SystemTradingのブログ

システムトレードに関するブログです


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分析初心者の方に贈る連載で第4回になります。内容はつながりがある

ので過去の内容を把握してくださいね (^-^)/

念のために過去分の記事を下に載せておきます!

 

 

参考 : 分析初心者の方へ その1

参考 : 分析初心者の方へ その2

参考 : 分析初心者の方へ その3

 

 

そして今回はデータの加工と分析プロセスになります。具体的には統計

解析に関わる内容です。

 

 

 

 

【統計解析とは?】

統計解析とは統計学の手法をもって各時系列データの特徴を導く解析術と

なります。何か専門的な感じがしますが、

 

 

基本的に基礎 (;^_^A

 

 

なので覚えておく必要があります。ただし、統計解析はあくまでも売買判断

もしくは売買戦略を構築する材料に過ぎません。統計解析を行うことで勝て

るわけではないのです。同時に、

 

 

統計解析に依存してもいけない Σ(゚д゚;)

 

 

のですね。よく統計解析の専門家が推奨する分析プロセスや、分析した内容

がネット上にありますが、統計解析だけから導く傾向ってのは売買に直接的

に役に立つものではないことを十分に理解しておく必要があります。また、

 

 

時系列データに対して直接統計解析を行うことは基本

であり応用ではない ( p_q)

 

 

ことも理解しておく必要があります。統計解析の応用は加工されたデータに対

して行うことを意味します。時系列データを直接解析することによって得られる

結果は案外少ないものです。さらに、

 

 

ⅰ) 周知の事実過ぎて使えない

ⅱ) あくまでも過去の傾向に過ぎない

 

 

のです。統計解析は過去のデータをベースとしますので、統計解析から得られ

る優位性はあくまでも過去に対してであり未来を物語るわけではないのです。な

ので、時系列データに対して直接統計解析を行うことの重要性ってのは実はあ

まりないのですねえ。

 

 

 

【最初の統計解析!】

まずは時系列データの特性を知ることはアイデアを出すために有効です。これ

は基本として時系列データに対して直接統計解析を施します。具体的な解析項

目は、

 

 

ⅰ) 時系列データ全区間の平均・分散・標準偏差

ⅱ) N期間(60データ区切りが望ましい)区間の平均・分散・標準偏差

 

 

を採取すると良いでしょう。各解析項目の具体的方法は下記記事を参照してくだ

さい。

 

 

参考 : 平均

参考 : 分散

参考 : 標準偏差

 
HSF-SystemTradingのブログ-nesa3
 

 

 

ちなみに平均は相加平均(算術平均)、分散は不偏分散、標準偏差は不偏分散

平方根でかまいません。(不偏標準偏差 は難しいですからね (;^_^A)

ポイントは時系列データの全区間とN期間分の区間の二通りの統計を採取するこ

とです。他の解析項目もありますが、追加してExcelの基本統計 範囲内でしょう。

ということで、

 

 

全体に対して部分的な変動具合

 

 

が視覚化されます。特に標準偏差に注目すると良いでしょう。短期的な変動の高ま

りと全区間の統計値との違いがヒントを生むことになると思います。そして、時系列

データに直接統計解析を施すのは以上までとなります。

本格的に統計解析を駆使する場面に移りたいですが、その前に1つだけ追加して

おきたい統計があります。それは、

 

 

 

ヒストグラム   (ヒストグラムの作り方は左記記事参照 ヒストグラムの作成方法

 

HSF-SystemTradingのブログ-GDP2

 

 

 

です。ヒストグラムは基本的に時系列データを加工したデータに対して使用していき

ます。全ての統計解析の基礎となる技術です。これを基に次の段階へ移っていきます。

 

 

 

 

 

【データの加工と統計解析】

統計解析を応用的に使用するには加工されたデータがベースとなります。要するに

時系列データを意味ある、もしくは意図する形式に計算などして変形させるということ

です。この時系列データの加工ってのは非常に自由度が高いため理解しにくい部分

でもありますが具体的には、

 

 

・ 雇用統計の四半期平均

・ GDP速報の四半期平均

 
HSF-SystemTradingのブログ-GDP1
 

・ 週単位で公表される経済統計と週足との相関係数

・ 前日比

・ 時系列データのRSI値

 

 

というような感じです。兎に角、意図した形式に計算によって時系列データが変換され

ていれば応用的統計解析になります。要は、

 

 

 

時系列データから離れた状態で何かの特徴

が導けないかということを探ることが目的

(^O^)/

 

 

 

なのです。この時系列データから離れるという行為は非常に重要で、統計解析に留ま

らないための布石でもあります。統計解析の範囲内は前述したように、

 

 

勝ちにつながる傾向が導けたとしても

それは過去のデータに限る傾向

  

 

です。ここから離れるためにも時系列データから離れて導く傾向が重要になります。こ

こまで理解するようになりますと、

 

 

他銘柄との関係は?

経済統計との関係は?

他の分野との関係は?

 

 

と、対象の時系列データから離れるために頼りたいものが山のように湧いてきます。こ

のようになれば加速度的に分析能力が身に付いてくるでしょう。ただ、ここでは初級的な

内容なので扱いません。

 

 

 

 

 

【実践してみる!】

時系列データは銘柄でも経済指標でも何でもかまいません。経済指標の時系列に

対してRSIを求めるとかテクニカル分析を適用してもかまいません。分析の初期にお

いて重要なのは、

 

 

加工したデータを貯めて整理しておくこと (^-^)/

 

 

です。最初はデータ加工の目的とか意図は無視してもよいでしょう。そして、データを

加工してそのデータの、

 

 

 

ヒストグラム (ノ゚ο゚)ノ

 
 

 

 

を採取しておくことです。そうしますと次は分布の世界に立ち入ることができるように

なります。データの加工から、そのデータのヒストグラムを採取する実践を繰り返す

ことで、

 

 

・ 統計解析の手順に慣れる

・ 意味があるか無いかは別として加工データのヒストグラムデータが貯まる

 

 

ことになります。地味な作業ですよね~

けど、この地味な作業こそが後に生かされてくるのですね!

何事も努力無くして上達はありません。センスで相場に勝てる方は限られた方です。

センスよりも努力で勝つと心に決めて取りかかるってのも必要かもしれませんね・・

 

 

では次回は分布の理解に進みます (^O^)/

ちなみに、今回の内容でわからないことがあれば遠慮なくコメントしてください!

 

 

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