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10億回以上もの売買シミュレーションを行って分かったこと
チャート分析をしてもしなくても結果は同じ
こんにちは、マーケットの魔術師 奥村尚です。
前回、ある中手証券と一緒に
私が行った株式売買AI化の研究のお話をしましたが
この記事は、その続きについて触れたいと思います。
研究のテーマは、
『チャート分析を用いて投資で本当に儲けられるのか』
です。
そして、その内容は以下のようなものでした。
【１】(日本で)最も有名なチャートパターン40種において定番の売買パターンを設定
【２】流動性の高い銘柄として、TOPIX500銘柄を対象
【３】チャートパターンを描く
【４】チャート40種に該当した任意の銘柄は、パターン毎に決められた売買を行う
【５】当然に損益も出るので、40パターンの序列をみてみる
【６】4に該当したA銘柄とは全然関係ないB銘柄を、やはりTOPIX500から任意に抽出し
Aと同様のタイミングで売買、その損益を比較する
年代は1990年から2015年までの期間。
日次株値を利用して、25年間の500銘柄を1年ごとに区切り
・銘柄毎
・チャートパターン毎
に集計しました。
その結果は、大変におもしろいものでした。
前回の記事ではここまでお話したかと思います。
さて、集計数値そのものは、研究の守秘義務があるため
残念ながら公開できないのですが、
『私が考案した手法 = 私の貢献』でもあるので
こうした場で発言しても良い事になっています。
まず、40のチャートパターンが示した500銘柄の売買回数は
すさまじく数が多いことがわかりました。
40のチャートの読みでは、「売り・買い」それぞれ
必ずペアで存在するので、単純計算でも分かるように
倍の80のパターンの売買が存在することになります。
多くの銘柄は、80も売買パターンがあると、
だいたいどれかには当たります。
それを、500銘柄について行うわけですから
全体では1日の売買数は数万回にも及ぶものでした。
“1度売買した方法は、同じ銘柄に連続して
売売・買買で使うことはしない”
という条件を付けたのですが、
それにして、この回数です。苦笑
さらに、それを25年間行うわけですから、
合計数億回の売買は行った計算になります。
実際には、A銘柄と同時に、B銘柄も売買をしているので、
トータルではゆうに10億回を超える
売買シミュレーションを行いました。
その上で、実験結果を述べると、こうなります。
１．全てのチャートパターンの勝率に大差はなし
２．AとBの銘柄損益を比較すると、これも大差はなし
３．投資期間は自由に設定できるようにしましたが、
何日に設定しても結果に大きな変化はなし
つまり、この実験結果からわかることは
チャート分析をしてもしなくても、
『ほぼ結果は同じ』ということです。
ただし、40種のチャートパターンにおける序列は
多少なりとも存在し、ファンダメンタルの要素が
少しでもある方が、成績が良い傾向となったのです。
ここから先は、少しややこしい展開になりますが、
あと少し頑張ってつきあってください。
「統計」を解釈する場合、『統計学原則』に従います。
その上で、
「翌日の株価の上下は本日の株価の上下に影響を受けない」
という仮説を立ててみたいと思います。
要するにデータの偏りが偶然生じた確率
（=チャート分析で上下を予想できる確率）は、
『無視できるほど小さい』
という仮説を立てているわけです。
しかし、突出した勝率があるチャート分析の手法が
1つでもあることを示せば、この仮説を棄却することができます。
これは、科学的な方法論一般の考え方でもあります。
そして、先程の実験の結果、
“統計的に有意な水準でこの仮説を説明できた”
ということになりました。
［補足１.］
統計学でいう誤りには“二種類”あり、
1つが『第一種の誤り』という定義。帰無仮説という考え方です。
「株価の偏りは偶然なのに、偶然ではないと結論付ける」
もう一つの誤り『第二種の誤り』はこうなります。
「株価の偏り偶然ではないのに、偶然だと結論付ける」
つまり、株価は1日というレベルでは、ランダムに偶然上下しているのに、
「偶然ではない何かのルールに基づいているからチャート分析は有効なのである」
と考える意見は、第一種の誤りであることが、明確に証明できたことになります。
［補足２.］
選定した40のチャートパターンはこの場では公表しません。
なお、「銘柄Aと任意抽出した銘柄Bには関係がない」点は考慮しています。
（Aと資本関係がある銘柄は、あらかじめ抽出しないにしてあるということです）
このブログではみなさんの資産運用のお役に立てる情報として、
金融、為替（FX）関連のマーケット動向や予測なども随時配信していきますので
次回の記事もご期待下さいね。
では、また次回をお楽しみに！
マーケットの魔術師 奥村尚
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