オプティマルfからの外れ度があまりにも大きければ、優位な状況にあっても必ず負ける 。 f値が高すぎると、ドローダウンの損失も大きくなり、最適値に比べ、その回復に長い時間を要する。 ドローダウンは、どんな市場やシステムでも避けられない。しかし、オプティマルfを使った資産カーブは、ドローダウンからの回復が早い。 最適固定比率から外れれば大きな代償を伴う。 正しいf値を使うことは、システムの良し悪しよりも重要である 。 成功率は、ポジションサイズをできるだけ頻繁に調整して、f値の指示するサイズにすれば高まる。 最適値より低いf値を使った場合、ドローダウンの大きさも小さくなりリスクは減るが、得られる利益も小さくなる。 つまり、 f値が適正値から外れる場合は、小さい値の方が安全側になる。 放物線補間法によるオプティマルfの求め方 探索領域に極値が一つだけ存在する場合は、放物線補間法が使える。 この方法は、X軸をf値、Y軸をTWR値で、横座標(頂点のf値)を3つの座標を次式に代入し求める。 放物線補間法は、fカーブにひとつの放物線を重ね合わせ、入力座標を一つずつ変えながら放物線を描いていき、最新の放物線の横座標がその前の値に収束するまで続ける。 収束は、許容誤差(TOL)より小さいかどうかで判断する。通常、TOLは0. 005を用いる。 プログラムは、付録Bに掲載。 オプティマルfとオプション オプティマルfを統計的手法で求める。手計算では無理、コンピューターが必要。 算出方法は、本編P209~P217を参照。 驚くべき新事実。オプションを適当に購入したとしても、幾何平均が最も高い権利行使日までにオプティマルfが示す枚数を購入すれば、期待値が正の状態を得ることができる。 期待値が正の状態は、「買いポジション」の場合であっても発生し得るのである。 第5章 破産確率 破産の定義:資金がゼロになりそれ以上トレーディングができない状態。 破産確率0:破産の可能性が無い 破産確率1:必ず破産する 公式 利益と損失が同額のときの破産確率(R1) 公平なマネーゲーム(勝ち1$、負け-1$、勝率50%)の場合 A=0. 5-(1-0.
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。
5 × 2ドル) + (0. 5 × -1ドル) と計算します。計算結果は0. 5になります。 最終的に、「エッジ/オッズ」に従って「0. 5 / 2 = 25%」がケリーの公式の導き出す数値です。 つまり、毎回全資産の25%を賭け続ければ、最速で資産が増加していきます。 勝ち負けシナリオが複数ある場合 この事例は、書籍「ダンドー」に示されていたものです。 1ドルの賭けに対して、 21ドル勝つ確率 80% 7. 5ドル勝つ確率 10% すべて失う確率 10% という勝負があった場合、ケリーの公式による最適な投資額は資産の何パーセントか。 オッズは「価値の上限」なので、21ドル エッジは「期待値」なので、 (0. 8 × 21ドル) + (0. 1 × 7. 5ドル) + (0. 1 × -1ドル) と計算します。計算結果は17. 45になります。 最終的に エッジ(17. 45) ÷ オッズ(21) = 83% という結果になります。 つまり、この勝負では資産の83%を投じるべきであるということです。 株式投資への応用 株式投資への応用を考えてみます。 上記は書籍からの引用なので正しいはずですが、これは私のオリジナルの問題です。 もし間違っていたらコメントにてアドバイスをいただけるとたいへん助かります。 A社の株に投資して、 300円の利益が得られる確率 20% 100円の利益が得られる確率 40% 損益が0円の確率 30% 200円の損失になる確率 10% というシナリオを想定したとします。 ここでいう300円の利益とは、100円を投資して400円で売却したという意味です。 オッズは「価値の上限」なので、300円。 (0. 2 × 300) + (0. 4 × 100) + (0. 3 × 0) + (0. ＜後編＞資産を最大限に増やすオプティマルｆの求め方とは？ - 日経225先物トレード日誌. 1 × -200) となり、計算結果は80です。 最終的に「80 ÷ 300 = 26. 6%」になりますから、この勝負では全資産の26. 6%を投資するのがベストとなります。 ただし、株式投資の場合はボラティリティが大きいですから、ハーフケリーを用いて半分の「13.
「 エッジ 」とは、突き詰めて解釈すると「 (収益と確率を考慮した)期待値 」のことです。 ▼エッジ(期待値)の計算方法 (利益 × 勝つ確率)+(損失 × 負ける確率) 期待値がプラスであれば、運の要素で一時的に負けることがあっても、回数を重ねるたびに、期待値通りの利益が得られます。 期待値がマイナスということは、運がよく一時的に勝てることがあっても、何度も勝負を重ねていくと、長期的には負けることを意味します。 ケリーの公式はまず第一に「期待値プラスである」ことが前提 です。 オッズとは?
自動売買ロット調整どうすれば?複利効果を最大化してビットコインFXで最速億り人を目指す方法を解説。 ビットコインFXなどで自動売買botを動かすことがブームになってますけど、botが安定稼働してくると 「システムトレードする売買ロットをどうやって調整しよう?」「出来れば複利効果を狙って自動ロット調整機能を付けたい!」 みたいなことを考えるようになるのではないかと思います。 「複利運用?複利効果?なんすかそれ?」という人に簡単に説明しておきます。例えば20万円の証拠金が口座に入っていて1BTCでトレードしていたとします。うまく運用が回って資金が40万円に増えました。じゃあ、売買する量も2BTCに増やそうかなって話です。 2倍→4倍→16倍→256倍→65536倍・・・。速攻で億り人じゃん!w(そんなにうまくいくわけがないw) では、具体的にどうやってロットを増やしていけば良いのでしょうか?
」という観点で評価するための、目的関数の計算方法について書いてきました。 つまり、パラメータ値の最適化時は、この「年率オプティマルfレシオ」 (もしくはT2OFレシオ) が最大になるパラメータ値を選ぶ 事になります。 ただし実際には、「 堅牢なパラメータ値か? (局所解に陥っていないか?) 」という配慮も必要になり、その取組みが、オーバー・フィッティングを避けれるかどうかを左右するのだと思います。 次回は、この方法を具体的に書いてみたいと思います。 たぶん(笑) ではでは~
急な角を曲がれるか? 安全に階段、エスカレーター、エレベーターを利用できるか? 施設の店員がAIスーツケースを受け入れて接客できるか? 施設管理側の理解・協力を得られるか?
なお、AIスーツケース・コンソーシアムでは、実験に参加したいユーザーや活用可能なデータを提供できる企業からの連絡を待っています。AIスーツケース・コンソーシアムの公式サイトから問い合わせ可能です。 【参考】 「誰一人取り残さない」社会の実現へ――2021年4月、日本科学未来館の館長に就任する浅川智恵子IBMフェローに聞く|THINK Blog Japan 「一般社団法人次世代移動支援技術開発コンソーシアム」共生社会の実現に向け、AIスーツケースの実証実験を開始|PR TIMES 一般社団法人 次世代移動支援技術開発コンソーシアム 公式サイト 就職、職場定着に真に役立つ情報をわかりやすく解説。 あなたの就労に活用ください。
みなさんはヘレン・ケラーという人物をご存じでしょうか?
こんにちは! THEATER for ALL LAB研究員の立川くるみです。 普段は制度の谷間障害「眼球使用困難症(PDES)」の生活向上を目指し、活動をしています。 サニーバンク会員でもある私は、PDES当事者であり、特に動く光・集中する光に強い過敏性があるという障害があります。 この「100の回路」企画に参加したのは、舞台芸術の1つであるミュージカルにも強い憧れをもったことがあるためです。 「100の回路」シリーズとは?