プロレタリアートによる剰余価値の配分

プロフィール

マーティンゲール

フォローする

カテゴリ

SOA

(0)

仮説

(1)

フリーページ

< 新しい記事

新着記事一覧(全94件)

過去の記事 >

2014.12.27

いよいよ今年最後の聖戦（競馬）が始まった。
今日から明日にかけておよそ７０レースが開催されることになる。
自動売買モードをオンにしたので、あとは全力で気絶するのみである。

さて、競馬で勝つ方法は主に２つあると考えている。
が、それぞれには相応のリスクがあり、どのリスクを許容し、どれほどのリターンを期待できるのかというと中々難しいものがある。

１．裁定取引で勝つ方法

競馬のオッズと勝率を十分なデータを取得し、並べると綺麗な逆数の関係になる。
これは群衆の叡智と呼ばれるものであり、みんなの意見を平均化したものは尤も正しい指標、と見なすことができる。
一方、ミクロで見るとそのオッズも意外に乱れているものである。

その隙間をとるというもの。

この方法のリスクは確率論的リスクのみが内在する。乱れているオッズというのは大抵人気が無い（オッズが高く勝率が低い）組み合わせであるので、その確率論的リスクは膨大だ。

１年間に開催されるレース数がおよそ3000の中で、万馬券クラスに投資していくことの収益のボラティリティを考えるとなかなかのハイリスクではある。
また、オッズに影響を与えないように投資をする必要があるため、投資ができる金額も大きくはできない。

私が学生の時はこの方法を用いていたが、さすがにもうやる気はしない。

２．統計モデルで勝つ方法

ただいま採用しているのがこちら。
統計モデルで優位なモデルを作成し、勝とうという途方もない試み。

これには確率論的リスク、パラメータリスク、モデルリスクのあらゆるリスクが混在する。
一方で、比較的低いオッズの馬にも投資ができるので、モデルの優位性さえ確保できれば収益は安定し、投資金額もそれなりに張れる。（はず）

リスクの中でやっかいなのはモデルリスクである。

同様のことはテクニカルトレード、システムトレードにも言える。
○日平均やチャートの形等、特定のロジックで優位性が確認ができたとしても、それはあくまで「その優位性を確認されていない状態」を前提としているため、似たようなロジックを多くの人が用いてしまうとその前提は崩れることとなる。よってこれらの方法は大抵は長くは続かない。

このリスクをなるべく抑えるにはどうしたらよいだろうか。

検証を頻繁に行う、
定性的な根拠を前提としたモデルを展開するべきで、かつモデルはなるべく簡素なものにする、

お気に入りの記事を「いいね！」で応援しよう