トレーディングシステムを形作る6つの変数
トレーディングシステムは一連のルールとして記述できるが、その長期的な結果は相互に作用するいくつかの変数に依存する。学習ノートでは6つが挙げられている：信頼性（勝率）、リスク・リワード比率、取引コスト、取引頻度または機会、ポジションサイジング、そして口座の資本規模であり、概要ではこれをトレーディング心理学と位置づけている。信頼性とは、取引または投資のうち何％が利益を生むかを問う。リスク・リワードとは、最小取引単位（例えば1株または先物1枚）において、損失に対して利益がどれだけ大きいかを問う。例えば、失敗した取引で1株あたり1ドルを失い、成功した取引で1株あたり1ドルを得るなら、相対的な大きさは等しい。勝ちが10ドル得て、負けが1ドル失うなら、相対的な大きさは大きく異なる。取引コストには執行コストと手数料が含まれ、あらゆる取引が口座規模に対する重しとなる。頻度は機会がどれほど頻繁に現れるかに関わる。ポジションサイジングは何単位を取引するかを決めるため、1株あたりの損益は株数倍される。資本規模は、最初の4つの変数が口座にどれだけ大きく影響するかを決める。20ドルのコストは、1,000,000ドルの口座よりも1,000ドルの口座にとってはるかに大きな意味を持つ。出典は、ある変数が他より重要かと問い、6つすべてが重要だと示唆している。しかし多くのトレーダーは信頼性、つまり正しくありたいという願望だけに焦点を当て、他の仕組みを無視する。その固執が学習ノートの中心的テーマである。
雪だるまの比喩：期待値はどのように働くか
雪だるまの比喩は、最初の4つの変数がどのように組み合わさるかを示している。ある人が大きな雪の壁の後ろに隠れている。雪玉が壁に向かって投げられる。白い雪玉は勝ち取引のようなもので、壁に付着して壁を大きくする。黒い雪玉は負け取引のようなもので、自分の大きさに等しい穴を溶かして開ける。壁の大きさは初期資本を表す。信頼性は白い雪玉の割合である。リスク・リワードは白い雪玉と黒い雪玉の相対的な大きさである。白い雪玉がゴルフボール大で、黒い雪玉が直径1.83メートルなら、白い雪玉が一日中降り注いでも、黒い雪玉1個で壁を破壊しうる。白い雪玉が巨大な岩で、黒い雪玉がゴルフボール大なら、1日1個の白い雪玉が、多くの小さな黒い雪玉に対する十分な防御を築くかもしれない。取引コストは、白でも黒でもすべての雪玉からのわずかなダメージのように働く。頻度は雪玉が投げられる頻度である。ポジションサイジングは一度にいくつの雪玉を投げるかである。ゴルフボール大の黒い雪玉1個なら小さな穴が開くが、一度に10,000個なら、壁が非常に大きくない限り破壊しうる。期待値は雪玉1個の平均的な効果である。出典の数値例では、白い雪玉60個が6.792立方メートルを加え、黒い雪玉40個が3.396立方メートルを削り、100個の雪玉による総ダメージは0.283立方メートルである。正味効果は6.792から3.396を引き、さらに0.283を引いた、3.113立方メートルに等しい。100で割ると、各雪玉は平均0.031立方メートルを加える。トレーディングでは、その平均的効果はリスク1ドルあたり、1取引あたりの期待値である。正なら、多くの取引を経て資本は増える傾向があり、負なら、資本は減る傾向がある。
雪だるまからRマルチプルへ：リスクを一貫して測る
出典はリスクをRと定義している。取引に入る前に、トレーダーは資本を守るための出口点を決める。その距離が初期リスクである。例えば、株を40ドルで買い、30ドルで退出すると決めた場合、リスクは1株あたり10ドルである。100株を買うなら、総リスクは1R、つまり1,000ドルである。利益と損失はその後Rマルチプルとして表せる。2,000ドルの利益は2R、10,000ドルの利益は10Rである。500ドルの損失は0.5R、2,000ドルの損失は2Rである。1Rを超える損失は、退出規律が失敗し、市場が計画以上に動いたときに起こりうる。掲げられた目標は、損失を1R以下に抑えることである。一連のRマルチプルはRマルチプル分布を形成する。その分布の平均がシステムの期待値である。簡単な袋の例では、青い球60個と黒い球40個を使う。青は1R勝ち、黒は1R負ける。60回の勝ちは60Rを生み、40回の負けはマイナス40Rを生み、100取引での純額は20R、つまり期待値0.2Rである。取引あたりのリスクが2ドルなら、1,000取引は期待値200R、つまり400ドルを生む。2つ目の袋では勝率は36%にすぎないが、平均利益はより大きい。勝ちRの合計はプラス160R、負けRの合計はマイナス82R、100取引での純額はプラス78R、つまり0.78Rである。このゲームは勝率が低いが、期待値はおよそ4倍ある。したがって勝率だけでは誤解を招く。
勝率だけでは不十分：予測の罠
多くのトレーダーは高確率の予測を求める。出典は一般的な予測の考え方を挙げている：トレンドは継続する、価格は反対側のバンドへ動く、ファンダメンタルズが価格を動かす、価格は複数の市場行動を反映する、歴史的サイクルは繰り返す、世界の秩序が価格と転換点の予測に役立つ、などである。それらはすべて歴史に依拠し、ときに反復を期待する。しかし正確な予測でも全損につながりうる。成功率90%、平均勝ちが1R、平均負けが10Rのシステムを考えよう。期待値は0.9×1R－0.1×10R、つまりマイナス0.1Rに等しい。勝率90%にもかかわらず期待値は負である。これは学習ノートの重要な警告である：正しくありたいという願望が、全体利益への願望を上回ることがある。人々は市場を支配したいと思うかもしれないが、それなら市場が彼らを支配する。予測の成功はプラスの期待値と同じではない。損失が利益よりはるかに大きければ、ほとんどの場合に正しい方法でも資金を失いうる。逆に、勝ちが十分に大きければ、勝率の低い方法でもプラスの期待値を持ちうる。出典は、期待値が機会と組み合わさって、ある方法が実行可能かどうかを判断する助けになると強調している。予測の罠とは、多くの取引にわたる勝ち、負け、コストの総合的効果ではなく、正しさに焦点を当てる傾向である。
