルネットは、そのような条件でうまくいく。統計指標も非常によく機能します。

事実、位相空間はそのような条件下では非常に大きいので、統計的手段をモデル化することがより適切である。
初歩的な統計的手段としてのボリンジャーバンドは、イントラデイバウンドシステムの古典的なプレーヤーです。

 

2.3 Break-out system after a contraction of the volatility
これらのシステムは特別です。例えば、ニューラルネットは、決してforex市場での崩壊を予測することはできません。

 

それらの市場条件をどのように区別するか:

まあ明白なのは、練習、練習、練習、そして経験、経験、経験です。人間の心と人間の知覚能力は、どの機械よりもそれらの状態を区別するのにより適しています。たとえば、画像認識のように、マシンはまだそれを行うことができません。

 

後で取り上げるいくつかの方法といくつかの新しい方法があります。

私の意見は、人間の心が市場の状態を区別するのに適しているということです。私たちは市場の状態が特定されると、しばらくの間それが続くと信じています。次に、私たちは統計的手段と方法を使って私たちを助けます。

 

状態が特定されると、適切なテスト方法を使用します。私にとっては、特定の市場状態に適したテストされたアルゴリズムシステムが平均的な人間トレーダーより優れています。

 

だから、私たちは未来を予測しようとすべきではありません。たとえそれを予測しようとしても、私たちの観測能力は破壊されます。この現象は、私たちの仮説に合致するものだけを選択して観察するために起こります。

Optimized Trend Trading - Page 40 @ Forex Factory より引用。勝手訳。)

フラクタル・ブレイクアウト

そして以下の簡単なアイデアを共有しました。それはFGDIインジケーターを使用したフラクタル状態に基づくものです。

  1. ・FGDI >1.5・・・高フラクタル状態
  2. ・FGDI< 1.5・・・低フラクタル状態

高フラクタル状態の場合のみサイクル・インジケーターでのシグナルにエッジが認められ、そして、高フラクタル状態から低フラクタル状態へ一気に崩壊することをフラクタル・ブレイクアウトと呼ぶそうです。

サイクル・インジケーターはSSAを改良して使っているそうです。このSSAは他のサイクルインジケーターと同様にリペイントが発生するので、この影響を軽減するためにデジタルフィルター版やオシレーター版などのいろいろなバージョンがあります。

▼ BB Caterpillar Squeeze on Alma.

https://www.forexfactory.com/attachment.php?attachmentid=613689&d=1294662275https://www.forexfactory.com/showthread.php?p=4300751#post4300751 より引用)

FGDI以外のフラクタル分析

このフォーラムではフラクタルを計るのにFGDIを使用していますが、DFAやAFAを使うのも面白そうですね。 ボラティリティや長期トレンドなどの組み合わせ等も試してみたいところです。

※トレンド除去ゆらぎ解析(DFA)

各スケール間のゆらぎを定量的に解析する方法。ウインドウ毎にデトレンドしたデータを用いるのが特徴。スケーリング指数 αを使ってゆらぎの度合いを表現する。

Detrended fluctuation analysis (DFA) [NBTwiki.net]

※適応フラクタル解析(AFA)

DFAをさらに発展させたもの。ウインドウを半期分を重ねるのがポイントで、これでグローバルに滑らかな曲線を使ったデトレンドが行えるのだそうです。

A tutorial introduction to adaptive fractal analysis

最後に

武道では「練習では敵が居るかの如く。実戦では敵が居ないかの如く。」(練拳時無人似有人、交手時有人似無人)という言葉がありますが、それぞれの状況に合ったベストの動きを体に染み込ませることに専念し、いざその状況になったときは体が自然と動くことを理想とします。

シストレもデータドリブンでトレードルールつくったり、目先の値動きに振り回されず。それぞれの状況にあった基本のトレードルールを磨いた上で、環境認識を的確に行えるようになるのが理想かなーと感じています。まずはフラクタルを勉強しようっと。