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成功率ではなく期待値に焦点を当て統計を活用する
統計統計と何度も書いていますが、どういう統計が重要なのか。
それは実際仕掛け、手仕舞いをした損益の結果の統計が重要であると考えています。

例えば価格が●●MAより上であれば●●の条件で仕掛け、利食いとロスカットを●●に設け買った時の損益・・・このようなものです。
データも最低数百回以上なければ大数の法則が働かず確率に収束されないのでとにかく数多くのデータが必要です。
実際に売買し手仕舞いしてどうなったかというデータを集めまくります。

これとは逆に、こういう属性のデータも考えられます。
「MA乖離が●●%以上になれば現在の足が底(天井)になる確率が●%」
「とあるオシレーターのパラメータが●●以上になったら現在の足が底(天井)になる確率は●%」
「前回の天井から●日経過したら現在の足が底になる確率が●%」


これらのデータは仕掛けと手仕舞いの要素が入っていません。
価格が反転するかに焦点を当てたデータです。
このような確率を求めたら、その条件が発生したらどこで仕掛けどこで手仕舞いするかを明確にした上でデータを用いなくてはなりません。
仕掛けをしたときにうまく底や天井を拾えたとしてもどこで手仕舞いするのか、どれくらいのロスカット幅を見積もるのかで期待値が全く違ったものになるからです。
つまり仕掛けが成功するか否かに焦点を当てて統計を取るのではなく、期待値がどうなのかに焦点を当てて統計を取る必要があるのです

いくら仕掛けが成功しても利食いが僅かで損失になったケースのロスをカバーできなければ期待値はマイナスとなってしまいます。
どこで仕掛けどこで手仕舞いするかという要素があって初めて実用的なデータとなります。
例えば●●になれば反転する確率が70%であるならば、その条件を満たしたらどこで仕掛けてどこでロスカットし、どうなったら利食いするのかという条件を加えなくてはならないのです。
そしてひたすら数をこなしてどうなるか。
先述した通り数多くのサンプルがなければ大数の法則が働かず確率に収束されません。
そもそも理論上勝率が7割でも数をこなさないとその確率に収束されませんし、当然期待値にも収束されないのです。

また、確率は均等に分布されていないという例でこんなケースもあります。
例えばMA下方乖離が10%になれば70%の確率でその足が底で次から反転するデータがあったとして、その足の安値割れをストップに置いて買ってみるとします。
しかしあえなくロスカット。
乖離はどんどん進み、ますます確率的には好条件ですが連続でロスカット。
なんと50年に1度の暴落で乖離率は途方もないものになりました。
条件を満たせば仕掛けをしなければ正しい確率が作用しないので仕掛け続けましたが、とにかく連敗を重ねやっと底を拾いました。
高勝率だと思っていて資金配分を誤ると連敗で資金の大半を失ってしまいます。
また、損失をカバーできる大きい勝ちがなければマイナスです。

こう考えると仕掛けの成功率は重要でなく、あくまで期待値がどうなのかということが重要なのです。
結局繰り返した場合にトータルで利益>損失の構図になるかどうかが全てです。
トータルで勝ち>負けとなっても期待値がマイナスならばそのデータは全く使い物になりません。
別に高勝率を目指すのが悪いと言っているのではありません。
勝率だけに目が行って期待値を把握していないことが問題なのです。

成功率に焦点を当てて売買しようとすると期待値という重要な要素を見落としがちです。
とある局面で成功率が高いという複数の条件が揃うとそれを状況証拠・材料にして、ついこのトレードはイケそうだと感じてしまいますが、どこで仕掛けをしてどこで手仕舞いするということが曖昧ならば期待値は不明です。

そしてもう1つ。何度も繰り返し述べていますが、見落としてはならないのが確率とは数多くのサンプルが揃い初めて作用するということ。(大数の法則)
条件がそろえばひたすら繰り返し続けて初めて確率が作用します。
数回、数十回のサンプルでは確率的に信憑性がないということです。



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