大前提として兼業トレーダーである 投資は あくまでも副業本業は忙しい（会社員）したがって日中にトレードの時間を割くことは出来ない銘柄選択・日々のデータの更新などの時間は限られるプログラミングの知識はない Excelが使える程度投資歴は長いが今の投資スタイルの原型は2011年にさかのぼるだけであるシステムトレード歴は4年実は20年前にもシステムトレードにチャレンジし トレンドフォローのドテンシステムで数日間保有するものを作ったただ当時の日経平均先物の証拠金は今では想像もつかないほど高く（miniもない） ネットでの情報も限られていて データの入手も困難な時代であった当然に取引は断念4年前にも同じようなシステムを作ったが成績は満足いくものではなかったそこでローソク足パターンの分析をもとに作ったところ このトレードシステムが意外に成績がよく これ以降は翌日にポジションを持ち越さない寄り引けシステムを作り始めるこの期間に個別株もやってみたが（裁量及びシストレ） 銘柄選択に途方もなく時間がかかり（エクセルを使っていたが手作業に近いものがあり 20～30銘柄以上にサインが出るとお手上げ…）個別株の売買は終了後からいろいろ調べてみるとデータを更新して銘柄を選択することも自動で出来ることが分かったが今からプログラミングの勉強をするのも…ということで日経平均先物に絞ってシステムを作ることにしたそれから4年経つわけだが今も日経平均先物のトレードをしている向き不向きはあると思うが シストレのメリットは一度システムを作ってしまえば あとはサインに従って何も考えずに売買するだけでよく トレードに要する時間も数分で済むことである今のシステムを動かすだけなら データ更新に5分 発注に5分 10分以内で完了副業トレーダーにはもってこいだと思うただしシステムは自分で作ったものだけを使うことにしている販売しているものでバックテストの成績が自分のものよりも優れているものはいくらでもあるが手は出さないロジックが理解出来なければ成績が良いときは問題がなくても 成績が悪くなった時にその理由が不明なままで売買を続けることは難しいだろうまた裁量で取引することは 性格的に合わないし その能力もないと思っている（一部 裁量で株式・投資信託に投資しているが これは長期保有で5年は売るつもりがないものである）取引時間中に板を常に見ることができないとした場合に考えなければならないのが 暴騰暴落の対応であり これによる巨額損失を防ぐために必ずロスカットをシステムに組み込むことにしている暴騰暴落による損失の限定のほかに 1日の最大損失を知ることができるため相場を気にすることなく本業に打ち込めるという副次効果もあったとはいうもののポジションがあると市場が気になるのが人間というもの ただし最大損失が分かっているのでロスカットなしの比ではない以上 本日のまとめ－－－－－－－－－－2. 投資スタイル
売買は自作のトレードシステムにより行う裁量取引はしない他人の作ったシステムは使わない ロジックが理解できないため
本業に支障が出ないようにする日中に相場が気になって 本業が疎かになるようなトレードはしない
過度なリスクはとらないどんなに優れたシステムであっても 常に板をみなければトレードできないシステムは今の自分には価値がありません
確率計算が出来なかった1000クラスの損失（発生確率は0.1％）が2回連続発生する頻度はどれぐらいか？ についてモンテカルロシミュレーションを行った
方法は
1 前回までと同様にエクセル1sheetに20年分のデータを10組つくる
2 連続した10営業日の合計損失が2000になっている組があるかを確認する
3 合計損失が2000になっている組の20年分のデータを目で見て連続発生を確認する
今回は手作業が入るので20年分×500回 = 10000年分とした
さらに目で確認する作業があるので誤りがある可能性がある
シミュレーション結果
| 発生回数 | 発生頻度 | 確率 | |
| 2回連続発生 | 3回 | 3333年に1回 | 0.60% |
| 3回連続発生 | 0回 | － | － |
| 4連続営業日で2回発生 | 12回 | 833年に1回 | 2.40% |
| 10連続営業日で2回発生 | 24回 | 416年に1回 | 4.80% |
| 損失が発生しない | 1回 | 10000年に1回 | 0.20% |
| 14連続営業日で3回発生 | 1回 | 10000年に1回 | 0.20% |
（確率は20年間で発生する確率としている）
想定MDDを計算する5 最大損失の発生頻度 で2連続発生のざっくり計算の確率は
0.24％
そのときにコメントしたとおり この計算方法は誤っている
理屈の上では0.24％よりも確率は高くなるが 結果は
0.24％ → 0.6％ となった
いずれにしても結論は変わらず
暴落時想定損失1000の連続発生は
想定ドローダウンの計算では考慮しない
MDDモンテカルロシミュレーションの暴落バージョン
前回のシミュレーションの暴落バージョンを考えてみた
暴落を 想定MDDを計算する5 最大損失の発生頻度 で検証したものとし
これまでの条件に次の条件を加える
値幅 500 ： 0.43％の確率で発生 1.0％の確率×（1-勝率）
値幅 1000 ： 0.05％の確率で発生 0.1％の確率×（1-勝率）
平均損失は暴落分を除いて計算した 74 とした
暴落バージョンのシミュレーション結果
最大ドローダウンの最大値,平均値を1000回のシミュレーション結果からみる
100回 最大 4050 平均 2302
300回 最大 4966 平均 2349
500回 最大 4966 平均 2334
1000回 最大 6150 平均 2340
グラフをみると700回ぐらいのところで最大値6150がでている
その後は 500超が2回 400超が5回発生し 最大値付近の数値は発生していない
甘く見ても最低4000のドローダウンを覚悟する必要がありそうである
暴落なしの場合 最大MDD 4484 平均MDD 2012 であったので
当然といえば当然であるが 最大・平均ともにあがっている
暴落バージョン想定MDD
想定MDDは 99%の範囲（上位1%部分を切り捨てたMDD最大値）としているので
LARGE関数で求める
4190
その他のデータ
今回のシミュレーションでMDD以外のデータもとってみた
連敗数
100回 18連敗
300回 18連敗
500回 18連敗
1000回 23連敗
99％ 16連敗
16連敗は完全に想定外です．．．
累積損益
あくまでもシミュレーションではあるが相当な開きがある
下記グラフでは2倍
データは残していないが 30000未満 60000超も確認しているので記憶では2.5倍以上の開き
累積損益 30,000
累積損益 60,000
想定MDD
（1） 過去のMDDの2倍 : 2720
（2） 過去の1トレード最大損失 × 過去の連敗数 : 6660
（3） 過去の1トレード最大損失 × 想定連敗数 : 7400
（4） 予想損失（平均損失＋2SD） × 想定連敗数 : 2460
（5） 予想損失 × （想定連敗数-1） ＋ 1000（暴落想定） : 3214
（6） モンテカルロシミュレーションによる想定MDD : 3564
（7） モンテカルロシミュレーション（暴落想定） : 4190
これを全て使って判断するか 一部を使うかであるが 損切りで分けて次のようにする
損切りしない場合 （暴落時の損失を見込む必要があるので）
（1） （5） （7）
損切りする場合 （損失額が限定されるので）
（1） （2） （3） （4） （6）