サヤ取り解説シリーズを連載していますが、一連の分析の流れを示して最終回
となります。
全ての記事が連結しているので過去分は下記記事を参照してください (^-^)/
参考 ： サヤ取りを理解しませんか？
参考 ： サヤ取りは値差の特徴を重視！
参考 ： サヤ取りを行う理由 その１
参考 ： サヤ取りを行う理由 その２
ということで最終回は「サヤ取りの攻略」です。サヤ取りは銘柄間の値差とい
う元の時系列データとは違う時系列データを扱うことになります。そして、元
の時系列データとは違う時系列データであることから、通常の分析とは異なる
分析が必要になり分析工程が通常よりも多くなるのです。それを認識しないま
ま通常の分析を行ってしまいますと間違った分析結果を導いてしまうのですね
え (ﾉω･､)
【サヤ取りのメリットを一度忘れましょう】
まず一般的に謳われているサヤ取りのメリットを忘れてください。ちなみに、忘れ
て欲しいメリットは、
・ サヤ取りは高勝率である
・ 市場全体が暴騰・暴落しても安定的である
・ どんな市場環境でも利益を積み重ねることができる
です。これは、先入観があると自分に都合の良い解説だけを採用してしまうためで
す。真っ白な状態で解説の内容を吟味してもらえれば幸いです (^-^)/
【階差を加える】
一般的に、「サヤ取りの分析」においては以下の３つの時系列データを活用すると
思います。
ⅰ） 軸銘柄の時系列データ
ⅱ） 相手銘柄の時系列データ
ⅲ） 軸と相手銘柄の値差の時系列データ
これらの時系列データ全てに「階差」の時系列データを加えてください。「階差」は前
のデータとの差でかまいません。
① 軸銘柄の階差時系列データ
② 相手銘柄の階差時系列データ
③ 値差の階差時系列データ
ちなみに「階差」がわからない方は以下の記事を参考にしてください (^-^)/
参考 ： 階差とは？
合計で６つの時系列データを活用して「サヤ取りの分析」を行っていきます。
【相関を調べる】
最初に行う分析は相関を調べるということです。一般的には軸銘柄と相手銘柄の
相関を調べて高い相関があれば最適なペアとしますが、ここでは以下の組み合わ
せにおける相関を調べます。
ⅰ） 軸銘柄と相手銘柄の相関係数
ⅱ） 軸銘柄と値差の相関係数
ⅲ） 相手銘柄と値差の相関係数
ⅳ） 軸銘柄の階差と相手銘柄の階差の相関係数
ⅴ） 軸銘柄の階差と値差の階差の相関係数
ⅵ） 相手銘柄の階差と値差の階差の相関係数
合計で６つの相関係数を調べます。ここで解説し易いように事例を出します。事例
におけるペアは、
■ 今回のメイン（日足ベース）
軸銘柄 ： 大同特殊鋼
相手銘柄 ： 山陽特殊製鋼
■ 比較用（1時間足ベース）
軸銘柄 ： NY原油2012年４月
相手銘柄 ： NY原油2012年５月
■ 比較用（日足ベース） ※追記 鉱山ではなく化学の間違えです
軸銘柄 ： 住友化学
相手銘柄 ： 三井化学
です。どちらも日足をベースとして２０００年から２０１２年５月１６日までの時系列デー
タを活用します。そして相関係数を求めた結果は以下のようになりました。
この結果より最適なペアなのかどうかを分析していきます。ちなみに相関係数がわ
からない方は下記記事を参考にしてください (^-^)/
参考 ： 相関係数とは？
【相関係数より最適なペアを選別する】
導かれた相関係数を基に最適なペアかどうかを選別していきます。最適なペアで
ない場合、そのペアは「サヤ取り」を行っても「サヤ取りのメリットを享受」できない
可能性が高くなります。
■ チェック１
・ ⅰとⅳの項目がプラスの値である（順相関）
■ チェック２
・ ⅰの相関係数は０．９以上、ⅳの相関係数は０．７以上（多少の前後はOK）
「サヤ取り」とは基本的に「品質が同じ物同士」もしくは「価値が近いもの同士」であ
る価格の歪みを収益の対象とする取引手法です。よって、価格と階差の時系列デー
タは基本的に順方向（順相関）であることが求められます。
階差同士の相関係数は元の時系列データ同士の相関係数よりも低下することが
多いので許容範囲をちょっと拡大させます。
ちなみに、限月間と異銘柄間とでは明確にⅰ・ⅳの値に差が生じます。データがあ
れば様々な限月間と異銘柄ペアを調査してみると良いでしょう。
※ 追記 住友と三井は鉱山ではなく化学でした
NY原油の限月間は１時間足というのも影響してますが、基本的にⅰもⅳも高い相関
を示すことが多いです。対して異銘柄はⅰ＞ⅳとなります。どちらの相関も低い場合
はサヤ取りを行うペアとして注意した方が無難です。
内容が長くなるので続きは次回の記事で扱いますね (;^_^A
