シミュレーションの結果を見ると、2017年後半から2018年1月まではバイ＆ホールドの方が取引モデルを上回る成績となっていますが、2018年の2月の下落で逆転しています。2018年1月末から2月中旬にかけて取引モデルは売りシグナルを出していたからです。直近ではパラボリックでは「買い」が続いていましたが、プット・コールレシオが0.2未満の状態が続いているため「中立」となっています。
株式会社ライツアパートメント マーケティングプランナー兼プロデューサー※大手顧客との取引/戦略立案や施策プランニングに携われます※
事業概要 ■事業概要：
広告業において企画から制作までワンストップで提供、今までの総合代理店にない新しい広告会社のかたちです。
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東京都港区三田1-4-1 住友不動産麻布十番ビル4F 設立 取引戦略 2006年8月 従業員数 83名 上場市場名 非上場 資本金 100百万円 売上高 5,500百万円 平均年齢 32歳
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香港：PERSOLKELLY Hong Kong 取引戦略 取引戦略 Limited
韓国：PERSOLKELLY Korea, Ltd.
台湾：台灣英創管理顧問分有限公司
ベトナム：PERSOLKELLY Vietnam Company Limited
中国：英創人材服務（上海）有限公司、英創人力資源服務（深セン）有限公司
マレーシア：Agensi Pekerjaan PERSOLKELLY Malaysia Sdn. Bhd.
フィリピン：John Clements. Recruitemt,Inc.
タイ：PERSOLKELLY HR Services Recruitment (Thailand) 取引戦略 Co., Ltd.
包括的データ戦略とデータ取引市場構想
まず、データ取引市場の運営事業者は公正・中立である必要がある。 次に運営事業者が提供すべき機能としては、時々の状況に応じた契約条件 の変更に対してより柔軟に対応できる契約支援機能、及び一定期間の様々な 取引を一括して処理するクリアリング機能等が考えられる。さらに、市場機 能の利便性の向上や投資家の裾野拡大のための取組も求められる。今後、こ れらの市場の運営事業者の要件を確保する方策を検討する必要がある。
データ取引市場の３つのポイント
① データの価値を最大限に活かすために、様々な関係者が参加してデータを利用できる権利（アクセス権）を取引する『データ取引市場』が必要
② 市場が正しく機能するために、市場参加者が簡単に、そして安心して取引に参加してもらうためことが必要
③ 取引戦略 そのため、取引市場を運営する事業者の要件（公正・中立性の確保、契約支援機能の提供等）を明確にすることが必要
とはいえ、扱われる財の性質が異なりますから、市場におけるルール、機能分担、責任のあり方も異なってくるでしょう。そこで、現在、実証実験やパイロット・プログラムなどが各国で推進されています。
「包括的データ戦略」にDCPIが登場！
同戦略では、欧州のGAIA-X、中国の北京国際ビックデータ取引所に加えて、世界経済フォーラム第四次産業革命センターのDCPI（Data for Common Purpose Initiative）を取り上げていただきました。
コロンビアでは、2020 年の初めに第四次産業革命コロンビアセンターのムーンショットプロジェクトとしてデータ取引市場のモデルのコンセプト化が開始された。（中略） DX とデータ経済に資するData exchange platformの設計がなされており、2021 年後半にアーキテクチャ、法的、倫理的枠組み、既成や技術要素等が発表される予定である。
インドでは、第四次産業革命インドセンターが、インドにおけるデータ経済の構築に向けて、政府などの関係者と連携した取組が行われており、近々に「Towards a 取引戦略 Data Economy through DCPI」と題した文書が発刊される予定である
加速する市場構想
本記事でご紹介したように、データ取引市場の原点には「データを安心して効率的に使える仕組みがない」という課題があります。そして国境を簡単に超えるというデータの性質を考えれば、グローバルな枠組みと連携は必須です。
中村 信弘 教授
GPIFの委託研究に関連した研究。
資産クラスの相互依存構造をstochastic vine copulaで表現する。
分布の裾依存性を規定するパラメータが確率的時変構造をもつ多次元copula関数をparticle filterにより推定し、CVaR最小化による最適資産配分問題を考察する。
「混ぜたら危険」な下方共変動性をもつ資産クラスへの投資を行う際のリスク管理法を提供する。
JAFEE2012年冬季大会(筑波大学、2013年1月25日)にて発表
Proceedings of the 37-th JAFEE meeting (2012:Winter), 100-111．
・Modeling and Estimation of Pairs Trading Dynamics using
Stochastic Volatility Model and Bayesian Inference
(with Napoleon)
stochastic 取引戦略 取引戦略 volatility（SV) noiseをもつ共和分関係の研究。
noiseの分布はGeneralized Hyperbolic(GH) Skewed-t分布を用いる。
推定には,particle filterとMCMCを組み合わせたadaptive particle MCMC法を用いる。並列計算に適合するalgorithmであるため、GPU computingも研究している。応用例として、株式のpairs tradingを考察する。従来のADFテストでは、２段階推定を行っているが、ここでは、上記の推定法で、共和分係数とSV noiseのparameterの同時推定を行う。
JAFEE2012年夏季大会(成城大学、8月4日)にて発表
Proceedings of the 36-th JAFEE meeting (2012:Summer), 194-205．
・Dynamic Factor Stochastic Volatility Models with Idiosyncratic Stochastic Volatilities
-Particle Filtering Approach-
JAFEE2011年度冬季大会(筑波大学東京キャンパス、2012年3月12日(月)）にて発表.
Proceedings of the 36-th JAFEE meeting (2011:Winter), 59-70．
マルチ・ファクターモデルの共通ファクターに
クロスレバレッジ付き多変量確率ボラティリティ(MSVL)モデルを、
固有リターンに単変量レバレッジ付き確率ボラティリティ(SVL)モデルを適用する。
固有リターンの分布には、歪度、尖度を表現する自由度の高いGeneralized Hyperbolic Skewed-t分布を用いる。
この統計的推定は、MCMCではなく、粒子フィルター法を用いて効率的に行われる。
実証分析では、Fama-French 取引戦略 3 ファクターとTOPIX500の個別株式（1981-2010の30年間の日次データ）を用いて、パラメータ推定を行い、ボラティリティ・パズルの検証、本モデルから得られる特徴的な説明変数を用いたリターンの予測可能性などを考察する。最後に、本モデルのCVaR最小化による投資戦略を幾つかの期間でバックテストし、その有効性を検証する。
・Asymmetric Leverage of Stochastic Volatility Model
- Particle filtering approach -
copula関数に基づくasymmetric leverage dependent structure
をもつ新たなstochastic volatility modelを研究し、
particle filterによるその効率的推定方法を提案する。
その応用として、volatility puzzle問題に関連して
Idiosyncratic Volatility（IVOL)と実現リターンとの関係や,
本論文で新たに提案する説明変数
Idiosyncratic 取引戦略 Composite Screening(ICS) factor
を用いた実現リターンの予測可能性について言及する。
JAFEE2011年夏季大会(慶応大学、10月15日)にて発表
Proceedings of the 35-th JAFEE meeting (取引戦略 2011:Summer), 241-252．
・Stochastic Copula Model
標記の多次元モデルの統計的推定方法とそのファイナンスへの応用
についての研究。dynamic asset allocation, option pricing,
risk managementなどへの応用が可能.周辺モデルとして、 取引戦略
レバレッジ付きの確率的ボラティリティモデルやその拡張モデル(SVL++)
を考えている。これらは、MCMCやparticle filterなどの
統計的手法を用いて推定を行うことができる。
関連する話題として、最小分散ポートフォリオ、volatility puzzle、
CVaR最小化等の最適化を組み合わせた投資戦略構築などが考えられる。
なお、本研究プロジェクトは、年金積立金管理運用独立行政法人(GPIF)
からの外部委託研究(2011-2012年度)
「長期運用を前提とした公的年金積立金運用の枠組みについての基礎的研究」
の一環として行われている。
"Interacting Copulas via Stochastic Tail Dependence
- Bayesian Inference Based on a Multi-Move Sampler-"
(with Yuki Nozawa)
Bayes統計に基づくMCMC法を用いて多変量のstochastic copulaの推定を行う。
Gaussian copulaを選択すると、stochastic correlation (matrix) modelとなる。
周辺モデルもSVモデルを選ぶとHestonのSVモデルの多次元版となる。
tail dependenceをもつcopulaを選択すると、非対称な共変動現象をもつ資産クラスの
変動を説明するモデルを構築することが可能となる。
例えば、downside riskを考慮したasset allocationや
non-Gaussian multi-asset optionの評価等に応用できるであろう。
相互作用のあるIto-Poisson processに従う資産への動学的最適投資戦略を確率微分効用最大化問題を解き導出する。物理化学、生物学で研究されている反応拡散系のfinanceへの応用。信用格付けの変化や景気変動、経済状況のレジームシフトに応じて価格変動する証券、健康状態の推移に応じて保険金の支払いが発生する保険契約等の最適取引戦略にその応用が考えられる. 最適解はjump付きBSDEの適合解によって特徴付けられ、対応する連立integro-PDEsを解く数値計算algorithmが提案される.
"Dynamic Investment Strategies to Reaction-Diffusion 取引戦略 Systems
Based upon Stochastic Differential Utilities",(with A.Kashiwabara),
Asia-Pacific Financial Markets,Vol.18,取引戦略 No.2,(2011),131-150
・ "Dynamic Pair Copula: Analysis of Stochastic Tail Dependence 取引戦略 and Consitional Value-at-Risk" (with Nozawa)
JAFEE2010夏季大会（於成城大学）7月31日発表
2変量の相互の依存関係を、tail dependenceが確率的に変動するdynamic copulaで定式化し、
それぞれの周辺分布をleverage効果をもつstochastic volatility modelで表した
より一般的な確率モデルの研究. 潜在変数を含むこれらのstochastic 取引戦略 tail dependence,
leveraged SV modelの新たな推定方法を提案し、CVaR最小化によるefficinet frontier等の特徴
を明らかにする。また、「最小分散ポートフォリオ」、「低ボラティリティ運用」、
「固有ボラティリティ」との 関連性について言及する。なお、今回、研究するモデルは、
dynamic Gaussian copulaを選択するとHestonの1変量SVモデルを２変量に拡張した
stochastic volatility&stochastic correlation modelを包含する。
Proceedings of the 33-th JAFEE meeting (2010:Summer), 335-357
・Multivariate Dynamic Copula Models and Their Applications to Asset Allocation
年金積立金管理運用独立行政法人(GPIF)からの外部委託研究。
リスク管理やCDS,CDOのpricingで用いられるcopula 関数を多次元・動的化し推定する方法を提案。
それらのcopula modelに基づき、資産クラスの動的な依存構造を捉え、
下方リスクを考慮した多期間最適化問題を解き、最適なasset allocationを計算する。
2010年度日本ファイナンス学会大会、2010年5月22日上智大学（四ツ谷キャンパス）にて発表;JAFEE2010夏季大会（於成城大学）7月31日発表
Proceedings of the 18th NFA meeting (2010), 157-166.
Proceedings of the 33-th JAFEE meeting (2010:Summer), 347-358
・Robust Convergence Trading with Stochastic Volatility
and Implementation by Particle Filters
spread資産が平均回帰性をもつstochastic volatility processに従うときの、
robust convergence tradingの研究。
想定したモデルの不確実性がperformanceに与える影響を、
確率的微分効用最大化問題のHJB方程式を解いて分析する。
spreadの従う確率微分方程式の推定には、particle filter,MCMC,
bridge samplingを用いたBayes推定を行う。spreadとvariance procesには
相関があるモデルをここでは取り扱うため、所謂、leverage effectを見ることが可能である。
Proceedings of the 32-th JAFEE meeting (2009:Winter), 421-440
・Idiosyncratic volatility and robust portfolio strategy：
リスク資産の期待リターンの予測可能性に関して、Fama-French model
のidiosyncratic volatilityの実証研究がなされている。
本研究では、投資家の最悪シナリオを避けようとするrobust portfolio strategy
を確率volatility modelで準解析的に構成する方法を提示し、
上記のasset pricing問題に対するそのimplicationを考察する。
Robust Portfolio Strategies in A Stochastic Volatility Model:
A Distortion Solution Approach
Proceedings of the 31-th JAFEE meeting (2009:Summer), 133-149 .
年金基金や投資信託、ヘッジファンド等の運用は、投資家（委託者）と
ファンドマネージャー（代理人）との間の契約に基づく代理投資であり、
両者の情報の非対称性により、agency問題を抱えている。
リスク鋭感的確率制御(risk-sensitive 取引戦略 control)で使われる目的関数を、
model riskを考慮したrobust versionに拡張し、経済学でお馴染みの
principal-agent理論の枠組みで、ファンドマネージャーの最適報酬や、
平均回帰性のある危険資産に対する最適投資戦略を導出する。
更に、直接投資でなく、このような代理投資の場合に、市場の歪み
を利用するconvergence tradingでそのrisk exposureを安定的にとれる
領域がどのように影響を受けるかを考察する。
"Robust Delegated Portfolio Management with Model 取引戦略 Uncertainty"
JAFEE2008年冬季第30回大会発表（筑波大学 東京キャンパス）
Proceedings of the 30-th JAFEE meeting(2008:Winter),273-291.
Information Quality and Model Uncertainty
in Delegated Portfolio Management
Proceedings of the 17th NFA meeting (2009), 取引戦略 395-404.
投資家、market-makerのsearch-based modelに基づく
model uncertaintyを考慮したliquidity risk premiumの研究。
"Search-Based Liquidity Premium with Model Uncertainty"
(with S.Kobayashi, K.Ohashi, 準備中)
粗にして野だが卑ではない理財工学(死語).
mispricing(利鞘；spread)を利用したヘッジ・ファンド等の
robust convergence tradingについて;
(c) Robust Yield Curve Arbitrage：
Yield curve上の複数個のmisprice点の利鞘が解消することを利用する
連続時間のrobust convergence trading strategy構成法についての研究。
mispriceを１点に限定すると、yield curve arbitrageの実務でよく使われる
(static) butterfly tradingの拡張版（連続時間のdynamic modelで、
かつ、model riskを考慮したという意味での拡張）が得られる。
数値実験で、通常のstaticでnon-robustなものに比べて、
かなり良好なperformanceが得られることを確認することができる。
Affine type multi-factor interest rate model, relative entropy,取引戦略
SDU, BSDE, HJB方程式が用いられる。
"Robust Yield Curve Arbitrage in Hedge Funds under Model Uncertainty",
第29回JAFEE大会 (2008年8月2日成城大学）発表
Proceedings of the 29-th JAFEE meeting(2008:Summer),169-183.
(b) spreadのみが観測でき、convergence levelが不確実で、
直接、観測するのが難しいという部分情報下で連続時間の
最適取引戦略を研究する。spreadの真の変動過程を記述する
モデルの選択に関する選択の誤り（モデル・リスク）を考慮した、
頑健な取引戦略の導出方法を提案する。 確率微分効用理論、
filtering, BSDE、HJB方程式などを用いる。
Robust Convergence Trading of Hedge Funds
with Model Uncertainty under Partial Information
第28回JAFEE大会 (2007年12月22日中央大学駿河台記念館）発表予定;
Proceedings of the 28-th JAFEE meeting(2007:Winter),277-296.
(a) mispricing(利鞘；spread)のdivergence riskとそのconvergence timingに関する不確実性, 真のreturn dynamicsについての不確実性、
予期しない形で突発的に発生するevent riskを考慮した、
arbitrageurの頑健で最適な動的取引戦略を導出する。
確率微分効用理論、BSDE、HJB方程式を用いる。
Robust Convergence Trading of 取引戦略 取引戦略 Hedge Funds with Event and Model Risks, Proceedings of the 27-th JAFEE meeting(取引戦略 Meiji Univ.), (2007:Summer),123-141.
Robust Convergence Trading of Hedge Funds under Partial Information - Application of BSEs to Finance -,
三浦先生還暦記念シンポジウム、3月3日,2007年.
・Robust Dynamic Asset Allocation under Inflation Risk:
まず最初に、我が国のゼロ金利解除に適合したJump-Diffusion processに従う名目、実質金利の期間構造モデルを構築し、無裁定原理から一般化されたFisherの関係式を導出する。次に、この枠組みで記述される(名目)債券, 物価連動債(TIPS)の変動過程を用いて、株式、（名目）債券、TIPSを投資対象としたインフレ・リスクのもとでの動的アセットアロケーション問題を考察する。相対エントロピー制約付きのロバスト最適化問題を解くことで、モデル選択の不確実性を考慮した最適な投資比率が得られ、同時に、最悪シナリオに対応するEMMが同定される。
Proceedings 取引戦略 of the 15th NFA meeting (2007), 268-277.
・Robust Surplus Management:
robust utility maximizationの枠組みでのAsset-Liability Management(ALM)モデルの研究。資産-負債のreturn dynamicsとして、線形ファクター型のdriftをもつjump-diffusion processを仮定する。この選択したfactor modelが真のmodelと異なるかもしれないというモデル選択の不確実性を考慮した頑健なportfolio選択問題を解く。相対エントロピー制約のもとで、この問題は確率微分効用(SDU)最大化問題に帰着させることができることを、martingale最適性原理を用いて証明する。所与のfunding ratioのもとで、この最大化問題を解き、最悪シナリオをもたらす確率測度と資産-負債の最適構成比率を導出する。最後に、モデル選択の誤りが起きる確率を計算する。
"Robust Surplus Management 取引戦略 in a Jump-Diffusion Factor Model",
Proceedings of the 26-th JAFEE meeting (Hosei 取引戦略 Univ.), (2006:Winter),221-234.
・Robust Utility Maximization：
通常、投資家は、投資の問題を考える際、危険資産のリターンのモデルを何か仮定し、最適投資比率や最適消費を計算する。投資家が選択したモデルが真のモデルと異なるかもしれないという、所謂、モデル選択の不確実性に起因するリスクを考慮した最適投資・消費問題が本稿のテーマ. jump-diffusion processに従うfactor return modelを仮定し、モデル選択の不確実性を表現するのに、priorの確率測度集合Qを導入する. そのなかで、期待効用が最小となる最悪シナリオ(確率測度Q*)を同定し、更に、Q*のもとで、投資戦略をコントロールし、最悪シナリオを改善するというようなsup-inf問題を、実確率とQとの間に相対エントロピー制約がある場合(確率微分効用最大化問題となる)とない場合で解く.
"Robust Utility Maximization in Jump-Diffusion Factor Models"
Proceedings of the 25-th JAFEE meeting(Waseda Univ.),(2006:Summer), 155-172.
社債、生命保険などの証券、契約はそれぞれ信用リスク、死亡リスクに晒されており、定められた満期をもっていたとしても、満期以前にこれらのリスクが顕在化し、運用するポートフォリオから消滅してしまうということがある。本論文では、確率微分効用（SDU)に基づき、このような不確実な満期をもつ資産に対する最適消費・投資戦略を研究する。BSDEに従う従来のSDUを、リスクの発生時刻（停止時刻）のハザード率、生存確率、wealth等の状態変数に依存したFBSDEに従うものに拡張し、確率最大原理を適用することで、最適解（消費、投資比率）を導出する。
"Optimal 取引戦略 Consumption and Investment Strategies Based upon Stochastic Differential Utilities with Uncertain Time-Horizon"
Proceedings of the 14th NFA meeting[June 17, Tokyo Univ.] (2006), 24-33.
下方リスク（shortfall, 取引戦略 下方確率）の制約下における確率微分効用最大化問題を解き、最適ポートフォリオと最適消費を導出する. これらは一組のFBSDEの解として特徴付けられ、数値計算（4-step scheme）により求められる.
"Dynamic Investment Models with Downside Risk Control
Based upon Stochastic Differential Utilities"
(The 23-th JAFEE meeting (Aug.6.;Keio Univ.) proceedings(2005:Summer),278-294.)
プリンシパルとエージェントは、例えば、投資家とファンドマネージャー、株主と企業経営者など、ファイナンス分野でよく現れる関係である。本論文では、動学的な設定で、エージェントの最適な努力、最適なプロジェクト選択、プリンシパルからエージェントへの最適な対価の支払いが完全情報下と部分情報下(例えば、エージェントの行動が観察不能等)で考察される。プリンシパルとエージェントは確率微分効用(SDU)に基づき意思決定を行うとする．これらの最適解はFBSDEの適合解により特徴付けられることが示される。
"Dynamic Principal-Agent Problem Based upon the Stochastic Differential Utility"
第54回理論応用力学講演会proceedings(2005 年1 月25 日報告、 日本学術会議）
Proceedings of 取引戦略 the 13th NFA meeting[June 12,Yokohama Nat.Univ. ](2005),689-703.
2つのエージェント（例えば、銀行とリスクを引き受ける投資家）間で新たな証券創造により、リスクの移転を行う際の、諸問題の研究。両エージェントは確率微分効用(SDU)に基づき意思決定を行うとし、確率最大値原理から導かれる最適性の必要条件を解くことにより、あるFBSDEの適合解で特徴付けられた最適リスク移転、最適消費、最適投資戦略が導出される。最適性の十分条件はBSDE理論の比較定理を用いて証明される。更に、SDUのもとでの確実性等価原理から証券の価格付けが考察される。
"Optimal Risk Transfer and Investment Policies Based upon Stochastic Differential Utilities",
The 22-th JAFEE meeting (Dec.24.2004;ICS) proceedings(2004:Winter),420-439
The 7-th JAFEE International Conference (Mar.14.2005;ICS) proceedings,113-131
Asia-Pacific Financial Markets, 12(2005),375-403.
http://www.springerlink.com/content/v0x16v365u556081/
投資制約のある非完備市場での連続時間最適ポートフォリオ・消費選択問題に対するduality methodによる解析解の導出、確率金利のもとでの株・債券に関する最適アセット・アロケーション
"Explicit Solutions of Constrained Portfolio Optimization
for a Linear Single Factor Model - Duality Approach -
The 21-th JAFEE conference 取引戦略 proceedings(2004:summer),304-318.
確率微分効用理論（再帰的効用の確率変動版）に基づく最適ポートフォリオ・消費選択問題と前向き-後向き確率微分方程式(FBSDE）の数値計算法
"Numerical Approach to Asset Pricing Models
with Stochastic Differential Utility"
Asia-Pacific Financial Markets, 11(No.3)(2004),267-300.
今年、わが国でもようやく発行された物価連動債に関する研究.インフレリスク下での最適ポートフォリオ・消費選択問題とTIPS(インフレ連動債）の非完備市場における評価
"Term Structure Model of Inflation and Pricing TIPS
in the Incomplete Market",
The 19-th JAFEE conference proceedings(2003:Summer),105-124.
"Term Structure Model 取引戦略 取引戦略 取引戦略 of Inflation with Jump-Diffusion Processes
and Pricing TIPS in the Incomplete Market",
The 20-th JAFEE conference proceedings(2003:Winter),279-294.
下方リスク等を考慮した確率金利下での株式・債券の最適ポートフォリオ・消費選択問題
"Optimal Investment Strategies with VaR and Upside-Chance Constraints
in the Stochastic Interest Rate Economy"
The 18-th JAFEE 取引戦略 取引戦略 conference proceedings(2002:winter),126-144.
Malliavin calculusによる非線形損失関数への拡張部分を追加
The 11-th NFA meeting proceedings(2003),202-216.
Jump-Diffusion Processによるoption評価、最適取引戦略：
非完備市場で幾つかの特徴的なJumpのある資産に関する最適取引戦略を双対問題を解くアプローチで研究. 同定されたEMMのもとで高速Fourier変換(FFT)によりオプションを評価
"Dual Optimization in the Incomplete Market Driven 取引戦略
by Jump-Diffusion Processes",
The 10-th NFA meeting proceedings(2002), 168-182.
The 6-th Columbia=JAFEE International Conference
proceedings(2003),544-562.
MBSの評価
"Valuation of Mortgage-Backed Securities Based upon a 取引戦略 Structural Approach",
The 9-th NFA meeting proceedings(2001),49-63.
Asia-Pacific Financial Markets８,No.4(2001), 259-289.
"Valuation of MBS by stochastic hazard rate",(with T. Shibasaki),
The 15-th JAFEE conference proceedings (2001:summer), 205-220.
Longstaff-Schwartz modelの誤りについて言及. 正しい処方箋に基づき幾つかの応用例を計算.
"Extended Merton Model and Its Applications",
The 16-th JAFEE conference proceedings(取引戦略 2001:winter),28-41.
「拡張Mertonモデル」, 一橋論叢10月号p.91-106. [The Hitotsubashi Review Vol.126, No.4 (October)(2001),91-106].
「拡張Mertonモデルとその応用」, 日本金融・証券計量・工学学会（JAFEE）学会誌『ジャフィー・ジャーナル』(査読有), 編者:津田博史, 山田 雄二, 朝倉書店、2007年度発刊予定.
Quantile 取引戦略 Hedgingのcorporate financeへの応用
"Quantile Hedging Strategies in the Acquisition of a Defaultable Firm",取引戦略 取引戦略
The 8-th NFA meeting, proceedings(2000),39-48.
"Quantile HedgeによるDynamic Asset Allocation",
第44回OR学会Symposium(取引戦略 取引戦略 東工大) (2000).
プット・コールレシオの低下と取引戦略
パラボリックは大きなトレンドを早期に捉えられることがある一方で、トレンドが発生していないと効きにくいという欠点もあります。日経平均株価のパラボリックはSBI証券をご利用の方でしたらHYPER SBIの「チャート」画面の右側で「パラボリック」を選択するか（HYPER SBIについてはこちら）、又はどなたでもご利用いただけるeワラントチャートで日経平均株価を対象とする銘柄を選び、左上のメニューの「テクニカル選択」で「パラボリック」を選択すると表示することができます。例：日経平均コール第1145回のeワラントチャート
取引モデル例
図1は2017年6月以降の日経平均株価（日足）、パラボリックとプット・コールレシオです。
これらを組み合わせた取引モデルは次の通りです。
【買いシグナル】
・日足のパラボリックが「買い」（チャートの下に丸がある）
・プット・コールレシオが0.2以上0.5未満
⇒日経平均株価のコール型eワラントの買い、CFD、225先物等の買い建て
【売りシグナル】
・日足のパラボリックが「売り」（チャートの上に丸がある）
・プット・コールレシオが0.2未満
⇒日経平均株価のプット型eワラントの買い、CFD、225先物等の売り建て
【上記以外＝中立】
・ポジションを取らない
運用シミュレーションを更新
昨年6月以来の日経平均株価でこの取引手法を実践した場合のシミュレーションをしたのが次の図2です（2017年5月末を100として指数化）。シグナルを午前9時前に確認し、シグナルに変更があれば始値で取引したものとしています。売りシグナルが出た場合には日経平均株価を新規に空売りをしたものとし、仮に買い持ちしていれば売却した上で新規に空売りしたものとしています。100を起点にしてバイ＆ホールド、いわゆる買い持ちした場合と比較しています。
シミュレーションの結果を見ると、2017年後半から2018年1月まではバイ＆ホールドの方が取引モデルを上回る成績となっていますが、2018年の2月の下落で逆転しています。2018年1月末から2月中旬にかけて取引モデルは売りシグナルを出していたからです。直近ではパラボリックでは「買い」が続いていましたが、プット・コールレシオが0.2未満の状態が続いているため「中立」となっています。
- プット･コールレシオとパラボリックの取引戦略（2018年8月更新） – eワラントジャーナル
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eワラント（カバードワラント）は、対象原資産である株式（上場投資信託等を含む）・株価指数、預託証券、通貨（リンク債）、コモディティ（リンク債）、暗号資産先物（リンク債）、暗号資産先物インデックスリンク債の価格変動、時間経過（一部の銘柄を除き、 一般に時間経過とともに価格が下落する）や為替相場（対象原資産が国外のものの場合）など様々な要因が価格に影響を与えるので、投資元本の保証はなく、投資元本のすべてを失うおそれがあるリスクが高い有価証券です。 また、対象原資産に直接投資するよりも、一般に価格変動の割合が大きくなります（ただし、eワラントの価格が極端に低い場合には、対象原資産の値動きにほとんど反応しない場合があります）。 ニアピン（カバードワラント）は、対象原資産である株価指数や為替相場の変動や、時間経過（同日内を含む）など様々な要因が価格に影響を与えるので、元本の保証はなく投資元本のすべてを失うおそれがあるリスクが高い有価証券です。 また、対象原資産に直接投資するよりも、一般に価格変動の割合が大きくなります。最大受取可能額は1ワラント当たり100円に設定され、満期参照原資産価格がピン価格から一定価格以上乖離した場合は満期時に価格がゼロになります。 同一満期日を持つ全ての種類のニアピンを購入しても、投資金額の全てを回収することができない可能性があります。 トラッカー（カバードワラント）は、対象原資産である株価指数、通貨（リンク債）、コモディティ（リンク債）、暗号資産先物（リンク債）、暗号資産先物インデックスリンク債の価格変動や為替相場（対象原資産が国外のものの場合）など様々な要因が価格に影響を与える有価証券です。 このため、投資元本の保証がなく、損失が生じるおそれがあります。トラッカーの価格は、eワラントに比べると一般に対象原資産の価格により近い動きをします（ただし、レバレッジトラッカーは同方向または逆方向に増幅されたような値動きとなります）が、任意の二時点間において対象原資産の価格に連動するものではありません。 また、金利水準、満期日までの予想受取配当金及び対象原資産の貸株料等の変動によって、対象原資産に対する投資収益率の前提が変化した場合には、トラッカーの価格も影響を受けます。 なお、取引時間内であっても取引が停止されることがあります。詳細は、最新の外国証券情報をご参照ください。
商号等/カイカ証券株式会社 金融商品取引業者 関東財務局長(金商)第2526号
加入協会/日本証券業協会、一般社団法人 日本暗号資産取引業協会 取引戦略
取引委託手数料は無料（0円）です。また、お客様の購入価格と売却価格には価格差（売買スプレッド）があります。トラッカーの購入価格には年率で計算された管理コストが予め含まれています。また、暗号資産先物インデックス（リンク債）を対象とするトラッカーでは、原資産価格に管理コストが織り込まれていきます、これは保有期間に応じて投資家が負担する間接的なコストとなります。管理コストは、計算時点におけるマーケット・メーカーのヘッジコスト（金利水準、ヘッジ対象の流動性、資金調達コスト等を含む）の予想に基づいて設定され、銘柄および購入時点によって異なる可能性があります。
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