3. ウソが見抜ける「表情のズレ」 表情筋の動きにズレが出る人がいますが、これは本意でないことを言ったり、そもそも正直に物事を進めていない場合があります。ズレを素早く読み取って、対応を考えてください。 ■表情がズレる3つのケース (1) 言葉にする感情と表情筋の動きがズレている場合 例:口では「おめでとう」と言っているのに、目は無表情である。 →「おめでとう」と言いながら心では喜んでいない。 (2) 表情の上半分と下半分が違う感情を表現している場合 例:「お待ちしておりました」と口元は微笑んでいるのに、目がキッとなっている。 →実はあなたの来訪を喜んでいない。 (3) 表情筋の開始動作が時間的にズレている場合 例:「ジャケットがとてもよくお似合いです」と接客する際、口元と目元の笑いに時間差がある。私の実験では、まず顔の下半分が動き出し、つられて上が動く。 →実はその服、あなたに似合っていません。 ●うそをつく時に表れる不自然な表情 ・アイコンタクトの時間が減る ・口元の笑いと、目の笑いに時間差がある ・瞬きの回数が増える ・目を異常に大きく見開く ・唇をなめる ・ぬすみ見をする 出典:『目つき、顔つき、態度を学べ!! 口を尖らせて話す人の特徴 | 恋のミカタ. 』佐藤綾子著/ディスカヴァー・トゥエンティワン刊 4. 「口」の動きで分かる幼児性性格 一般的に偉いと言われる人の中には、親の七光りなど偶然に偉くなった人もいれば、反対に偉くなれずに、その原因が人のせいだと思っている人もいます。どちらも現実認識と他者認識の甘い、幼児性性格を備えた場合があります。 幼児性を見分ける術は簡単です。人と話す時に、唇を前に突き出し、尖らせているのが最も分かりやすい例です。人に配慮をする気がないので、その時の感情で唇を尖らせ、場合によっては眉をハの字にさせて「不愉快だ」と気分を表現します。 このような人たちは感情コントロールが下手な甘ったれ屋さん。仲間に持つと苦労しますし、営業先でこういう幼児性性格の人物と出会ったら、その人の態度に対して本気で腹を立てずに上手に話を合わせておき、あとでさらに決定権がある人と話をしましょう。 佐藤綾子 パフォーマンス心理学博士 常に女性の生き方を照らし、希望と悩みを共に分かち合って走る日本カウンセリング学会認定スーパーバイザーカウンセラー。日本大学芸術学部教授。「自分を伝える自己表現」をテーマにした単行本は180冊以上。新刊『30日間で生まれ変わる!
平井 千里プロフィール メタボ研究を行いエビデンスに則ったダイエットを教える管理栄養士。小田原短期大学 食物栄養学科 准教授。女子栄養大学大学院(博士課程)修了。前職の病院での栄養科責任者、栄養相談業務の経験を活かし、現在は教壇に立つ傍ら、実践に即した栄養の基礎を発信している。 文:平井 千里(管理栄養士) 外部リンク
恋愛相手や仕事相手の本音をどうにかして探りたいと思うことってよくありますよね?
(ヘタすると破産します(^^;) オプティマル f を実際のトレードに応用する前に、 知っておかなければならない重要ポイントがたくさん残っています。 (まだまだ続きそう... ) なお、次の オプティマルf (3) オプティマルfは防御無視の最大攻撃モード に進む場合は、その前に オプティマルf (6) 様々な f 値での運用成績 の方を見ておいて頂ければと。その方が話の流れが理解し易いと思います。 関連記事 オプティマルf (3) オプティマルfは防御無視の最大攻撃モード (2010/09/20) オプティマルf (2) Excelで計算する (2010/09/20) オプティマルf またはケリー基準 または効率的複利運用(1) (2010/09/15)
25の場合、金額換算=-100/-0. 25=400$ となる。つまり、資金400$につき1単位賭ければよいことを示している。 オプティマルfは、常に1単位ずつ賭ける場合のシステムの収益性とリスクのバランスが最もよく取れた賭け率を表すものである。 <スプレッドシートによる幾何平均の求め方> エクセルシートのダウンロード 幾何平均トレード損益 幾何平均損益とは、毎回利益をを再投資し1トレードの1枚当たりの平均損益のことを言う。この値は、枚数が多い時の負けの影響、あるいは枚数が少ない時の勝ちの影響を示すものである。 幾何平均トレード損益は、1トレードの1枚当たりの期待値を金額換算したものである。 オプティマルfのもっと簡単な求め方 エクセルシートのダウンロード ①トレード結果の挿入(最大損失は、自動算出) ②fのテスト値(仮のf値)を挿入 ③f値の増分を変えてTWRの最大値を見つける ④TWRの最大となるf値がオプティマルfである オプティマルfの利点 オプティマルfは短期的にはさほど有効とは言えない。短期で奇跡的な成果を期待してはいけない 。 トレード数が増えるほど、オプティマルfを使ったトレードは、使わない場合との差は拡大するのである。 残された疑問点 正確なオプティマルfを求めるためには、どの位のトレードサンプルが必要なのか? 任意の市場またはシステムのできるだけ長期にわたるトレーディングデータを用いるほど、そのデータから導き出されるオプティマルfの値は将来のオプティマルfの値に等しくなる。 オプティマルfはどの位の頻度で計算しなおせばよいのか? 十分な長さのトレードデータ(30トレード以上)を使って計算したオプティマルfは、著しく大きな利益または損失が生じない限り、トレードを行うたび毎に計算しなくても値が大きく変わることはほとんどない。 <なぜオプティマルfを知る必要があるのか?> ペイオフレシオが2:1の50/50のゲームでは、f=0. 5でようやく収支が合う。fが0. 知恵を重ねて知的で豊かなライフスタイルを. 5を上回った場合、破綻するのは時間の問題であることが分かる。 オプティマルfから20%外れた場合、利益が1/10にも及ばないことがある。 オプティマルfは正しい賭け金や正しいレバレッジを知ることができる。 ドローダウンは無意味、重要なのは最大損失 f=1. 00を使ったとすると、最大損失が発生するとたちまち破産してしまう。 独立試行では、損益がどういった順序で発生した時にドローダウンが発生するかは一意てきに決まっていない。 固定比率トレーディングにおけるドローダウンは、一定枚数ベースによるトレーディングとは異なる。 ドローダウンとは極端なケースのことであり、それが何らかの意味のあるベンチマークとして使えるわけではない。なぜなら、独立試行では、ドローダウンが起きた後の確率は、それが起きる前と同じだからである。 ドローダウンのコントロールは不可能である。 一般に、優れたシステムほどfの値は高い。ドローダウンはf値を下回ることは絶対ないので、f値が高いほどドローダウンは大きくなる。オプティマルfは最大の幾何的成長を与えてくれると同時に大きなドローダウンを伴うものなのである。 オプティマルfから外れすぎるとどうなるか?
マネーマネジメント入門編① マネーマネジメント入門編② の続きです。 不確実性があって、かつ期待値がプラスの賭けを複数回(あるいは無限回)続ける場合、最適な賭け方は「固定比率方式」であることがわかりました。 では、最適な固定比率、はどうやって決めればよいのでしょうか。 実はこれには数学的な最適解がすでに証明されています。 それが、「ケリーの公式」です。 たとえば単純なコイン投げで、表が出れば賭け金が倍、裏が出れば賭け金がゼロになる賭けを考えてみましょう。 ただし、コインはちょっとイカサマで重心?が偏っていて(笑)、表が出る確率が55%だとします。 この場合、 勝った時に得られる金額と負けた時に失う金額が同額 なので、以下の 「ケリーの第一公式」 に当てはめて最適な賭け金の比率を導き出すことができます。 賭け金の比率 = ( 勝率 × 2 ) - 1 上の例を当てはめると、 = ( 0.55 × 2 ) - 1 = 0.1 ということで、全資金の10%を賭けるのが、もっとも資金を最大化する固定比率だということになります。 ではでは、最初に提示した問題では、資金の何%を賭けるのが正しかったのでしょうか?
6で取引するならば、最大損失の予想額は6000円になります。 オプティマルfはリスクを取りすぎている場合があるため、fを半分にするなど、心理的かつ投下する市場に耐えられる値にオプティマルfを調整してください。 ケリーの公式とオプティマルfは厳密には別物 ケリーの公式とオプティマルfは別物です。 ケリーの公式は利益が常に同額で損失が常に同額である場合に使えます。 まとめ 自分は数学者ではないのでなんでこうなるかとか理由はこの記事では書いていませんので、もっと理解を深めたれば本を読むことを強くおすすめします。 この本を読む価値は十分にあります。 以上、本の宣伝でした。