ｎ次元による価格変動解析とマーケットモデル化 番外編4
さて、意外にも反響がでてきたｎ次元解析ですが、前回は仕様やら
想定される使い方 などを扱ってきましたが、今回は、
ミクロな世界を説明するならミクロな時間軸の方が精度が高いのか？
について検証してみましょう！
ただ、むっちゃ時間がないので検証のデーター区間を年初来からにして
暫定的な結論という形で公表致しまする。
だって～1分足を10年近く検証したら数時間はパソコンが使えなくなっちゃ
うのね ( p_q)
ほら、一応会社員だから 仕事しなきゃｗ
っていうことでご勘弁を・・
仮説としては、
仮説① 量子力学の技術を使っているためミクロなタイムフレームに効果があるはず
仮説② 解析技術が本当に説明能力に優れているのであればプラスの期待値であるはず
まあ当然の仮説ですな。逆にタイムフレームが長くなれば精度は落ちる
ってことが予想される、ただ、タイムフレームが、
長くなる ⇒ トレード回数が減る ⇒ 平均損益が向上する
短くなる ⇒ トレード回数が増える ⇒ 平均損益が劣化する
っていう不安もある。精度が上がっても平均損益が劣化すれば実用化
が難しいっていう理論だけ良好っていう可能性もあるからね。
とりあえず出力しまする～
検証といっても時間軸毎にパフォーマンスをみていくだけね！
パフォーマンスは金額ベースで表してますのでご注意を！！
【USDJPY 5分足のパフォーマンス】
【パフォーマンス】 測定期間 2010/1/1～2010/5/18
Net Profit 282800
Profit Factor 1.367177357
Max Strategy Drawdown -69400
Total # of Trades 2066
Total # of Open Trades 1
Number Winning Trades 1416
Number Losing Trades 554
% Profitable 68.53823814
Avg Trade (win & loss) 136.8828654
Average Winning Trade 743.6440678
Average Losing Trade -1390.252708
Ratio Avg Win / Avg Loss -0.534898486
Largest Winning Trade 8000
Largest Losing Trade -21700
【USDJPY 30分足のパフォーマンス】
【パフォーマンス】 測定期間 2010/1/1～2010/5/18
Net Profit 100600
Profit Factor 1.26798082
Max Close To Close Drawdown -56900
Total # of Trades 428
Total # of Open Trades 1
Number Winning Trades 293
Number Losing Trades 125
% Profitable 68.45794393
Avg Trade (win & loss) 235.046729
Average Winning Trade 1624.573379
Average Losing Trade -3003.2
Ratio Avg Win / Avg Loss -0.540947449
Largest Winning Trade 15400
Largest Losing Trade -30300
【USDJPY 1分足のパフォーマンス】
【パフォーマンス】 測定期間 2010/1/1～2010/5/18
Net Profit 1548800
Profit Factor 2.07079646
Max Close To Close Drawdown -63600
Total # of Trades 9087
Total # of Open Trades 1
Number Winning Trades 6623
Number Losing Trades 1935
% Profitable 72.88434027
Avg Trade (win & loss) 170.4412898
Average Winning Trade 452.2421863
Average Losing Trade -747.4935401
Ratio Avg Win / Avg Loss -0.605011498
Largest Winning Trade 4600
Largest Losing Trade -19300
(((゜д゜;)))
例え測定期間が短くても驚異的なほど予想通りの結果となりましたな。
何度も説明しますが、
ナンピン無し、ピラミッティングも無し、ロスカットも無し、しかもドテン形式
と不利な状態での結果ですぞ！単にチャートのタイムフレームを変えた
だけですだ。で、仮説に対しての結果は・・
仮説① 見事に予想通りの結果、損益は劣化したが概ね優位性は引き継いでいる
仮説② 見ての通りの結果、1分足はトレード回数が大幅に増えたけど他の項目は圧倒！
驚異的なのが、
トレード回数増 ⇒ 平均損益も増
という結果。まあ短期間のバックテストだから鵜呑みにはできないけど、
これが「真」であれば、
タイムフレームが短くなればなるほど精度的にもパフォーマンス的にも優位性が増す
という信じられない結果となりますた。
えっと・・・ HFT！？ Σ(ﾟдﾟ;)
やばい真実に近づきつつあるのか・・
けど、ちょっと待てよ、、、、
ジョージソロスの旗艦ファンドは
「クォンタムファンド」
量子力学の量子論は、
「Quantum Theory（クォンタムセオリー）」
ジョージソロスの概念に「再帰性理論」ってのがあったな・・。これも量子
力学の世界だ。ジョージソロスに詳しいわけじゃないから気のせいか・・
けど、chaponが現在取り組んでいるのは、
電子軌道とエネルギー
原子核にまつわるエネルギー
とエネルギーをどう相場に取り入れるかって考えてたら、
核分裂・核融合
っしょ！！で、その関係が大まかにわかりつつあるところから、
ダウ1000ドル安は何かしらのエネルギーを与えた結果！？
とも思えてきた。化学反応を超えるエネルギーを取り出すのは技術的
には難しくないべ。既に原子力は生活にも密着しているし。
E＝ｍｃ＾2
とは有名なエネルギー式だけど、仮に値段に質量に相当するものが
あったとしたら、核分裂的な動作をすれば最小限の力で最大限のエネル
ギーが生み出せることになる。最小限の力だから株価操作したなんて
わかりもしない・・
だからSECはダウ1000ドル安の真犯人を捕まえられないのか！？
あ～どんどんキチガイになっていくなあ ( p_q)
↑の話は1市場だけじゃ説明がつかないから、やはりｎ次元的な視点
が必要になってくる。
仮説に対して常に良好なパフォーマンスが導き出される
うちはｎ次元系のシステム開発に専念しようと思いまする。ロジック自体
もまだ適当だしね・・
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