落ちるナイフを掴む（悲）

今日の寄付きで、日産自動車を買い建てましたが、さすがに今回はやばい感じです。システム上は、ここまで順張りで買い保有だったところに、昨日の株価下落で逆張りに買いドテンシグナルが出たため、合成システムが新規買建シグナルを出しました。
一時は大幅な評価益となる場面もあったのですが、結局、評価損で引けています。

もっとも、順張りシステムにおける買い運用状態は、ロスカット（ドテン）水準に近付いており、このまま株価が下落しても、ほどなく損切り手仕舞いとなる公算です。
そのまま下落が続けば、株価が少し戻したところで逆張りシステムも売りに転じ、新規売建となる見込みですが、果たしてどうなることでしょう？

ただ、戻りらしい戻りがない場合は、また1ヶ月近くに渡ってキャッシュポジション、ということになるかもしれませんが、それはそれで良いと思っています。
以前にも少し述べましたが、現在運用中のシステムは、キャッシュポジション期間が全体の6割ほどあります。そのため、トレードに際してのストレスも、大分軽減されている気がします。

話は変わりますが、システム最適化マクロを改定している中で、いろいろと条件を変えて動作確認を行なっていたところ、ＫＦインデックスを最適化対象に設定した場合、レバレッジを変えると最適パラメータが変化することが分かりました。

よくよく考えてみると、ＫＦインデックスには複利効果を反映する指標も含まれているため、当たり前と言えば当たり前なのですが、今まであまり問題視していませんでした。
運用を想定したレバレッジで最適化を行なえばいいような気もしますが、最適化を行なった結果を見てレバレッジを決定したい場合もあるわけで、ちょっと悩ましい問題です。

ただし、レバレッジが高い状態は、システムとしては不安定な状態にあるわけで、それをタグチメソッドにおけるノイズと捉えるならば、レバレッジの高い状態で決定した最適パラメータの方が安定性が高い、とも考えることができます。

事実、フォワードテストにおいては、レバレッジを高めた方が最適パラメータが変化しにくい、という結果が得られつつあります。
問題は、そのパラメータにおけるシステムが、良好に機能するかということですが、それについてはまだはっきりしたことは言えません。

また、例えばレバレッジ2倍で最適化したシステムを、レバレッジ1倍で運用した場合、どのような影響（メリット・デメリット）があるかについては、大変興味深いところです。
これらにつきましては、今後、引き続き検討していきたいと思います。

タグ：システム 日産自動車 買建 トレード 最適化 レバレッジ パラメータ