From:奥村尚
東京のオフィスより、、、
おはようございます。
奥村です。
夏になると思い出すのですが、
夏休みの自由研究というものがありますね。
数年前に、ある中手証券と一緒に、
そんな類の研究をしたことがあります。
株価を何十年分も持っている証券会社と
協力して株式売買AI化の研究をしたのです。
本格的なAIは開発に時間も金もかかるので、
もっとも簡単に実現できるのはチャート分析を
適用しました。
チャート分析は仕組みも考え方も簡単、
論理を数式で明確にできますから、
PCがあれば誰でも分析できますね。
証券会社のオンラインサービスでも
かならず用意されているはずです。
そこで、次のような内容を考えました。
1.典型的なテクニカルパターン40を記憶する。
これはその証券会社に所属するチャート分析の
プロ(チャーチスト)と議論し、
誰でもよく知るトレードパターンを40ほど選定しました。
たとえば、
A株が三尊のネックを切る場面でこれを弱気と判断し売りを出す
B株がトリプルボトムの次に上に行く局面では強気として買を出す
などです。
2. 最も取引が盛んな銘柄として、東証1部のTOP500の銘柄に絞りました。
つまり、東証1部のTOPIX500銘柄について、チャートを描くわけです。
3.1で設定した40のいずれかを見つけるようにプログラムする
上記1-3は、証券会社がオンラインで
提供するスクリーニング機能でテクニカル指標を
もとにスクリーニングすることと等価です。
4.40のパターンで、売買シグナルを設定し、
見つけた銘柄に対し、あらかじめ
決めたパターンの売買をおこなう。
5.この成果を損益として記録する。
6.(対照実験)
本来はA株に出た売買パターンを、
任意に抽出したC株に対して同じ売買をする事を試しました。
TOPIX500銘柄から、
4の売買銘柄数と同数になるようランダムに選択した任意の銘柄を、
チャートパターンと同様のタイミングで売買するのです。
たとえば、A株に出たシグナルでA株を
売る代わりに任意の適当な株C株を売る、
B株の代わりにD株を買う、という具合に売買し、
その場合の損益を出す。
ということですね。
コンピュータでのシミュレーションなので、
いくらでも繰り返すことができるし、
年代を設定することで、何万回でも
パターンを見つけて結果を出すことができるものでした。
勝率は、統計的に有意な水準までテスト数を増やしたのち、
①5と6を比較する。
②4の中で、40パターンの序列をつける。
この結果はきわめて興味深いものでした。
もったいぶるわけでもないのですが、
長くなってしまうので続きはまた次回にします。
お楽しみに。
奥村尚
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20兆円もの運用資産をもつ米国大手ヘッジファンド株式投資部門スーパーバイザー、自身も日本でヘッジファンドを主宰。日本証券アナリスト協会会員。
1987年、都立大学大学院工学研究科修了(テーマは人工知能)。日興証券入社。投資工学研究所にて、数々の数理モデル開発に携わる。スタンフォード大学教授ウィリアム・F・シャープ博士(1990年ノーベル経済学賞)と投資モデル共同開発、東証株価のネット配信(世界初)なども手掛ける。
2000年 東証マザーズ上場第一号のインターネット総研で金融事業を統括。
2002年 イスラエル天才科学者とベンチャー企業設立、人工知能技術を商用化し空港に導入。
2004年以降は、金融業界とIoT業界の交点で活躍。最先端の人工知能とアナリストの相場適応力を融合させた投資モデルMRAを完成し、内外の機関投資家に提供する。この投資手法は、最低25%/年以上の収益を「MRAを使う誰にでも」もらたしている(一度も元本割れなし)。
2015年 個人投資家へMRA情報提供開始、さらに投資塾を通してお金の知識を広め、ゆたかな生活の創造に貢献している。
趣味は、オーディオの機械いじり。ワインやウィスキーをたしなむこと。スポーツも好きでスキー、スケートは自称特級(そんなものはない)、エアロビック競技を10年ほどやっている(NAC マスター男子シングル 9連覇中、2014-2016日本選手権千葉県代表)。ただし、「かなずち」であり、球技も苦手である。
奥村先生、いつも興味深い文章をありがとうございます。
どのような結果がもたらされたのか、楽しみに待ちたいと思います。