2014.02.01
カテゴリ： 月間まとめ
まずは2014年1月の収益から
１月：-20 ×
いきなり負け越しからスタート。
上げ相場のときに大して勝てず、下げ相場のときにはしっかり負ける自分のポートフォリオは一体なんなのでしょうか？
アイデアを集約し、モデルに落とし込み、システムを実装し、投資するのはそれなりに時間と度胸がかかる作業だ。時間を注ぎ込むだけならず、とりたくないリスクまで背負い、あげくお金まで失ってしまう行動ってなんなのでしょうか？
あまり考えすぎると頭がおかしくなりますので、この辺にしておく。
さて。
るぴんさんからの質問がなかなか面白かったので、簡単に自分の考えをまとめてみました。
２、マーティンゲールさんが定義する、リターン／リスク（下方ファットテール）が最高になるようにＭＰＴでポートフォリオを組む。
という感じなのかな、と思いました。
そこで質問なのですが、ＭＰＴにこだわる理由はなぜですか。
まず、１について。
コストについては 「時間＋投資コスト＋苦痛－快楽」と定義しておきます。
自分の場合アルゴリズムについては一つ一つ吟味して作るようにしております。
最も人工知能も発達しておりますので、データをつめこんで、ガラガラ・ポンとアルゴリズムを複数作るのもありだとは思います。
ただ、私自身、アルゴリズムを考えるのは大好きなので、コストの大部分は快楽によって消すことができます。
ですので自作することについては比較的コストは安く仕上げることができる、というのが採用の理由です。
加えて、長期間有効なアルゴリズムには必ず理由があります。アルゴリズムは長く使用したほうが実質コストが安くつきますので、そのために個々のアルゴリズムについては因果関係をもたせ長期間使用したい、というのも自作する理由の一つです。
一つの理由としましては方針を策定するのに便利だからです。
複数のアルゴリズムを運用する場合、どのアルゴリズムにいくら配布するのか、どれくらいの損失を覚悟しておけばよいのか、を事前に知っておくことは覚悟の面でも効率の面でも有効です。
この効率性の追求は非常に少ないコスト（時間）で効果を高めることができるのが採択理由です。
もっとも効率性といいましてもさまざまな尺度やブレがあるわけですので、必ずしも最適値を求めにいっているわけではなく、若干のあいまいさは当然許容しております。
次の理由としましては、検証に有用だからです。
リスクとリターンの予測と結果の比較をすることで、アルゴリズム個々の有効性を検証することができる、というのが理由です。
もちろん検証には定量的だけではなく、定性的な側面もかかせませんが。
１月：-20 ×
いきなり負け越しからスタート。
上げ相場のときに大して勝てず、下げ相場のときにはしっかり負ける自分のポートフォリオは一体なんなのでしょうか？
アイデアを集約し、モデルに落とし込み、システムを実装し、投資するのはそれなりに時間と度胸がかかる作業だ。時間を注ぎ込むだけならず、とりたくないリスクまで背負い、あげくお金まで失ってしまう行動ってなんなのでしょうか？
あまり考えすぎると頭がおかしくなりますので、この辺にしておく。
さて。
るぴんさんからの質問がなかなか面白かったので、簡単に自分の考えをまとめてみました。
２、マーティンゲールさんが定義する、リターン／リスク（下方ファットテール）が最高になるようにＭＰＴでポートフォリオを組む。
という感じなのかな、と思いました。
そこで質問なのですが、ＭＰＴにこだわる理由はなぜですか。
まず、１について。
コストについては 「時間＋投資コスト＋苦痛－快楽」と定義しておきます。
自分の場合アルゴリズムについては一つ一つ吟味して作るようにしております。
最も人工知能も発達しておりますので、データをつめこんで、ガラガラ・ポンとアルゴリズムを複数作るのもありだとは思います。
ただ、私自身、アルゴリズムを考えるのは大好きなので、コストの大部分は快楽によって消すことができます。
ですので自作することについては比較的コストは安く仕上げることができる、というのが採用の理由です。
加えて、長期間有効なアルゴリズムには必ず理由があります。アルゴリズムは長く使用したほうが実質コストが安くつきますので、そのために個々のアルゴリズムについては因果関係をもたせ長期間使用したい、というのも自作する理由の一つです。
一つの理由としましては方針を策定するのに便利だからです。
複数のアルゴリズムを運用する場合、どのアルゴリズムにいくら配布するのか、どれくらいの損失を覚悟しておけばよいのか、を事前に知っておくことは覚悟の面でも効率の面でも有効です。
この効率性の追求は非常に少ないコスト（時間）で効果を高めることができるのが採択理由です。
もっとも効率性といいましてもさまざまな尺度やブレがあるわけですので、必ずしも最適値を求めにいっているわけではなく、若干のあいまいさは当然許容しております。
次の理由としましては、検証に有用だからです。
リスクとリターンの予測と結果の比較をすることで、アルゴリズム個々の有効性を検証することができる、というのが理由です。
もちろん検証には定量的だけではなく、定性的な側面もかかせませんが。
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