金は世界で最も収益性が高く人気のある金融商品の 1 つですが、すべての資本を金に集中させると口座にとって致命的になる可能性があります。資産の非相関性の定量的な力を発見してください。
!金の取引と多様化
それはニューヨークセッションの真っ最中の火曜日でした。金 (XAUUSD) だけを取引して 5,000 ドルの口座を 2 倍に増やした有望な個人トレーダーである親友が、精神的に崩壊寸前の私に電話してきました。貴金属の急速かつ不安定なトレンドを利用して目覚ましい成長を遂げた彼の口座は、たった一日の午後でゼロになってしまいました。
犯人は?欧州中央銀行の驚くべき声明によりドルが上昇し、金は急落しました。彼の取引アルゴリズムはマクロ経済の非対称性を読み取れず、平均的な買いポジションに囚われてしまった。
このシナリオは業界で毎日繰り返されます。取引フォーラムや電報コミュニティに参加して、お気に入りの商品は何かと尋ねると、大規模かつ満場一致の答えは金 (XAUUSD) となるでしょう。小売トレーダーはそのボラティリティを好みます。彼らは、ほんの数本のろうそくで天文学的な利益が得られるという考えに魅了されています。しかし、トレーダーのドーパミンの麻薬として機能するそのボラティリティは、統計的には大多数を絶滅させる原因となるまさにもろ刃の剣です。
リスク集中による盲目的な危険
単一の商品(リスクアナリストが「特異リスク」と呼ぶもの)に集中することの根本的な間違いは、アカウントの生存希望の 100% を単一の地政学的変数の予測不可能なダイナミクスに結びつけてしまうことです。
XAUUSD のみを取引する場合、手動であれエキスパートアドバイザー経由であれ、資金は完全に特異なイベントのなすがままになります。
- 予期せぬ FED の声明。
- 中東における地政学的緊張または緩和。
- 米国のインフレ率の驚くべき変動。
突然の下落よりもさらに破壊的なのは、混乱した統合範囲のシナリオです。歴史的に、金は数週間または数か月続くサイクルに入り、明確な方向性がないまま(横向きに)動くことがあります。あなたの資本のすべてがゴールドに依存しており、アルゴリズムが収益を上げる傾向が始まると、長期にわたる停滞により数十のストップロス取引(深いドローダウン)が発生します。平均的なトレーダーは、1 か月間アカウントが赤字になるのを見て、精神的不安に負け、ロットサイズを調整したり、ロボットを過剰に最適化したり、最悪の場合は単純に諦めたりします。
資産の無相関性の数学的魔法
歴史上最も成功したヘッジファンドがどのように資本を管理しているかを観察すると、突破できないパターンに気づくでしょう。金融機関は、ポートフォリオのマージンの 100% を単一の資産クラスに集中させることは決してありません。 彼らは、現代ポートフォリオ理論 (マルコウィッツ) に裏付けられた現代の定量的ポートフォリオ管理の最も重要な柱である 相関 を利用します。
相関関係は、2 つの資産が時間の経過とともに相互にどのように移動するかを測定します。
- +1.0 相関: 両方の商品の上昇と下降はまったく同じです。それらを一緒に取引してもリスクは軽減されません。実際、それは盲目的に2倍になります。
- -1.0 相関関係: 一方が上昇すると、他方は常に低下します。補償(ヘッジ)はされていますが、収益が「損益分岐点」になる可能性があります。
- 0.0 相関 (無相関): 一方の楽器の動きは、もう一方の楽器の動きと数学的な関係はまったくありません。
保護シールド効果
インテリジェントに多様化すると何が起こるでしょうか?手つかずのゴールド (安全な避難所) 戦略と、EURUSD (主要通貨) およびナスダック 100 (ハイリスク ハイテク指数) を取引するシステムを組み合わせることを想像してみてください。
ゴールドが恐ろしい損失サイクル(数週間にわたるドローダウン)に入ると、通常であればアカウントから出血が始まります...非相関性の魔法が発生します。まさにその瞬間に、四半期ごとのハイテク企業収益報告がナスダックを史上最高値更新に押し上げ、ナスダック システムは純粋な流動性と利益を口座に注入します。
相関関係のない商品からの利益は、一時的に損失を被った商品のドローダウンを相殺し、平滑化し、多くの場合完全に打ち消します。最終的な結果は、心臓が止まるほど下落する株価曲線ではなく、階段のように一歩一歩登っていくような上昇直線になります。ボラティリティを抑えることに成功しました。あなたは依存症の体系的なリスクを克服しました。
定量時代の理論から実践へ
24 か月間の「ティックごと」データを同時に実行する、ゴールド、ユーロドル、およびナスダックのアルゴリズム間の相関行列と相互共分散を計算するには、スーパーコンピューターとデータ分析の博士号が必要です。
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