さつま芋の勉強日記

投機の勉強記録を中心に発信しています。

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【FX雑談】数学の文章問題です

 

まえがき

こんにちは、さつま芋です。

 

ときどき話題にするFXユーチューバーが、かなり尖ったことを言っています。

 

なんと【FXで資産100倍にしたやり方】だそうです。

 

これを数学の文章問題として考えてみたいと思います。

 

 

前提

この動画には肝心な情報が不足しています。

 

特に、ポジションサイズや許容損失はトレードの肝ですが、少なくとも当該動画では語られていません。

 

私なりに調べてみましたが、見当たりませんでした。

 

よって、資金管理法(許容損失)は有名な2%ルールを採用します。

 

 

文章問題

それでは問題です。

 

所持金10万円の人が、ドル円トレードで資金を100倍に増やすことが目標です。

 

勝率55%、損益比1倍のトレードをする場合、何回の取引で目標達成できるでしょうか

 

ただし、必要証拠金は1枚(10,000通貨)で56,000円とします。

 

また、スプレッドやスワップは無視しても構いません。

 

できれば皆さんも一緒に考えてみましょう。

 

 

解答例

予め確認すると、所持金10万円で取引できる最大が約1.7枚(17,857通貨)です。

100,000÷56,000=1.7857

 

前提として、許容損失は資金の2%とします。

 

それを踏まえ、利確も損切も20pipsとし、資金10万円に対して1枚(10,000通貨)の複利運用とします。

 

これは現実的に取引可能な量です。

 

それでは、利益と損失で利率の期待値を求めます。

 

利益の期待値=2%×0.55=1.1%

損失の期待値=-2%×0.45=-0.9%

 

ということで、取引1回あたりの期待収益率は、差し引きすると0.2%です。

1.1%-0.9%=0.2%

 

続いて、利率0.2%と10万円から1,000万円を次のサイトで計算します。

 

複利計算(経過年数) - 高精度計算サイト (casio.jp)

 

経過年数2304.89との結果ですが、2,305回のトレードに相当します。

 

念のため、Rでシミュレーションも確認しました。

だいたい計算通り2500回くらいで100倍達成です。

 

 

レバレッジ規制

上で示したのは、一般的な資金管理の2%ルールを採用した場合の結果です。

 

2%以上のリスクを取れば話は変わりますが、国内FXには25倍のレバレッジ規制があります。

 

先程も示したように、所持金10万円で取引できる最大は約1.7枚(17,857通貨)です。

 

今回の手法であれば、国内FX業者では せいぜい3%のリスクしか取れません。

 

仮に許容損失を資金3%としても、1,538回のトレードが必要です。

 

 

あとがき

シレッと損益比1倍で勝率を55%にしましたが、もはや神技です。

 

しかもそれを凡人が1,000回も2,000回も続けることは非現実的です。

 

むしろ、100倍を超えるレバレッジを使ったストーリーのほうが、まだ現実味はあります。

 

もはや、【FXで資産100倍にしたやり方】がFX風の芝居ではないことを祈ります。

 

何にしても、この誇大広告を通して久々に数学の勉強ができました。

 

もし私の計算が間違っていたら教えてください。

 

library(dplyr)
set.seed(123)

N <- 2500
a <- numeric(N)
a[1] = 100000
p <- 0.55

n = seq(2, N, 1)
result <- 0
for (i in n) {
  if (runif(1) < p) {
    a[i] <- a[i-1]*1.02
    result[i] <- 1
  } else {
    a[i] <- a[i-1]*0.98
    result[i] <- -1
  }
}


plot(x=seq(1,N),y=a, type = "l", ylab = "所持金", xlab = "回数")

axis(2, format(axis(2), scientific=FALSE))
options(scipen=999)
abline(h=10000000, col="red")

 

wins <- sum(result>0)
loses <- sum(result<0)
total <- wins + loses
win_rate <- (wins / total) %>% print()


log(10000000/100000)/log(1.002) %>% print()

 

以上、さつま芋でした。

 

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