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平均への回帰(6)

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謹賀新年! 賀正! 

新年最初の記事は相変わらず平均への回帰w

昨年最後の記事は 

MxNo.の分布をポテンシャルに見立てて、量子力学的にパラメタ値がどう動くか、実際の株価データからヒストグラム書かせて調べてみた話です

MxNo.の場合は平均値へは回帰しません

でもMxNo.はかなり特殊なパラメタで、普通のパラメタは割と素直な分布してます

これまでパラメタBと呼んできたパラメタの近々500日の分布は

f:id:sucar:20160101160631p:plain

こんな素直な釣鐘型です↑ 平均値はおよそ0です

これを水色で塗った部分だけ抜き出します

f:id:sucar:20160101160801p:plain

当然こうなります↑

これが翌日どうなるか? というと

f:id:sucar:20160101160906p:plain

かなりばらけました

平均値は0ではないですが、水色よりは右にありますので「平均値に近づいています」

まさしくこれは平均への回帰であり、この場合は平均値への回帰です

念のため、翌々日は

f:id:sucar:20160101161233p:plain

こうなり、さらに平均への回帰が進みます

こういう素直な釣鐘型の分布のパラメタでは平均値への回帰でなんら差支えありません

もちろん、これまでいろいろ書いてきた「量子力学的ポテンシャル理論」で

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ひっくり返して、BB-8君を置いて考えたら、平均(=平均値)への回帰が起こることは説明がつきます

一応、実際の株価データでも平均への回帰(及び、それを拡張した量子力学的ポテンシャル理論)はきちんと起こるようですので、あとはいろいろなパラメタの分布を描かせて確認し、利用できそうなパラメタを選んで(若しくは創造して)組み合わせるって作業になりそうです

勿論、これだけでうまくいくかは???のところがあります

うまく行かないとき、考えられる理由は

  • パラメタ分布が安定していない
  • パラメタの変化と株価の変化の連動性がおかしい

などが考えられます

とはいえ、このような手法でルールを作成すれば、結果ではなく傾向にフォーカスできる(実際この時点で結果については調べてすらいない)と思いますので、多少のDDはあろうとも安定して運用できるんじゃないかと、、、、

新システムまだまだこんな感じで、実運用はもう少し先になりそうですが、理論的には(今のところ似非理論かもしれませんが)変な方向にはいかないでリスクの小さいルールができるんじゃないかと期待しています

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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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