レジューム・スイッチ・モデルにおいて、市場のレジュームに合わせてシステムを切り替えるとは、どういうことでしょう？
その前に、言葉の意味について考えてみたいと思います。土屋氏は「レジューム」と述べていますが、これは英訳するとおそらく"resume"ということになるかと思います。
私はよく知らないのですが、経済学では隠れマルコフモデルのことをレジーム（regime：体制）・スイッチング・モデルと呼ぶようです。土屋氏はこのことを言っているのでしょうか？
さて、何にしても目指す方向性としましては、市場の状態を高次のレベルで判断し、その状態で最もよく機能する下位のシステムを運用していく、ということになるかと思います。
市場の状態が変われば、運用に供されるシステムもまた替わっていきます。当然、異なった状態でよりよく機能するシステムを、複数用意しておく必要があります。
ここで、市場の状態を高次のレベルで判断するとは、下位のシステムには用いられていない変数を用いて判定を下す、ということです。
当たり前の話ですが、運用するシステムと同レベル以下の判断基準しか持ち合わせていなければ、どのシステムが今の市場に最も良く適応しているか、知ることができません。
何か難しそうな話ですが、システムトレードについて勉強したことのある方なら、それと似たような事例を考えたことがあるのではないかと思います。
よくあるフィルタもまた、市場の状態に合わせてシステムを運用する役割を持っています。
例えば、あるシステムを上昇トレンドの時だけ運用する、などという手法は、結構頻繁に用いられているのではないでしょうか。
そのためには、上昇トレンドにあることを確認するための高次システム（フィルタ）が必要です。
このような高次システムが存在すれば、その逆に上昇トレンドではない状態も確認できます。そして、上昇トレンドではない時により有効に機能するシステムを開発すれば、2つのシステムを市場の状態に合わせて切り替え、連続運用することができます。
さらにそれを発展させて、上昇トレンド、持ち合い、下降トレンドの3つに分けてもいいかもしれません。あるいは、トレンドではないもっと別のファクタ、例えば為替や金利の水準などを、市場の状態の判定材料にすることも有効かもしれません。
私も例に漏れず、それらをいろいろと検討した時期もありましたが、最終的には正逆合成システムというところに落ち着きました。
これは、市場の状態に応じてシステムを切り替えるモデルではありませんが、非常に有効なシステムです。
その最大の理由は、正逆合成システムが効果的なシステムポートフォリオを内包している、ということです。
通常、システムポートフォリオを組むためには、元となるシステム同士の相関に注意しなければなりません。
高い相関のあるシステム同士を組み合わせても、リスク低減効果は十分に得られないからです。
正逆合成システムでは、同一ロジックのシステムを2つ用い、それらを順張りで機能するパラメータと逆張りで機能するパラメータに分けて合成します。
同一ロジックでありながら全く正反対のパラメータを採用することで、システム間の相関を極力小さくすることが期待できます。
それがどのような効果を持つかにつきましては、今さら述べるまでもありません。
レジューム・スイッチ・モデルも、システムポートフォリオも、正逆合成システムも、いずれも非単一システムモデルであり、今後の大きな方向性の一つだと考えています。
その前に、言葉の意味について考えてみたいと思います。土屋氏は「レジューム」と述べていますが、これは英訳するとおそらく"resume"ということになるかと思います。
私はよく知らないのですが、経済学では隠れマルコフモデルのことをレジーム（regime：体制）・スイッチング・モデルと呼ぶようです。土屋氏はこのことを言っているのでしょうか？
さて、何にしても目指す方向性としましては、市場の状態を高次のレベルで判断し、その状態で最もよく機能する下位のシステムを運用していく、ということになるかと思います。
市場の状態が変われば、運用に供されるシステムもまた替わっていきます。当然、異なった状態でよりよく機能するシステムを、複数用意しておく必要があります。
ここで、市場の状態を高次のレベルで判断するとは、下位のシステムには用いられていない変数を用いて判定を下す、ということです。
当たり前の話ですが、運用するシステムと同レベル以下の判断基準しか持ち合わせていなければ、どのシステムが今の市場に最も良く適応しているか、知ることができません。
何か難しそうな話ですが、システムトレードについて勉強したことのある方なら、それと似たような事例を考えたことがあるのではないかと思います。
よくあるフィルタもまた、市場の状態に合わせてシステムを運用する役割を持っています。
例えば、あるシステムを上昇トレンドの時だけ運用する、などという手法は、結構頻繁に用いられているのではないでしょうか。
そのためには、上昇トレンドにあることを確認するための高次システム（フィルタ）が必要です。
このような高次システムが存在すれば、その逆に上昇トレンドではない状態も確認できます。そして、上昇トレンドではない時により有効に機能するシステムを開発すれば、2つのシステムを市場の状態に合わせて切り替え、連続運用することができます。
さらにそれを発展させて、上昇トレンド、持ち合い、下降トレンドの3つに分けてもいいかもしれません。あるいは、トレンドではないもっと別のファクタ、例えば為替や金利の水準などを、市場の状態の判定材料にすることも有効かもしれません。
私も例に漏れず、それらをいろいろと検討した時期もありましたが、最終的には正逆合成システムというところに落ち着きました。
これは、市場の状態に応じてシステムを切り替えるモデルではありませんが、非常に有効なシステムです。
その最大の理由は、正逆合成システムが効果的なシステムポートフォリオを内包している、ということです。
通常、システムポートフォリオを組むためには、元となるシステム同士の相関に注意しなければなりません。
高い相関のあるシステム同士を組み合わせても、リスク低減効果は十分に得られないからです。
正逆合成システムでは、同一ロジックのシステムを2つ用い、それらを順張りで機能するパラメータと逆張りで機能するパラメータに分けて合成します。
同一ロジックでありながら全く正反対のパラメータを採用することで、システム間の相関を極力小さくすることが期待できます。
それがどのような効果を持つかにつきましては、今さら述べるまでもありません。
レジューム・スイッチ・モデルも、システムポートフォリオも、正逆合成システムも、いずれも非単一システムモデルであり、今後の大きな方向性の一つだと考えています。