Systematic Trading

1. システマティックトレーディングは人間のバイアスと感情を克服する

「トレーディングシステムを作成することで、感情を排除し、一貫した戦略にコミットしやすくなる。」

認知バイアスはパフォーマンスを妨げる。 人間は多くの認知バイアスに陥りやすく、トレーディングの意思決定に悪影響を及ぼすことがある。これには以下が含まれる：

• 過信：市場を予測する能力を過大評価する
• 損失回避：損失ポジションを長く保持しすぎ、利益ポジションを早く売却する
• 直近バイアス：最近の出来事やデータに過度に重きを置く

システマティックなアプローチは規律を提供する。 ルールベースのトレーディングシステムを導入することで、投資家は：

• 感情的な意思決定を排除する
• 様々な市場状況で実証済みの戦略を一貫して適用する
• 恐怖、欲望、一時的な市場ノイズに基づく衝動的な取引を避ける

戦略をバックテストし検証する。 システマティックトレーディングは戦略の徹底的なバックテストを可能にし、投資家は：

• 戦略が過去にどのように機能したかを理解する
• アプローチの潜在的な弱点やリスクを特定する
• 異なる市場環境に耐えるシステムの能力に自信を持つ

2. シンプルなトレーディングルールは複雑な戦略を上回ることが多い

「私は複雑なフィッティング手法のファンではなく、それを使用しないことを好む。」

シンプルさは堅牢性を促進する。 シンプルなトレーディングルールは、複雑な戦略よりも堅牢で過剰適合しにくい。利点には以下が含まれる：

• 理解しやすく実行しやすい
• 変化する市場状況で崩れにくい
• 持続的な市場の非効率性を捉えやすい

効果的なシンプルルールの例：

• トレンドフォロー：ポジティブなモメンタムを持つ資産を買い、ネガティブなモメンタムを持つ資産を売る
• 平均回帰：大幅に下落した資産を買い、大幅に上昇した資産を売る
• キャリー：資産間の利回り差から利益を得る

過剰最適化を避ける。 多くのパラメータを持つ複雑な戦略は、過去のデータに過剰適合し、将来のパフォーマンスが悪化することが多い。代わりに：

• 理論的に確立された原則に焦点を当てる
• トレーディングルールにおいて限られた数のパラメータを使用する
• 戦略のパフォーマンスを検証するためにアウトオブサンプルテストを優先する

3. 分散投資はリスク管理とリターン向上に不可欠

「分散投資は投資における唯一の無料ランチである。」

分散投資の利点：

• ポートフォリオ全体のリスクを低減する
• リスク調整後のリターンを向上させる
• 異なる市場状況でのパフォーマンスを平滑化する

複数の次元で分散する：

• 資産クラス：株式、債券、コモディティ、通貨
• 地理：先進国市場、新興市場
• セクター：テクノロジー、ヘルスケア、金融、エネルギーなど
• トレーディングスタイル：トレンドフォロー、平均回帰、キャリー、バリュー

相関が鍵。 分散投資の利益を最大化するために、低相関または負の相関を持つ資産と戦略を組み合わせることに焦点を当てる。分散投資を測定し最適化するためのツールには以下が含まれる：

• 相関行列
• 主成分分析
• リスクパリティアプローチ

4. アイデアファーストアプローチと限られたデータを使用して過剰適合を避ける

「トレーディングルールのアイデアを比較的少数に絞ることを好む。」

アイデアファーストアプローチ。 トレーディング戦略の理論的基盤から始め、データからパターンを見つけるのではなく、この方法は：

• 歴史的データにおける偽の関係を見つけるリスクを減少させる
• 持続的で説明可能な市場現象に焦点を当てる
• 将来の戦略成功の可能性を高める

戦略開発に使用するデータを制限する：

• 初期の戦略開発には利用可能なデータの一部を使用する
• アウトオブサンプルテストのためにデータの大部分を予約する
• 拡張ウィンドウやウォークフォワード最適化技術を実装する

データマイニングの落とし穴に注意：

• 過剰なパラメータやバリエーションのテストを避ける
• 異常に高い歴史的パフォーマンスを持つ戦略に懐疑的になる
• 各戦略の理論的基盤と経済的合理性を考慮する

5. ポジションサイジングとリスク管理は長期的な成功に不可欠

「トレーディングシステムを設計する際に最も重要な決定は、全体のトレーディングリスクを決定することです。」

ボラティリティターゲティング。 各資産のボラティリティに基づいてポジションサイズを一貫して設定する：

• 目標ポートフォリオボラティリティを設定する（例：年率10%）
• 資産間で一貫したリスクエクスポージャーを維持するためにポジションサイズを調整する
• 市場状況の変化に適応するためにボラティリティ推定値を定期的に更新する

リスク管理技術：

• ストップロス：事前に決めた金額だけ逆行したポジションを自動的に終了する
• ポジションリミット：単一の資産や戦略への最大エクスポージャーを制限する
• 相関ベースのサイジング：高相関の資産のポジションサイズを減少させる

ケリー基準とハーフケリー。 ケリー基準は最適なベットサイズの数学的枠組みを提供するが、実際には：

• 推定誤差を考慮してより保守的な「ハーフケリー」アプローチを使用する
• 個人のリスク許容度と財務状況に基づいて全体のリスクを調整する

6. トレーディングコストはパフォーマンスに大きな影響を与える

「このシナリオを避けるためには、最初は大幅に低いトレーディング資本で始め、徐々に増やしていく方が良い。」

トレーディングコストの種類：

• コミッション：取引を実行するためにブローカーに支払う手数料
• スプレッド：ビッド価格とアスク価格の差
• スリッページ：取引決定と実行の間の価格変動
• 市場影響：自分の取引活動による価格変動

コストを最小化する戦略：

• 取引頻度を減らす：可能な限り長期戦略を実施する
• リミットオーダーを使用する：スプレッドを捕捉することを目指す
• 流動性の高い商品を選ぶ：ビッドアスクスプレッドが狭い資産に焦点を当てる
• 実行を最適化する：市場影響を最小化するためにアルゴリズムトレーディングを使用する

コスト調整後のパフォーマンス評価：

• 戦略をバックテストする際には常にトレーディングコストを考慮する
• 自分のトレーディングサイズと頻度に基づいて現実的なコスト仮定を設定する
• 実際のトレーディングコストを監視し、必要に応じて戦略を調整する

7. 複数のトレーディングルールを組み合わせて堅牢なパフォーマンスを実現する

「異なる環境で機能する異なるスタイルのトレーディングルールをバランスよく組み合わせる方が、単一の代替案よりも優れていると思います。」

マルチストラテジーアプローチの利点：

• 異なる市場レジームにわたる分散投資の向上
• 単一の戦略や市場の非効率性への依存の軽減
• 全体的なパフォーマンスの一貫性の向上

戦略を効果的に組み合わせる：

• 互いに低相関の戦略を使用する
• リスク調整後のパフォーマンスと分散投資の利益に基づいて資本を配分する
• 戦略の重み付けとリバランスにシステマティックなアプローチを実装する

戦略の組み合わせ例：

• トレンドフォロー + 平均回帰
• モメンタム + バリュー
• キャリー + ボラティリティ戦略

8. 定期的にリバランスしポートフォリオを調整する

「トレーディングアカウントから資金を引き出したり、投資家が償還した場合は、トレーディング資本と現金ボラティリティターゲットを減らすべきです。」

リバランスの重要性：

• 資産と戦略間の目標リスクレベルを維持する
• パフォーマンスが優れた資産から利益を確保する
• 時間の経過とともに分散投資の利益を維持する

リバランスアプローチ：

• 時間ベース：固定間隔でリバランスする（例：月次、四半期）
• 閾値ベース：配分が一定の割合を超えたときにリバランスする
• ボラティリティベース：資産のボラティリティの変化に基づいてポジションを調整する

変化する市場状況に適応する：

• ボラティリティ推定値を定期的に見直し更新する
• 市場レジーム指標に基づいて全体のリスクエクスポージャーを調整する
• 動的資産配分戦略の導入を検討する

9. 期待リターンとドローダウンについて現実的であること

「トレーディングがうまくいかないことを前提にし、その可能性に備え、うまくいった場合には驚くべきことだと考えるべきです。」

現実的な期待を設定する：

• 分散ポートフォリオの歴史的シャープレシオは通常0.5から1.0の範囲
• よく設計されたシステムでも大幅なドローダウンを予期する
• 過去のパフォーマンスが将来の結果を保証しないことを理解する

ドローダウンに備える：

• 厳しい時期に破綻しないように保守的なポジションサイジングを使用する
• 長期のドローダウンに耐えるために十分な現金準備を維持する
• 自分自身（および投資家）を心理的に低パフォーマンス期間に備える

継続的な改善：

• システムパフォーマンスを定期的に見直し分析する
• 過剰適合せずに改善の余地を特定する
• 新しい研究や市場の動向について情報を常に更新する

Last updated: July 18, 2024