３度目のオプション大敗

ゲイン)を投資リターンの先物取引源泉とし、価格差による収益(キャピタルゲイン)は狙わない投資家」 と限定します。 スワップ派といいながら、実態としてキャピタルゲイン狙いの売買をする投資家もいますので、先物取引上記のように、はっきりさせておく必要があると思います。 実際の投資家は、価格差のみで利益を狙うトレード派と金利差で利益を狙うスワップ派が明確に分かれてのではなく、その中間的な日経225投資家も多くいます。 また、円資産のFX　初心者ヘッジという、異なる目的を持たせる人もあります。そして、それぞれの投資家の位置により、投資手法も多くのバリエーションがあります。 そのため、スワップ派とは金利差収益のみを狙う投資家と限定する必要があると思います。そのような限定をしないと、答えもはっきりと定まりません。 このブログの今までの記事も、この範囲にほぼ厳密に限定しています。いずれは、もう少し応用的なストラテジーの話題や、為替以外の資産の投資について書いてみたいと考えていますが、まずは、基本を固めましょう。 さて、 「スワップ派は、どんな考え方に基づいてポートフォリオを組み立てるべきか」 に入らせていただきます。 まず言えることですが、この質問は少し急ぎすぎています。 なぜならば、上記のようなスワップ派の定義をした後に、 「スワップ派はどのような考え方に基づいて投資をすべきなのか」 という質問から始めなければならないからです。 そして、それの答えを求めた後に、 「スワップ派は、どのような手法を使って投資をするのが適切か」 という質問が出てきます。そして、その答えを探る途中に「ポートフォリオ」という言葉が出てきます。 そしてようやく 「ポートフォリオをどのように組み立てるべきか」 に入ることができます。 なにか遠回りをしているように聞こえるかも知れませんが、こられの質問を考えてゆく道筋のなかにこそ 「スワップ派は、どんな考え方に基づいてポートフォリオを組み立てるべきか」 の回答が明確にあわられてきます。 ただ、これをまともにやろうとするとかなり大変で、このブログ「スワップ派のためのFXポートフォリオ」でも、いままでに、かなりの回数にわたって、この話題について解説しています。 ここでは、これまでのまとめという位置づけで、要点を分りやすく書いてみたいと思います。 続きます。 訪問していただいてありがとうございます。 クリックでブログの応援をお願いいたします。 　　　　↓　↓　↓　 にほんブログ村 FX　スワップ・長期投資派 人気ブログランキング テーマ:FX(外国為替証拠金取引) - ジャンル:株式・投資・マネー 【2008/03/29 15:00】 | 入門編 | TRACKBACK(0) | COMMENT(0) | リスク管理　ヒストリカル法 今回の記事は、ドル円が100円割れる前に書いていたのですが、別の記事を書いたあと、ほって置いてアップしていませんでした。 人気のリスク分析ツールはここから さて、ファットテールの対策をどうするか。 やっかいなことに、特効薬的な手法はありません。 分散投資をしても、なかなかこの性質を消去するのは難しいのです。というのは、共通リスクと固有リスク のところで書いた、共通リスクがファットテールを持っていることが多いからです。 共通リスク自体の分析については、将来、ファクター分析のはなしをするときに書くかもしれません。 では、対策としてどうするか。 一番簡単なのは、つまり結局のところ、レバレッジは余裕をもって。 です。 投資をするときは、 ３σは比較的頻繁に、 ４σも起こりうる。 位の考え方でレバレッジをコントロールしたほうが良いでしょう。 そのように考えれば、よく言われるレバレッジ３倍以内というのは妥当性があります。 ボラを10％とすれば３σで30％、レバレッジ３倍以内ならば何とかなりそう。 で、これだけではなしを終わらせてしまったら、「スワップ派のためのFXポートフォリオ」をせっかく読んでいただいている人に失礼なので、プロでも使っているリスク分析の手法を紹介します。 まずは、ヒストリカル法というものですが、原理は簡単です。過去の実際のレートの変化率の分布を将来の予想分布とするものです。 前回まで用いていたGBPUSDでやってみましょう。 図１ 図２ 図１は、前回まで掲載した図と同じものです。ただし、縦軸は頻度ではなく確率(割合)としています。 図２は、図１の棒グラフを左側から足し合わせていったものです。分布関数といいます。 たとえば、 X軸が-0.58%のときY軸は11.94％ X軸が0..00%のときY軸は50.13％ となっています。 この意味は、 -0.58％以下となる確率は11.94％ -0.00％以下となる確率は50.13％ と読みます。 このヒストリカルデータから作った分布関数をつかってリスク管理を行うわけです。 図３ 図３は、図２の-1.16％(‐2σ)以下の部分を拡大したものです。 この図から、たとえば-1.86%以下になる確率は0.49％と推定するわけです。 単一通貨ペアの場合は、実際のレートの変化率から簡単にヒストリカル法のリスク管理はできます。 では、ポートフォリオの場合はどうするのでしょうか。 続きます。 訪問していただいてありがとうございます。 クリックでブログの応援をお願いいたします。 　　　　↓　↓　↓　 にほんブログ村 FX　スワップ・長期投資派 人気ブログランキング テーマ:FX(外国為替証拠金取引) - ジャンル:株式・投資・マネー 【2008/03/20 18:06】 | 入門編 | TRACKBACK(0) | COMMENT(0) | 分布のはなし　その４ 前回、±２σ以上の値では正規分布と実際の為替リターンの分布(GBPUSD)では出現確率が、大きく異なることを示しました。 人気のリスク分析ツールはここから 数値だけでは分りにくいので、グラフにして見ます。 上のグラフのまるで囲んだ部分の拡大図がしたのグラフです。下の図では、横軸を標準偏差表示に変換しています。（１σ=0.58%に相当） 2.5σ位までは、正規分布もGBPUSDも大体同じ位ですが、３σを超えてくると、圧倒的に実際のGBPUSDのリターンの頻度が大きくなります。 正規分布では、ほとんど起こりえない３σ以上の値が、かなりの頻度で起こっていることが良く分ります。 つまり、 実際の為替レートのリターンでは、正規分布で推定した値よりもはるかに大きな割合で、極端に大きなリターンが出現します。 この特性は、為替に限らずほとんどの市場性のある資産のリターン(株やコモディティなど)でも見られます。これ現象を、fat tail(ファットテール) などと呼び、資産のリスク管理を非常に難しくする問題とされています。 たとえば、為替証拠金取引でマージンコールの起こるレベルを４σにとったとします。リターンが正規分布に従うならば、マージンコール確率は0.006％となります。つまり、１万分の１以下ですね。 ところが、じっさいには、はるかに高い確率、たとえばGBPUSDでは過去0.341％、つまり、300分の１位の確率で発生してしまいます。 ようするに、 極端な値をとる場合に対するリスク管理には、正規分布の仮定は使い物にならない、ということになります。 続きます。 訪問していただいてありがとうございます。 クリックでブログの応援をお願いいたします。 　　　　↓　↓　↓　 にほんブログ村 FX　スワップ・長期投資派 人気ブログランキング テーマ:FX(外国為替証拠金取引) - ジャンル:株式・投資・マネー 【2008/03/11 22:31】 | 入門編 | TRACKBACK(0) | COMMENT(0) | 分布のはなし　その３ 分布のはなしを分りやすく、やろうとすると案外と難しいものです。 人気のリスク分析ツールはここから 分布関数やら確率密度関数やらを説明すればいいのですが、こんなことをやっていたら数理統計のブログになってしまい、誰も読まなくなるのは目に見えています。 というわけで、途中をすっ飛ばして標準正規分布と言われるグラフ(確率密度関数)を表示します。標準正規分布とは、平均が０、分散が１の正規分布です。 このグラフの意味がわかれば、リスク分析を行う上で１ランクレベルアップできます。 このグラフの見方ですが、 赤い曲線の高いところほど起こる確率が高い 赤い曲線の低いところほど起こる確率が低い ということです。 つまり、 ０付近の値は比較的頻繁に起こりますが、3や4、もしくは-3や-4のような値はほとんど起こらない、 と読みます。 (縦軸の数値は、確率密度というもので確率そのものではありません。) 重要なことは、標準偏差の絶対値が大きくなると急速に起こる確率は小さくなるということです。 どのくらいの確率になるのか、代表的な数値を書いてみます。ある数値がピンポイントで発生する確率を書いても意味がないので範囲で書きます。 範囲(σ) 確率 1-確率 ‐0.5〜0.5 38.292％ 61.708% ‐1.0〜1.0 68.269％ 31.731% ‐1.5〜1.5 86.369％ 13.361% ‐2.0〜2.0 95.450％ 4.550% ‐2.5〜2.5 98.758％ 1.242% ‐3.0〜3.0 99.730％ 0.270% ‐3.5〜3.5 99.953％ 0.047% ‐4.0〜4.0 99.994％ 0.006% 数字が並んでいるだけで面白くないと思うかもしれませんが、この表は、とっても重要なことが書いてあります。 まず、読み方です。 標準正規分布に従った数値が発生するときに、実現した値が -0.5〜0.5の間に入る確率は38.292%(入らない確率は61.708%) ・・・ -4.0〜4.0の間に入る確率は99.994%(入らない確率は0.006%) というように読みます。 これを為替のリスク管理に応用するときは、まず、為替レートのリターンの標準偏差を計算します。昨日の例のGBPUSDの標準偏差(リスク) が日次で0.581％と推定されたとします。 このとき、 毎日のGBPUSDの変動の範囲は １σの-0.581%〜0.581％の範囲はいる確率が38％くらい(入らない確率は62％) ２σの-1.162%〜1.162％の範囲はいる確率が68％くらい(入らない確率は32％) ・・・ と言えるわけです。（シャープレシオのところでも同じようなことを書きました。） 実際にこの通りになっているのでしょうか。比較してみましょう。 確率の列は値の範囲に入る確率、1−確率の列は入らない確率です。 1−確率の列を正規分布とGBPUSDで比較してみましょう。 1−確率の比率の列を見てください。値は、正規分布とGBPUSDの1−確率の比率です。 ±2.0σ以下ではほぼ、１に近い値になっています。ところが、2.5σを超えてると急速に１より大きな値になります。 たとえば±3.0σでは4.815となっています。 これが意味することは、±3σ以上のリターンが発生する確率は、正規分布で推定した確率の4.8倍以上ある