取引システムの設計と最適化

通常、取引システムの形成には3つの段階があります。1つ目は、複雑な理論、単純なトリック、または収益性が高いと思われるその他のアイデアのいずれかである可能性のある取引アイデアの生成です。2つ目は、アイデアを対応する戦略に変換することです。具体的には、戦略に適したエントリー、ストップロス、利益確定などのコアオペレーションの取り決めを明確にする必要があります。最後に、完全なシステムを形成することです。つまり、上記に基づいて、各要素を明確な取引ルールに固め、複製可能な取引システムを形成します。いわゆる複製可能とは、このシステムの信号に従って操作する人のパフォーマンスに違いがないことを意味します。

成功した取引システムの最も重要な兆候は、少なくとも過去の市場テストに合格するために、かなりの期間にわたって全体的なパフォーマンスが大きな利益と小さな損失を示すことです。しかし、著者はこれだけでは不十分であると考えており、取引システムの収益性を判断し、将来の改善の方向性を判断するために、取引システムの4つの側面の重要な分析をさらに行う必要があります。

最初の次元は、取引システムの勝率、つまり、総取引数に占める収益性の高い取引数と損失性の高い取引数のそれぞれの割合です。

2番目の次元は、システムの損益率です。これは、1回の勝利あたりの平均金額と1回の損失あたりの平均金額の比率です。

3番目の次元はシステムの摩擦率です。先物はゼロサム取引であることは誰もが知っています。取引ごとに、手数料を含むさまざまな料金を支払う必要があります。この取引が利益であろうと損失であろうと、避けられません。この料金率は摩擦率です。

4番目の次元は周波数です。これは、システムが1年間などの期間に平均して取引シグナルを送信する回数を指します。

これで、上記の4つの次元と取引システムの収益性との相関関係を分析できます。

そもそも、勝率が高ければ必ず利益が出るのか?というとそうではないかもしれませんが、極端な話、例えば99回連続で100%利益が出たとしても、100%の損失が1回出ただけで、勝率が99%でも最終的にはゼロになってしまいます。

第二に、利益と損失の比率が高い場合、それは確実に利益を上げることができますか?必ずしもそうではありません。たとえば、平均3勝2敗ですが、平均1勝が2損失を伴う場合、相殺後も損失が発生するため、勝率は利益と損失の比率を組み合わせる必要があります。最も一般的な取引システムの数学的表現を形成するために、つまり、総利益=利益数×平均利益額-損失数×平均損失額。

繰り返しになりますが、摩擦率、つまり各取引所が費やす金額は絶対的な消費であるため、もちろん少ないほど良いです。

最後に、平均して取引が行われる頻度です。収益性の高い取引システムが取引機会を獲得するのに1〜2年かかる場合、これは決して優れた取引システムではありません。

次に、4次元評価方法と組み合わせて、2つの基本的なタイプの取引システムを分析してみましょう。

著者は、取引システムには2つの基本的なタイプがあると考えています。1つは振動市場に基づく振動取引システムであり、もう1つはトレンド市場に基づくトレンド取引システムです。

トレンドトレーディングは、トレンドが来たときに起こりうる損失を回避しながら、変動する市場で利益を最大化しようとする振動トレーディングシステムとは正反対です。

上記の4つの側面を比較すると、トレンド取引システムと比較して、振動取引システムは通常、一般に50%を超える高い勝率を必要とし、比較的緩い損益比を持ち、1未満になる可能性があることがわかります。取引頻度が高いため、非常に低い摩擦率が必要です。つまり、このタイプのシステムは、非常に多くの取引を通じて利益を蓄積する必要があります。極端な場合は、摩擦損失を最小限に抑える必要があります。それに応じて、振動取引システムの資金曲線は比較的滑らかで、リトリートは少なくなります。トレンドトレーディングは通常、勝率が低く、50%未満またはそれ以下である必要がありますが、3対2、さらには2対1以上、比較的緩い摩擦率など、より高い利益と損失の比率が必要です。取引頻度が比較的低いため、取引コストが高くても耐えられ、資金調達曲線に一定の割合の大きなドローダウンが発生する可能性があります。誰かが尋ねたいのであれば、この2つを組み合わせた取引システムを設計することは可能ですか?著者はこれを達成できると思いますが、構成はより複雑です。

パラメータの最適化と資金管理は、取引システムのパフォーマンスを向上させるための2つの重要な方法であることがわかっています。次に、2つの基本的なタイプの取引システムの特性を組み合わせて、パフォーマンス向上の焦点について説明します。

1つ目は、システムの収益性とパラメータの最適化の関係です。システムは、特定のパラメータ条件下で過去の市場テストに合格しても利益を上げることができますが、実際には利益を上げることができない可能性があり、問題は2つのリンクにある可能性が最も高いです。1つは、事前に実現できないことです。これは、テスト取引の理想化の程度が実際には完全に実現できないことを意味します。たとえば、テストでの決済は実際には停止する可能性があります。または、テスト期間中に選択された市場の特異性に関連しています。2つ目は事後的に実現できないことです。つまり、テストでの取引には非常に正確な運用規律が必要ですが、実際の実装では、オペレーターの理由によりシステムの最初のケースは主にパラメータを調整することによって最適化できますが、2番目のケースでは、調和と統一を実現できるようにシステムを調整する必要があります。同じ戦略の場合、異なるパラメータが同じシステムの損益を決定する可能性があり、パラメータの最適化は非常に重要な役割を果たします。

2つ目は、システムの収益性と資金管理の関係です。ここでの資金管理とは、主にポジション管理を指します。振動取引法は、主に小さな利益を複数回蓄積することによって利益を蓄積するため、ほとんどの場合、最初は比較的大きなポジションが必要であり、トレンドが発生する可能性がある場合のストップロス管理は非常に厳格であるため、振動取引システムはパラメータの最適化に重点を置いています。トレンドトレーディングは、利益を走らせることを目的として、より多くの試行錯誤に耐えることができるため、比較的言えば、トレンドトレーディングシステムでは、資金管理またはポジション管理の余地が大きくなります。

著者は、トレンド取引システムの場合、パラメータの最適化によって取引の勝率を向上させ、システムの利益率を向上させる必要があると考えています。特に、品種ごとに最適なパラメータが異なる場合があります。一定期間の市場にも特別な最適パラメータがある場合があります。したがって、適度に最適化する必要があります。一方、システムの利益率は、損益率を上げることによっても改善する必要があります。資金管理、つまりポジション管理の役割は、パラメータの最適化よりもさらに重要です。重要なのは、オペレーターがトレンド取引システムのどの状況を区別できるかです。強いトレンドが発生する可能性が高く、どの取引がシステムによって停止されます。取引システムを深く理解し、それに対応する改善を行うことによってのみ、取引システムのパフォーマンス