システムトレード考（１）

システムトレードは、客観的な判定方法（ルール）に従って売買を行なうトレーディング手法です。これは言い換えれば、誰が行なっても同じ売買シグナルが得られるように、客観的なデータを用い、ルールを客観的に定義した手法である、ということです。

ルールを客観的に定義する、ということ自体は、昨今においてはあまり難しくありません。例えば、エクセルなどの表計算ソフトを用い、その上でルールを定義してやれば、それが客観的なルールであればエクセルはきちんとした結果を返します。
逆に、ルールが客観的でない場合は、エクセルはエラーを返してくるでしょう。唯一気を付けるべき点は、未来を先読みしない、ということです。

一方、客観的なデータを用いる、という点に関しては、十分に注意しなければいけません。

例えば、当日の天気が晴れならば「買い」、雨ならば「売り」とするシステムを作成したとします。この売買ルールについては、十分な客観性を有しています。エクセルのワークシートのデータ列に、日付と天気を時系列で入力し、それに基づいて売買判定を行なう計算式を記述すれば、「買い」か「売り」かのシグナルが出るでしょう。

ここで重要なのは、計算式を間違えて、晴れなのに「売り」、雨なのに「買い」というシグナルが得られてしまったとしても、「ルールの客観性」という原理原則は損なわれないということです。
その場合は単に、晴れならば「売り」、雨ならば「買い」という、本来の意図とは逆の、客観的なルールを有したシステムを作成してしまった、というだけのことです。

しかし、「晴れ」と「雨」の判定を、自分の感覚で行なったとしたらどうでしょう？曇りはどう判断するのでしょう？晴れであっても、雲が多い場合は判断に困ります。
また、朝の6時には晴れていても、8時には雨に変わることだってあるかもしれません。

すなわち、天気を自分で判断するという行為は、多くの場合、客観的ではないということになり、その結果得られるデータもまた、客観性に欠けることになります。

では、天気はシステムトレードには使えないのでしょうか？

そんなことはありません。例えば、特定新聞の日々の朝刊に載る前日の天気、もしくは天気予報であれば、十分客観的なデータであると言えるでしょう。

株価データの場合、日中の4本足であれば、それは十分客観的なデータと考えても問題ないでしょう。しかし、分足などの場合は、それを提供する証券会社などによって、微妙に異なることはよくあるようですし、客観性を十分に担保できないかもしれません。
その場合は、データ入手先を固定したり、スプレッドを多めに取ったりしてやる必要がありますが、その分、システムのアウトプットには不確実性が含まれてしまいます。

このように、システムトレードとは、客観的なデータとルールに基づいたトレードである、と言えるわけです。
しかし、それだけではトレードとしての意味を為しません。

トレードとは、継続的に利益を上げていくことを目指す行為ですから、システムトレードもまた、継続的な利益の計上を目指す必要があります。
そのためには、想定運用期間における累計損益の期待値が、少なくともプラスであることが求められます。

上述の天気予報のシステム事例の場合、データとルールは客観的であっても、期待値という意味では運用に値しないでしょう。
なぜなら、当日もしくは前日の（それも特定地域、特定時間における）天気が、当日の株価に影響を与えるであろう、いかなる合理的な理由も見出せないからです。

一方、前日までの株価や指数、海外市場の指数、為替、様々な経済指標やニュースなどは、多くの市場参加者が売買の参考にするものであり、そういった意味では、合理的な説明力を有すると考えられます。

システムトレードにおいては、このように合理的に説明可能な（たとえそれを証明できなくても）データやルールを用いることが重要です。
統計的優位性とか、大数の法則とか、確率論とかは、あくまでそれを補強するための道具にすぎません。


ＰＳ．今日の寄付きで手仕舞いとなった日産自動車は、久し振りの大負けとなりました。しかも、明日の寄付きで買い戻しとなります。
2日の米中間選挙や、4日の日産中間決算発表など、リスク要因目白押しです。

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