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2015/08/16

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  • ペアトレードブログ

    このブログはマーケットニュートラル投資の古典的手法であるペアトレードについて説明したものです。【ペアトレード関連】【ペアトレードの本質】↓【ペアトレードのメリットとデメリット】↓【銘柄選択の基準:ステップ1】【銘柄選択の基準:ステップ1+α】↓【銘柄選択の

  • 【補足】ペアトレードの改善点

    このブログでは、基本的な統計知識を使ってヘッジ取引の入門レベルの内容をひと通り説明してみた。理論としては間違っていたことも書いてしまったかもしれないが、「依存し過ぎることの危険性」を誰かが伝えないといけないと思ったので、批判を覚悟でいろいろ書いてみること

  • 【補足】ポートフォリオの最適化

    マーケットは絶えず変化し続け、常に一定の形状にはならない。私たちトレーダーは、現在のマーケットの状況に応じて組み込むポジション比率などは柔軟に組み変えていくべきだろう。これはサーフィンのようなもので、同じ形の波は二度と来ないけれども、波の乗り方をきちんと

  • 【補足】α値の算出方法と組み合わせの自由度

    マーケットニュートラルの本質は、「ベータ(β)リスクを極力排除してアルファ(α)を取りに行く戦略である」と既に述べた。これはペアトレードについても同様のことが言える。※参考【ペアトレードの本質】1.)。今回は、1.のαの部分、すなわち「価格差」について補足

  • 【補足】相関係数の弱点とβ値の重要性

    ペアトレードにかぎらず、投資戦略を考えるとき、それぞれのスクリーニング項目には必ず弱点が存在する。そのため、スクリーニング項目を増やし、「弱点を相互に補完」していく必要があると考えられる。もっとも、純粋理論の世界であれば完璧な銘柄ペアを生成できるかもし

  • 【補足】一物一価と二物二価

    ペアトレードの理論をしっかり学んだ方でも、「実際に投資してみると期待していたほどうまく行かない」という話をよく聞く。「理論」と「実践」の乖離。ではそもそも、どうしてこのような問題が起こるのだろうか? 結論から言えば、『前提となる「理論」と「考え方」そのもの

  • 【補足】FX(外国為替)を使ったサヤ取り

    FX(外国為替)で相関分析の考え方(ペアトレード、サヤ取り投資)は適用できるのか?ということを非常によく聞かれるので、私なりに考えたことをまとめてみることにした。まず、私自身の結論から言うと、正直言ってよくわからない。もっとも理論はともかく、収益機会は柔軟

  • 銘柄選択の基準:ステップ4+α

    【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 などエントリーする銘柄ペアは、なるべく等価金額にして、少しでも多くのポー

  • 銘柄選択の基準:ステップ4

     【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

  • 銘柄選択の基準:ステップ3+α

    【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】1. 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 」∟ 「 x < z { (過去n日間の終値と過去

  • 銘柄選択の基準:ステップ3

    【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】1. β値(市場感応度)が同程度の銘柄ペアであること。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TOPIX、日経平均など)に対し、個別銘柄がどのくらい変動しているかを数

  • 銘柄選択の基準:ステップ2-B【指数連動型相対価値分析】+α

    【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】 1. 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

  • 銘柄選択の基準:ステップ2-B【指数連動型相対価値分析】

    【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】1. 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。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

  • 銘柄選択の基準:ステップ2-A【単純比較型相対価値分析】+α

    【ステップ2:銘柄のスクリーニングを行う】 1. 株価水準指数から対象銘柄をスクリーニングする。∟ 「 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:任意の変数・y:任意の変数)2. 信用

  • 銘柄選択の基準:ステップ2-A【単純比較型相対価値分析】

    【ステップ2:銘柄のスクリーニングを行う】1. 株価水準指数から対象銘柄をスクリーニングする。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

  • 銘柄選択の基準:ステップ1+α

    【ステップ1:取引市場・出来高・時価総額・売買代金の選択基準】 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

  • 銘柄選択の基準:ステップ1

     ペアトレード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(β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

  • 統計学基礎:まとめ②

    ここでは、【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】の要点をまとめておきます。 【相関分析と相関係数】一般に、異なる2つの変量xとyの間に相互関係がある場合、すなわち、xの値に対してyの値が変化するような関係にあるとき、xとyの

  • 統計学基礎:回帰方程式と決定係数

    決定係数とは、回帰方程式の精度を表す指標である。使用したデータは本当に正しかったのか、精度はどうなのか、というところまできちんと分析する必要がある。すなわち、使用した株価データの分布が回帰直線にうまくあてはまるかどうかを確認するために用いる係数である。

  • 統計学基礎:回帰分析と回帰係数

    相関分析の説明では、相関は「変量xとyの相関の強さを示す数値」(相関係数)であることを説明した。回帰分析では、相関係数からは読み取れなかった「変量xとyがどのくらいの割合で増加(減少)するかを表す」ために、回帰直線という直線を使って分析する作業を行う。回

  • 統計学基礎:相関分析と相関係数

    「風が吹けば桶屋が儲かる」「風が吹く」 → 「砂や埃が舞う」 → 「目の見えない人が増える」 → 「目の見えない人は三味線を買って出稼ぎにいく(当時の盲人[1]が就ける職業に由来)」 → 「三味線用の猫の皮が必要になる」 → 「(すると)猫の数が減っていく」

  • 統計学基礎:まとめ①

    ここまで【偏差】、【変動】、【分散】、【標準偏差】、【正規分布】、【標本と推測統計】と書いてきましたが、ここで要点だけまとめておきます。 【偏差】偏差とは、個体の値から平均値を引いて得られる値のこと、すなわち、偏差とは「平均値からのズレを表した数値」

  • 【補足】ボリンジャーバンド

    データ分析は本来であれば、現実に起こった分布を当てはめて分析を行うべきなのだが、理論的には関数のわかっている分布でないと分析ができなくなってしまう。そのため、関数のよくわかっている分布を使って分析を行うことになる。ここでは、分散が有限であれば、「あら

  • 統計学基礎:標本と推測統計

    世の中には多くのデータがあるが、それらのデータは有限であるものの、私たちは母集団そのもののデータ(株式で言えば、一定期間の全TICKデータなど)を知ることはほぼ不可能である。そこで、「標本から母集団の性質を間接的に推測する」という推測統計の方法を説明する。

  • 統計学基礎:正規分布

    株価のデータをたくさん集めてヒストグラムを作ると、ある決まった形(分布)が現れる。本来は、現実に起こった分布を当てはめて分析を行うべきなのだが、理論的には関数のわかっている分布でないと分析ができなくなってしまう。そのため、関数のよくわかっている分布を使っ

  • 統計学基礎:標準偏差

    分散の正の平方根(ルート:√)を標準偏差という。分散を√しなければならない理由は2つある。ひとつは、分散のままだとデータが大きすぎるので、株価データの幅として採用することができないため(例を思い出してほしい、分散の値は208。過去半年間の月末の終値が、80円、9

  • 統計学基礎:分散

    分散は、「データの範囲が平均からどのくらいの広さに散らばっているか」を表した数値のことをいう。つまり、データが散らばっている広がりの範囲を数値化したものが分散である。前回の項目:変動(偏差平方和)は株価データ数が大きくなるにしたがって、値も大きくなって

  • 統計学基礎:変動

    偏差をすべて足すと、それぞれの個性が持つ平均からのズレ(プラスとマイナス同士)が打ち消し合って、値が0(すなわち平均値)になってしまう。そこで、全体の個性を調べるときは、それぞれの偏差(平均値からのズレ)を2条してから足し算をするようにする。このことを「

  • 統計学基礎:偏差

    偏差とは、個体の値から平均値を引いて得られる値のことをいう。すなわち、偏差とは「平均値からのズレを表した数値」であり、平均値はデータ全体の代表値、つまり「標準値」のことである。よって、平均値からのズレを表す偏差は、データを構成する各個体(株価データな

  • 統計学基礎:はじめに

    学校の試験問題は何となく解ける、表計算ソフトや株式投資の分析ソフトは何となく使える、だけど計算している数字が何を意味しているのかさっぱりわからない、出力された数字が何を意味しているのかさっぱりわからない...数学が得意な方には笑われてしまうかもしれませんが、

  • 参考文献一覧

    当ブログを執筆するにあたり、使用した参考文献・資料は以下のとおりです。 【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

  • ペアトレード関連業者一覧

    ペアトレード(サヤ取り)の取引環境を提供している業者は以下のとおりです。【フリーソフト】・【販売型】・【レンタル型】に分類できるようです。 ★【商品名】契約料金・販売者(免許等あれば記載)・利用料金(または販売価格)※ 月額料金順に掲載【フリーソフト】★

  • ペアトレードのメリットとデメリット

     ペアトレードのメリットとデメリットは以下の通りです。 【メリット】 1. 比較的安全性が高いペアトレードは裁定取引のヘッジ取引の概念を取り入れ、売りと買いのポジションを両建てするため、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

  • ペアトレードの本質

    “理解し合うためにはお互い似ていなくてはならない。しかし、愛し合うためには少しばかり違っていなくてはならない”ポール・ジェラルディ(1885 - 1960 フランスの詩人、劇作家)【ペアトレードの本質】1. 「銘柄」ではなく、「価格差」を取引対象とするペアトレードと

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