【FX雑談】損小利大 - さつま芋の勉強日記

まえがき

こんにちは、さつま芋です。

一得一失（何かを得るには別の何かを失う）という四字熟語があるそうです。

トレードオフと同義ですが、まさにFXそのものだと感じます。

きっと経験を積んでも技術を磨いても、変わることのない法則かもしれません。

僭越ながら、FXはストレスを数字に変えているだけのような気がします。

www.gaitamefinest.com

「FXはギャンブルではない」と主張する人もいますが、経験や技術で相場から安定的に月利2%以上が得られるならば、消費者金融でキャッシングしても収入源になります。

私は真面目にデータ分析しているつもりですが、「FXは（不確実な）ギャンブルでしかない」という結果しか得られません。

今回はFXをギャンブルと割り切って、算数で一攫千金をシミュレーションしてみます。

ギャンブルトレード

ほんの少しだけ損小利大となるコイン投げトレードを考えます。

シミュレーションの条件として、的中率は50%、損益比を0.95 : 1.00とします。

10人が1000回のトレードをした場合を図示します。

具体的にドル円で考えると、資金1万円を用意し、1000通貨で損切り9.5pip、利確10pipとしたトレードに相当します。

ポイントは少し早めの損切りです。

「予想が当たらないと相場では勝てない」という一般常識に反する考え方です。

このシミュレーションによれば、ドル円トレード1000回後の平均値は3609円になりました。

取引ごとの期待利得は3.6円です。

但し書き

ただし、勝率50%と言っても、途中で30回くらい負け越している状況も確認できます。

こういうドローダウン（下振れ）の場面で性格適性が求められると思います。

ある意味、勝率を犠牲にしたトレードオフだと言えます。

補足しますが、勝率50%は理論値ではありませんし、実際にはスプレッドとスリッページがあるので、再現性の保証はありません。

#乱数生成: 省略可
set.seed(123)
#
#空変数の作成
X <- c()

#試行人数の設定
m <- 200

#試行回数の設定
n <- 2000

#実行
for(i in 1:m){
x <- c(0, cumsum(sample(c(-0.95, 1), size=n, replace=TRUE, prob = c(1/2,1/2))))

#列結合ベクトルを横に並べて行列にする
X <- cbind(X, x)
}

#プロット
par(mgp=c(2.5, 1, 0))
matplot(X, type="l", lty=1, xlab="試行回数", ylab="得点", main="コイン投げトレード",
col = rainbow(m, alpha = 0.6))

summary(X[n,])