今日の内容は少しマニアックになるかもしれませんので、興味ない方はすいません。
今回は、ランダムウォーク理論について少し考えてみます。
ではまずウィキより、ランダムウォークとは
『株価の値動きは、どの時点においても長期的にも短期的にも「上昇と下降の可能性」がほぼ同じであり独立した事象であるから、過去のトレンドやデータによって将来の値動きを予測することは不可能である、とする理論である。日経平均の終値を例にとれば、今日の終値が前日の終値より高くなる確率は1/2、明日の終値が今日の終値より高くなる確率は1/2（安くなる確率が1/2、高くなる確率も1/2）と考える。』
テクニカルトレーダーの全否定ですねｗ
つまり過去のデータと未来のデータにはなんら因果関係はなく、過去から未来の予測は不可能とする理論です。これは効率的市場仮説を背景に正規分布を前提としています。
個人的な見解として、この理論の一部は正しいと考えています。
それは「上下を予測することは不可能である」という点です。
これについては概ね自分も経験的に同様に感じています。
では、逆に違うと考えているのは
「過去と現在が独立した事象であり、予測が不可能である」という点です。
ここについては異論を持っています。
一緒じゃないかと思われたかもしれませんが、上下ではなく値幅（ボラティリティ）については、過去と未来が独立した事象ではなく、関係性が強いと考えています。
おそらくみなさんも感じていると思いますが、
「今日はレンジで動かないなー」という日は、時間足で見ても狭い値幅で上下していることが多いと思います。これは、前の足の値幅が次の足の値幅に作用しているのではないか？と見ています。
でも、それはイメージだけで本当にそうなのか？
それを検証してみようというのが今日の主旨です。
これは、ドル円の１時間足のデータを65,000本サンプリングしたものです。
１時間足の高値と安値の値幅についての統計です。
高値と安値の差が0.1円から0.19円の値幅が45％もありますね。
0円から0.29円までで全体の85％以上というデータです。
これを基本に考えると、もしもランダムウォーク理論が言うように、過去と未来の事象に因果関係がないとするならば、この65,000件のデータの中から、一定数のデータを抜いたとしても、同様の比率になるはずですね。
では、このグラフを見てください。
これは、65,000の中から175件のデータを抽出したものです。
それは、1.00以上の値動きのあった足の次の足の値幅をサンプリングしたものです。
どうでしょうか？明らかに値幅の比率が変わりましたね。
この二つのグラフから言えることは
ボラティリティは、ランダムウォークではない。
前の値幅によって次の値幅も影響を受けるということです。
つまり、相場の上下は予測不可能かもしれないが、相場のボラティリティは予測可能であるということです。
そして、これは相場の動きは正規分布を前提にしていないとも言えます。
相場は、上下を繰り返し、拡大と縮小を繰り返します。
それは、フラクタルに無限に大きくも無限に小さくも構成されているわけで。
上下の予測をできなくても、ボラティリティを予測し、損小利大を心がければ利益を出すことができると思います。