Dynamic ARMS FXの特徴 統計解析FXシステムトレードソフト ダイナミックアームズFX

ダイナミックアームズ

ダイナミックアームズFX
確率統計アルゴリズムによるFXシステムトレードソフトウェア

Dynamic ARMS FX 4つの特徴

アルゴリズムの4つの特徴

  • ヘッジファンドや投資銀行等の機関投資家が使用するシステムトレーディングロジックと同じ、統計解析の手法で開発しました。
  • 過去5年間の価格データに基づきデータマイニングを行いました。
  • データの中から統計的に有意であるエッジ(優位性)を抽出しました。
  • 従来個人では入手の困難であった統計的根拠のあるロジックでのシステムトレードを実行できます。

Dynamic ARMS FXとは?

自己進化するFXシステムトレードソフトウェア

Dynamic ARMS FXとは、24時間オートメーションでの自動売買を行うFXシステムトレードソフトウェアです。
ひまわり証券が発売するFX取引プラットフォームソフトウェア『tradesignal(トレードシグナル)』上で動作します。
本ソフトは、簡易言語『エキーラ』で記述されており、トレードシグナルに組み込むことで、すぐにFXの24時間完全自動取引が可能となります。

ネーミングの由来

統計学から生まれたアルゴリズム

Dynamic ARMSという名前は、このソフトウェアの特徴を表現したものです。

Dynamic       動的な
A (Auto)        自己
R (Regressive)     回帰
M (Model)       モデル
S (Statistical Edge)  統計的優位性

統計的優位性を利用した自己回帰モデルに基づき、動的に姿を変えるロジックを持つソフトウェアです。

特徴1:自己回帰モデルを使用

変化し続ける市場にキャッチアップする

市場は常に変化し続けます。
その変化にできる限り対応できるシステムが望ましいのは言うまでもありません。
Dynamic ARMS FX は、観測されたデータを元に、トレードのモデルを動的(=ダイナミック)に更新する【自己回帰モデル】を使用しています。
毎週自己回帰モデルの変数をDynamic ARMS FXが自動的に更新し、市場の変化を売買システムに取り込みます。

自己回帰モデル
* R=a0+a1*R[1]+a2*R[2]+a3*R[3]+a4*R[4]
* R[i]: i単位時間前のデータを使って上の式により次のデータR[0]を予測する。
* 過去のデータを利用して、実際のデータの値と予測値の残差|R-R[0]|の二乗和ができるだけ小さくなるようにa0,a1,a2,a3,a4を決める。

特徴2:価格変動率の絶対値を予測

価格変動率の絶対値を予測

市場の【値動きそのもの】を予測することは非常に難しいことは周知の通りです。
しかし、データマイニングを行った結果、値動きそのもの【以外】のもので、ある程度予測することができるものはあります。
それは、【価格変動率の絶対値】。
Dynamic ARMSは価格変動率の絶対値とリトレイスメント率を予測し、それを見逃さず、取引のシグナルを発信します。

特徴3:バイアスを取り除く

人間が排除できない「感情」

「もっと上がりそうだから買う」
「もう天井だ!売ろう!」
誰しもその場の感情に任せて取引し、失敗し後悔たことはあるはずです。
人間の市場に対する認識の歪み、偏り=【バイアス】が出来るだけ混入しないシステムとそのシステム構築方法が必要です。
Dynamic ARMS FXは、その時点での過去データに基づいてモデルを動的に更新する自己回帰モデルを使用し、バイアスを可能な限り排除したシステムを実現しました。

特徴4:シンプルなシステム設計

シンプル・イズ・ベスト

市場から読み取ることのできる統計的な性質を出来るだけ直接かつシンプルに利用するシステムが望ましいと考えます。
Dynamic ARMS FXでは、よく知られた伝統的なインジケータ(指標)やテクニカル手法を一切使用していません。
市場の統計的な性質を調査し、その中でトレー ドに使えるものだけを直接利用するストラテジーを構築しています。

仕掛けルール

Dynamic ARMS FXの仕掛けルール

買い:順張り、逆張りの2種類から構成
売り:順張り、逆張りの2種類から構成

  • 6時間ごとに、直近、6時間前、12時間前、24時間前の6時間の変動率の絶対値とリトレイスメント率を得る。
  • それら得られた変動率の絶対値から自己回帰モデルにより、次の6時間の変動率の絶対値を予測。
  • 同様に、次の6時間のリトレイスメント率を予測。
  • (予測された変動率の絶対値ー予測されたリトレイスメント率)の値が、大きければ順張り、小さければ逆張りを行う(大小を決める際に、その標準偏差を考慮。) (パラメータ2個) 。
  • 順張りの場合は、始値の上下で、始値*予測されたリトレイスメント率*定数0だけ離れたところで、買いと売りの逆指値の注文を入れる(定数0の値は、買いと売りで同じ。)(パラメータ1個) 。
  • 逆張りの場合は、過去何個かの変動率とリトレイスメント率の間に負の相関があれば売り、正の相関があれば買いの注文を入れる。売りの場合は、始値の上に始値*予測されたリトレイスメント率*定数2だけ離れたところに指値の注文を、買いの場合は、始値の下に離れたところにを入れる(定数2の値は、買いと売りで同じ。)(パラメータ1個) 。
  • 自己回帰モデルは過去34,560個の5分足データ(24週分に相当)に基づいて構築し、毎週更新する。

Dynamic ARMS FX の戦略を解説した資料をダウンロードできます。

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Dynamic ARMS FX 090623 (PDFファイル 1.05MB)

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システムトレード研究室

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運用成績ランキング

スクリーンショット(2010-10-05 15.30.15).pngDynamic ARMS FXの成績を週次、月次、年次で比較できます。

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