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先日、ループイフダンをEAで再現してみたという記事を上げました。
ループイフダンの再現それ自体はちょっとした遊びだったのですが、
実はこの遊びには少し続きがあります。

その先にあった目的とは「ループイフダンの重複レート発注機能の検証」でした。
自作のナンピン型EAの「千刻」では、トラリピやサイクル注文やループイフダンと
同等以上の運用が可能ですが、ループイフダンの重複レート発注機能は別です。
先日バージョンアップしてマルチトラップが可能になった千刻でも、それは再現できないのです。

重複レート発注機能をオンにした場合とオフの場合でどれくらい利益に違いが出るか
ということで今回再現したEAを用いて検証です。
(※アイオネット証券さんのループイフダンでの検証ではありません)

<検証条件>
期間:2015年1月~6月末の半年
設定:USDJPY B15-15
■重複レート発注なし
lpifd_double_false.jpg

■重複レート発注あり
lpifd_double_true.jpg

モデリング品質がアレですが、トラップ・ナンピン型なのであまり気にしないでおきましょう。
どうでしょう。両者の違い。

利益は、、、
重複レート発注なし:892USD
重複レート発注あり:1852USD
なんと、2倍以上の開きです。すごいですね。
それもそのはず、2倍以上の取り引数ですから。

次に最大ドローダウンを見てみましょう。
重複レート発注なし:5.78%
重複レート発注あり:13.21%
ここも結構開きがありますね。
最大ドローダウンが8%不利になるけど2倍稼げると思ったらどうでしょう。
リスク許容度が利益の差・・・という感じでしょうか。

トラップ・ナンピン型なので勝率や連勝、PFなどはあまり見ないでおきます。

いかがでしょうか。
重複レート発注なしで運用している方は、ありの運用者に比べて利益は半分ですよ。
さぁ、みなさん重複レート発注機能をオンにしましょう!!




ではないですねw
本サービスを提供している公式ですら煽りめいた宣伝はしていません。
むしろご丁寧に赤字で注意喚起してくれています。
それもそのはず、ものすごく危険を含んだ機能だからです。

ということで、ここから先は重複レート発注機能の危険性について触れていきます。
端的に以下に表現しました。
lpifd_double_risk.gif

通例であればトラップ系トレードは、レンジ相場が長いほど利益確定が増えてリスクが下がっていくのですが、
重複レートありの場合、同じ価格帯のポジションが積み重なります。
いい方向にも悪い方向にもリスクが高まっていく・・・ということです。
順調に利益を重ねて気分が良くなっている中でリスクがどんどん高まっている、怖くないですか?
私は怖いです。

そういったことを認識したうえで、使いどころを間違えないようにしなければなりません。
最後にストラテジーテストの結果、同価格帯にポジションが積み重なった状態を参考に貼り付けます。
lpifd_exp.jpg

検証としては不十分かもしれませんが、タイトル通り
利益力は高いものの、かなり危険性高い機能と結論付けて終わりにしたいと思います。

※本記事はホームページの内容から重複レート発注の内容を推測し、
 個人が勝手に検証したものですので、内容の正誤があるかもしれません。
 認識違い等ありましたらご指摘いただけると助かります。

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2015/07/10 05:55 [edit]

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以前にEAやインディケータの処理時間低減ということで記載しました。
今回は少し視点を変えます。

「iCustom関数は遅い」は本当か?

開発者なら一度は遅いと聞いたことがあるかもしれません。
私は最近iCustom関数自体を初めて使ってみたので
ついでに調査してみました。
予め断っておきます。調査方法はかなり雑です。

調査のために作成したサンプルは以下の通り。

double upper_price;
int i;
int starttime,endtime;
int try = 1000000;

// Case1
starttime = GetTickCount();
//ボリンジャーバンド関数 100万回実行
for(i = 0;i < try ; i++){upper_price = iBands(NULL,0,20,2,0,PRICE_CLOSE,MODE_UPPER,0);}
endtime = GetTickCount();
Print("[Case1]ExecTime:" + (endtime - starttime));

// Case2
starttime = GetTickCount();
//カスタムインディケータ1回実行 iCusotm内ボジンジャーバンド関数100万回実行
upper_price = iCustom(NULL,0,"test_indicators2",0,0);
endtime = GetTickCount();
Print("[Case2]ExecTime:" + (endtime - starttime));

// Case3
starttime = GetTickCount();
//カスタムインディケータ100万回実行 iCustom内ボジンジャーバンド1回実行
for(i = 0; i < try ; i++){upper_price = iCustom(NULL,0,"test_indicators1",0,0);}
endtime = GetTickCount();
Print("[Case3]ExecTime:" + (endtime - starttime));



簡単に説明すると
(1) EAの中でボリンジャーバンドを100万回実行する
(2) EAの中でiCustomを1回実行し、iCusomの中でボリンジャーバンドを100万回実行する
(3) EAの中でiCusotmを100万回実行し、iCustomの中でボリンジャーバンドを1回実行する
というものです。

もしiCustomを呼び出す事が本当に遅いのであれば
(1)と(2)はほとんど差が出ず、(3)だけ遅い
ということになります。

実験結果です。
iCusotm処理時間

予想通りの結果が出ました。
(1)と(2)の処理時間は94ミリ秒に対し
(3)は452ミリ秒 と約5倍近くです。

だいぶ稚拙な調査ですが
iCustomが遅い噂はどうやら本当のようです。



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2015/07/07 00:55 [edit]

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先日ですが、
単利の増え方、複利の増え方という記事を書きました。
複利の増え方、非常に魅了的です。

ぜひとも複利運用したいと思うのですが、
数学的に簡単に説明した複利運用と
FXにおける複利運用は全く異質です。

というのも、FXにおける複利運用は
「稼いだ分に応じてリスクをより多く取る」
というのが本質だからです。

リスクをより多く取っているから利益が大きくなる
一方でその分損失も大きくなる という事です。

そして、複利運用の恩恵を受けるには、
「長期間に渡って」「安定した利率」を満たさなければなりません。

従って、以下の3つの条件を揃えてあげる必要があります。


1.利率が安定していること
利率が安定している状態というのは、
きれいな右肩上がりでドローダウンが小さい・・・
という表現になりますが、もう少し踏み込むとこうです。
 A.勝率が高い
 B.取引数が多い
 C.大きな連敗をしない
 D.リスクリワードレシオが低すぎない
です。

勝率が高いというのは言うまでもありません。
取引数は、多い方が1回のトレードにおける依存度が下がります。

大きな連敗をしない・・・というのも重要です。
単利の場合はそこまで過敏にならなくてもいいですが、
複利の場合は違ってきます。
同じ勝率であっても勝ち方・負け方も重要で
例1:○○×○○×○○×○○×
例2:○○○○○○○○××××
だと例1の方が複利向きになります。
リスクを大きく取った後に連敗すると
複利運用がマイナス方向により強く働きます。

最後のリスクリワードレシオですが、これが低すぎると
いわゆるコツコツドカン系なので少々不安が残ります。

上記A~Dを満たしたものは、通常ドローダウンが低く
きれいな右肩上がりの損益曲線となります。


2.将来長期間に渡って通用すること
現況の相場に特化したEAの場合は、相場環境が変わった途端
使いものにならなくなるでしょう。
レンジ、通常トレンド、過熱・恐慌相場などなど
バックテストで過去の特色ある様々な相場で利益を出し続けられるのであれば
将来長きに渡っても通用する可能性が高いです。


3.リスクを変動させられること
上記1~2を満たせれば、複利運用に向いたEAとなります。
あとは利益の分だけリスクを大きくとったり、
損失の分だけリスクを小さくしたり変更できればOKです。
通常はロットで調整できると思われます。

ただ、適量ロットが最低ロットだったり、
EAの中で複雑なロジックでロット数を変動させている場合、
ロット調整という手段が使い辛いです。
その場合は他の何かでリスクを大きくとる、小さくするの
制御が出来ればOKです。


要約するとたったこれだけなのですが、ものすごくハードルが高いです。
魅力的な複利ですが、全てを兼ね揃えたEAはなかなか稀でしょう。

すべてを満たさなければ複利運用しない、
なんて言っていたら一生できない気がするので
どこかを妥協しながら複利運用を考えていきます。

それはまた次の機会にでも。。。


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2015/06/14 01:33 [edit]

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Sun.

単利の増え方、複利の増え方  

先日、資金が2倍となり,運用も4年目ということで
複利運用を検討すると記事にしました。
複利運用を開始する前にまずは基礎知識、
単利と複利の資産の増え方からです。

単利運用での資産の増え方は等差数列で、
複利運用での資産の増え方は等比数列で
数式はごにょごにょ・・・で、という面倒な説明はひとまず後回しです。

単利と複利の資産残高の増加を表 及び グラフにしました。
元金は100万円,月利は私の3年実績を均した3%を適用しています。

単利複利

言わずと知れたものです。
正確な計算式なんて知らなくても、
グラフの形状は見たことがあると思います。

資金が倍になるまでの時間を見て行きましょう。
・単利で約3年掛るところ、
・複利では2年で達成しています(表上、背景色付いている部分)。
さらにその先に進むと差異は非常に大きくなります。
複利の力、すごいですね。


直感的に分ったところで、ここからは
後回しにした「数式ごにょごにょ・・・」に入りたいと思います。
数式嫌いの方はここらでそっと戻るボタンか閉じるボタンを押してくださいw


■単利
0ヶ月後 1,000,000
1ヶ月後 1,000,000 + (1,000,000× 3%)
2ヶ月後 1,000,000 + (1,000,000× 3%) + (1,000,000× 3%)
3ヶ月後 1,000,000 + (1,000,000× 3%) + (1,000,000× 3%) + (1,000,000× 3%)


nヶ月後 1,000,000 + (1,000,000× 3%) × n
元金 +(元金 × 利率) × 経過期間 となりますが、比較しやすいよう変換しておきます
元金 × (1 + 利率 × 経過期間)


■複利
0ヶ月後 1,000,000
1ヶ月後 1,000,000 × 103% ・・・   1,000,000 + (1,000,000× 3%)を変換してます
2ヶ月後 (1,000,000 × 103%) × 103%
3ヶ月後 (1,000,000 × 103% × 103%) × 103%


nヶ月後 1,000,000 × (103%) ^ n
元金 × (1 + 利率) ^ 経過期間




まとめです 。
単利・複利で運用したとき資産の増え方は

単利 : 元金 ×(1 + 利率 × 経過期間)
複利 : 元金 ×(1 + 利率)^ 経過期間

となります。

ひとまず、基礎中の基礎、増え方の違いについてはここで終わります。
※間違え等ありましたらご指摘ください。


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2015/05/24 00:09 [edit]

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本記事は新サイトに移行しています。よろしければ以下サイトでご覧ください。
グリッドトレード.com 含み損の増え方



トラリピ系運用者であれば含み損の膨らみ方は早い・・・というのは誰もが知る事実です。
抽象的に早い、ではなくて、きちんと捉えてみようと思います。

細かい証明はひとまず後回しにするとして、
ロットは1000通貨、ナンピン間隔(注文間隔)10Pipsでポジションを取り続けた場合
含み損がどうなるかをグラフ化したのが以下になります。
含み損図1
縦軸に含み損、横軸は逆行したPipsとしています。
赤枠の例で説明すると400Pips逆行した場合(買いでいうと400Pips下落した)、
全ポジションの含み損を合算すると80,000円ちょっとになります、ということです。

グチグチした数学的説明がなくてもグラフを見れば一目瞭然です。

トラリピの含み損はどんな増え方をするのか?
答えは、『含み損は逆行した分、指数関数的に成長する』です。

ナンピン間隔を広げたら??
同じです。指数関数的に増えるという本質は変わらないです。

同じようにシミレーションすればグラフは緩やかにはなるものの
グラフの形状は指数関数グラフになります。


ひとまずここで区切ります。
トラリピの含み損は指数関数的に増えることが分ったところで
数学嫌いの方はこの辺りで、戻るか閉じるボタンで退却を推奨しますw
ここから先は非常につまらない説明になります。



さきのグラフで指数関数になることが分りました。
一応、きちんと裏付けを取ってみます。

トラリピのように同一ロットで、等間隔ナンピンを実施した場合、含み損は『等差数列の和』になります。
以下の図を参照下さい。
含み損図2
縦に引いた線の長さが各ポジションの含み損です。
等間隔ナンピンなので、今回のケースでいうと左から順に10Pipsだけ縦の線の長さが短くなっていきます。
線の長さ(含み損)がまさに等差数列です。
これら全てを合計するので等差数列の和です。

等差数列の和の公式
(1)Sn = 項数×{2×初項+(項数-1)×公差}/2
或いは
(2)Sn = 項数×(初項+末項)/2
となります。

(1)はメンドウなので(2)を使ってみます。
本ケースでいう項数はポジション数となり、簡易的に算出するなら逆行Pips/ナンピン幅です
末項は最も不利なポジションの含み損で、ひとまず逆行Pipsを置きます
初項は最も傷の浅いポジションの含み損が該当します。

さらに計算を簡単にするために計算結果への影響が小さい項目「初項」を排除します。
(等間隔ナンピンなので、どんなケースであっても初項の値はナンピン幅未満の小さな値になり、
 計算結果への影響が限定的なため)

簡素化した公式に代入していきます。
Sn =項数×末項/2
 =(逆行Pips/ナンピン幅)×逆行Pips/2
 =(1/ナンピン幅×2) × (逆行Pips)^2

これが同一ロット、等間隔ナンピンの大体の含み損の計算式です。
上記の(1/ナンピン幅×2)は設定値により決定し、
人が変えなければ変わらないファクタなので k などと置き換えると
Sn = k ×(逆行Pips)^2

含み損は逆行Pipsの増加により指数関数的に増える となります

証明だけして終わり・・・というのもアレなので、
トラリピ含み損の簡易算出方法も振り返って締めくくりたいと思います。

トラリピでの含み損の簡易算出法は
逆行Pipsを2乗して、ナンピン幅の2倍で割る

その後、ロット数に応じて調整
となります。


最後に例です。
USDJPYが1ドル120円から116円まで4円下落(400Pips)
注文間隔15銭(15Pips)でポジションを取り続けたら・・・

400の2乗・・・160,000 を 注文間隔15×2 で割り 5,333
1000通貨運用なら含み損は53,333円 となります。


ここまで読んで頂いた方、
退屈な説明にお付き合いいただきありがとうございました。

※間違い等あれば指摘いただけると助かります。


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2015/04/29 01:45 [edit]

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