前回の続きです
ランダム(Random)とは、でたらめ（乱雑）である事(wikipedia)
上司「して、その根拠は何かね？」
私「ランダム・・・つまり・・・でたらめです。」
私の上司は優しいので殴られることは無いと思いますが、確実に信用は失うでしょう。
このランダムというもの、日本語では
『でたらめあるいは乱雑』などと訳されるようで、良いイメージはありません。
ところが場合によってはランダムであることが役に立つことがあるのです。
例えばドラクエの戦闘中、まれに発生する
『かいしんの一撃』規則正しく発生していては面白くありません。
その他にも敵キャラの出現や、レベルアップの時の 力・すばやさ・HP・MP などのパラメータの上がり方もランダムに決まっています。
ランダムであることが、ゲームを面白くすることに役立っている例といえるでしょう。
わかりやすい例として最初にゲームをあげてみましたが、ランダムは調査・実験の世界でも役立っています。
またまた例え話ですが、
日本人の平均的な英語力を知りたい場合※ただし次の２点を前提とします
前提1 すべての人に情報が行き渡る
前提2 すべての人が調査に協力的
考えられる調査方法案を列挙してみます。
案１
すべての日本人を対象に英語の学力テストを行う。考察：一番確実な結果を得られますが、あまりにも手間がかかりすぎます。案２
英語力は年齢よって違いが出てくると思われるので、全日本人の年齢分布割合を調べ、その分布割合と等しくなるように被験者を抽出し学力テストを行う。考察：実行可能な調査手法であるとは思いますが、英語力は年齢だけではなく学歴・職業・英語圏への留学経験・好きな音楽など、細かいものを上げればきりがないほどの要因に左右されていると思われるので、正確な結果を得るための被験者の抽出は困難であると思われます。案３
生まれた日の曜日やイニシャル・名前の画数などの、英語力とは全く関係がないと思われる基準で被験者を無作為（ランダム）に抽出し、学力テストを行う。考察：被験者に偏りが無いので中立的な結果が得られそうです。日本の人口を1億３０００万人として、３０００人くらいの被験者を無作為（ランダム）に抽出すれば、信頼できるデータが得られるようです。この調査には、案１〜３のうち、どの方法が一番適しているでしょうか？
話の流れからバレバレだと思いますが、私が一番適していると考えているのは案３です。
理由は、案３の調査であれば調査実行者の思い込みや思惑などの入る余地が無いため、
中立的で信頼性のあるデータを得ることが可能だからです。
しかも被験者を５０００人・１万人と増やしていけば、データの信頼性は増します。
反対に、案２では被験者の数を増やしても、被験者の選定基準に偏りがあれば信頼性は増しません。
以上から、この調査には案３が適していると言えるでしょう。
この例では、いまいち説得力がありませんでしたが
�…敢座仂櫃�膨大で、すべてを調べることはできない
�∩澗里鮹藜造忘童修垢襯汽鵐廛襪鮹蟒个垢襪海箸�困難な場合、サンプルをランダムに抽出する方法が採用されます。
サンプル数が少なすぎると、信用のできる結果は得られませんが、サンプルに偏りが無い分、サンプル数が多くなればなるほど全体の平均に近い値を得ることができるからです。
このように、
ある母集団から無作為抽出された標本平均はサンプルのサイズを大きくすると真の平均に近づく現象は
中心極限定理として知られています。（wikipedia）
（この定理が成り立つには母集団の分布が平均と分散を持つことが条件です。）
抽出は無作為（ランダム）でなければならないわけですから、ランダムが役に立つこともあるということが分かっていただけたのではないでしょうか？
先ほどの例でも
上司「して、その根拠は何かね？」
私「ランダム・・・つまり・・・でたらめです。そのかわり信用できる結果を導くためのサンプル数は十分に集めました。」
と答えれば良かったのです。（こんな会話はありえませんが）
ここでようやく株の話につながるわけですが、
この定理を使うとシステムトレードのバックテストを行う際に、システム開発者の意図を排除しつつ、真に近い値を得ることができるのです。
例えば、
株取引に使用したい指標Aと
Bと
Cがあるとします。
ですが、どの指標が一番取引に適しているか分かりません。
そんな時、指標
Aを検証するのであれば、指標
Aを一定割合で変化させる間に、そのほかの条件を
有り得る範囲の中で
ランダムに変化させながらバックテストを繰り返し、十分なサンプルを得て指標Aが取引にどのような影響を与えているのかを見ればいいのです。
指標
B・
Cでも同様の作業を行えば、取引に一番適した指標を見つけることができます。
指標
Aと
B ,
Aと
Cなどのように指標を組み合わせてみれば、もっと面白い結果が得られることでしょう。
（偉そうに書いてしまいましたが、私の現在のシステムはここまでの検証まで手が回っていません。改良の余地が残されているので、焦らずに作業を進めていきたいと思っています。）
株取引のルールの有効性を検証する上で、これ以上の方法は無いと思われるので、今回はこの方法で損切りの有効性を検証してみたいと思います。
それでは次回の
プレテスト編・２２２２２アクセス達成時掲載予定の
本編をお楽しみに！！
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『百聞は一見に如かず』良く使われることわざです。
道順を教える時
『電話で経路を聞いても分からないから、地図をFAXで送ってよ』なんて言われたことがある人も多いのではないでしょうか？
でも、ただ見せればいいってものではありません。
データを使って説明しなければならない時などは、細かい数字の羅列を見せられても何のことやら・・・ってことになりかねません。
人に理解してもらうには、
フローチャートや
グラフなどを使って、
効果的に視覚に訴えることが必要です。
今回は効果的に視覚に訴えるテクニックを使って、お話を進めていきたいと思います。
私がシステムトレードのバックテスト用に使っているプログラム開発用アプリケーション
Visual C++は、その名が示すとおり、優秀な
グラフィックツールです。
普段は、便利な計算機としてしか使わないのですが、今回は計算結果を視覚的に捉えて見ようと思い、お絵かきをしてみました。（
エクセルでも同じようなことは出来ますが、Visual C++の方が１ドットづつ操作できるので便利です。並べ替えも簡単ですし。）
それがこちら
このグラフは
縦 ５７６ドット
×
横 ５７６ドット
合計３３１７７６ドットの点の集合です。
そして一つ一つの点はシステムトレードによるバックテストの出力結果を表しています。
横は売り条件の順に並んでいます。売り条件は２つの指標を用いており、それぞれ指標Ａ３６パターン×指標Ｂ１６パターンずつ出力しているので５７６列になっています。
縦は買い条件の順序に並んでいます。買い条件は２つの指標を用いており、それぞれ指標C３６パターン×指標D１６パターンずつ出力しているので５７６行になります。
（実際のトレードでは売り条件を３つ設定しています。ですが、３つ目の条件は２０パターン出力しており、それを加えると横長になりすぎてパソコンの画面に表示できないので省きました）
このグラフで、
利益が出ているのは白黒で出力されている箇所です。
黒の区域も利益は出ているのですが、
白い区域ほど高い利益率の区域となっています。
一方の
赤の区域は損失の出ている区域です。
濃い赤の区域ほど損失が大きくなっています。
つまり
損失が多い ←
濃い赤 薄い赤 （損益分岐点）
黒 白 →
利益が多いの順で並んでいます。
どうでしょうか？
この出力結果から損失の出ている区域と利益の出ている区域はハッキリ分かれていることが見て取れます。
このバックテストでは、取引対象銘柄を大型株の中から１０銘柄選択し、過去１１年間の株価時系列データを用いました。
隣合った点同士は、同じ銘柄を同じタイミングで売り買いしていることもありますが、少しずれるとその取引履歴には違いが出てきます。
それでもなおこのような傾向が見られることは、株取引において有効な法則が存在している（た？）ことを示しているといえるでしょう。
後付なら有効な取引条件は必ず見つかるんですけどね・・・
その法則が、今後も有効なのか？ここが問題なのですが、同じ銘柄群（バリュー株や大型株などの集まり）であれば、バックテストの株価時系列データ区間を変えてフォワードテストをしても有効な結果が出てきます。
ところが、バリュー株群のバックテスト出力結果を用いて、大型株群の株価時系列データでフォワードテストを行っても、そこそこの結果しか出てきません。
取り扱う銘柄の属性が変われば、有効な投資手法も変わるのでしょうか？
この結果を、そういうものなのだと素直に受け入れてしまっていいものか判断に迷っているところです。（７：３ぐらいで良いような気がしています。理由は・・・β値が違えば動きのパターンが違って当然だから？・・・嘘です。なんとなくです。）
これは今後の課題です。
長くなってしまったので、ここでちょっと小休止
CHARO Ｕ＾ｪ^Ｕ
（注：本物のCHAROではありません）
「フゥ〜ああ眠い・・・」
「ｚ・ｚ・ｚ・・・」
(凄くかわいい・・・自分家の犬じゃないのに思わず載せちゃいました。)
「関本、あくびをされて涙の保留・・・の図」
（これだけ長い文章を何人の人が読んでくれているのか不安ですが再開します。きっと日頃からこのブログを見ている人は、最後まで読んでくれるでしょう。）
前置きが長くなってしまいましたが、せっかく出力結果を視覚的に出力してみたので、かねてから私が主張している
損切りの有効性についても視覚的に見ていただきたいと思います。
このバックテストでは、上で出力したシステムトレードのバックテスト条件に、
買値の５％下落で損切りする条件を加えてみました。
その出力結果がこれです。
何も意図的な操作はしていませんが、
鮮やかな赤です。
（損切りラインを−３％に設定してみても、同じく鮮やかな赤です。−１０％だと損切り自体があまり発生しないので、それほど赤くなりません。皮肉ですね。）
見比べてみれば、その
差は歴然です。
損切り無し損切り有り損切り条件を加えただけで、
全体的に利益率が大きく下がっていることが分かります。
これまで、損切りの大切さを熱心に説いている文章は、たくさん見てきましたが、
損切りが有効な理由を理論的に解説した文章となると見たことがありません。（デイトレなどで毎日コンスタントに利益を上げることが出来る優秀な投資家にとっては、塩漬け株を作ることを避けるため損切りが重要なのことは理解できます。）
加えて、損切りが有効であることを実証するデータも見たことがありません。
少なくとも私のバックテストでは、損切りが有効だと実証することは出来ませんでした。
むしろ損失を招いています。この結果だけで、損切りが有効な手段ではないと断定するつもりはありませんが、損切りが有効だと実証するバックテスト結果（株を対象としたものに限る）を見るまでは損切りの有効性に疑問を持たざるを得ません。
低PER・低PBR・低PCFR戦略が有効だということを実証しているデータは存在しているのに、なぜ損切りの有効性を示す実証データには、お目にかかれないのでしょうか？不思議です。
本当に有効なら実証できるはずなのに・・・もしかしたら、一部の職人的な優れた投資家には有効でも、一般の投資家には有効ではない、つまり一般化あるいは再現化できない方法だから実証されていないのかもしれません。
だとしたら、それはそれで、そんな方法を個人投資家に薦めるのはどうかとも思いますが・・・
損切りを薦める意図ははっきりしませんが、そのことで甘い汁を吸っている人がいるのは確かです。
損切り→取引回数の増加この関係は間違いなく成立するわけですから。
損切りの有効性を説くのであれば、その根拠となる実証データを示して欲しいものです。
今回は、逆張りのシステムトレードでバックテストを行いました。
そのため『逆張りのシステムでは損切りが有効に働かないだけなのでは？』と突っ込まれると反論できません。
そこで、次回（
３００００アクセス達成記念だと相当先になってしまいそうなので、２２２２２アクセス達成記念の予定）は
中立な取引条件（取引条件も公開します）での検証結果を御見せいたしますので、ぜひ御覧下さい。
（記事は書いている途中ですが、バックテスト作業は完了しています。中立なバックテストである都合上、テストランの繰り返し回数が膨大で、母集団の大きい検証となっています。そのためキレイな傾向が見て取れ、感動的ですらあります。今回よりも説得力の増した検証結果を御見せしますのでお楽しみに！！）
それではまた２２２２２アクセス達成記念で！！（その間、通常の記事は更新します。）
※コメント＆トラックバックどちらも大歓迎です！！お待ちしております。見つかってしまいましたか？
・・・でも・・・
この先は、非常にくだらないので時間を無駄にしたくない人は見ない方が良いかも・・・
今回のバックテスト結果の損失区域を青で出力すると・・・部分的に・・・モダンアート的な芸術作品に見えます・・・（拡大してみてください）
でも、調子に乗りすぎると・・・
ウォーリーを探せ！！みたい・・・
おしまい
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私がまだ学生の頃、
ゼロ成長の日本経済について盛んに議論されていました。
ゼロで何が問題なの？
今のままでも日本は十分豊かな国なのに・・・
資本が利潤や剰余価値を生む（wikipedia）という資本主義経済の大前提を知らなかった私は、普段からこのような疑問を持っていたので、経済の専門家である親戚のおじさんが家に来た時に聞いてみました。
私「ゼロ成長なら今の生活を維持できるってことですよね。今の日本なら、それで十分なんじゃないですか？」
おじさん「ゼロ成長ということは、生活が維持できる人
もいるということ。」
それ以上は答えてくれませんでした。
その時は、もっと教えてくれてもいいのに・・・と思っていましたが、今思い起こせば、これ以上の答えは考えられません・・・
（ちょっと金持ち父さん貧乏父さんっぽい話ですね）
当時でも、平均で０なのだから当然
マイナスの人が出てきてしまうわけだ・・・
というところまでは理解できたのですが、何がプラスとマイナスを分ける要因になるのかまでは考えもしませんでした。
格差社会が大きな議論の的になっている現在、このことについて改めて考えてみる必要がありそうです。
格差の解消ができれば一番なのでしょうが、私にはそんな力はないので、個々人が負け組みにならないための方策を考えてみます。
格差を生み出す収入源については、
労働の対価としての給与と、
ストックしてある財産の利回りの２通りが考えられます。
勝ち組になるには
�〇纏�からの収入を上げる
�∈盪艮人僂�らの収益を上げる
の二通りの方法があるわけです。
給与を上げるに関しては、個々人の努力と才能に懸かっていることなので議論の余地はありません。
皆さんそれぞれかんばって下さい！！残る財産運用の収益を上げることに勝負の分かれ目が懸かってくることになりますが
財産運用の利回りを上げるためには
優良な投資先を見つけることが重要になります。
でも良い投資先には人気が集まりますから、利回りが低いのが一般的です。
逆に利回りの高い投資対象は、高い利回りでなければお金を集めることができないような投資先であることが一般的です。
優良な投資先が見つからないのであれば、手をこまねいているしかないのかというと、そうでもありません。
元手を増やせばいいのです。
同じ５％の利回りでも、元手が１００万円と１億円では大違いですから。
もっとも、元手を増やすのが大変なんですけどね。でも確実な方法です。
出費を減らすのがせいぜいでしょうか・・・
当たり前の話をしてしまいましたが、
昨日の記事で書いたキャノンは、
既に元手をたっぷり持っています。
そんな意味で、これからの格差社会の中においても、勝ち組で居続けられる可能性が高いですね。
昨日の繰り返しになりますが
キャッシュリッチ企業恐るべし・・・個人でも企業でも、お金を持っているってのは強いですよね。
売り条件を満たしても、売るのが勿体無くなってしまいます。
ちなみに、もう一つの現保有株ファナックもキャッシュリッチ企業です！！（自社株買いよりM&Aに目が向いているようですが・・・）
注：買い焦りをするつもりは全くございません。
現在の保有株
キャノンが、初の自社株買いを発表し大幅続伸。
しかも配当性向も３０％に高めるとし、株主への利益還元に積極的な姿勢を見せた。
・・・らしいです。
自社株買いと配当金支払いにまわす資金の出所は同じです。
どちらかに割り当てる資金を増やすと、もう片方へ割り当てる資金を減らさなければならないはずです。
つまり、自社株買いと配当金支払いアップは
交換条件の関係にあるのです。
そのため、株主への利益還元の方法として自社株買いと配当アップどちらが優れているか？
などと議論されるわけですが、それぞれ、
�’枦�金の支払いは株主の手元に確実に残る利益還元方法である
�⊆�社株買いは税金面で有利な利益還元方法である
というメリットがあり決着はついていません。
ですが今回は両方がアップします。
交換条件の関係を無視するかのような方針ですが、それを可能にしているのが
2兆円以上の利益余剰金！！キャッシュリッチって・・・何でもできちゃうんですね・・・
キャノンのように1株利益が順調に伸びているような会社は、利益を内部保留していても問題はないと思いますが、株主への利益還元に積極的であることは評価されそうですね。
これがたとえ買収を恐れての自己保身のための方針であったとしても・・・
実際に買収に名乗りを上げる人が現れてから、あわてて対抗策を打ち出すよりは、よっぽどマシですから・・・
週末の間に20000アクセスを達成したくて必死です。
今日は持ち株にタイムリーなネタがあって良かった・・・
２００００アクセス達成記念 〜損切りって有効なの？ 〜○×△□編〜 (予告)３連休最後の今日、貴重な１日を費やして２００００アクセス達成に備えて、記念用の損切りの有効性を検証するシステムを作りました（単に寒くて外に出たくなかっただけとも言えます・・・家の中でも寒い・・・暖冬とはいえ・・・さすが東北）
バックテストには最近流行の？人為的な操作は何一つしていませんが、顕著な違いのある結果が出力されました。起承転結の結の部分が出来たので、おそらくお楽しみいただけると思います。
２００００アクセス達成記念までに、過去の記事（起承転の部分）を予め一読いただきますと、よりいっそう美味しく召し上がっていただくことが出来ると思いますので、どうぞこちらも御覧下さい。
プロローグ・・・ことの始まりはいつだって些細なことから・・・編
損切りはじめました？一人で熱くなっておりますが・・・反応無し・・・寂しい・・・編
損切りは有効か？孤独に耐えかねて・・・ところが逆に、ますます孤独に・・・編
アポロって本当に月に行ったの？孤独に耐えて心を磨け！！（By ラーメンマン）・・・でも実は孤独ではなかった！！編
損切りは有効か？（続編）ただ・・・損切りを熱狂的に盲信している人は見ない方がいいと思います・・・異論・反論は歓迎ですが、感情的な議論はしたくないので・・・
それではまた２００００アクセス達成時にお会いしましょう！！
