▼ツタヤディスカスの登録はこちら▼ 結論から言うと、ほとんどの無料動画サイトでアップロードされた動画は削除されて見れなくなっていたり、 あなたのクレジットカードなど個人情報流出してしまうリスクが高すぎるので一切おすすめしません。 無料動画サイトが危ない理由は?
「エキセントリックな悪党?なにそれ?面白いの??」と思って観はじめましたが、結果「面白い! !」(私はね)。 ネットフリックスで配信されている様々なインド映画、さて今回は、ネットフリックスオリジナルインド映画「デュオ」。 2019年公開製作された1時間40分の、ゆるっとして、くすっと笑えて、アクセントが利いてる、遊びゴコロ満載おっしゃれーなヒューマンコメディ作品です。 ダンスないし、すごいイケメンが出てくるわけでもないし、ヤギ(バーフバリ!!
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? ■ FXシステムトレード奮闘記: 具体的な最適化手法（１） 目的関数. 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. 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?
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. 資金を最大化するオプティマルfの使い方・求める方法を簡単に解説【式掲載】 | fxブログ | シストレで複業でも勝ち組に！. 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. 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.
パッと見ただけで、一番高かったところから10分の1くらいまで下がってます。 実はこれ、 最大ドローダウン97.5%!! なんですよ。 別にこれは今回の例に限った話ではなくて、どんな賭け事でもトレードでも、資金を最も最大化させる固定比率(オプティマルf、フルケリー)を使って賭けると、大体こんな感じの振れ幅になってしまいます。 当然、これは普通の人間が耐えうるドローダウンではありませんよね。 なので、実際の賭けやトレードではオプティマルfよりもかなり低い固定比率を使ってトレードするのが普通です。 まだまだもう少し続きます。 (でも間に色々他の記事はさみますw)
1刻みで代入して上記式を求めます。 トレード損益 1 + f × (-1 × 損益÷最大損失) f=0. 1 9 1. 052941 ≒ 1 + 0. 1×(-1×9÷ -17) 18 1. 105882 7 1. 041176 1 1. 005882 10 1. 058823 -5 0. 970588 -3 0. 982352 -17 0. 9 -7 0. 958823 Π 上を全部かけると1. 062409 =1. 052941 × 1. 105882 × ….. × 0. 958823 トレード損益 1 + f × (-1 × 損益÷最大損失) f=0. 2 9 1. 105882 18 1. 211764 7 1. 082352 1 1, 011764 10 1. 117647 -5 0. 941176 -3 0. 964705 -17 0. 8 -7 0. 958823 Π 上を全部かけると 1. 093231 トレード損益 1 + f × (-1 × 損益÷最大損失) f=0. 3 9 1. 158823 18 1. 317647 7 1. 123529 1 1. 017647 10 1. 176470 -5 0. 911764 -3 0. 947058 -17 0. 7 -7 0. 876470 Π 上を全部かけると 1. 088113 0. 1刻みで代入し、上表の Π (幾何平均利益^N, 表右側をかけたもの)が上昇から下降に転じている範囲は0. 2 25 9 1. 132352 18 1. 264705 7 1. 102941 1 1. 014705 10 1. 147058 -5 0. 926470 -3 0. 955882 -17 0. 75 -7 0. 897058 Π 上を全部かけると 1, 095387 = 1. 132352 × 1. 264705 × 1. 102941 … ×0. 897058) トレード損益 1 + f × (-1 × 損益÷最大損失) f=0. 23 9 1. 121764 18 1. 243529 7 1. 094705 1 1. 013529 10 1. 135294 -5 0. 932352 -3 0. 959411 -17 0. 77 -7 0. 905294 Π 上を全部かけると 1. 095634 トレード損益 1 + f × (-1 × 損益÷最大損失) f=0. 24 9 1. 127058 18 1. 254117 7 1. 098823 1 1. 014117 10 1. 141176 -5 0. 929411 -3 0. 957647 -17 0. 76 -7 0. 901176 Π 上を全部かけると 1. 095698 上の表からf=0. 24のとき、上を全部かけると~が最大になることがわかります。そして式が最大の値((1. 095698)^(1/9) =1. 010206)を取ることがわかります。 ですのでこの一連のトレードの オプティマル fは0. 24 になります。 ※もっとプログラムやpythonでいい求め方があるならむしろ教えて下さい。 オプティマルfの使い方 オプティマルfは資産に何%かけるかを示すものと誤解されがちですが、 実際には、 総資産を( 最大損失÷-1 * オプティマルf)で割った答えが枚数や売買単位になります。 上の例だと、 -17 ÷ -0. 24 = 70. 83 となり70. 83ドルあたり1単位をかければいいことになります。 上の表の損益がすべて0. 01lot(1lot=10万ドル)を売買したときの損益であるならば、70. 83ドルあたり0. 01lotをかければいいということになります。 1000ドル 持っているならば、1000 ÷ 70. 83 = 14 つまり 0. (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)システムトレード(非)入門 オプティマルＦ （２） Excelで計算する