2015年8月17日 (月)

ブログ移転のお知らせ


お知らせ【ブログを移転しました


ニフティ提供のココログは1年間更新しないと削除されてしまうとのことなので、ライブドアブログに移行しました。

移転先はこちらになります(補足)。

何点か追記したい事項もあるので、いずれ補足する予定です。


なお、公開用のシステム開発をしておりますが、株価データ等のファクトデータは著作権法に抵触する可能性が高いとの判断から、公開不可の状況となっています。

「ソフトウェアの配布」+「ユーザーのローカルにデータを保存する」等の方法により、動作速度の検証も含め解決策を思案中です。

詳細はこちらになります。

配布は未定ですが、進展あればお知らせいたします。


よろしくお願いいたします。

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2014年3月16日 (日)

ロング・ショートについてのお話 その⑧

 

お知らせ【ブログを移転しました

 

 

・サヤ取り投資の初心者の方は、まずこちらからお読みください。

 

サヤ取ブログロングショートヘッジ取引

 

 

・今までの7回分のメインテーマを読みやすいようにまとめておきました。

 

ロングショート

 

ロングショート

 

ロングショート

 

ロングショート

 

ロングショート

 

ロングショート

 

ロングショート

 

 

・個人投資家向けのサヤ取り関連業者の情報をまとめておきました。

 

サヤ取り(ペアトレード)関連業者一

 

 

※【ロングショート】【ロングショート】が基本説明、【ロングショート】【ロングショート】がこのブログの軸となる部分です。なお、システムを自作される方は、【ロングショート】【ロングショート】を参考にしてください。【ロングショート】は補足部分となります。間違っている部分は、時間があれば訂正しておきます。

このブログの内容だけでも実践の70%くらいをカバーできると思います。また、私が実践では使っていない指標も参考までに入れておきました。

 

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ロング・ショートについてのお話 その⑦

 

お知らせ【ブログを移転しました

 

今まで書いた記事を読み直してみましたが、わかりにくい部分も多かったので、ここまでの復習を兼ねて、特に重要と思われる項目にかぎって補足していきます。なお、今までの内容の補足説明となりますので、少し難しい話になります。しっかり復習しておいてくださいね。

 

ロングショート その⑦-1相関係数の弱点とβ値の重要性

 

ロングショート その⑦-2α値の算出方法と組み合わせの自由度

 

ロングショート その⑦-3ロングショート型とレラティブバリュー型

 

ロングショート その⑦-4クロスボーダー裁定行為について

 

ロングショート その⑦-5サヤ取り投資がうまく行かない理由①

 

ロングショート その⑦-6サヤ取り投資がうまく行かない理由②

 

ロングショート その⑦-7入門編を終えるにあたって①

 

ロングショート その⑦-8入門編を終えるにあたって②

 

 

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2014年2月 1日 (土)

ロング・ショートについてのお話 その⑥

 

お知らせ【ブログを移転しました

            

 

【スクリーニング その②】

 

 

【ステップ4:投資適格銘柄ペアを決定する】

 

 

1. 投資金額を決める

 

∟ 「 x円 < z { (ロング銘柄の現在株価×株数)+(ショート銘柄の現在株価×株数) } ≦ y


(補足事項:【ステム】)

 

 

2. 「価格差(サヤ幅)」の変動率を決める

 

∟ 「 x% < z { (「価格差(サヤ幅)」の過去n日間の最大値 「価格差(サヤ幅)」の過去n日間の最安値) ÷ 「価格差(サヤ幅)」の過去n日間の最小値 × 100 [] } ≦ y


(補足事項:【ステム】)

 

 

3. 「価格差(サヤ幅)」の不均衡率を決める

 

∟ 「 z { (過去n日間の「価格差(サヤ幅)」の移動平均 ÷ 合計取引金額)× 100 [] } ≦ y


(補足事項:【ステム】)

 

 

4. 標準偏差σ±nを超えた銘柄ペアのみを抽出する

 

∟ 「 σx < z { ((銘柄B ÷ 銘柄A 過去n日の価格差の平均値) ÷ 標準偏差 }


(補足事項:【ステム】)

 

 

4-1. 過去n日の価格差(サヤ幅)が最大値に到達した銘柄ペアのみを抽出する

 

∟ 「 x < z {「価格差(サヤ幅)」の過去n日間の最大値 }


(補足事項:【ステム】)

 

 

4-2. 過去n日の価格差(サヤ幅)の周期性を分析する

 

∟ 「 z { f (x) = a_0 + _( n = 1 )^▒( a_n cos nπx ÷ L ) + b_n sin nπx ÷ L }


(補足事項:【ステム】)

 

 

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2014年1月21日 (火)

ロング・ショートについてのお話 その⑤

 

お知らせ【ブログを移転しました

 

【銘柄選択の基準 その②】

 

ここでは、銘柄選択の基準 その①で抽出した銘柄ペアのリストの中から、とくに銘柄ペアの「価格差(サヤ幅)」の部分について分析を行う方法を説明する。これにより「価格差(サヤ幅)」の値動きのみを取引するロングショート戦略のハードウェアの仕組みが完成する。一部の注意点さえ守れば、今までの処理手順は変えてもかまわないし、項目によっては重複処理になるのでどちらかを省略してもよいだろう。

 

なお、FXでサヤ取りを試してみたい方は、コラム【FX(外国為替)を使ったサヤ取りは有効か?】を参照ください。

 

 

ステップ4:投資適格ペアを決定する

 

 

1. 投資金額が大きすぎない銘柄ペアを選択する

 

理由:売買代金は「(ロング銘柄の現在株価×株数)+(ショート銘柄の現在株価×株数)」で算出される。これは投資家自身の投資金額に合わせて選択する。

株価が100円で最低取引単位が1,000株の銘柄であれば10万円、ペアにすると20万円くらいでポートフォリオが組める。同じように株価が500円で最低取引単位が100株の銘柄であれば5万円、ペアにすると10万円くらいでポートフォリオが組めることになる。

このように、投資金額が比較的小さな銘柄ペアのポートフォリオを組み合わせたほうがより多くの銘柄に分散して投資できることになるため、投資金額はたとえば50万円以下、70万円以下、のように設定するとよいだろう[1]

 

2. 「価格差(サヤ幅)」の変動率が大きすぎない銘柄ペアを選択する

 

理由:この処理は銘柄ペアの「価格差(サヤ幅)」について、おおよその拡大幅を推測するために使う。一定の変動率の範囲内で行ったり来たりしているような銘柄ペアの「価格差(サヤ幅)」はレンジ相場を想定した取引が期待できる。

ここでは、「価格差(サヤ幅)」の移動平均線を用いるが、グラフで言えばレンジ相場のように、なるべく「直線」かつ「水平」に近い状態で推移しているほうがよい。10%以下、できれば5%以下にするなど変動率は小さければ小さいほうが望ましい。

 

3. 「価格差(サヤ幅)」の不均衡率が大きすぎない銘柄ペアを選択する

 

この手順は、【ロングショート④】ステップ3の「回帰方程式の近似直線の±n%の誤差の計算」と処理の意味合いは同じこと。回帰直線では「傾きa」に対して誤差の範囲を抽出処理するのに対して、この処理は価格差の「移動平均線」に対して不均衡率を計測することになる。サヤ幅の処理項目なので、ステップ4に組み込んだが、こちらの手順を採用する場合は、【ロングショート④】ステップ316.17.の部分は省略してもよい。

なお、その場合はこの処理をステップ316.17.の部分に組み込む必要がある。理由は、価格差(サヤ幅)グラフを作成する以前の段階で「不均衡率x%以内」といったように枚数調整しておかないと均衡率が定まらないため、使い物にならないチャートが出力されてしまいますからね(笑)

この処理は、取引枚数を調整するために使うが、実際の取引では最低取引枚数などの条件が加わるため、均衡率を完璧に合わせようとすると今度は取引金額が莫大になってしまう可能性が生じる。そのため、1.では「売買代金」でフィルターをかけ、さらにこの処理によって「均衡率」のフィルターをかけて銘柄ペアを絞り込む必要がある。たとえば「取引金額50万円以内かつ不均衡率10%以内」のように設定すれば取引条件に合うものだけを抽出できるようになる。不均衡率は10%以下、5%以下など小さければ小さいほうが望ましい。

13_640x444回帰分析と回帰係数】より

回帰分析の項目ですでに説明したが、上の図のナナメの直線が移動平均線だと考えると非常にわかりやすい。2.で説明したのは、この傾きを示すaの線が「直線」かつ「水平」に近い状態であったほうがいいということ。また、dはこの場合、aに対して誤差がありすぎると、ロングとショートの銘柄の組み合わせ自体がうまく適用されていないことを意味する。例としては、エントリーの段階でロング100万円・ショート70万円だとあまりにも誤差がありすぎて(誤差30%)、うまく行かない可能性があるという意味。そのため、1.の投資金額が100万円以内として、誤差+10%に設定すれば、「ロング:95万円・ショート98万円」のような候補のみが抽出されることになる。

09_640x381回帰方程式と決定係数】より

すなわち、誤差が小さければ小さいほど適格ペアということになる。


4. 標準偏差σ±nを超えた組み合わせを選ぶ

 

理由: ロングショートは銘柄ペアを組み合わせることにより人工的なレンジ相場での取引を想定しており、逆張りエントリーが有効であると考えられるため。※【逆張り投資の注意点

 

1.2.3.の条件を満たしたものは投資適格銘柄となる。最後に、実際の仕掛けを行うに当たり、標準偏差σの±nを超えたものを抽出する。当ブログでは個人投資家に人気が高いボリンジャーバンドを用いて仕掛けを行う方法について説明する。

ボリンジャーバンドは通常、トレンドが出ているときは「順バリ」(終値が上のバンドを上抜いたら買い、下のバンドを下抜いたら売り)、レンジ相場のときは「逆バリ」(終値が上のバンドを上抜いたら売りシグナル、下のバンドを下抜いたら買いシグナル)として投資判断に利用される [2]

 

一般論としては、

 

「過去20日間のボリンジャーバンド+σ2を上抜けたら逆張りで仕掛ける」

「過去20日間のボリンジャーバンド-σ2を下抜けたら逆張りで仕掛ける」

 

といった使い方をする。その根拠として頻繁に取り上げられるのが、一時的に拡大した「価格差(サヤ幅)」は、「①マーケットを正規分布と仮定した場合、②標本データの95.44%は標準偏差σ±2のバンドラインの中に収まっていると考えられるため、③時間の経過とともに価格差(サヤ幅)は、均衡点である移動平均線に向かって収斂して行くだろう」、という確率論に基づいて説明されている。ただし、これは一般論だから、別に過去25日でもいいし、σ1とかσ3で仕掛けてもよいです

たとえば、銘柄ペアごとに変動の大きさに合わせて2.で述べた「価格差(サヤ幅)」の平均変動率に合わせて数字を組み変えてみてもよいと思います。ただし、σ3を超えてしまう場合はたしかに異常値であると言えるものの、そのままズルズルと人工的なレンジ相場から突き抜けてしまう可能性もあるため、エントリーは行わないほうがいいでしょう。特に、一般的に順張りで言われている「バンドウォーク」と呼ばれる現象(バンドラインに沿って移動平均線が吸い寄せられているようなチャート)はトレンド発生が示唆されていると考えられるため、この傾向が強いように思われます。もちろん、「価格差(サヤ幅)」が拡がれば拡がるほど、「期待利益率」は高くなるため、どちらの方向に「賭け(ベット)」するかはディーラーであるあなた次第ですが(笑)

何度も繰り返しますが、実はこの「科学的根拠[3]」と言われる説明には重大な欠点があります(必ず、【逆張り投資の注意点】を参照してほしい)。この欠点を理解できないと、レンジ相場であっても逆張り投資はうまく行かない可能性が高いと思います、たぶんね。

なお、ボリンジャーバンドは単体で使うと非常に欠点が多いため、対策として以下の2点を上げておく。

 

4-1. 過去一定期間の価格差(サヤ幅)が最大値に達したらエントリーする

 

過去一定期間の価格差(サヤ幅)は大きな周期性変動と小さな周期性変動に分かれる。そのため、小さな周期性変動でエントリーを行った場合、いわゆるダマシに引っかかり、価格差(サヤ幅)がさらに拡大し続けることがある(いわゆる又裂き)。そのため、過去一定期間の価格差(サヤ幅)が最大値に達した場合にかぎりエントリーを行うことは有効と考えられる。

なお、この方法を使うとエントリー判断はすべて価格差の最大値が基準となり、ボリンジャーバンドは使わないことになる。理由は、最大値に達したペアはすでにバンドラインを上回っているはずですから。それゆえ、正確に言えば「併用」という言い方はやや誤解がありますね。

 

4-2. 過去一定期間の価格差(サヤ幅)の周期性を分析する

 

過去一定期間の価格差(サヤ幅)は大きな周期性変動と小さな周期性変動に分かれる。周期性の分析にはいわゆるフーリエ解析と呼ばれる手法があり、この解析処理を行うことで、価格差(サヤ幅)をグラフで視覚的に判断するのに加え、周期性を「周期関数」として数値化することができることになる。そのため、投資候補となった銘柄ペアがおよそ何日間隔でサヤ幅が開閉を繰り返すのかを判断する手掛かりになると考えられる。

 

上記4-1.4-2.、あるいはそのいずれかを併用してエントリーを行うとよいだろう(厳密にやりすぎるとスクリーニングの際、投資対象がかなり絞られてしまいますが)。

 

ロングショート戦略にかぎらず、どんな投資方法にも必ず弱点が存在するので、相互に補完し合わないと実践では全く使い物にならなくなってしまう論理式が多いように思います。「木を見て森を見ず」という言葉がありますが、ひと通り書き終わるまでもう少しお待ちください。「木」の部分だけを見て個別に説明していくとキリがないので、いずれまとめて説明します。

 

 参考 【標本と推測統計】【ボリンジャーバンド】【逆張り投資の注意点

 

 

[1] CFD(差金決済取引)を使って取引すれば、単元株同士で両建てできるし売買手数料も安いから資金が少ない学生さんにはオススメかも(オーバーナイト金利に注意)。ほとんど利益は出ないかもしれないけど、今は実践(実戦)を兼ねた勉強と割り切って、可能なかぎり銘柄ペアを分散して少しでも多くのポートフォリオを作ることを意識してほしい。ロングショートは銘柄ペアを組み合わせるため、それ自体が最小単位のポートフォリオ投資ではあるけれども、とにかく「分散して投資を行う」という考え方が大事。

銘柄ペアの中には利益が出るペアだけではなく、損失が出るペアが一定の確率でどうしても混じり合ってしまいます。これは多産多死の海洋生物のようなもの。たくさん卵を産んで孵化させても、残念ながらすべての銘柄ペアは陸にたどり着くことはできず、そのままズルズルと沖へ流されてしまうペアもあります(この例だと負けるペアのほうが多くなってしまうけど、あくまでもわかりやすい説明として使いました)。そのようなペアはロスカットで見切りをつけて、残った金額は新たな銘柄ペアに投資します。非常にドライな考え方ですが、マーケットは戦場です。お忘れなく!

 

[2] 逆張り投資の注意点のコラムでも述べたが、マーケットは正規分布にはならない。そのため、「正規分布を前提として作られたこの方程式から算出された価格は現実の世界では成立しない」という批判がある。その欠点を少しでも補えるように、【標本と推測統計】のところでは、「母集団」の中から抽出した「標本」という一部の情報を手掛かりに、「母集団」の姿を推測していく方法を述べた。そこでは、得られた数値が信頼に足りる情報であると言うためには、統計処理を行う上で、30程度の標本数が最低限必要となることを述べた。

統計学はそもそも現実のデータを加工して平均化したり、たとえば「象」と「犬」のように違う大きさの生き物の身長や体重を均一化して比較したりするため、分析後のデータだけを見ると、分析前の元データがどうなっていたのか、失ってしまう情報がたくさんある。さらに、発生する事象を一部のデータから全体の姿を推測していくため、現実に起こっている母集団の動きを100%的中させることは不可能である。よって、確率・統計を基に作られたテクニカル分析も100%の科学的手法ではないということを忘れずに!

 

[3] そもそも確率・統計を根拠としたテクニカル分析はすべて「科学的投資法」に分類される。過去のデータを分析して、その結果をもとに機械的に売買を繰り返していくわけだから、試行回数を増やせば増やすほど、理論上はバックテストの結果に向かって利益率は収斂していくことになる。そのため、2~3回くらいで上手く行かないからといって安易にルールを変更せずに続けていけば、結果は出るはずです(理論上はね。しょせんは後ろ向いて足跡を確認しているだけですがw)。

実は、投資がうまく行かない原因はルールを一方的に無視する投資家側にあったりするわけです。投資がうまくいかないと言っている人の発言には2つの解釈が考えられます。23回やってみて言っているのであれば、試行回数が少なすぎです。30回くらい続けないと偶然の発生確率が高すぎます。また、何回やってもマイナス収支になってしまうと言っているのであれば、投資銘柄が少なすぎです。最低でも30銘柄くらいに分散しないとポートフォリオの分散効果が期待できません。なお、いずれにも該当しない場合は、売買ルールそのものを見直したほうがよいのでは?

 

 

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2014年1月 4日 (土)

ロング・ショートについてのお話 その④


お知らせ【ブログを移転しました


【スクリーニング その①】

 

 

【ステップ1:取引市場・出来高・時価総額・売買代金の選択】

10_640x640

 

1. 市場の母集団の対象を決める


∟ 「東証1部」「東証2部」「マザーズ」「JASDAQ」「ヘラクレス」「その他」


(補足事項:【システム】)


 

2. 業種の母集団の対象を決める


∟  「全ての業種」 or 「水産・農林業」 「鉱業」 「建設業」 「食料品」 「繊維製品」 「パルプ・紙」 「化学」 「医薬品」 「石油・石炭製品」 「ゴム製品」 「ガラス・土石製品」 「鉄鋼」 「非鉄金属」 「金属製品」 「機械」 「電気機器」 「輸送用機器」 「精密機器」 「その他製品」 「電気・ガス業」 「陸運業」 「海運業」 「空運業」 「倉庫・運輸関連業」 「情報・通信」 「卸売業」 「小売業」 「銀行業」 「証券業」 「保険業」 「その他金融業」 「不動産業」 「サービス業」

∟ 「同業種のみ」or「異業種含む」

∟ 「軸銘柄を指定する」or「軸銘柄を指定しない」


(補足事項:【システム 


 

3. 時価総額の変数を決める

 

∟ 「 x円  z { 過去n日間の時価総額の合計 ÷ n } ≦ y円 」


(補足事項:【システム】)

 

 

4. 出来高の変数を決める

 

∟ 「 x枚  z { 過去n日間の出来高の合計 ÷ n } ≦ y枚


(補足事項:【システム】)


 

5. 売買代金の変数を決める


∟ 「 x円  z { 過去n日間の(出来高 × 直近の株価終値)の合計 ÷ n } ≦ y円 」


(補足事項:【システム】)


 

6. 株価の変数を決める


∟ 「 x円  z { 現在株価 } ≦ y円 」


(補足事項:【システム】)


 

7. 賃借銘柄のみを抽出する

 

 

【ステップ2:銘柄をロング候補とショート候補に分類する】

11_640x430

 

8.  株価水準指数を基準として、銘柄をロング候補とショート候補に分類する。


∟ 「 x  z { (ベンチマーク水準 n日前のベンチマーク水準)÷ n日前のベンチマーク水準 × 100 [] } ≦ y 」(x:ロング候補・yz:ショート候補・z:基準値


(補足事項:【システム】)

 

 

9.  信用倍率を基準として銘柄をロング候補とショート候補に分類する。

 

∟ 「 x  z {(ベンチマーク)信用買い残高 ÷ (ベンチマーク)信用売り残高 } ≦ y 」(x:ロング候補・y:ショート候補z:基準値


(補足事項:【システム】)

 

 

10. PERを基準として、銘柄をロング候補とショート候補に分類する。


∟ 「 x  z { (ベンチマーク)当期利益 ÷ (ベンチマーク)期末の発行済み株式数 } ≦ y 」(x:ロング候補・y:ショート候補z:基準値


(補足事項:【システム】)

 

 

11. PBRを基準として、銘柄をロング候補とショート候補に分類する。


∟ 「 x  z { 株主資本 ÷ 発行済み株式数 } ≦ y 」(x:ロング候補・y:ショート候補z:基準値


(補足事項:【システム】)

 

 

【ステップ3:ロング候補とショート候補を組み合わせて銘柄ペアを作る】

12_640x483

 

12. β値の変数を決める

 

∟ 「 x  z { (過去n日間の終値と過去n日間のベンチマーク変動率の共分散) ÷ (過去n日間のベンチマークの分散) } ≦ y


(補足事項:【システム】)

 

 

13.  ボラティリティの変数を決める


∟ 「 x  z { (ベンチマークの過去n日間の最高値  ベンチマークの過去n日間の最安値)÷ ベンチマークの過去n日間の最安値 × 100 } ≦ y 」(簡易式で説明)


(補足事項:【システム】)

 

 

14. 株価変動係数を決める

 

∟ 「 x  z { 過去n日間の標準偏差 ÷ 過去n日間の平均 } ≦ y


(補足事項:【システム】)

 

 

15. 相関係数の変数を決める


∟ 「 x  z { 過去n日間の相関係数の合計 ÷ n } ≦ y


(補足事項:【システム】)

 

 

16. 回帰直線の傾きの変数を決める


∟ 「 x  z { 過去n日間のサヤの傾き × n  1 ÷過去n日間の最高値  最安値) × 100 [] } ≦ y


(補足事項:【システム】)

 

 

17. 回帰方程式の決定係数を求める


∟ 「 { yの変動  残差平方和)÷ yの変動 × 100 [%] } 」


(補足事項:【システム】)

 

 

18. 価格差(サヤ幅)グラフと相関図を作成する


 「 z { B銘柄の株価 × B銘柄の株数) A銘柄の株価 × A銘柄の株数) } 」(価格差)

and or

∟ 「 z { B銘柄の株価 × B銘柄の株数) ÷ A銘柄の株価 × A銘柄の株数) } 」(価格比率)


∟ 「 z {(過去n日間の株価  n日前の株価) ÷ n日前の株価 × 100 [] } 」

※100分率法


(補足事項:【システム】)

 

 

⇒ ここまでで、一度スクリーニング

 

 

⇒ スクリーニング結果を表示

 

 

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ブログタイトルを変更しました2014/1/4


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2013年12月 1日 (日)

ロング・ショートについてのお話 その③


お知らせ【ブログを移転しました

 

【銘柄選択の基準 その①】

 

ロングショートはいかなる相場状況であってもマーケットに対して、最適と思われる銘柄ペアを組み合わせ両建て取引を行うことにより、相場変動によるリスクをある程度吸収することが期待できる。これはマーケットニュートラル戦略の基本的な考え方となる

さらに、複数の銘柄に分散投資を行うことによって、個別銘柄同士のリスクをポジション全体から相対的に減少させる効果が期待できる(銘柄ペアを増やすほど「大数の法則」が働くため)。

なお、FXでロングショートを試してみたい方は、【FX(外国為替)を使ったサヤ取りは有効か?】を参照ください。

以下、3段階に分けて銘柄選択を行っていく。

 

 

 【ステップ1:取引市場・出来高・時価総額・売買代金の選択】

 

 

1. 日経平均採用銘柄など東証1部上場の大型株であること。

 

理由①:小型株だと出来高が小さく、売りと買いの価格差が大きく開いていることがあり、成り行き注文だと予定している価格で約定できないことがあるため。また、小型株だと業績に問題があったり、ボラティリティ(株価変動率)が極端に高すぎることがあるため投資対象からは外す。

理由②:新興市場にも大型株は存在するものの、急騰・急落など予想外の動きをすることもあるので投資対象からは外す。

 

2. 出来高・時価総額・売買代金ともに大きい銘柄であること。

 

理由:出来高は1.と同じく、ある程度の流動性がないと思わぬ価格で約定してしまうため。時価総額や売買代金の小さな企業は、仕手筋が介入すると、値動きがメチャクチャになり、ペア銘柄との連動が崩れやすい。そのため仕手筋が簡単に介入できないような大型株であり、出来高・時価総額・売買代金ともに大きい銘柄を選ぶこと。

 

3. 現在株価が比較的低い銘柄を選択すること。

 

理由:一般的に、株価の安い銘柄はボラティリティ(変動率)が高くなる傾向にあるため[1]、高収益が期待できる。よって、ある程度のリスクを許容できればロングショート向きといえる。なお、株価が低い銘柄=低位株[2]ではない。株価が安くても大型株は存在する。ヘッジ取引であっても低位株のサヤ取りはリスクが高くなるため、1.で述べた大型株を選択するに越したことはない。

 

[1] たとえば、株価が「100円の銘柄×10」と株価が「1,000円の銘柄×1」を組み合わせた場合、みかけ上はニュートラルポジションが組めているようにも見える。しかし、「100円の銘柄」が1円上がると変動率は1%。逆に、「1,000円の銘柄」が1円上がると変動率は0.1%にしかならない。この場合、100円の銘柄の変動率は1,000円の銘柄の変動率の10倍となるため、「100円の銘柄×10」が1%動くと10円が動くことになり、「1,000円の銘柄×1」が1%動くと1円しか動かないというボラティリティーニュートラルの問題が生じる。こうなると、100円の銘柄の変動が大きすぎて、取引がうまく行かなくなる可能性が高い。すなわち、1,000円の銘柄がリスクヘッジとして機能しなくなるという意味。このため、ボラティリティを同じくらいの大きさに合わせる作業が必要となる。詳細は10.11.を参照のこと。

[2] 低位株の問題点として、低位株の中には仕手株が潜んでいる可能性が高い。仕手株は一般的に、浮動株比率が低く、「株価の安い低位株」で、「空売りが可能」で「発行株数が少ない」銘柄が選ばれることが多い。

防御策としては、低位株を取引対象にしたい場合、「空売りが可能」は前提条件として絶対にはずせないので、「発行株数が少ない」という部分に注目すれば、スクリーニングの際、「出来高の数値を大きめにする」ことで、ある程度回避できるだろう(大型株の銘柄ペアであればあまり気にする必要はないと思われる)。また、「標準偏差の数値を小さめにする」、などの方法も考えられる。他にもスクリーニングの際に、いろいろ工夫してみてください。

ロングショートの一番の恐怖は「又裂き現象」、つまり、ロングした銘柄が下がり、ショートした銘柄が上がってしまうこと。特に、ショートした銘柄が踏み上げによって爆上げしてしまったら、もはやサヤ取りどころではなくなってしまいます(いわゆる「コツコツドカン」というやつね)。ボラティリティの高い銘柄は、リターンが大きい分、リスクも大きいので、上記の内容を理解した上でトレードしてみてください。これけっこう大事です。。。


4. 賃借銘柄のみを抽出する。

  

理由①:ショート(空売り)できませんからねw

理由②:現段階では抽出した銘柄がペアとなる銘柄に対してロングになるかショートになるかわからないため

理由③:ロングも信用取引で行うことができるため。

理由④:賃借銘柄は信用取引、空売りができるという意味である程度の出来高が期待できる。そのため、ロングショートでは賃借銘柄のみを両建て取引するのが望ましいと思われる。


 

【ステップ2:銘柄をロング候補とショート候補に分類する】

 

 

5. 株価水準指数がベンチマークに対して、(相対的に)低い銘柄をロング候補に、(相対的に)高い銘柄をショート候補に分類する。

 

理由:株価指数とは、株価の値動きや株価の水準を示すために数値化されたもの。過去のある基準点の株価水準を決定し、現時点での株価水準が基準点と比較して高い水準か低い水準にあるかということを数値化したもの。この場合、基準点を6か月前とか1年前に設定する。6か月という期間は、信用取引の期限であるため、最低限このくらいは遡ったほうがよい。また、株価指数の水準は通常TOPIXをベンチマークに用いる。例えば、現時点の株価は1年前のTOPIXと比較した場合、相対的に割高であるのか割安であるのかを判断する、といった使い方をする。よって、ベンチマークの基準と比較した場合、TOPIXチャートの上にあるものがショート候補、下にあるものがロング候補となる。理論上は、TOPIXのチャートを挟んで割高なものはTOPIXチャートに向かって下落し、割安なものはTOPIXチャートに向かって上昇すると考えられるから[3]

↓こんなかんじ(1年間のTOPIXを基準点として、トヨタ自動車:7203と本田技研工業:7267を比較した場合。この場合は、ホンダをロングしトヨタをショートするということ)。

Kabukasuijun_2

[3] ヘッジファンドの謳い文句は、「ベンチマークに対して相対的にプラスリターンを目指すアクティブ運用に対して、いかなる相場状況であっても絶対リターンを目指す」とされているものの、結局は上場株を取引する以上、ベンチマークを挟んでポジションを連動させてスライドしていかないとニュートラルポジションが組めないと思うのですが。これはおそらく文字通りの「絶対」という意味ではなくて、「相対」という言葉に対抗する表現くらいに解釈するべきなのでしょうね。

割高銘柄グループと割安銘柄グループはベンチマークに対して相対的に決定されるわけだから、ベンチマークを基準にペッグしてあげないと、(ボックス相場ではまぁ...上手く行くかもしれませんが)、上昇相場や下落相場ではロスカットの嵐になりますよwww

 

6. 信用倍率がベンチマークに対して、(相対的に)低い銘柄をロング候補に、(相対的に)高い銘柄をショート候補に分類する。

 

理由:信用倍率は、「信用買い残高÷信用売り残高」で算出される数値。信用倍率が高い銘柄は、株価が下がりやすい傾向にあり、逆に、信用倍率の低い銘柄は株価が上がりやすい傾向にある。そのため、信用倍率は、ロング銘柄は信用倍率が低いもの、ショート銘柄は信用倍率が高いものを選ぶ。なお、信用売り残高>信用買い残高となると、逆日歩(品貸料)が発生することがある。小型株(品薄株)だと極端な逆日歩が付く場合もあるため、やはり信用倍率の観点からも1.で述べた大型株を選択したほうがよい。

 

7. 株価収益率(PER)がベンチマークに対して、(相対的に)割安な銘柄をロング候補に、(相対的に)割高な銘柄をショート候補に分類する。

 

理由:PERPrice Earnings Ratio(株価収益率)とは、(株価÷EPS)で算出される数値。株価がEPSの何倍まで買われているかを数値化したもの。ベンチマークの基準と比較した場合、相対的にベンチマーク(TOPIX)より割高なものがショート候補、割安なものがロング候補となる。これは、参考までに使うくらい。根拠は、実績PERではなく、予想PERが使われるため。予想って経営者の裁量判断も入るわけですからね、数字に100%の客観性がないと考えられるからです。

 

8. 株価収益率(PBR)がベンチマークに対して、(相対的に)割安な銘柄をロングに、(相対的に)割高な銘柄をショートに分類する。

 

 PBRPrice Book-Value Ratio (株価純資産倍率)とは、1株当たりの純資産[4]に対し、株価が何倍まで買われているかを数値化したもの。ベンチマーク(TOPIX)の基準と比較した場合、相対的にベンチマークより割高なものがショート候補、割安なものがロング候補となる。これも、参考までに使うくらい。理由はPERと同じ。

[4] ここで使用される純資産とは、貸借対照表上の「純資産の部」から少数株主持分および新株予約権等を除去した金額、すなわち自己資本(株主持分)を意味する。

 

 

 【ステップ3:ロング候補とショート候補を組み合わせて銘柄ペアを作る】

 

 

9. β値(市場感応度)が同程度の銘柄ペアであること。

 

理由:β値(市場感応度)とは、市場全体の値動きであるベンチマーク(例として日経平均、TOPIXなど)に対し、個別銘柄がどのくらい変動しているかを数値化したもの。「(個別銘柄とベンチマーク変動率の共分散)÷(ベンチマークの分散)」で算出される数値。ベンチマークの絶対値「1」に対して、個別株が「1」の場合、ベンチマークが「5%」上がればその株も「5%」上がり、「5%」下がればその株も「5%」下がるという意味。したがって、採用するペア銘柄が1以上ならば、(ベンチマークに対して相対的に)ハイリスク、逆に1以下ならば(ベンチマークに対して相対的に)ローリスクとなる。

 ペア銘柄の変動を山の大きさに例えると、以下のようなイメージになる。β値を同程度に合わせないと、一方の銘柄が他方の銘柄に対して十分なヘッジ機能を果たせず、結果としてβ値の高い銘柄の片張り投資をしているのと同じことになってしまうため注意すること。

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※ 参考 偏差変動分散標準偏差正規分布標本と推測統計まとめ①

※ 参考 数学が苦手だった人向けに

 

10. 過去の一定期間における株価変動率(ボラティリティ)が同じくらいの銘柄ペアであること。

 

理由:株価変動率(ボラティリティ)とは、「(過去の一定期間の最高値-過去の一定期間の最安値)÷過去の一定期間の最安値×100」で算出される数値(簡易式を使って説明)。たとえば、過去1年間の最高値が600円、最安値が300円だった場合、(600300)÷300×100100%、つまりボラティリティは100%となる。

理由は9.の説明と同様に、山の大きさを同じくらいの範囲に揃えてあげないと、一方の銘柄が他方の銘柄に対して十分なヘッジ機能を果たせず、結果として片張り投資をしているのと同じことになってしまうため注意すること。

※ 参考 偏差変動分散標準偏差正規分布標本と推測統計まとめ①

 

11. 過去の一定期間における両銘柄の株価変動係数が同じくらいの銘柄ペアであること。

 

 理由:株価変動係数は「標準偏差÷平均」で算出される数値。理由は9.10.の説明と同様に、株価変動にバラツキがありすぎると、一方の銘柄が他方の銘柄に対して十分なヘッジ機能を果たせず、結果として片張り投資をしているのと同じことになってしまうため注意すること。

※ 参考 偏差変動分散標準偏差正規分布標本と推測統計まとめ①

 

12. 相関係数がある程度高い銘柄ペアを組み合わせること(高すぎないこと)。

 

 理由:ペア銘柄に、ある程度の連動性がないとこのトレードはそもそも前提条件が成立しない。また逆に、相関係数が高すぎると、利幅が狭く、ローリスク・ローリターンとなり、利益に対して手数料の占める割合が高くなってしまうので注意すること。

ちなみに、サヤ取りのイメージをいろんな人に聞くと、「あー、知ってますよ。相関係数が同じくらいのペア銘柄を同時に買い建てと売り建てして、サヤが閉じたら決済するやつでしょ?」←正解です。正解なんですが、私は相関係数よりも、β値(市場感応度)や株価変動係数のほうがずっと重要だと思うんですよね...

 理由:この戦略の本質が、「ペア銘柄同士がリスクを打ち消し合うことにより、マーケットに対して、中立的(ニュートラル)な立場を取ることで、一方の銘柄が他方の銘柄に対しての保険機能を果たす」、というところにあるのだと考えるからです。イメージとしては、最適な合成ポジションを組むことによって、次から次へとボックス相場を作り続けていく感じでしょうかね。なお、相関係数の数値だけでは元データの情報が不足している可能性が高いため、相関図(散布図)と一緒に使うとよいだろう。また、回帰分析により、相関図の散らばり具合の平均を通る回帰直線を引くときは、決定係数を算出してデータの当てはまり具合まで併せてチェックするとよいだろう。

  参考 【相関分析と相関係数】【回帰分析と回帰係数回帰方程式と決定係数まとめ②

 

13. 値動きがなだらかに上下し、かつ周期的にうねりのある銘柄ペアであること。

 

 理由:サヤの伸縮に規則性があるため、このトレード向きといえる。いろんな本に目を通してみましたけど、イメージ図に書いてあるようなキレイな伸縮グラフの組み合わせは、なかなかないですよw これはね、実際トレードやってみればよ~くわかります。

この周期性の分析には、フーリエ解析という方法を用いて数値化することもできるが、裁量トレードの場合、チャートを用いて視覚的に判断するのがもっとも簡易的な方法となる。

 

以上まとめてみましたが、一般論としてはこんなところでしょうかね。計量分析のソフトのようにあまりにも厳密にやりすぎるときりがないので、項目をかなり削りましたが、ヘッジファンドの運用など実際のヘッジ取引をする上で、必要最低限重要であろう「基本概念」は上記に入っているはずです。使えそうなアイデアがあればトレードを行う際、参考にしてみてくださいね。なお、当ブログではここで一度スクリーニングを区切り、書ききれなかったものは後日追記します。

 

せっかくなんでちょっと書いておこうかな。

 

テクニカル分析好きな人多いと思うんだけど、結局は過去のデータを使うわけだから、未来に対しても必ずしもそうなるとは限らないわけです。これはプロでも素人でも同じ。特に、医学の臨床データなど自然科学分野の統計データとは違って、金融・経済などの社会科学分野は、人間の心理とか投資家各々の相場観とか、単純に数値化できない外部要因がたくさん絡んでくるので、ノイズによるブレが多いわけです。

 また統計データって、母集団や標本数、期間などの設定を少しいじれば比較的簡単に、データをいくらでも都合良く見せることができるわけです(例としてプロフィットファクターを高めに設定する自動売買ソフトなど)。だから教科書やセールストークを過信しないこと、そう、理論と実践は異なるものなのですよ。絶対に儲かる黄金律など存在しないのだ!

 

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2013年11月24日 (日)

ロング・ショートについてのお話 その②


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【メリットとデメリット】



【メリット】


 

1. 比較的安全性が高い

 

ロング・ショートは裁定取引のヘッジ取引の概念を取り入れ、必ず同時に売買を行う戦略のため、一方の銘柄の値動きに対して、他方の銘柄は保険として機能することとなる(リスクヘッジ)。例えば、リーマンショックや東日本大震災直後の急激な暴落相場などでもロングの損失をショートがカバーしてくれるため、莫大な含み損を抱える可能性がアクティブ投資に比べて少ない。もちろん、投資である以上、ノーリスクというわけではない。「比較的」としたのは、アクティブ運用と比較した場合。

 

2. 相場観があまり必要ない

 

株式投資の最大の難しさは、日々変動する相場に今が買い時なのか売り時なのかを判断する点にある。ロング・ショートはマーケットに対して中立的な立場を取っているため、相場の動向はほとんど無関係となる。

 

3. 専門知識や業務経験をあまり必要としない

 

株式投資は、経済や景気動向、企業の情報、好材料・悪材料などの情報収集がかかせない。しかし、相場に対して中立的な立場を取っているため、機械的・事務的に判断できるため、経済学者やエコノミストのような高度な金融知識はあまり必要ない。



【デメリット】


 

1. 手数料が一般的な投資と比べて割高になる

 

アクティブ投資の2倍かかる。売りと買いを同時に行い同時に決済するわけですからね。保険料と割り切るしかない...

 

2. 買ったものが下がり、売ったものが上がる

 

これは証券でも不動産でも、あらゆる投資について同じことが言えますが。サヤが収斂するだろうと、仕掛けたものの、予想に反してロングした銘柄が下落し、ショートした銘柄が上昇すると、大きな損失となる(いわゆる又裂き。LTCM これが破たんの原因となった)。

 

3. けっこう地味


機械的・事務的に淡々と作業をするので、けっこう地味です。

 


ブログ書いてて思ったんですけど、専門用語って知っている人どうしの会話では便利だけど、わかんない人からすると「はぁ?」ってなりますよね...誰をターゲットに書くのか、自分の備忘録として書いても誰かが読んでくれるかもしれないから、小学生でもわかるように噛み砕いて書いたほうがいいのかなとりあえず、なんとな~くわかっていそうな人向けに私もそれっぽく書いて行きますね。


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ロング・ショートについてのお話 その①


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【ロング・ショート戦略とは】


1. 概要


ロング・ショート戦略とは、株式市場の動向に左右されず、プラスリターンを追及する運用戦略のことをいう。ロング・ショートは、異なる2つ以上の銘柄ペアを、一方をロング(買い建て)、他方をショート(売り建て:空売り)し、同時に組み合わせて売買する。このため、ロングまたはショートした双方の利益と損失を相殺し、相場変動によるリスクをヘッジする取引である(すなわち、一方の銘柄に対し、ペアとなる銘柄はヘッジ(保険)機能を果たす)。

投資の世界には、「卵は一つのカゴに盛るな」という有名な格言があるが、これは、「いくつかの卵を1つのカゴに入れておくと、ひっくり返ったときに全部の卵が割れてしまうので注意しなさい」ということの教え。一般的に、投資は複数の投資対象に分散して投資するのが良いと言われている。また、投資した金融商品の組み合わせは「ポートフォリオ」と呼ばれる。

よって、ロングショート戦略は、最低2銘柄をセットにして売買を行うため、最小単位のポートフォリオ投資であるといえる。

 

2. アクティブ運用との比較

 

株式市場全体の値動きであるベンチマークに対して相対的にプラスリターンを目指すアクティブ運用とは異なり、株式市場全体がある方向に動くマーケットリスクを、ヘッジ機能を用いて中立的(マーケットニュートラル)にし、いかなる相場状況であっても絶対的にプラスリターンを目指す投資戦略である。現在、ロング・ショート戦略はヘッジファンドの運用手段の1つとして活用されている。


※ 参考 【システムトレードの基礎知識



3. 具体例

 

具体例として、高い連動性を持つA株とB株があるとする(これを高い相関関係にあると言う)。

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A株が400円、B株が300円と仮定する。現時点で、両銘柄のサヤ幅は100円。この場合、同時にA株を空売りし(ショートする)、B株を買い付ける(ロングする)。

図の左のように、時間の経過とともに、相場全体が下落し、A株が下落し300円になり、B株が下落し250円になったとする。A株は100円の利益となり、B株は-50円の損失となる。よって、差引き50円の利益が発生する。


もちろんすべての組み合わせ銘柄が利益を上げるわけではなく、図の右のように、空売りしたA株が500円に、買い付けたB株が350円になれば、逆に50円の損失となる[1]


したがって、ロングする銘柄(割安株)とショートする銘柄(割高株)の判断さえ間違えなければ、株式市場の動向に左右されず、リターンを得ることが可能となる。

[1] 手数料は考慮しない。


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参考文献・資料


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【参考文献・資料】

 

 

・トレード関連

 

 

 佐藤 円「株価モデル--裁定取引の株価に与える影響」

システムダイナミックス (1), 50-59, 1995-01-00

 

 大蔵省国際局国際機構課長 中尾武彦「ヘッジファンドと国際金融市場」(大蔵省広報誌「ファイナンス」997月号所載)


 砺波 元「資産運用のパフォーマンス測定―ポートフォリオのリターン・リスク分析」

金融財政事情研究会 (2000/08)

 

ジョセフ・G・ニコラスマーケットニュートラル投資の世界 ヘッジファンドの投資戦略」

   パンローリング[1版] (2002/2/27)


 野川 徹「マネー・マネジメント入門(15)誰でも出来るレイダーズ流テクニカル・サヤ取り入門(6)美味し過ぎる隙間の運命」

フューチャーズジャパン 2(8), 31-33, 2002-08-00

 

 野川 徹「マネー・マネジメント入門(16)誰でもできるレイダーズ流テクニカル・サヤ取り入門(7)サヤ取り戦略の組み立て方」

フューチャーズジャパン 2(9), 20-23, 2002-09-00

 

 四塚 利樹「ヘッジファンドの運用手法--マーケット・ニュートラル戦略を中心に (特集「ヘッジファンド」)

証券アナリストジャーナル 41(4), 6-17, 2003-04-00

 

 Clarke Roger G. , de Silva Harindra , 菅原 周一 []「マーケット・ニュートラル投資戦略のリスク評価 (特集「ヘッジファンド」)

証券アナリストジャーナル 41(4), 52-64, 2003-04-00

 

 中嶋 幹「年金資産運用とオルタナティブ(2)ヘッジファンドの投資戦略とパフォーマンス()

年金レビュー 2004(10月号), 29-39, 2004-00-00

 

 中嶋 幹「年金資産運用とオルタナテイブ(2)ヘッジファンドの投資戦略とパフォーマンス()

年金レビュー 2004(12月号), 16-29, 2004-00-00

 

 日本テクニカルアナリスト協会「日本テクニカル分析大全」

日本経済新聞社 (2004/08)

 

 小峰 みどり「証券アナリストのための数学入門」

ビジネス教育出版社 (2005/06)

 

 石野 雄一「道具としてのファイナンス」

日本実業出版社 (2005/8/25)


 ランダール・S・ビリングスレイ、望月衛「アービトラージ入門 裁定理論からマーケットが見える」

日経BP (2007/3/21)

 

 照沼 佳夫「ロング・ショート戦略 勝利の方程式」

日本実業出版社 (2008/11/20)

 

 経済産業省経済産業政策局調査課「国内外で存在感を高めるヘッジファンドの実態調査」 2008-04

 

  偉祥「ヘッジファンド運用戦略の収益率とVaR推定」

鹿児島国際大学大学院学術論集 2, 1-10, 2011-03-00


 Keith Black "Managing a Hedge Fund: A Complete Guide to Trading, Business Strategies, Risk Management, and Regulations"

  McGraw-Hill; 1 edition (June 25, 2004)

 

 Mark Whistler"Trading Pairs: Capturing Profits and Hedging Risk with Statistical Arbitrage Strategies"

  Wiley (July 29, 2004)

 

 Ganapathy Vidyamurthy "Pairs Trading: Quantitative Methods and Analysis"

  Wiley; 1 edition (August 30, 2004)

 

 Robert Dubil "An Arbitrage Guide to Financial Markets"

  Wiley; 1 edition (September 24, 2004)

 

 James R. Hedges IV "Hedges on Hedge Funds: How to Successfully Analyze and Select an Investment"

  Wiley; 1 edition (November 1, 2004)

 


 統計関連

 

 

 鳥居 泰彦「はじめての統計学」

日本経済新聞社 (1994/11)

 

 蓑谷 千凰彦「金融データの統計分析」

東洋経済新報社 (2001/10)

 

 蓑谷 千凰彦「統計学入門」

東京図書(2004/12)

 

 小島 寛之「完全独習 統計学入門」

ダイヤモンド社 (2006/9/29)

 

 秋山 裕「統計学基礎講義」

慶應義塾大学出版会 (2009/04)

 

 中西 達夫「悩めるみんなの統計学入門 - 統計学で必ず押さえたい6つのキーワード」

技術評論社 (2010/11/19)

 

 前野 昌弘「直線と曲線でデータの傾向をつかむ 回帰分析超入門」

技術評論社 (2012/1/6)

 

 藤田 康範「金融・経済のための統計学入門」

日本実業出版社 (2013/11/21)


・渋谷 道雄、晴瀬 ひろき「マンガでわかるフーリエ解析」

 オーム社 (2006/03)

 

・渋谷 道雄、渡邊 八一、小川 智哉 (監修)Excelで学ぶフーリエ変換-Excel 2010対応版」

 オーム社 (2011/3/11)

 


 システム関連

 

 

 原田 康平「経済・金融分析のためのVBAプログラミング」

牧野書店 (2000/09)

 

 縄田 和満「Cによる統計データ解析入門」

東洋経済新報社(2001/10)

 

 ハーバート シルト「独習C

翔泳社; 3 (2002/09)

 

 青沼 君明, 村内 佳子「Excel&VBAで学ぶ金融統計の基礎」

金融財政事情研究会 (2009/07)

 

 ETrainer.jpExcel関数辞典―2010/2007対応 (Office2010Dictionary Series)

秀和システム (2010/08)

 

 川俣 晶「C#ショートコードプログラミング (MSDNプログラミングシリーズ)

日経BP (2011/1/13)

 

 伊東 知代子, 山田 あゆみ, 木村 幸子, きたみ あきこExcel マスターブック SPECIAL 2010&2007対応」

マイナビ (2013/5/22)



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