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固定小数点のポジションサイジング / fixed fractional position sizing

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この記事では、各トレードで固定リスクをとるポジションサイジングについて説明します。

固定リスクポジションサイジングの背後にあるアイデアは、取引のリスクに基づいてポジション数または株式数を決定することです。

この記事を書いた人

欧州でトレーダーやっています。トレードはFX、仮想通貨、株価指数がメイン。トレード手法はプライスアクション、Supply/Demand、サポートレジスタンスを組み合わせています。

この記事で分かること

固定リスクのポジションサイジングとは

固定リスクポジションサイジングでは、各取引で口座資産の一定の比率のリスクを取るため、そのように呼ばれます。たとえば、各取引で口座資産の2%(2%ルール)にリスクを固定します。固定リスクのポジションサイジングは、Ralph Vinceによって広範に書かれています。例えば、彼の著書「Portfolio Management Formulas」、John Wiley&Sons、New York、1990を参照してください。

トレードのリスクは、トレードが失敗した場合にポジションごとに失う金額と定義します。一般的に、トレードリスクは、各取引に適用されるストップロスの大きさとみなされます。あなたのシステムがストップロスを使用していない場合、そのリスクは最大の歴史的損失とみなすことができます。これは彼の著書Portfolio Management Formulasで採用されたアプローチであった。

固定リスクのポジションサイジングにおけるポジション数は次式で定義されます。

N = f * Equity/| Trade Risk |

  • Nはポジション数
  • fは固定少数点の数値(0と1の間の数字)
  • Equityは資産の現在価値(すなわち、Nを計算している取引の直前の口座資産の価値)
  • Trade Riskは、ポジション数が計算されているポジションごとのトレードのリスクです。
  • 縦棒(|)は、Trade Riskの絶対値を取ることを意味します(リスクは通常負数として与えられますので、正の値にします)。

固定リスクのポジションサイジングの例における取引数およびポジション数

例として、以下の一連の取引を考えてみましょう。

開始口座のサイズは50,000ドルでした。ポジション当たりの損益は第2列(「PL / Contr」)に表示されます。次の列はトレードリスク 、この場合-320.28ドルです。固定分率は0.05(5%)であった。次の列は、上記の式に従って計算されたポジション数を示しています。ポジション数にポジション当たりの損益を掛け合わせるとポジション損益(「ポジティブPL」)が発生し、最後の欄に示すように、現在の資産価値に新たな残高を与える値が加算されます。

Trade1は、N=0.05*(50000/320.28)=7.8=7

Trade2は、N=0.05*(61671/320.28)=9.6=9

固定小数点のポジションサイジング / fixed fractional position sizing

固定小数点のポジション決定の例における資産曲線およびポジション数

収益が蓄積するにつれて、ポジションの数がどのように増加する傾向にあるかに注目してください。下の図は、同じ市場システムのより長い期間にわたる取引の資産カーブおよびポジション数を示します。資産曲線の下の棒グラフは、損失後にポジション数がどのように減少し、勝った取引後に増加するかを示しています。

固定小数点のポジションサイジング / fixed fractional position sizing

固定されたリスクポジションサイジングを使用して、最適なfポジションサイジングと呼ばれるVinceの方法のもう1つを実装することができます。これは、すべての損失が1サイズであり、すべての勝利が別のサイズである一連の取引の幾何学的成長率を最大にする固定小数部を提供する、Kellyの式と呼ばれる古典的な式の一般化されたバージョンです。この場合、最適固定分率は、次の式(Kelsの公式、Vince、Portfolio Management Formulas、John Wiley&Sons、New York、1990)によって与えられる。

f =((B + 1)* P-1)/ B

ここで、Bは勝つトレードと負トレードの比率、Pは勝利したトレードの割合です。

最適なポジションサイジングは、勝敗がすべて異なるサイズになるようにケリーの公式を拡張します。最適なfは、所与の一連の取引についての収益率を最大化する固定部分を計算する。これは良いアイデアのように聞こえるが、実際には最適なf値(またはケリーの公式からのf値)は、多くの人々が許容するには大きすぎるドローダウンをもたらすことが多い。

また、過去の一連の取引に依拠することは、将来の利益と損失の順序が歴史的に遭遇したものよりも不利になる可能性があるという点で危険です。その結果、将来のドローダウンは、過去の一連の取引によって予測されるよりもはるかに大きくなる可能性がある。トレードシークエンスに関するモンテカルロ分析を実行することは、将来の最悪ケースドローダウンのより控えめな見積もりを生成する1つの方法です。

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