SystemTradingのブログ

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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。(あと2回分必要か・・)

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

参考 : サヤ取りを攻略する その1

 

 

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・、) 

 

 

 

 

 

【最適なペアの選別の続き】

元の時系列データは非定常な時系列データです。つまり、あらゆる統計解析の

出力結果が本来よりも高い数値を示す可能性があります。よって、「見せかけの

値」かどうかもチェックするため「階差」同士の相関係数をチェックすることも大切

です。そして、次に重要なことは、

 

 

サヤ取りなのに銘柄単体を売買しているのと

同じような状態になるペアの排除

 

 

をする必要があります。もっと極端に表現すれば、

 

 

A銘柄が暴騰(暴落) ⇒ A・B銘柄の値差も暴騰(暴落)   ×

A銘柄が暴騰(暴落) ⇒ A・B銘柄の値差は変動少ない   〇

 

 

ということです。値差が値差を求める銘柄と同じ動きをするならサヤ取りをするよ

りも銘柄単体を売買した方が収益的にも資金効率的にも効率が良いですよね!

これを把握するには、

 

 

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

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

 

 

を調査します。そして、

 

 

相関が低い(順相関・逆相関問わず相関係数が0近く)

ことが求められる

 

 

のです。まずは銘柄の時系列と値差の時系列を観察してみましょうか (^-^)/

 

 

 

 

 

 

【銘柄と値差の動きを把握する】

最初に銘柄と値差の時系列グラフを観察します。銘柄は値差と相関が強い方の

銘柄を表示してあります。

ちなみに、

 

 

青線 ⇒ 値差の時系列データ

赤線 ⇒ 相関が高い方の銘柄の時系列データ

 

 

となりますのでお間違えなく。

 

 

 

■ 山陽特殊製鋼と値差

 
HSF-SystemTradingのブログ-sa1

 

 

 

■ NY原油4月限と値差

 
HSF-SystemTradingのブログ-sa2

 

 

 

■ 住友化学と値差

 
HSF-SystemTradingのブログ-sa3

 

 


山陽特殊製鋼と値差は逆の動き、NY原油はなんとなく同じような動き、住友化学

も同じような動きという感じがします。その感覚をより確実なものにするために相関

係数を採取してみましょう (^O^)/

 

 
HSF-SystemTradingのブログ-sa4

 

 

観察の結果に従った相関関係になってますね。ただ、銘柄と値差が似たような

動きになっているものはペアとして最適ではないとしますと、大同特殊鋼と山陽

特殊製鋼以外はアウトでしょうか?

ここで考えなければならないことは2つあります。それは、

 

 

ⅰ) サンプルの期間

ⅱ) 階差ベースで考える

 

 

ということです。NY原油は銘柄と値差が同じような感じがしますが、サンプルを採

取した期間は3か月強であり住友・三井は10年強です。

 

 

参考 : サヤ取りは値差を重視

 

 

でもあるように期間が変わればNY原油と値差の相関は低いのですねえ。サンプル

数が少ない場合は注意が必要となります。ただ、これも階差同士の相関を計測す

れば気にする必要も少なくなります。階差同士の相関係数を観察してみましょうか!

 

 

大同・山陽     : 相関は低くなっている

NY原油4月・5月 : 相関は極端に低くなっている

住友・三井     : 相関は低くなっている

 

 

となります。NY原油が特に顕著ですね。この階差の相関が低いということはどういう

ことでしょうか?実は、

 

 

銘柄のバー毎の変化と値差のバー毎の変化との関係

 

 

を表しているのです。そして、

 

 

銘柄と値差のバー毎の変化の相関が低いのであれば

銘柄の変動と値差の変動は関係が薄くなる

 

 

のです。関係が薄くなることで銘柄が暴騰・暴落しても、値差は暴騰・暴落とは違っ

た変化をしていると判断されます。銘柄単体で売買するのとは違う収益を生みたい

のであれば、

 

 

階差をベースに考える

 

 

ことを考えないといけないわけです。これが「サヤ取りをする理由」でもあり、「最適な

ペアの選択」となるのですね ('-^*)/

ちなみに、3つのペアにおいてはNY原油の限月間はサヤ取りに有効と考えられ、他

2種のペアは大同・山陽のペアが比較的使えそうな感じです。住友・三井は微妙な感

じがします。
 

 

 

 

 

【最終的に回帰分析や分布を駆使していく】

相関係数による選別は実際のところ結論として決定するまでの精度はありません。あく

までも目安です。最終的に最適なペアかどうかは回帰分析や分布を活用することで決め

ていきます。ただ、

 

 

色々と分析してペアを決めても、一般的に言われているサヤ取りの

メリットを再現することは難しい ( p_q)

 

 

のが現状です。銘柄と値差との相関が低くなる限月間のサヤ取りでさえ許容範囲外の動き

をすることがあります。よって、最適なペアを決めるだけでは不十分であり、結局は値差変

動の分析が必要になることは肝に銘じておきましょう。

ペアさえ良ければ儲かるというのは短絡的ってことですね (^O^)/

 

 

 

 

ペタしてね


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