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平均への回帰(1)

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※平均への回帰でいろいろググって、トレードに言及している記事を探しても「平均への回帰でいつか株価は平均値に戻るのですから、ファンダで銘柄選んで、長期保持しましょう」みたいな話しかでてきませんでしたが、ここでの話はそれとは全然違います

以前ちょっとはしゃいだ記事 

ここでの「〇〇への〇〇 (とりあえず伏字 m(_ _)m)」

は、平均への回帰 です

平均への回帰 - Wikipedia

平均への回帰(へいきんへのかいき、または平均回帰、回帰効果)とは、1回目の試験結果が偏っていた(特別に良かった、悪かったなど)対象について2回目の試験結果(時間的には逆でもよい)を調べると、その平均値は1回目の測定値よりも1回目全体の平均値に近くなるという統計学的現象をいう

過去記事で、はしゃいだのは

たとえ、株価変動がランダムウォークだとしても、平均への回帰をシストレに生かせば必ず利益を上げられる

ということに気づいたためですが、、、、

たとえば、移動平均乖離率の分布を調べてみると

f:id:sucar:20151208204452p:plain

こんな分布 完全な正規分布ではないが、きれいな釣鐘型の分布を示す 

株価が上昇すると移動平均乖離率はプラスになり

下降するとマイナスになる ここまではよろしいでしょうか?

で、平均への回帰を意訳して書き下すと

確率的に珍しいことが起こったあとは確率的によくあることが起こりやすい

先ほどの分布図に書き込むとこんな感じ

f:id:sucar:20151208204937p:plain

 

この意味がわかれば、おのずと戦略はどうすべきがわかってくる

って話

更に最近気付いたのだけど

独自パラメータのm番号の分布は↓な感じで

f:id:sucar:20151128130233p:plain

-24~+24の値をとるから平均値はほぼ0

しかし、分布は釣鐘型ではない!

ここに秘密を解く鍵があるような、という感じ、、、、

その鍵とは

平均値0より、平均値から大きく外れたところの方が確率的によくある

 という状態を示すこのm番号の分布をうまく利用するということなんだろうと、、、

全然うまく説明できないけど

m番号の分布についてはまた改めて書きます

とにかく、いろいろなパラメタの分布を描かせてみるとそこから見えてくるものがありそうだ、と、、、、

平均への回帰という統計学的現象はトレードにおける聖杯といえば聖杯なんだろうと思うのです

 

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CとRでス・パ・カー・エス・ティー
高級アセンブラC言語と統計分析R言語を
駆使して生まれたその名は、ス・パ・カー・エス・ティー!

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