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ポジション取引戦略

ポジション取引戦略

しかし、この結果は要注意です。今回の訓練データの範囲で最適化されており、別の期間での検証して性能評価をするべきです。実際にこの戦略を他の期間で実施してみると以下のようにそれほど高い性能が出ていない事がわかります。

金融資産と金融負債の相殺ポジションへの適用

企業が、金融資産及び金融負債のグループを市場リスク又は信用リスクのどちらかのネット・エクスポージャーを基礎として管理している場合、企業は、測定日における現在の市場環境での市場参加者間に存在する秩序ある取引における特定のリスク・エクスポージャーに関する ネット・ロング・ポジション(つまり、資産)を売却する又は特定のリスク・エクスポージャーに関するネット・ショート・ポジション(つまり、負債)を移転するために受取る価格を基礎にして、金融資産及び金融負債のグループの公正価値を測定 することを認めます。したがって、企業は、市場参加者が測定日におけるネット・リスク・エクスポージャーの価格を決定する方法と整合するように、金融資産又は金融負債のグループの公正価値を測定します(IFRS13.48)。 これは、IAS第39号「金融商品:認識及び測定」又はIFRS第9号「金融商品」の適用範囲である金融資産及び金融負債にしか認められません(IFRS13.52)。

(A) 相殺ポジションの例外規定の適用要件

  • 企業の文書化されたリスク管理又は投資戦略に従って、特定の市場リスク(又は複数のリスク)又は特定の取引先の信用リスクに対する企業のネット・エクスポージャーを基礎にして金融資産及び金融負債のグループを管理している。
  • 企業の経営幹部(IAS第24号で定義)に金融資産及び金融負債について当該基礎に基づく情報を提供している。
  • 各報告期間末日の財政状態計算書において、それらの金融資産及び金融負債を公正価値で測定することが要求又は選択されている。

(B) 財務諸表の表示との関係

相殺ポジションの公正価値測定の例外規定は、財務諸表の表示に関係しません 。ある場合では、財政状態計算書における金融商品の表示に関する基礎は、金融商品の測定に関する基礎とは異なります。例えば、国際財務報告基準は、金融商品を純額ベースで表示することを要求又は許容していないため、企業は、ポートフォリオ・レベルの調整(第53項から第56項参照)を、企業のネット・リスク・エクスポージャーを基礎として管理している金融資産及び金融負債のグループを構成する個々の資産又は負債へ配分する必要はありません。企業は、当該状況に適している方法論を利用して、合理的及び整合的基礎に基づいたそのような配分をしなければなりません(IFRS13.50)。

(C) 市場リスクへのエクスポージャー

また、企業は、金融資産及び金融負債のグループ内でさらされている 市場リスク(又は複数のリスク)がほとんど同じであることを保証 しなければなりません。例えば、企業は、企業の市場リスク又は商品価格リスクへの企業のエクスポージャーは削減されないため、金融資産に関連する金利リスクと金融負債に関連するコモディティ価格リスクを結合しません。同一でない市場リスク・パラメータから生じるどんな基礎リスクも、グループ内の金融資産及び金融負債の公正価値測定において考慮しなければなりません(IFRS13.54)。

同様に、金融資産及び金融負債から生じる特定の市場リスク(又は複数のリスク)への企業の エクスポージャーの 存続期間はほとんど同じ ポジション取引戦略 でなければなりません。例えば、5年物の金融資産及び金融負債だけで作られているグループ内の金融商品で、金利リスク・エクスポージャーの12か月分に関連するキャッシュ・フローに対して、12か月の先物契約を利用する企業は、純額ベースの12か月金利リスクへのエクスポージャー及び総額ベースの残余期間の金利リスク・エクスポージャー(つまり2年から5年)の公正価値を測定する(IFRS13.55)。

オーバーナイトポジション

USDJPYを取引している場合の翌2営業日のレートを以下と仮定します:
ロングポジションは+0.5%
ショートポジションは-1.5%
本シナリオでは、アメリカの金利が日本の金利よりも高くなっています。従い、本通貨ペアのロングでのオーバーナイト・ポジションでは、+0.5% - XMTradingの手数料を受け取ります。
反対に、ショートポジションでの計算は -1.5% - XMTradingの手数料となります。

ここでの+/- は、対象の通貨ペアの両通貨間のレート差によって決まります。

株式と株価指数

Unilever(イギリス上場株式)を取引すると仮定します。イギリスの短期インターバンクレートが年率1.5%である場合、オーバーナイトのロングポジションの計算は以下になります:
-1.5%/365 – XMTradingの一日分の手数料
反対に、ショートポジションの計算は +1.5%/365 – XMTradingの一日分の手数料となります。

ここでの +/-は、銘柄に対してショートポジションを建てたのかロングポジションを建てたのかによって決まります。

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証券業 第6回:自己売買(ディーリング)業務について

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Pythonでゼロ(?)から始める自動取引

まず、最初にデータを準備する必要があります。為替レートや株価などは様々なsiteで公開されていますが、一旦 ポジション取引戦略 download したり、少々手間ですよね。python library の1つである、pandas_datareader を利用すると、簡単に様々なデータソースから過去のチャートの情報を取得することができます。例えば、Apple の株価を2010/4/1から2021/3/31まで取得するには、以下のようにします。(以下、サンプル・コードは、Google Colaboratory や Jupyter Lab へコピペするだけで動かすことができます)
Yahoo の data source を利用すると、指定した期間の日毎の高値、安値、始値、終値、出来高、調整後終値が pandas library の DataFrameとして取得できます。pandas とは python のデータ分析で不可欠な library で、様々なデータの確認・集計や可視化が簡単にできます。


ただ、default のままでは文字が小さかったりするので(個人の好みもあるとは思いますが)、seaborn library を import として色々と ポジション取引戦略 option を変えてみるのも良いですね。

また、plotly という library を利用すると interactive なグラフを作ってグリグリと動かしながらデータを分析できます。

上の例ではAppleの株価を取得しましたが、他にも様々なデータが取得できます。例えば、Goldman Sachsの株価とか(これをあとで使います)

株価だけでなく、ドル円の為替レート

30年ぶりに3万円台まで回復した日経225とか

などなど、多様なチャートのデータを手軽に入手できます。

取引戦略を実装してみる

以下のコードは、SMA_SとSMA_Lの大小を比較して position を +1 or -1 を選択し、その strategy に応じて return を得ます。なお、投資戦略に未来のデータが混ざらないように注意しましょう。(以下のコードでは対数収益率 r_t ポジション取引戦略 ポジション取引戦略 = \ln [ p_/p_t ] \end" /> を元に収益を評価します。これは1ステップ後の時刻での価値の増加率に対応し、strategy として position を short にとっているならば、マイナス1を掛けているので元の資産が減少=資産の増加になります。)
さて、実際に試してみましょう。

するとこのように Goldman Sachs 株価のトレンドに応じて自動的にposition を long (+1) ポジション取引戦略 か short (-1) に 取り直す戦略で取引がなされました。この取引戦略による収益 の時系列 は以下のようにlong し続けた場合(緑の線)とこの戦略を取った場合(オレンジの線)の対数収益率の累積として 計算できます 。2018年末の株価が下がる際にタイミングよく position を取り替えたために収益が得られました。
具体的な数値は上で計算できます。単純に株を保持していた場合の1.24と比べて、この移動平均による position 管理により、1.83とより多くの収益が得られました。

長期・短期の移動平均の組み合わせ毎のパフォーマンスを比較して、より良い設定を探索してみます。

表だけではパフォーマンス(strategy – market の差)が把握しにくいので、以下のようにheatmapで見てみるのも良いですね。

長期としては80日前後、短期としては20~25日がパフォーマンスが良さそうです。この組み合わせでは 短期25日, 長期80日がベストです。


しかし、この結果は要注意です。今回の訓練データの範囲で最適化されており、別の期間での検証して性能評価をするべきです。実際にこの戦略を他の期間で実施してみると以下のようにそれほど高い性能が出ていない事がわかります。

バックテストツールを使ってみる

以上は実際に、python でゼロ(?)からアルゴリズム・トレードのデモをしましたが、すでに様々な library や専門のツールが公開されていますので、それを使って実践してみたいと思います。
既に別の blog の記事で高機能な vnpy というツールが紹介されていますが、ここでは、backtesting ( https://kernc.github.io/backtesting.py/ ) を紹介します。(Google Colaboratoryなどでは、!pip install backtesting でinstallできます)あまり複雑な機能はありませんが、シンプルで判りやすく、結果の可視化が便利です。

まず、先ほど紹介した2つの移動平均線を元に取引する戦略を実装します。これは Strategy class を用いて先ほどの取引ルール
長期・短期移動平均がクロスする際に position を close し、long または short の position を取り直す
は以下のコードできます。

投資戦略を実装したら、データを読み込み以下のようにバックテストを実施します。
ここで結果のレポートが詳細に表示され、収益やトレードの勝率など結果について様々な情報がわかります。


また、トレードの状況についても以下の様に表示され大変わかりやすいです。上から Equity、Profit & Loss、株価と各種指標、そして取引量の時系列がプロットされています。これらのグラフは一部を選択したり拡大したりできとても便利です。


さて、移動平均の期間などのパラメータの最適化も、以下のように探索範囲や条件、何を最大化(今回は Equity Final)するなど指定し投資戦略を探すことができます。

【米国株】2022年2月の株価急落に備えてポジション
整理を! 過去39年で最悪のインフレが進み、「景気が
悪化し始めても利上げ必須」な状況は株式市場に逆風!

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新型コロナのオミクロン株が猛威を奮ったことで、
米国の12月の小売売上高が「前月比-1.ポジション取引戦略 9%」と予期せぬ減少に

米国の小売売上高グラフ


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この小売売上高の不振は、「米国経済は好調に決まっている」という投資家の大前提を揺るがすものです

米国のインフレは過去39年で最もひどい状況に!
背景にあるのは、労働者の「賃上げ期待」の高まり

米国の消費者物価指数の変動率グラフ


拡大画像表示

つまり、 現在は物価が高騰しているものの、それは「景気が強いから」という理由だけでは説明がつかないのです

もっとしっくり来る説明は、「長年の緩和的金融政策が累積的に効いてきて、人々のインフレ期待、とりわけ賃上げに対する期待が、より大きくなってきている」というものでしょう

非農業部門自主的離職数グラフ


拡大画像表示

賃金インフレは抑え込みが難しいだけでなく、
最悪の場合は「賃金物価スパイラル」という悪性インフレに!

さらに、 生産性の向上がないままに賃金だけが上昇するシナリオは、いわゆる「賃金物価スパイラル」と呼ばれる悪性インフレの原因になることが多いです 。これは、連邦準備制度理事会(FRB)が最も避けたいシナリオです。

FRBによる金融引き締めは待ったなし!
今からポジションを落として、株価急落に備えよ!

それらの意味するところは「景気にちょっと陰りが見え始めている矢先に、FRBは敢えてそれに目をつぶり、ぐいぐい利上げしなければいけない」ということです。これが株式に良いわけがありません

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