アルゴリズムが覆した投資の世界の常識とは?

投資をする際に金融の世界ではいくつか、当然の常識として認識されていることがいくつかあります。

そのうちの一つに「損切りを小さくし、利食いを大きくできるポジションを取る」というものがありますが、

AI研究の権威の方がシュミレーションで得た機械学習のアルゴリズムは、その常識を覆すものでした。

今回は、機械学習のアルゴリズムについての興味深いシュミレーションについてご紹介していきます。

<引用:OANDA JAPAN コラム>

金融の非常識「利食い幅は小さく、損切幅を広く取る」運用が運用成績を上げる?

まず、下記のFX会社であるOANDA JAPANが出したコラムからの引用をご覧ください。

『実戦データマイニング:AIによる株と為替の予測』という本の著作者である東京電機大学工学部の月本洋教授によると、

日経平均先物とFX(ドル円)に関するAIを用いたトレーディングのシミュレーション上、機械学習のアルゴリズムは長期にわたり素晴らしいパフォーマンスを達成したそうです。

そして、この機械学習のアルゴリズムのセッティングは、利食い幅に比べて損切幅をものすごく広くとっていました。

通常、銀行のディーリングルームで最初に教わる言葉の一つに「リスク・リワード」という言葉があります。「損切りを小さくし、利食いを大きくできるようなポジションを取れ」と叩き込まれます。「利食い幅を狭く、損切幅を広く」というトレードは、「やってはいけないトレードの代表」のように教えられます。
しかしながら、機械学習の成果によれば、その常識は100%正解ではないのかもしれません…。

確かに、非常に人気が高い自動売買ソフト(EA)の中には、「利食い幅より損切幅の方が広い」設定のものがあります。当然ながら、勝った時の利益よりも負けた時の損失の方が大きくなます。そのせいで使用を辞めてしまう方がいる一方で、それでも使い続ける方もいらっしゃるでしょう。

先ほど、「長期に渡り」と書きましたが、AIによるパフォーマンスは年によりかなりバラツキがあるそうです。
「儲かる時は大きく儲かるが、マイナスの年もある。それでも長期で走らせていればパフォーマンスが向上する」
AIによるシミュレーションはそのような答えに辿り着いたそうです。
ただ、負けるときはものすご〜く連敗するそうで…、
「もし目の前で見ていたら、間違いなく怖くなってプログラムを止めてしまう」くらい負けが続く局面があるそうです。
「いい時はいい、ダメなときはダメ、こればかりはどうしようもない。でも長期で回せば勝てる」これが月本先生のAIを用いたシミュレーションの結論だそうです。

<OANDAJapan コラムより >

上記のコラムで取り上げられている機械学習のアルゴリズムは、金融の一般常識として認知されている「損切りを小さくし、利食いを大きくできるようなポジションを取れ」とは、全く反対のアルゴリズムで、長期的に素晴らしいパフォーマンスを実現させているとは、非常に興味深いですよね。

実は、私自身も、「Pips miner 」というFXシステムトレードのEAを利用しているのですが、これが、まさに「利食い幅を狭く、損切幅を広く」を地で行くEAなのですが、今のところ、非常に良い運用成績をあげています。たしかに、コツコツと稼いでくれて、時折、ドカンと負けるのですが、今の所、「コツコツ」分の方が圧倒的に高く、素晴らしい運用成績を残してくれています。

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機械学習のアルゴリズムが至った結論と現在よい成績をあげているロジックに共通点があるのは面白いですよね。

とはいえ、うまくいくロジックのルールは一つではありませんから、一概にこうしたら絶対うまくいくという方法があるわけではありません。

実際、上記のコラムに出てくる月山教授も競馬などよりもFXや株の先行きを予想する方がずっと難しいとおっしゃっています。

ここでポイントとしてあげたかったのは、「金融世界の常識」=「うまくいく正解」ではないということです。

それくらい、金融世界の予想は複雑で様々な要素が絡み合っているということですね。

初心者だから自信がない人は、詳しい人がいうことを鵜呑みにしたらうまくいくんだ!と考えてしまいがちですが、

絶対の正解はどこにもないからこそ、自分にとってその運用が合っているかどうかに目線を向けていく癖をつけるのが、ベストといえそうですね。

この他に、月山教授は、システムで運用するときには、年によってばらつきがあるのが通常であるため、「長期」でみることについて言及しています。こちらに関しては、システムトレードや他の投資にも共通していることでしょう。(ギャンブルではなく、あくまでも「投資」をしている場合です)

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