サヤ取り（ペアトレード）ブログ～ロングショートを用いたヘッジ取引～

2014年2月22日 (土) システム関連 | 固定リンク | コメント (0)

システムについてのお話　その⑤-1

お知らせ【ブログを移転しました】

たぶん、この項目はよほどマニアックな方以外は読まないだろうし、メモ帳代わりにいろいろまとめてみました。もはや、全然システム関連ではなくなってしまいましたｗ

さて、体験ソフトの仕様を整理するために書き始めたブログですが、何しろ支給された予算が5万円しかなくて、すでに資料・文献代で1万円、交通費で1.5万円、飲食代等で2万円弱消費しておりますので、残り5,000円くらいしかありません。確実に赤字ですｗ

まぁ趣味で手伝ってるから別にいいんですけどね￢_￢…

いちおう、体験ソフトなんですが、仕事の合間に仕様書を作りながら実験的に進めています。これは学生さんたちに配布する予定のやつね。最低限の機能しか入れないから、くれぐれも実践には使わないように。

で、いろいろ調べてみてわかったのですが、Haskellみたいな関数型のプログラム言語使えたら、ペアトレードのようなマッチング系の情報処理ソフトの仕組みは、かなり楽に組めると思います（仕組み自体は「結婚相談所」とか「出●●系サイト」と一緒ね。スクリーニング対象データを年齢・性別・居住地・etc…に取り込み先を変えるだけだから）。

（この記事は興味深い→「Haskell使いの高頻度取引の会社にお邪魔した」FPGA＋関数型プログラムの組み合わせがHFT（高頻度取引）の主流になりつつあるというお話（【関数型言語の考え方】、コードが非常に合理的ですね）。以前もブログに書きましたが、HFTはもはや「金融産業」ではなくて、完全なる「装置産業」となっています^[1]）。

HFTを知ると、このブログで説明しているサヤ取り（ペアトレード）は執行速度が追いつけないのではないか？と思われる方もいらっしゃるかと思いますが、このブログの内容は、人間の発注速度でも十分に対応できる仕組みですから、参入を検討されている方はご安心くださいね（いずれトレード関連のブログに書きます）。

以下に、インターフェイスとして参考になりそうなペアトレードソフトのリンクを貼ってみました。

・Iris Pair Trading Software（アメリカ）

・The Pair Matcher（アメリカ）

・Pair Trading（カナダ）

↑（￣ー￣；）

言っておきますが、私が作ろうとしているソフトは誰でも簡単に使えるようなシンプルなやつですよ。機能たくさんあっても使いこなせないし、そもそもこんなの作れないよｗ。。。

いろんなサイト参考に探してみましたが、上のオプションソフトはなかなか味があっていいですね♪

このレベルまで行けたらいいな（*￣▽￣*）/（￣▽￣；）/

いちおう、冒頭に書いた体験ソフトが完成すれば、ある程度のベースができると思うので、商品として販売するのか、レンタルにするのか、あるいは無償配布にするのかわかりませんが、とりあえず抽出条件を「日本株」に絞って簡単に使えるソフトに補強してみようかと思います。

処理プログラムの仕組みを1個作ってしまえば、あとは10個でも20個でも同じ処理手順をコピーするだけだから、がんばればできそう。外国株を組み込むとしたらその後になるかな。

まぁ。。。がんばって作ったところで、どうせ誰も買わないと思うんですよ。

いいソフト作ったところで、たいして売れないだろうし、みなさん私のソフト使わないでしょｗ。

でも、がんばって作るんですよ。

売れないことがわかっていてどうして作るのかって？

もちろん理由があります。

1つは、単純に私のプログラミングスキルのブラッシュアップ　←　これ完全に趣味ｗ

もう1つは、シンガポールの金融街を散歩していて、「あるヒント」を得ました。

私は無意識のうちに、自分の思考回路が「順張り」になっていたようです。

今は詳しく書けませんが。。。

まぁくれぐれも期待しないでくださいね。

あと、そうそう。「”Pairs Trading Software”」「”Arbitrage Software”」などのキーワードで探してたら、スポーツのオッズのスプレッドを獲りに行くサイトが幾つかありました。以下は野球チームのアービトラージのサイトのキャプチャー画面です。

上記のサイトとは全く関係ないのですが、気になったので日本語で検索してみたら、ところどころに「詐欺」という書き込みがありました。

非常に気になったので調べてみたところ、この「詐欺」には、どうやら2つの事例があったようです。

1つは、『「アービトラージの仕組みを使って儲けるという名目」で勉強会を開催して高額な料金を取る』→『「会員は会費が払えない」ため、友人・知人を入会させて主催者からキャッシュバックを受け取る』→さらに、『「友人・知人に誘われた新規の会員は会費が払えない」ため、友人・知人を入会させて主催者からキャッシュバックを受け取る』→以下繰り返し。これはネズミ講というか、何というか。

アービトラージ関係ないじゃんｗ

下線部の意味をよく考えてください。この事例は、「アービトラージ」は名目に利用されただけであって仕組み自体が詐欺なわけではありませんよね。会員さんで被害を受けた方いらっしゃったらぜひコラム【期待値が高いと満足度は低下する～うまい話にはウラがある～】を読んでみてください。期待値の設定はほどほどにね。

もう1つは、「業者からの提示レートの速度が遅延しているため、ベット（賭け）する頃には、価格差が収斂してしまって使い物にならない」という意味で「詐欺」と言っているようです。これに関しては、私は「詐欺」ではないと思いますよ。

理由は、価格差が収斂することを期待してこの仕組みに乗ったわけですから、まずベット（賭け）する前に事前調査をするべきです。マーケット規模と出来高がどのくらいあるのか？遅延の発生率はどのくらいあるのか？etc…

これは投資でも同じこと。「価格の不均衡」を獲りに行くゲームは、先に気付いてベット（賭け）したプレーヤーが勝つようにできています。

もし、このゲームに「本気」で勝ちたいと思うならば、「①レートを提示するサーバーが設置してある近くの建物を買収」して、「②優秀なエンジニアを雇って執行速度を誰よりも早く設定」し、「③両建てを行う」ことができれば勝てます。たったこれだけです。それでも、こんな反論があるかもしれません、「理論上はできるけど、実践では使えないよ」、と。

そんなことはありませんよ、

アービトラージは勝てます、

莫大な資金さえ用意していただければ。。。

長くなるので、【システムについてのお話　その⑤-2】に続きます。

2014年2月22日 (土) システム関連 | 固定リンク | コメント (0)

2014年2月 2日 (日)

【システムについてのお話　その④】

お知らせ【ブログを移転しました】

この記事の位置付けは、【ロングショート⑥】の補足事項となります。なお、【ロングショート⑥】は【ロングショート⑤】を計算式に変換したものとなります。

この記事に興味を持たれましたら、【ロングショート⑤】→【ロングショート⑥】→この記事の順番で読んでいただければ理解が深まると思います。

【ステップ4：投資適格ペアを決定する】

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円」

→　（例）y：50, y：70　など

取引する銘柄ペアは、なるべく等価金額にして30セット以上のポートフォリオを組むとよいだろう。その理由として、ひとつの銘柄ペアが想定の範囲を遥かに上回る事態に遭遇してしまった場合、ポートフォリオ全体が、被害を受けた銘柄ペアに対してヘッジの役割を果たしてくれる効果を期待できる。これにより、ポートフォリオ全体の利益を全て吐き出してでも、問題の起きた銘柄ペアの損失をポートフォリオ全体でカバーしてくれるようなポジションを組む必要があると考える。

わかりやすく最近の例をあげて説明すると、2011年3月11日の東日本大震災の際、東京電力（9501）をロングしていたサヤ取り投資家の多くは、株価が90％以上下落し、取り返しがつかないような甚大な被害を被った投資家が見られた。おそらくショートで組み合わせていたと思われる中部電力（9502）や関西電力（9503）の下落比率に対して、ロングしていた東京電力（9501）の下落比率が遥かに大きすぎてショートポジションが、ロングしていた東京電力（9501）に対して、ヘッジの役割を十分に果たせなかったと思われる。

このように突発的に起こる「自然災害は予測ができない」ため、十分な事前対策が必要である。嵐はいつやって来るかわからないのだから。

【ロングショート⑤】でも説明したが、2、3銘柄ペア程度でポートフォリオを組んでサヤ取りを行った気分になったところで、残念ながら十分な分散効果は期待できない。よく、「買い」と「売り」を同時に両建てしてサヤ取りをやっています、という個人投資家がいるが、はっきり本音を言わせていただくと、残念ながら分散投資の有意性がわかっていないと思う。「買い」と「売り」を同時に両建てするから安全なのではない。ここで本当に大事なことは、「買い銘柄グループ」と「売り銘柄グループ」を同時に両建てし、なおかつ、いざという時に個々の銘柄ペアの一方の銘柄の損失が他方の銘柄の収益でカバーしきれないような想定外の損失に対しても、ポートフォリオ全体がカバードヘッジしてくれるようなポジションを組むことにより比較的安全な投資が期待できるのだ、ということ。

ポートフォリオ投資は、もともと資金量が豊富な投資家が「資金を増やす」のではなく「資金を減らさない」ように「着実に増やす」目的で設計された保守的な運用戦略である。ロングショート戦略もしかり。これから実践しようとする方がいれば、「両建てするから安全な投資法である」といった安易な考え方は絶対にやめてほしい。

たとえば資金300万円で3銘柄ペアの等価金額でポートフォリオを組んだ場合、1つの銘柄ペアは100万円のポジションサイズとなり、ポートフォリオ全体から見ると33％のポジション比率に該当する。そのうちの1つの100万円の銘柄ペアが20万円の含み損になった場合、残された2つのポジションで10万円ずつ利益を出しておかないと、カバードヘッジが効かないことになる。すなわち、一方のポジションに対して、他方のポジションがヘッジの効果を果たせない場合もあるので、その場合はポジション全体で個別のポジションをカバーするようにポートフォリオ設計を考える必要がある。

このように、分散投資の有意性を十分に享受するには、最低でも30銘柄ペア以上に等価分散して損益曲線がなだらかに推移するようなポートフォリオを設計するのが望ましい。投資する銘柄ペアが少なすぎると損益曲線が荒くなりすぎてしまい、ポートフォリオの質が低下してしまうので注意のこと。

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％」

→　（例）y：5, y：10　など

→　（例）n：120, n：240　など

yの数値が小さければ小さいほど精度が高いため、適格であるといえる。ただし、小さすぎるとスクリーニングの際、フィルターを通過できる銘柄ペアが少なくなってしまうので注意。一般的に10％程度が妥協できる最低ラインと思われる。

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％」

→　（例）y：5, y：10　など

→　（例）n：120, n：240　など

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 } 」

→　（例）y：1.5, y：2, y：3　など

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 } 」

→　（例）n：120, n：240　など

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 } 」

「価格差（サヤ幅）」の周期性は、場帳を用いてグラフ化すると視覚的にサヤのうねりや周期性を見ることができる。同じようなパターンで一定のレンジ内を行ったり来たりする銘柄ペアがサヤ取りでは望ましい。

個々の銘柄ペアを分析すると、半年ごとに大きなうねりを描いているペアもあれば、3か月ごとにうねりを描いているペアもあれば、1か月ごとに小刻みにボリンジャーバンドのσ1あたりを行き来しているペアもある。さらに、大きなうねりを描いているペアでも、短期間では小刻みに行き来しつつも、半年ごとに大きなうねりを描いていたりもする。

上記のような「価格差（サヤ）」の周期性のパターンを時系列の波としてとらえ、解析していく方法をフーリエ解析（フーリエ変換）と呼ぶ。

通常、時系列分析には移動平均線や回帰直線が使われるが、そこには必ず「遅延」や「誤差」の問題が生じることになる。このような欠点を補う方法として、フーリエ変換を併用することにより、実質的に「遅延」や「誤差」の無い近似値が得られ、精度の高い分析をすることが期待できる（実質的としたのは少なくとも周波数成分に従う誤差は生じるため）。

スペクトルを解析し、たとえば周波成分にn日の周期性を持つ強い波（パワースペクトル）が入っているとすれば、n日ごとに行き来しているような銘柄ペアであるという仮説を立てることができる。そのn日の波を持つ銘柄ペアをポートフォリオ化していけば、かなり質の高いポートフォリオを組むことが期待できるだろう。

このように、フーリエ変換を用いることにより、株価の周期性とそのおおよその日数について見つけることが可能となる。フーリエ変換は、比較的周期の短いデータの時系列分析をする際に非常に有効になると考えられる。

サヤ取りはもちろんのこと、アクティブ投資でも株主優待や配当金などのインカムゲインを狙いつつ、キャピタルゲインを同時に狙う投資家も多いことと思う。そのような場合、過去一定期間の周期性を分析し、ポジションを建てた日から期日まで周期性に合わせて、保有しているポジションサイズに合わせて適宜カバードショートしながら、ポジションをマーケットの変動リスクからカバーしていく、といった使い方も有効と考えられる（なお、この場合はカバードショートする側は、理想は同じ銘柄のほうがいいのですが、TOPIXや日経225の先物や連動型のETFなどを用いたほうがよいと思います。理由は、配当金狙いで「売り」と「買い」を両建てする投資家が増えると株式が品薄状態になり「逆日歩」＞「配当金」となってしまいかねませんからね。これでは本末転倒ですwさらに、ボラティリティが極端に大きすぎる銘柄だと、今度は市場平均値を取るTOPIXや日経225などのショート銘柄に対してボラティリティニュートラルが期待できないのでポジションの取り方は工夫してみてくださいね → TOPIXや日経225などのいわゆるINDEX銘柄は個別銘柄に対して市場平均値をとるため、相対的に値動きが緩やかになります）。参考まで。

2014年2月 2日 (日) システム関連 | 固定リンク | コメント (1)

2014年1月17日 (金)

【システムについてのお話　その③】

お知らせ【ブログを移転しました】

この記事の位置付けは、【ロングショート④】ステップ3の補足事項となります。なお、【ロングショート④】は【ロングショート③】を計算式に変換したものとなります。

この記事に興味を持たれましたら、【ロングショート③】→【ロングショート④】→この記事の順番で読んでいただければ理解が深まると思います。

【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.　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 」

→　（例）x：0.8　～　y：1.0, x：0.8　～　y：1.2, x：1.0　～　y：1.2　など

→　（例）n：120, n：240　など

※ 一般的に、xとyの数値が大きくなるほど高リスク、数値が小さくなるほど低リスクとなる。

※ 参考　COVARIANCE.S 関数（標本共分散）

※ 参考　VAR関数（標本分散）

標本共分散はCOVAL関数（分母：「n」）ではなく、COVAL.S関数（分母：「n－1」）になります。そのため、分母は「n－1」で計算します。これ、知らない人けっこういると思います。

マーケット分析をする場合、十分な標本データを使うことを前提にしているので、COVAR関数とVARP関数の組み合わせを使っても実際、それほど大きな誤差は生じません。

※ 参考　COVAL関数（母集団共分散）

※ 参考　VARP関数（母集団分散）

そのため、厳密な計算式を使ってエクセルで売買システムを組まれる方は、分母を「n－1」としたCOVAL.S関数とVAR関数を組み合わせてください。共分散にCOVAL関数（分母：「n」）を使って分散にVAR関数（分母：「n－1」）を使うと分母の単位がズレてしまうから、わけのわからない数値が出力されてしまいますよ（笑）。ソフトは指示した通りにしか動いてくれませんから気をつけてくださいね（￢_￢）．．．

※ 参考【分散】

※ 参考【共分散（相関係数の項目内）】←読んだけど対して参考になりませんw

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）

→　（例）x：0.8　～　y：1.0, x：0.8　～　y：1.2, x：1.0　～　y：1.2　など

→　（例）n：120, n：240　など

※　一般的に、xとyの数値が大きくなるほど高リスク、数値が小さくなるほど低リスクとなる。

※ 参考　MAX関数（最小値）

※ 参考　MIN関数（最大値）

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 」

→　（例）x：0.8　～　y：1.0, x：0.8　～　y：1.2, x：1.0　～　y：1.2　など

→　（例）n：120, n：240　など

※　一般的に、xとyの数値が大きくなるほど高リスク、数値が小さくなるほど低リスクとなる。

※ 参考　STDEVP関数（母集団標準偏差）

※ 参考　STDEV関数（標本標準偏差）

※ 参考 AVERAGE関数（単純平均）

対象が母集団の場合は、STDEVP関数を用いる。その場合、分母は「n」を使う。対象が標本の場合は、STDEV関数を用いる。その場合、分母は「n－1」を使う。今回は、標本を使うから、STDEV関数になります。

これも、厳密にやろうとすれば、COVAL関数→VARP関数ならばSTDEVP関数、COVAL.S関数→VAR関数ならばSTDEV関数、のように分母を揃えてあげてくださいね。

ただし今は、「ロング候補とショート候補で同じくらいの銘柄」を合わせる作業をしているわけだから、別にどっちでも良いといえばどっちでも良いですが（ホントはよくないけど）。

※ 参考　【標準偏差】

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日 }　≦　y 」

→　（例）x：0.5　～　y：0.8, x：0.7　～　y：0.9 あるいは　x：0.7　～　など

→　（例）n：120, n：240　など

※　一般的に、xとyの数値が大きくなるほど高リスク、数値が小さくなるほど低リスクとなる。

※ 参考　 CORREL関数（相関係数）

上の計算式の分子を見ると「え、またですか？」となると思いますが、ここは気にしなくても大丈夫です。

理由は、「分母」と「分子」が打ち消し合うので、分母が「n」か「n－１」かは、ここでは考える必要はありませんね。

※ 参考　【相関係数】

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 」^[1]

→　（例）～　y： 5,　～　y：10 など

→　（例）n：120, n：240　など

※　一般的に、xとyの数値が大きくなるほど高リスク、数値が小さくなるほど低リスクとなる。

※ 参考　LINEST関数（回帰分析）

[1] この計算式は、価格差（サヤ幅）の枚数調整に利用します。この計算式を使う理由は、建玉数を増やしていくと、サヤの値動きは同じであっても、回帰係数の値は、建玉数に比例して値が大きくなってしまうことを回避するため。このような計算方法を採用することで、「比率」をベースとして回帰係数の値も一定になることにより、建玉数の大小にかかわらず比較ができるようになります。

※ 参考　【回帰分析と回帰係数】

17.　回帰方程式の決定係数を求める

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

※ 参考　DEVSQ関数（決定係数）

決定係数と自由度調整済の決定係数を比較すると、自由度調整済の決定係数の方が小さな値となります。また、n が小さな標本では2つの値の差が大きくなります。おそらく分析の際、一定数以上の標本データを使うはずですからそこまで誤差は生じないとおもいますが、これも厳密にやろうと思ったら、調整済決定係数を使うとよいでしょう。エクセルだと「補正R2」の値が調整済決定係数となります。

※ 参考　【回帰方程式と決定係数】

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

∟　「　{ （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）

※ 参考　価格差（サヤ幅）グラフを作る（Yahoo! Finance HP）

サヤ幅の計算には、大きく分類して上記2つの方法が一般的です。投資金額が小さければ「価格差」でも十分だと思いますが、投資は「価格比率」で考えるのが基本です。

たとえば、「株価1,000円の銘柄が250円下落し750円（1,000円－250円）になったとする。次に、株価750円の銘柄が250円下落し今度は500円（750円－250円）になったとする。どちらも「価格差」で見れば250円の下落だが、「価格比率」で見れば前者は25％（250円÷1,000円×100[％]）の下落、後者は33％（250円÷750円×100[％]）の下落となる」。この考え方けっこう大事です。

なお、価格差（サヤ幅）の計算には、

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

といった算出方法もある（いわゆる百分率法）。ただし、ここでは、投資金額はファンドの運用のような大きな金額のトレードを想定していないため、上記18.の方法で説明する。

【ロングショート④　ステップ③補足】

ステップ3の作業は、ヘッジ取引を行うトレーダーにとっては最重要項目となります。おそらく必要最低限の基本概念はこの中に入っているはず、たぶん。。。

ヘッジファンドの「ヘッジ」は、「塀」とか「垣根」を意味します。おそらくほとんどのヘッジファンドや生命保険会社、企業年金などの運用担当者の方々は上記のような基本的な考え方を組み合わせたアイデアに基づいてスクリーニングをしていると考えられます。

このブログはヘッジ取引の概念を用いたロングショートに特化して書いているので、基本的には1対1の銘柄ペアに関する記述がメインとなりますが、

たとえば運用資金が大きな個人投資家の方は、ご自身の保有するロング（買い持ち）ポジションに対して、相場の過熱感を見極めながらベンチマークのポジションを想定下落幅に合わせて、適度にショートポジション（空売り）を調整しつつ、「暴落」という突然の嵐の襲来に備えてみてはいかがでしょうか？

（例：保有株を「100％」と考えた場合、「100％に対してベンチマークを保有ポジションの1％分だけカバードショートする、あるいは100％に対してベンチマークを保有ポジションの5％分だけカバードショートする」など）

※ 注意点補足　ステップ1は、「一般的に、数値が大きくなるほど高リスク、数値が小さくなるほど低リスクとなる」のに対し、ステップ3は「一般的に、数値が大きくなるほど低リスク、数値が小さくなるほど高リスクとなる」。ステップ1とステップ3は数値の示す意味が逆転するので注意のこと！

2014年1月17日 (金) システム関連 | 固定リンク | コメント (0)

【システムについてのお話　その②】

お知らせ【ブログを移転しました】

この記事の位置付けは、【ロングショート④】ステップ2の補足事項となります。なお、【ロングショート④】は【ロングショート③】を計算式に変換したものとなります。

【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】

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・y：ショート候補・z：基準値）

→　x：：ロング候補・y：ショート候補として、ポジションをベンチマークに対して上下から挟み撃ちにして連動させていく。この作業を行うことによりポジションをベンチマークニュートラルに近づける効果が期待できる。

なお、「株価水準指数」の別の使い方としては、ステップ3の個別銘柄同士の組み合わせのように、

∟　「 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：任意の変数・y：任意の変数）→　xと yの意味する対象が変わるので注意！

→　（例）x：0.8　～　y：1.0, x：0.8　～　y：1.2, x：1.0　～　y：1.2　など

→　（例）n：120, n：240　など

といった使い方も考えられます。

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）

なお、「信用倍率」の別の使い方としては、

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

→　（例）z：3　など

といった使い方も考えられます。

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）

なお、「PER」の別の使い方としては、ステップ3の個別銘柄同士の組み合わせのように、

∟　「 x　＜　z { 当期利益 ÷ 期末の発行済み株式数 }　≦　y 」（x：任意の変数・y：任意の変数）→　xと yの意味する対象が変わるので注意！

→　（例）x：10　～　y：20, x：15　～　y：25　など

といった使い方も考えられます。

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）

なお、「PBR」の別の使い方としては、ステップ3の個別銘柄同士の組み合わせのように、

∟　「 x　＜　z { 株主資本 ÷ 発行済み株式数 }　≦　y 」（x：任意の変数・y：任意の変数）→　xと yの意味する対象が変わるので注意！

→　（例）x：0.8　～　y：1.0, x：0.8　～　y：1.2, x：1.0　～　y：1.2　など

といった使い方も考えられます。

【ロングショート④　ステップ②補足】

ステップ2の作業は、基準となるベンチマークを決め（当ブログではTOPIXを用いる）、ロングする銘柄とショートする銘柄をそれぞれ2つのグループに分類する作業である。この作業によって、ロングする銘柄とショートする銘柄をベンチマークにペッグ（固定）することにより、マーケットの上下動にスライドさせていくため、ベンチマークニュートラルが期待できる（実際のロングショートの現場ではあまり使われない。これは厳密に言えばレラティブバリュー戦略に分類される。実際の現場では、この作業は無視される場合が多い）。なお、スクリーニング処理を行うと、「株価水準指数」を基準とした場合、かなり対象銘柄候補が絞られてしまうため、実際は信用倍率でグループ分けしてもよいだろう。なお、信用倍率は当ブログのような使い方ではなく、補足事項のように数値を入れて組み合わせる方法もある。PER・PBRは参考程度に使用する。PER・PBRについても、具体的な数値の入力でなく、

∟　「 x　＜　z { ベンチマークPER ±n％の範囲内 }　≦　y 」（x：任意の変数・y：任意の変数）

→　（例）n：5, n：10　など

といった使い方も考えられます。ベンチマークのPERが20％とした場合、±10％の組み合わせは、PER18％～22％くらいの銘柄候補の組み合わせに絞って抽出できることになる。

というか、このほうがわかりやすいので【ロングショート③】ステップ2のニュートラル化の説明はこちらのほうがロングショートの説明になりますね。ロングショートはベンチマークを無視して銘柄ペアの価格差（サヤ幅）だけを見るトレーダーのほうが多いから実際はもっとシンプルな戦略です。もう今さら手直しするのも面倒くさいからこのページ閲覧してくれた人だけでいいです（笑）

あるいは、単純に、

∟　「 x　＜　z { PER ±n％の範囲内 }　≦　y 」（x：任意の変数・y：任意の変数）

→　（例）n：5, n：10　など

といった使い方も考えられます。PERが±10％の組み合わせで、かつ同じくらいの時価総額同士であれば非常にサヤ取りを行うに当たっては、有力候補となりやすい。ただし、欠点はベンチマークの相対概念がなくなるので、PER100倍の銘柄ペアも抽出されてしまうので注意のこと。

学習用ソフトを作るのであれば2.でもいいけど、実際の運用を考えたソフトを作るとしたら、1.のほうが適用性が高いですね。理論は完璧でも、実践では弱点があるということのよい例ですね。

ということで、これをステップ3に移動してもOK。この辺りはトレーダーごとに使い方が異なるのでお好みでどうぞ！

ここでまとめたステップ2のスクリーニングモデルは、どちらかというと「（ベンチマーク内の割安銘柄グループ）のロング」と「（ベンチマーク）のショート」を組み合わせたレラティブバリュー戦略でよく使われるが、ロングショート取引では、ステップ2の作業は参考くらいでよいだろう。むしろステップ3で行う、銘柄ペアの組み合わせの作業のほうが重要だと思う。

※ 参考　株価水準比較チャート（Yahoo! Finance HP）

※ 参考　企業データ検索（Yahoo! Finance HP）

2014年1月17日 (金) システム関連 | 固定リンク | コメント (0)

【システムについてのお話　その①】

お知らせ【ブログを移転しました】

この記事の位置付けは、【ロングショート④】ステップ1の補足事項となります。なお、【ロングショート④】は【ロングショート③】を計算式に変換したものとなります。

【ステップ1：取引市場・出来高・時価総額・売買代金の選択】

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」

→　この中では時価総額・出来高・売買代金がともに大きい「東証1部」の銘柄を抽出するとよいだろう。その他の市場にも条件を満たす銘柄は存在するものの、あまりオススメはできない。特に、新興市場である「マザーズ」「JASDAQ」「ヘラクレス」などは、株価が東証などの大型株とは異なり、予想外の値動きをすることが多いため避けたほうがよいだろう。

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」

→　通常は「全ての業種」を選択する。

→　「軸銘柄の指定」は投資家の好みによるが、ベンチマークと組み合わせてもよいだろう。ただしその場合、軸銘柄はショート側で用いるようにするとよいだろう。理由としては、①平均株価の値動きは緩やかな動きをすると考えられ、急激な踏み上げはまず考えられないため、②逆日歩の発生を回避するため。

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日 }　≦　y円」

→　（例）x： 500億　～, x：1,000億　～　など

→　（例）n：120, n：240　など

※ 一般的に、xとyの数値が大きくなるほど低リスク、数値が小さくなるほど高リスクとなる。

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日 }　≦　y枚」

→　（例）x：50万　～, x：100万　～　など

→　（例）n：120, n：240　など

※ 一般的に、xとyの数値が大きくなるほど低リスク、数値が小さくなるほど高リスクとなる。

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日 }　≦　y円」

→　（例）x：5億　～, x：10億　～　など

→　（例）n：120, n：240　など

※ 一般的に、xとyの数値が大きくなるほど低リスク、数値が小さくなるほど高リスクとなる。

6.　現在株価の変数を決める

∟　「 x円　＜ z { 現在株価 }　≦　y円」

→　（例）x：100　～　y： 500, x：300　～　y： 500，x：200　～　y：1,000など

→　（例）n：120, n：240　など

※ 一般的に、xとyの数値が大きくなるほど低リスク、数値が小さくなるほど高リスクとなる。

7.　賃借銘柄のみを抽出する

→　賃貸銘柄を選択しないとロングショート取引はできないため、ショート側は必須項目。賃貸銘柄は十分な出来高が期待できるため、ロング側も賃貸銘柄を利用したほうが流動性の観点から有効であると考えられる。また、これにより、ロング・ショートともに信用取引が可能となる。ロング側は必ずしも賃借銘柄でなくてもかまわないが、当ブログでは除外して考える。

【ロングショート④　ステップ①補足】

ステップ1の作業は膨大な取引対象から標本を抽出する作業となる。「東証1部」の銘柄で、「出来高」や「時価総額」、「株価」が一定以上あれば、万が一「又裂き」に合っても、比較的値動きが緩やかなため、甚大な被害を被る可能性は低いと考えられる。

※ 参考　Webクエリ（外部データに接続する、インポートする）

※ 参考　クエリ（条件を抽出する）

※ 参考　IF関数（条件を選ぶ）→音声が出ますよ！

※ 参考　時系列データ（Yahoo! Finance HP）

※ 参考　ベンチマーク指標（日経新聞 HP）

2014年1月17日 (金) システム関連 | 固定リンク | コメント (0)

2013年11月24日 (日)

参考文献・資料

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【参考文献・資料】

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