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ねじなし ノーマルベンド B形 ねじなし ノーマルベンド A形 ねじなし 30度・45度 ノーマルベンド 厚鋼用 30度・45度 電線管・ガス管の加工
3/4インチ 薄鋼:15mm、外径:15. 2mm、厚さ:1. 2mm B-1677 0095691352156 450-9161 30 日目 5, 988 円 ( 6, 587円) 型番 : 35215 通常出荷日 : 通常単価(税別) (税込単価) 6, 587円 スペック ハンドルサイズ 能力 モデル番号 JANコード トラスココード 質量(kg) 1. 1 1インチ 薄鋼:19mm・厚鋼16mm、外径:19. 1・21. 0mm、厚さ:1. EA547B-19｜1/2" コンジットベンダー｜株式会社エスコ. 6・2. 3mm B-1678 0095691352200 450-9170 9, 571 円 10, 528円) : 35220 10, 528円 2 薄鋼:25mm・厚鋼22mm、外径:25. 4・26. 5mm、厚さ:1. 3mm B-1679 0095691352255 450-9188 4 日目 11, 898 円 13, 088円) : 35225 13, 088円 3.
製品区分:ベンダー工具 / 方式:パイプベンダー / 商品名:SB パイプベンダー SB型 ●フレームが大きく開いて使いやすい油圧パイプベンダーです。 ●オープン機構によってパイプのセットが簡単にでき安全で能率的です。 ●ベンダーシューは全てオプションです。 ■仕様 使用ポンプ設定圧力Mpa 70 出力kN 10 シリンダー形式 SR-250(SR-3) シリンダー最大ストローク(mm) 250 薄鋼電線管 C19〜C75 厚鋼電線管 G16〜G82 ガス管(SGP) 15A〜65A(30°) フレーム長さ×高さ×全長(シリンダー含む)(mm) 750×185×650 質量(シリンダー含む)(kg) 14. 5 適用油圧ポンプ 電動式: SEP-30DX、SEP-12 手動式: SP-2 ■標準セット フレーム、油圧シリンダー、ピボットシュー、ピボットシューマーク付き 各1 ※ねじなし電線管(E管)はご使用できません。
05刻みで1までの数字を入れておきます。 これでオプティマルfを計算する準備ができました、 実際の計算には収束計算が必要なので、 Excelのソルバーを使った方法とVBAを使った方法を解説します。 ソルバーを使う方法 Excelのデータタブ→分析→ソルバーで、ソルバーを表示して、 目的セルを$F$3に、 目標値は最大を選択して、 変化させるセルは$D$3を選択します、 それで実行すると、D3のセルにオプティマルfが計算されます。 VBAを使った方法 Excelの開発タブ→Visual Basicで、Visual Basicエディタを起動して、 以下のコードを打ち込みます、 Option Explicit Sub opt() Range("h4") Do Until = "" Range("d3") = (, 1) = Range("g3") (1) Loop End Sub これで実行すると、 I4からI23までに0. 05刻みのfの値が計算できます、 これをグラフにすれば、グラフの一番高いところがオプティマルfです。
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オプティマルfからの外れ度があまりにも大きければ、優位な状況にあっても必ず負ける 。 f値が高すぎると、ドローダウンの損失も大きくなり、最適値に比べ、その回復に長い時間を要する。 ドローダウンは、どんな市場やシステムでも避けられない。しかし、オプティマルfを使った資産カーブは、ドローダウンからの回復が早い。 最適固定比率から外れれば大きな代償を伴う。 正しいf値を使うことは、システムの良し悪しよりも重要である 。 成功率は、ポジションサイズをできるだけ頻繁に調整して、f値の指示するサイズにすれば高まる。 最適値より低いf値を使った場合、ドローダウンの大きさも小さくなりリスクは減るが、得られる利益も小さくなる。 つまり、 f値が適正値から外れる場合は、小さい値の方が安全側になる。 放物線補間法によるオプティマルfの求め方 探索領域に極値が一つだけ存在する場合は、放物線補間法が使える。 この方法は、X軸をf値、Y軸をTWR値で、横座標(頂点のf値)を3つの座標を次式に代入し求める。 放物線補間法は、fカーブにひとつの放物線を重ね合わせ、入力座標を一つずつ変えながら放物線を描いていき、最新の放物線の横座標がその前の値に収束するまで続ける。 収束は、許容誤差(TOL)より小さいかどうかで判断する。通常、TOLは0. 005を用いる。 プログラムは、付録Bに掲載。 オプティマルfとオプション オプティマルfを統計的手法で求める。手計算では無理、コンピューターが必要。 算出方法は、本編P209~P217を参照。 驚くべき新事実。オプションを適当に購入したとしても、幾何平均が最も高い権利行使日までにオプティマルfが示す枚数を購入すれば、期待値が正の状態を得ることができる。 期待値が正の状態は、「買いポジション」の場合であっても発生し得るのである。 第5章 破産確率 破産の定義:資金がゼロになりそれ以上トレーディングができない状態。 破産確率0:破産の可能性が無い 破産確率1:必ず破産する 公式 利益と損失が同額のときの破産確率(R1) 公平なマネーゲーム(勝ち1$、負け-1$、勝率50%)の場合 A=0. 5-(1-0.
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. 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. 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.
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. 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.
次の「ケリーの公式」を使えば、利益と損失が常に同額の場合、一番利益が最大化される賭け率を計算することができます。 賭け率(f)=2×(勝率)-1 また、利益が2、損失が1の場合のように同額ではない場合は、次の式を用います。 賭け率(f)=((PF+1)×(勝率)-1)÷PF PFはプロフィット・ファクターのことで、利益÷損失で計算できます。上の例では、PF=2となります。 利益が2、損失が1、勝率が0. 5の場合の賭け率を計算すると、f=((2+1)×0. 5-1)÷2=0. 25、となり、利益が最大となる賭け率は0. 25となります。 この式でも、fがマイナスの結果の場合、長く賭けを続けると徐々に損失額が増えていき、賭けはしない方がいいということになります。 但し、現実のトレードの場合、利益や損失が常に同額になることはまずありません。その場合も計算は複雑になりますが利益が最大となるfが存在します。このfのことを、オプティマルfと言います。 (オプティマルfの計算方法については、少々難しいため割愛します。詳細は検索してみてください。) オプティマルfとは、次のようなものです。 ①オプティマルfの値は、トレードするたびに絶えず変化していく ②0から1の間に必ずオプティマルfが存在し、f値でトレードすると資産を最大限に増やすことができる ③f値以上の値でトレードすると、将来的に必ず破産に至る ④f値よりも小さい値でトレードすると、それに比例してリスクは減少するが、利益は劇的に減少する 投稿者: megapits |06:00| 投資一般