システムトレーダーのためのデータ分析手法

システムトレーダーにとって有効なデータ分析手法をまとめてみました。私自身、浅い勉強でしかないのですが、やはりこれらツールは使い込めば使い込むほど応用できるとのことでその背景や目的をしっかりと把握することが大事だと思います。主観ですが、有効なもの順で並んでいます。

1、回帰分析
平均に収束する(回帰)という事象に注目することで数式を作成し、その数式を用いて将来予測しようとする手法。価格だけの分析はナンセンスで、ボラティリティや値幅といった2次的なデータを分析することが有効に思われる。なぜなら、統計・数学に強い人は既に実践している場合も多く、相場経験豊富なシステムトレーダーにとっては優位性に欠けてしまうからである。また、ご存知のように相場というのは平均に収束すると考えていると痛い目に合うからである。いずれにしても基本をしっかりと把握したうえで、使い方を工夫したい。

2、ニューラルネットワーク
回帰分析の合成版。専門用語が多いのでとっつきにくいがシステムトレードに親和性があるのも事実。きちんとした解釈を心掛けたい。

3、因子分析
原因となる要素を抽出し、その要素によって説明可能であるかどうかを探る手法。変数を減らす方向に働くので、カーブフィッティングを防ぐ効果がある。例えば、日経平均先物をトレードするとして、ダウ平均、為替価格、TOPIX先物、前日価格その他があるとしてそれぞれの変数が説明可能でない場合は削除できる。実際には違うかもしれないが、ダウ平均→日経平均先物とシンプルに説明できればトレードするにあたってこれほど簡単なことはない。ただ、これは経験でカバーできるのでわざわざ数値化する必要はないかもしれない。

4、クラスター分析
与えられたデータをグループ分けする方法。一つのストラテジーでうまくワークする銘柄をピックアップすることができる。マーケット間での分析に使えるかもしれないが、これは経験により分類することが可能なので実際に数字で証明する必要のないシステムトレーダーにとっては不要か。

5、主成分分析
複数の項目で計測されているデータについて、その合成項目により表現する手法。多くの変数を使うことも可能であり、カーブフィッティングを助長するので不要か。


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