クオンツトレードによる定量分析

コンピュータの発展と共に急拡大してきているクオンツトレーダー。
市場の様々なデータを定量解析して自動取引している人たちで、個人トレーダーでもその数は増えてきました。
私が行っているクオンツトレードを少し紹介します。

たくさんのデータを処理するのでPythonとVBAを用いて統計解析をします。
例としてリターンが222%、ドローダウンが27%のトレンドの変換点を予測して天井と底を狙うシステムで
定量解析します。

重要な統計量はチャートの右上のボックスに自動で表示できるようにプログラムを組んで、パラメータを
変化させていったときの数値を比較検討しやすいようにしています。このシステムでは期待値が52.4%
リスクリワードレシオが4.8%、年平均リターンが21.57%、幾何平均値が1.1%、リカバリーファクターは8.2
MARレシオが0.80となっています。

【期待値】とは（勝率×勝ちトレードの平均利益）ー（敗率×負けトレードの平均損失）÷（負けトレードの平均損失）で
表しますが、これはリスクに対するリターンの割合を示していて期待値が20%なら100円掛ける毎に20円の儲けが
期待できるという意味です。

【リスクリワードレシオ】は資産曲線のバラツキ度合（標準誤差）に対する平均利益の傾きを表していて
シャープレシオのように資産のボラティリティを測定しています。計算式は少し複雑で（全てのトレードの
平均利益との差の合計）÷トレード数の平方根÷平均利益で表します。

【年平均リターン】は１年毎の資産の成長率％で【幾何平均G】は１トレード毎の資産の成長率％を表していて
幾何級数的にどれだけ資産が増加していくかを表しています。幾何平均Gは（全てのトレードのリターン％の２乗
）ー（全てのトレードのリターン％分散）の平方根で幾何平均G１％なら１トレード毎に
資産が１％上昇していくことが期待できるということです。

【リカバリーファクター】は最大ドローダウン％に対するリターン％の割合で、【MARレシオ】は
最大ドローダウン％に対する年平均リターン％の割合を表しており、どちらもリターンを得るために
被るドローダウンの大きさを測定しています。

このようなことを何万回もモンテカルロシミュレーションで統計解析のT検定や有意性検定、
破産確率、最悪のドローダウン確率、最適なレバレッジの比率、システム間の相関関係、
パラメータ間のリターンの変動率などを測定し、遺伝的アルゴリズムで様々なシステムの組み合わせや
ポートフォリオのリスク配分などを調整しております。