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売買システム

FX∞ 本日のドル円 VIXスイングトレード

損益グラフはこちら 運用実績データはこちら

相場環境を捉えて日々変化する FX∞ 本日のドル円 VIXスイングトレード

世界各国の市場は、2008年10月に発生したリーマンショックの前後で、かつて無い程の大きなボラティリティの変動を経験してきました。その後、欧米を中心とした世界経済のあり方が一変し、低迷する米・欧州を尻目に中国経済が台頭し、アジア・南米といった新興国市場への資本の流入が加速するといった、大きな変化を我々は目の当たりにしています。

『FX∞ 本日のドル円 VIXスイングトレード』は、このような世界市場の荒波の中で構想され、リーマンショックの翌年から開発が開始された売買システムです。
多くのシステムトレーダーとシステム開発者にとって、このようなボラティリティの大変動を如何に利益獲得のチャンスに結びつけるかが、大きな課題となっております。

このような相場の大変動に直面して問われるのは、「相場観」というものです。「相場観」は、相場環境を適切に判断し的確な投資行動を行うための基礎ともいうべきものです。巷では「システムトレードでは相場観を排除」といったキャッチーフレーズを見かけますが、相場観を持たずに、この変化する市場に適応した投資行動など取れないものと考えています。
たった1つのロジックがあらゆる相場環境で機能するという、硬直的なプログラム構成を模索するのではなく、相場環境を捉える指標を生み出し、それに基づいて売買システムが自己の動作を相場環境に適応させてゆく形態にこそ、大変動する相場環境に如何に対処するかという課題の解決方法が見出せるものと考えております。

ボラティリティ指標

売買システムを動かす相場環境を観る上で、ボラティリティが1つの重要な指標であると考えています。
図1は、CBOEのS&P500指数オプションのインプライド・ボラティリティを指標化したVIX(俗に、「恐怖指数」と呼ばれている)を、月足で示したもので、過去10年間の市場環境を大きく変貌させた政治・経済上のイベントも表示してあります。
「9.11事件」、「リーマンショック」、「ギリシャショック」など、大きく相場を動かした事件に反応して、VIXというボラティリティ指標が大きく変動してきたことがよく分かります。特に、2008年の10月に発生したVIXが80を超える事態は、9.11事件などの、それまでの世界的混乱を引き起こした状況を大きく超える、強烈なボラティリティ変動であったことが分かります。

ボラティリティ(またはVIX)が上昇すれば値幅が大きくなり、1つのエントリーが大きな損益を生み出す可能性が生じることは明らかです。従ってボラティリティが大きい相場環境でトレードの動作をうまく適応させないと、大きな損失を生み出す可能性があります。言い換えれば、ボラティリティの変化に対応した制御を適切に行うことが、利益の伸張ばかりでなく、損失の抑制につながるとも言えます。

ボラティリティの上昇は、1つのトレードの損益を増大すること以外に、他の様々な変化をもたらします。ボラティリティが上昇した相場に見られる重要な特徴の1つに、トレードが成立する頻度が上がるという点が挙げられます。市場の基本的な機能は、価格を決定するということです。価格は売りと買いの値段が合って成立するものです。

現在の株式市場は、電子化された高速に動作する通信システムの中でこのような価格が成立してゆく訳ですが、一昔前は、市場といえば場立ちというディーラー達が価格を争って怒鳴りあっているようなところでした。そして、ボラティリティが上昇すれば、これらの怒鳴り声の調子やテンポが速くなり、場立ちやそれを取り巻く人々がより忙しく動き回るという状況が現れるわけです。この値段が合うというイベントが、平時よりも頻繁に起こるという状況を、「フラクタル」で有名なベノワ・B・マンデルボロは、「金融市場における価格変動もまた、劇的な変動を繰り返すような時間帯と、ほとんど何も変動が起こらないでゆったりと時間が流れている時間帯とに分けることできる」と述べています。そして、「一定の割合で進む物理的な時間とは別に、トレーダの活動に基づいた『トレーディング時間』」を想定し、その時間に基づいて価格(チャート)の時間軸を伸び縮みさせる操作と価格を増減する操作とからなる「マルチフラクタル」を導入し、リスク評価や暴落に備えるためのベンチマーク・モデルが作成できる可能性を指摘しています※1。

図:VIXと大きな経済上のイベント発生タイミングとの関係
図1 VIXと大きな経済上のイベント発生タイミングとの関係

FX∞ 本日のドル円 VIXスイングトレードの特徴

『FX∞ 本日のドル円 VIXスイングトレード』は、ボラティリティの観測に基づく指標(「フラクタル効率*」と呼ばれている指標)を用い、相場環境の変化に適応可能な動作を行う売買システムとして開発しております。
図2は、USD/JPYトレードプログラムの月別のトレード頻度と、その月のVIXの終値とともに表示したものです。VIXが高い時により頻回のトレードを行い、相場環境に適応しながら売買シグナルを発生する特徴を有することを示しております

図:トレード頻度とVIXの関係
図2 トレード頻度とVIXの関係

また、日々変動する相場の中に身をおくと、相場の長期的方向性を見失いやすいものです。相場変動への追従性を、フラクタル効率の考え方を導入して向上する一方で、その追従性が仇とならないよう、より長期間のタイムフレームから得られる情報を、統合してゆくことも重要です。
『FX∞ 本日のドル円 VIXスイングトレード』は、短期的な価格変動(イントラデイ・データ(日中足)とそれから生成される長期的な価格変動とを捉えて、売買シグナルを生成しています。その結果、相場状況に応じて、いわゆる「逆張り」的なトレードを行う場合と、トレンド・フォロー的なトレードを行う場合とが、自動的に切り替わって動作するという結果が得られております。

検証結果

以下に示す表は、2007年4月~2010年5月の過去データに基づいて最適化された『FX∞ 本日のドル円 VIXスイングトレード』の、2010年10月までの期間のパフォーマンスを表しています。 2010年6月~2010年10月の期間は、いわゆるフォワードテスト期間であり、この期間のデータは最適化の際には使用されておりません。

  すべてのトレード 買いトレード 売りトレード
累計損益 11,181.9 Pt 3,876.6 Pt 7,305.3 Pt
総利益 25,327.7 Pt 9,443.2 Pt 15,884.5 Pt
総損失 -14,145.8 Pt -5,566.6 Pt -8,579.2 Pt
プロフィット・ファクター 1.79 1.70 1.85
総トレード回数 586 288 298
勝率 60.41% 57.64% 63.09%
勝ちトレードの回数 354 166 188
負けトレードの回数 232 122 110
イーブントレードの回数 0 0 0
平均損益 19.1 Pt 13.5 Pt 24.5 Pt
平均利益 71.5 Pt 56.9 Pt 84.5 Pt
平均損失 -61.0 Pt -45.6 Pt -78.0 Pt
平均損益率 1.20 1.20 1.10
最大利益 408.9 Pt 408.9 Pt 399.0 Pt
最大損失 -340.6 Pt -320.1 Pt -340.6 Pt
勝ちトレードの最大連続数 9 8 12
負けトレードの最大連続数 6 4 5
最大ドローダウン -690.1 Pt -726.8 Pt -584.8 Pt
最大ドローダウン 日付 2009/12/30 2008/10/24 2009/12/30

資産曲線

2007年4月~2010年10月の期間の資産曲線を示しております。
2010年6月以降は、フォワードテスト期間として示しておりますが、フォワードテスト期間においても、『FX∞ 本日のドル円 VIXスイングトレード』のパフォーマンスが急激に劣化することなく、むしろ上昇傾向を維持していることから、堅調なパフォーマンスのを示しているとも言えます。

図:資産曲線

※2007年4月~2010年10月までの価格データより、株式会社Colabooにて検証。
※検証結果はUSD/JPYのスプレッド(2PT)が考慮された売買結果となっております。
※スリッページおよびスワップ金利は含まれておりません。
※検証結果は過去のデータであり、将来の実績及び確実な利益を保証するものではありません。

「FX∞ 本日のドル円 VIXスイングトレード」の詳しい内容はColaboo社 FXシステムトレードソフト開発事業部のホームページをご覧ください!

Colaboo社 FXシステムトレードソフト開発事業部のホームページはこちら別窓で開きます

<引用文献>
※1 ベノワ・B・マンデルボロ、リチャード・L・ハドソン、「禁断の市場 フラクタルでみるリスクとリターン」、高安秀樹 監訳、東洋経済新報社、2008年、第11章 参照
※2 Perry J. Kaufman, ”New Trading Systems and Methods Fourth Edition,”Chapt.17, Wiley, New York, 2005.

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