これまでのシステム成績(2022年8月12日)

これまでのシステム成績(2022年8月12日)

コンテンツ
マネー・副業
システム成績単利220812.png
システム成績単利220812G1.png
システム成績単利220812G2.png

今週は先々週末と比較して、日経平均株価は2.59ポイント、システムに採用した全38銘柄の株価平均は2.30ポイントの上昇となりました。
また、システム採用銘柄株価のプラス割合は7.89ポイントの増加となり、55.26%(21銘柄)まで回復しました。

一方、システム成績は1.43ポイントの上昇となり、平均資産増減率はマイナス0.20%まで回復しました。
順張り系は1.79ポイント、その他系は0.34ポイントの下落となりましたが、逆張り系が8.23ポイント、オシレータ系が0.73ポイントの上昇となっています。

チャートを見ると、順張り系は下落基調、逆張り系は急伸、オシレータ系とその他系はほぼ横這いとなっています。
また、日経平均株価とシステム採用銘柄株価は上昇基調となっています。

8月12日時点で買い保有状態のシステムは20システムのままで、全体の52.63%と変わりません。一時18システムまで減少することもありましたが、平均的には買い優勢傾向が続いています。

個別システムでは、増減率がプラスでかつインデックスに勝っているのは、13システムのまま変りません。また、インデックスとは関係なく、増減率がプラスのものは、47.37%の18システムまで回復しました。

資産増減率で見ると、味の素が57.01%で首位、トヨタ自動車が42.98%で2位、アンリツが31.81%で3位のまま変わりませんが、全体的に収益を伸ばしています。 
一方、株価上昇率は三菱自動車が58.26%で首位、国際石油開発帝石が51.00%で2位、川崎重工業が27.43%で3位に入りました。

日経平均株価は、先々週末比745.34円の上昇となり、28千円台半ばまで回復しました。12日だけで727.65円の上昇となり、2週間分の上げ幅のほとんどを占めました。
次図に8月12日時点の最適トレンドラインを示します。

システム成績単利220812G3.png

直近トレンドは全て上昇トレンドとなり、最近の上昇相場を反映しています。株価は1月半ばから続くレンジを上にブレイクしたように見えますが、まだ確実ではないように思います。

さて、世の中の出来事というのは、多くの場合、因果関係の元に成り立っています。これは、原因に対して何らかの作用が働くと、それに応じた結果が得られる、ということです。
数学的に考えると、この原因を説明変数、作用を関数、結果を目的変数と言います。

トレーディングシステムでは、例えば株価推移という説明変数に対して、ロジックという関数を通すことで、資産推移という目的変数を得ることになります。
ここで重要なのは、株価推移というものは事実として決定しており、それに対して資産推移というものはあくまで理想・目標である、ということです。

そのため、理想的な資産推移を得るために、関数であるロジックをどう決定するかが、システム開発の重要点となります。
従来は、様々なロジックを仮定して、実際に説明変数と目的変数との関係を調べ、目的変数が理想に近づくようにロジックを選定していくことが一般的でした。

しかし最近はAI技術の発達により、ロジックを仮定することなく、説明変数と目的変数との関係を理想に近づける試みが、増えつつあるかもしれません。
しかし、ちょっと調べた限りでは、残念ながら株式投資においては、いわゆる株価予測という当てものへの適用が主流のように思います。

そもそも株価を予測するなどというのは、宝くじの当選番号を当てるくらいに非科学的なことだと考えますが、何故皆が揃いも揃って株価予測などにAI技術を適用しようとするのか、不思議でなりません。

株式トレードの目的は、あくまでキャピタルゲインの獲得にあるわけですから、目的変数としてはキャピタルゲインそのものを考えるべきです。
そうすれば、株価予測などと言うものに頼らなくても、例えばトレンドをつかむことによって収益機会を得ることができます。

この方法の最大の問題は、目的変数を定義し難い、ということでしょうか。目的変数をどう定義すれば良いか分からなければ、説明変数と対応させることができず、それらの関係すなわちロジックを求めることもできません。

でも、AI技術は人の顔や動物、自動車等を見分けることができるまでに進歩し、不鮮明な自動車のナンバーなども鮮明化することができるようになっています。
これは、目的変数として直接、人物の顔や自動車などを指定して学習させることによって、成し得ています。

日本ではどうだか分かりませんが、海外などでは大量の写真などから人の顔を選択して、AIに覚え込ませるという仕事が存在するといいます。
そのような地道な作業を経ることで、AIの認識精度は向上し、実用化されるまでに至っているのです。

株式トレードにおいても、単なる株価予測ではない、言うなれば投資の達人のトレードテクニックを模倣し極めるような、新たなトレーディングシステムが実用化される日が来るのではないかと思います。

ちなみに、キャピタルゲインを目的変数とすることは難しいと述べましたが、全くアイデアがないわけではありません。
ヒントは理想システムにあります。人によっては神システムと呼んでいるかもしれません。


⇒Kフロー ブログ


サービス数40万件のスキルマーケット、あなたにぴったりのサービスを探す