BNF氏の逆張りスイングトレードの期待値を検証（システムトレード）

システムトレード

2021.06.02 2017.05.30

BNF（小手川隆）氏の「乖離率」逆張り投資手法のバックテストを以前紹介しましたが、結果が良くなかったので再紹介します。

BNF氏の手法とは？

おさらいです。

【買いルール】

25日移動平均線乖離率が次を満たす場合に翌日の寄り付きで購入します。

薬品株・・・約5～10%
電機株・・・約10～15%
食品株・・・約7～10%
化学株・・・約7～10%
証券株・・・約5～10%
ハイテク株・・・約10～15%

※大型株の場合の目安なので、対象は日経225採用銘柄とします。

【手仕舞いルール】

次を満たす場合に翌日の寄り付きで手仕舞いします。

利益10％以上
損失15％以上
10日以上保有していた

「買った銘柄が乖離率0%に戻っていく過程で売る」より安定した手仕舞いルールだと思うので変更しました。

ソースコード

Nehori.ptはProtraの使い方応用編に記載しています。

# loop-type: date-only
// BNFの手法
require "TIlib"
require "Nehori"
 
if !$__INIT__
  $MHP = 10 // 最大保有日
  $BUDGET = 1000000 // 投資総額
  $ISCOMPO = 0 // 単利or複利 1:複利
  $Diff = [Length(CodeList)]
  $__INIT__ = 1
end

def CreateObject(i)
  $Diff[i] = DiffMA_new(25) // 25日移動平均線
end

def NextObject(i)
  DiffMA_next($Diff[i])
end
 
def BuyCond(i) //買い条件
  diff = DiffMA_value($Diff[i])
  if ! (diff)
    return
  end

  value = -35
  // 化学・薬品 約7～10%
  if 4000 <= (int)Code && (int)Code < 5000
     value = -8
  // 機械・電機 約10～15%
  elsif 6000 <= (int)Code && (int)Code < 7000
     value = -12
  // 食品 約7～10%
  elsif 2000 <= (int)Code && (int)Code < 3000
     value = -8
  // 証券 約5～10%
  elsif 8000 <= (int)Code && (int)Code < 9000
     value = -7
  else
     return
  end
 
  if (diff <= value)
    return diff * (-1)
  end
end
 
def SellCond(i) //売り条件
  if ! Close
    return
  end
  return Close >= 1.10*$buy || Close <= 0.85*$buy
end

Main2()

# loop-type: date-only

// BNFの手法

require "TIlib"

require "Nehori"

if !$__INIT__

$MHP = 10 // 最大保有日

$BUDGET = 1000000 // 投資総額

$ISCOMPO = 0 // 単利or複利 1:複利

$Diff = [Length(CodeList)]

$__INIT__ = 1

end

def CreateObject(i)

$Diff[i] = DiffMA_new(25) // 25日移動平均線

end

def NextObject(i)

DiffMA_next($Diff[i])

end

def BuyCond(i) //買い条件

diff = DiffMA_value($Diff[i])

if ! (diff)

return

end

value = -35

// 化学・薬品約7～10%

if 4000 <= (int)Code && (int)Code < 5000

value = -8

// 機械・電機約10～15%

elsif 6000 <= (int)Code && (int)Code < 7000

value = -12

// 食品約7～10%

elsif 2000 <= (int)Code && (int)Code < 3000

value = -8

// 証券約5～10%

elsif 8000 <= (int)Code && (int)Code < 9000

value = -7

else

return

end

if (diff <= value)

return diff * (-1)

end

def SellCond(i) //売り条件

if ! Close

return

end

return Close >= 1.10*$buy || Close <= 0.85*$buy

end

Main2()

カテゴリに分けた銘柄の平均値（切り捨て）を閾値として計算しています。

バックテスト結果

平成10年からバックテストを開始していますが、ツールのバグ？なのか平成12年からしか計算してくれません。

株価データ: 日足
銘柄リスト: 日経225採用銘柄
10/01/05～29/05/26における成績です。
----------------------------------------
全トレード数		270
勝ちトレード数(勝率)	148(54.81%)
負けトレード数(負率)	122(45.19%)

全トレード平均利率	1.90%
勝ちトレード平均利率	10.35%
負けトレード平均損率	-8.36%

勝ちトレード最大利率	86.79%
負けトレード最大損率	-29.63%

全トレード平均期間	15.60
勝ちトレード平均期間	14.01
負けトレード平均期間	17.54
----------------------------------------
必要資金		\906,000
最大ポジション(簿価)	\1,000,000
最大ポジション(時価)	\2,030,400

純利益			\5,109,500
勝ちトレード総利益		\14,220,200
負けトレード総損失		-\9,110,700

全トレード平均利益	\18,924
勝ちトレード平均利益	\96,082
負けトレード平均損失	-\74,678

勝ちトレード最大利益	\864,800
負けトレード最大損失	-\288,000

プロフィットファクター		1.56
最大ドローダウン(簿価)	-\773,800
最大ドローダウン(時価)	-\782,200
----------------------------------------
現在進行中のトレード数	0

株価データ: 日足

銘柄リスト: 日経225採用銘柄

10/01/05～29/05/26における成績です。

----------------------------------------

全トレード数 270

勝ちトレード数(勝率) 148(54.81%)

負けトレード数(負率) 122(45.19%)

全トレード平均利率 1.90%

勝ちトレード平均利率 10.35%

負けトレード平均損率 -8.36%

勝ちトレード最大利率 86.79%

負けトレード最大損率 -29.63%

全トレード平均期間 15.60

勝ちトレード平均期間 14.01

負けトレード平均期間 17.54

----------------------------------------

必要資金 \906,000

最大ポジション(簿価) \1,000,000

最大ポジション(時価) \2,030,400

純利益 \5,109,500

勝ちトレード総利益 \14,220,200

負けトレード総損失 -\9,110,700

全トレード平均利益 \18,924

勝ちトレード平均利益 \96,082

負けトレード平均損失 -\74,678

勝ちトレード最大利益 \864,800

負けトレード最大損失 -\288,000

プロフィットファクター 1.56

最大ドローダウン(簿価) -\773,800

最大ドローダウン(時価) -\782,200

----------------------------------------

現在進行中のトレード数 0

結果は勝率5割超え、PF(プロフィットファクター)1.5超えです。

100万円の投資額で、19年後には611万円になってます。

利益曲線は次のとおりです。

多少の増減はあるけど、ほぼ単調増加です。

閾値が多数あるので、微調整次第で利用できる手法になるでしょう。

それをカーブフィッティングと呼びますが・・・。

まとめ

聖杯のように見えるシステムでも、実際に運用できるものは少ないのが現状だと思います。

絶対確実に利益が上がることが事前に保証されているストラテジーなどこの世には存在しません。

株価は生物です。

いかなる損益も、当サイトは責任を持ちませんがメールにてコメントは大歓迎です。