システムトレード（シストレ）とは

■バックテスト結果■

また、勝率69.04%、平均損益2.88%、PF2.182となっており、どの期間でも利益を着実に上げることができています。 資産曲線が右肩上がりでそれなりに有効なシステムトレードのルールだと見て取れます。

シストレのストラテジーとは？6つの選び方の観点と5つの注意点

採用する予定のストラテジーが売買シグナルを発した時に、最大どれだけのポジションを保有するかを設定します。資金的な余裕と相談して決めることになりますが、 まだそのストラテジーによる自動売買を経験していない段階では少なめにしておくのが無難です 。 売買シグナルは相場によっては、短期間に複数発生する場合があります。最大ポジション数を多めに設定しておくと、ほぼ同じタイミングで複数のポジションを持つことになり、それらが損切りされてしまった時に、大きな損失に繋がってしまう可能性があります。

シストレのストラテジーは自分で作成することもできる

ストラテジーを選択する前に確認しておきたい7つのこと

必要な初期投資資金

最初に、シストレを始めるために必要な投資用資金を確認しておきましょう。各通貨ペア共通で必要になる資金は、 「必要証拠金額×最大ポジション数＋直近半年程度の最大ドローダウン」 の計算式で求めることがほどんどです。

短期トレード？長期トレード？

トレードの傾向による選択

ここで注目したいのは、 ストラテジーの開発時に与えられた運用方針ではなく、あくまでもトレードの結果によって評価、分類されている ことです。トレードの結果によってはストラテジー開発当初の思惑とは異なる分類になることがあるかもしれませんが、利用者はトレード結果という客観的な情報でストラテジーを検索することができます。

最大ドローダウンの更新有無

損益グラフが緩やかな右肩上がりであるかどうか

損小利大が実践されているか

自動売買に関係する各種データ

ストラテジーの選び方で意識しておく5つのこと

ストラテジー選びはポートフォリオを意識する

自動売買とはいえ完全放置はリスクが高く危険である

シストレは自動売買だからといって、完全放置はリスクが高いという認識を持ちましょう。先ほどポートフォリオについて触れましたが、 ポートフォリオについても一度構築したらそのまま放置ではなく、定期的なメンテナンスが必要 です。

ストラテジーランキングは万能ではない

勝率だけで判断しない

勝ちは含み益がある状態で決済（利確）に成功したことで、負けは損切りです。つまり 勝率が高いということは損切りの回数が少ない ということです。損切りはリスク管理上とても重要なものだけに、損切りをせずドローダウンが大きくなってしまい、それがロスカットにつながってしまったら本末転倒です。 あまりに勝率が高いストラテジーはそれが本当に「利確している確率」なのかどうかを注視してください 。

ストラテジーの運用期間とトレード回数は十分か

記事のまとめ

• ストラテジーとはシストレのプラットフォーム上で動作する自動売買プログラムのこと
• ストラテジーは主に取引通貨ペア、投資数量、売買ロジック、リスク許容額、最大ポジション数で構成されていて、これらを設定して運用する
• ストラテジーは自分で作成することもできる
• ストラテジーは 長期間の運用を繰り返しながらコツコツ資産を積み上げられているものを選ぼう
• ストラテジーの システムトレード（シストレ）とは 勝率にはカラクリがあるので勝率だけでは判断しない

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システムトレードの始め方｜勝率80%の売買ルールと検証結果を公開

このように考える投資家が増え、最近ではシステムトレードもブームになりつつあります。 またここ数年は相場環境が冷え切っているせいもあってか、システムトレードが密かにブームとなってきています。 システムトレードというのは、 「過去の相場において有効だった（儲かった）パターン」をルール化して、 その方法で売買することです。 ですから、実際には下げ相場に強い（強かった）方法や上げ相場に強い方法など、 色々なルールを組み合わせて理想のシステム（売買ルール）を作り上げることになるのです。 本記事ではシステムトレードの考え方やメリット、デメリット、どのような人にシステムトレードが向いているかについて解説します。

システムトレードとは？

システムトレードとは、過去に「あるパターンが現れたときに売買していたら利益になった」 という実績を根拠に投資する手法です。システムトレードを言い換えると、統計上の優位性を利用して行なう投資手法と言えます。 一般的にはシステムトレードは過去一定期間の株価データを分析し、統計的に優位性のある売買ルールを導き出し、その売買ルールに従ってトレードする、言わば自動売買です。(※株の発注はご自身で行うため、自動発注ではありません。)システムトレードはひとつの投資法であり、バリュー投資、成長株投資、デイトレード、スイングトレードといった数ある投資法のひとつだとお考えください。

システムトレードの種類

システムトレードのメリット

システムトレードのデメリット

システムトレードが向いている人

システムトレードが向いていない人

今すぐ使える！システムトレード

２.システムトレードの売買ルール例１

■注目戦略1：突然の暴落に備えた逆張り戦略

日経平均株価（2016年8月～2017年1月チャート）

日経平均株価（2015年10月～2016年8月チャート）

【買い（エントリー）ルール】

• 日経平均株価の終値が前日終値と比べて3.00%以上小さい
• 終値と移動平均（5日）の乖離率が―10.00%以下
• 終値と移動平均（25日）の乖離率が―25.00%以下

• 「日経平均株価の終値が前日終値と比べて3.00%以上小さい」
• 「終値と移動平均（5日）の乖離率が－10.0%以下」
• 「終値と移動平均（25日）の乖離率が－25.0%以下」

【売りルール】

[利益確定を表す条件式] 含み益が10.00%以上

[期限切れを表す条件式] エントリーした日から7日以上経過

【買いルールの詳細】

【銘柄フィルターの設定】

【売りルールの詳細】

システムトレードの達人を使った検証結果は以下の通りです。

資産運用の推移

■バックテスト結果■

■注目戦略2：日経平均採用銘柄の急落を狙った逆張り戦略３.システムトレードの売買ルール例２

以下はＤＯＷＡホールディングス（5714）の2016年8月～2017年1月のチャートです。

まずは、買いのルールの設定です。 買いのルールでは以下の条件を定義付けます。

【買い（エントリー）ルール】

日経平均採用銘柄の 終値が前日終値と比べて5.00%以上小さい

【売りルール】
システムトレード（シストレ）とは
[利益確定を表す条件式] 含み益が5.00%以上

[期限切れを表す条件式]エントリーした日から7日以上経過

【買いルール詳細】 システムトレード（シストレ）とは

【売りルール詳細】
システムトレードを使った検証結果は以下の通りです。

資産運用の推移

■バックテスト結果■

また、勝率69.04%、平均損益2.88%、PF2.182となっており、どの期間でも利益を着実に上げることができています。 資産曲線が右肩上がりでそれなりに有効なシステムトレードのルールだと見て取れます。

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西村剛（にしむらつよし）
フェアトレード株式会社 代表取締役。機関投資家出身で統計データを重視したシステムトレードに注力。2011年株-１グランドチャンピオン大会で+200.4％、2012年+160.1％、2013年157.0％を叩き出し三連覇達成。証券アナリスト検定会員。システムトレードを使った定量分析と、これまでファンドマネジャーとして培ったファンダメンタルズ分析を融合した新しい視点で株式市場を分析し、初心者でもわかりやすい言葉を使った解説に定評がある。
著書に『株3年生の教科書（総合科学出版）』、『株2年生の教科書（総合科学出版）』、『実戦 空売りトレード（明日香出版社）』

システムトレードの運用資金はいくら必要？

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• 西村 剛（日本証券アナリスト協会検定会員）

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システムトレード（シストレ）とは
• 2020年4月16日
• 西村 剛（日本証券アナリスト協会検定会員）

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【保存版】FX戦略＆業者研究のまとめ｜あなたもシストレを始めてFXで成功しよう

戦略&業者研究

FXで勝ち続ける秘訣は、 合理的な戦略を立てること と その戦略を合理的な理由なく放棄しないこと です。

システムトレード（シストレ）なら、私たちの間違った判断に左右されず、合理的な戦略に従って黙々とトレードし続けます。

戦略（ストラテジー）作りの基礎知識

「最適な金額で、最適なタイミングにポジションを建て、最適なタイミングで決済する」

あの手法は本当に稼げるのか？

リピート系注文は本当に稼げるのか？

戦略作りのアイデア・ヒント

目的別に業者研究

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サイト管理人の鈴木亜留人です。
いろいろあって会社が辛くなり、転職や独立起業を夢みて、資格勉強、FX、心理学など始める。
すると、副産物（各種専門知識や心理学効果で業績UP）のおかげで評価が上がり、出世もしたので、とりあえず同じ会社でリーマン継続。
いろいろやって気付いたノウハウがたくさんあるので、このサイトですべて公開します。
似た境遇の方には役立つ情報がきっとあるはず！

Pythonで機械学習を使った暗号資産のシステムトレードに入門する

例えば、下のコードのように数行書くだけで、Binance取引所のBTC/USDT板の「Open（始値）、High（高値）、Low（低値）、Close（終値）、Volume（出来高）」の1分足を取得することができます。

3. 取引戦略

本記事では、以下の２つの取引戦略をバックテストします。ここで、説明のために、Open（始値）、High（高値）、Low（低値）、Close（終値）、Volume（出来高）をそれぞれ O , システムトレード（シストレ）とは H , L , C , V O,H,L,C,V O , H , L , C , V  を使って表すこととします。

SMA クロスオーバー 戦略

非常にシンプルで、上記の「長期移動平均(SMA_L)と短期移動平均(SMA_S)を比較し、SMA_L < SMA_S ならば、上昇トレンドとして買いポジション(long)、逆にSMA_L >SMA_Sなら下降トレンドとして売りポジション(short)を取る」という取引戦略です。それぞれの移動平均のサイズ N_L、N_S（ただし、N_L システムトレード（シストレ）とは > N_S）がチューニング可能なパラメータとなります。

SuperTrend 戦略

まず、SuperTrend 戦略の理解に必要な要素を説明していきます。TrueRenge(システムトレード（シストレ）とは TR)と呼ばれるテクニカル指標は、一つ前のローソク足の終値を C P C_P C P ​  とすると、以下のように計算することができます。 システムトレード（シストレ）とは

1. TRのEMA (n = period) をとりATRを求める。
2. HLに、ATRを multiplier 倍した数値を上下に足してバンドを作る。
   
3. 上の２つバンドを、一つ前の終値および、一つ前のバンドと比べて、最終的なバンドを決定する。
   
4. 最終的なバンドと、終値および一つ前の最終バンドとの位置関係で、最終的なバンドのどちらかをSUPERTREND 指標とする。
   
5. 終値のEMA (n = ema_period) を求め、その値がSUPERTREND 指標 より上だった場合ロングポジション、下だった場合はショートポジションをとってホールドする。

4. バックテスト

以下、SMAクロスオーバー戦略での実装例を紹介します。
戦略はbacktestingのStrategyクラスを継承することで実装します。
初期値とdataを与えることで、簡単にバックテストをすることができます。
簡単に、指定した条件でのパラメータの最適化を試すこともできます。
以下は、SMAクロスオーバー取引戦略をバックテストした結果です。
より詳しい使い方は、T.I.さんの過去記事で解説されています。ご参照ください。

5. パラメータの最適化

1. グリッドサーチ（全探索） システムトレード（シストレ）とは
   指定した全てのパラメータの組み合わせを試して、最も性能がよかったパラメータを求める方法です。パラメータの取りうる値の範囲が広くなる、パラメータ数が多くなるほど、パラメータの組み合わせ数が増大することになります。
2. ランダムサーチ
   そこで、パラメータの組み合わせをランダムに選択し、上限に設定した回数までテストします。グリッドサーチと比較して、回数を制限している分、計算が高速に終わりますが、最適なパラメータに辿り着けるかは運任せになります。
   ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。考え方はシンプルで、各ステップまでに調べた点をもとに、探索対象の変数から目的関数の形を推定しながら、平均と分散が大きくなる（最大化の場合）ように、次のステップで調べる点を決定することを繰り返します。このようにして、最終的に得られるのが、最適解になります。
   遺伝的アルゴリズムも、ベイズ最適化と同様、ブラックボックス最適化の手法の一つです。「選択」、「交叉」、「突然変異」などの生物の進化メカニズムを最適解の探索に応用した手法です。
   
   • 選択：世代の中からランダムに個体を選び、その中から適応度（取引では損益）の高い個体を取り出す
   • 交叉：ある一定の確率で２個体の遺伝子の一部を交換し、子孫となる２個体を生成する
   • 突然変異：個体の各遺伝子をある一定の確率で書き換える
   パラメータの最適化問題では、遺伝子→パラメータ、個体→パラメータの組み合わせ、世代→パラメータの組み合わせのセットと読み替えることができます。
   より詳しい内容は、過去記事をご確認ください。
   

6. 実験と結果

1. データ取得条件
   
   • 取引所：Binance
   • 板：BTC/USDT
   • ローソク足：1分足
   • 学習データの期間：2022/01/01 00:00:00 UTC システムトレード（シストレ）とは ~ 2021/01/07 23:59:00 UTC
   • テストデータの期間： 2022/01/08 00:00:00 UTC ~ 2021/01/08 23:59:00 UTC
2. バックテストの設定値
   
   • 予算：100000 USDT
   • 手数料：0.002 USDT
3. パラメータ探索の範囲
   
   • “period”: range(5, 20, 5), [5, システムトレード（シストレ）とは 120), [5, 120)
   • “ema_period”: range(100, 200, 10), [100, 500), [100, 500)
   • “multiplier”: range(1, 11), [1, 11), [1, 11)
   （グリッドサーチ、ベイズ最適化、遺伝的アルゴリズムの順番に記述）

次世システム研究室では、ビッグデータ解析プラットホームの設計・開発を行うアーキテクトとデータサイエンティストを募集しています。興味を持って頂ける方がいらっしゃいましたら、ぜひ 募集職種一覧からご応募をお願いします。 一緒に勉強しながら楽しく働きたい方のご応募をお待ちしております。

S&P500のシステムトレードにみるバイ＆ホールドの妥当性検証

資産形成論

そんな中で、今回はおそらく誰もが思うであろう「高いときは売って、安くなったら買い戻そう」を機械的に実行するシステムトレードロジックを構築し、これに用いるパラメータをベイズ最適化により、最も高い利益をあげられるパターンを探索します。

トレードロジックの検討

トレードにおいて利益をあげるには、言うまでもなくロジックが最重要です。
しかしながら、今回は、先の通り「高いときは売って、安くなったら買い戻そう」をより高い精度で実施した場合の成果をみるため、儲かる工夫を検討することはしません。

• 前日の価格よりA％価格が下落したら買う、B％価格が上昇したら売る
• AとBの値はベイズ最適化(後述)により最も良い組合せを推定する
• 初期投資額は500ドルとし、積立投資は行わない
• 利益は税引き後とするが、インフレや手数料等の細かい条件は考慮しない
• 解析期間は5年×3パターン、20年×1パターンとする
• 解析終了時に購入状態の場合は、その時点で売却する

基本的にトレードした場合の利益とS&P500の単純な成長による利益をざっくり比較する観点から、税金周り等は簡易的なモデルとなっています。
加えて、完全に感情や追加ロジックを考慮せず、前日の値動きに対して、「高いときは売って、安くなったら買い戻そう」を淡々と実行することとします。
本来なら、損切りの設定をしたり、暴落時と平常時等を定義してロジックを分けるべきですが、今回は考慮しません。

ベイズ最適化

今回は、「高いときは売って、安くなったら買い戻そう」を高い精度で実現するため、パラメータのベイズ最適化を行います。

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