ランダムエントリー実験：設計と設定
調査ノートで説明されている実験は、意図的に粗い意思決定ルールから始まる。10の各市場におけるすべての取引で、方向——ロングかショートか——はコイントスで決められる。指標、価格パターン、ニュースのいずれも選択に影響しない。システムはその後、市場に継続的にとどまるため、1つの取引が決済されると、次のポジションの方向は別のコイントスで決まる。設計を完成させる要素がさらに2つある。エグジットは、現在の市場ボラティリティの3倍に置かれたトレーリングストップで処理される。ポジションサイズは1%リスクルールで設定され、ストップアウトされた場合の損失が口座資金のほぼ1%になるように各取引をサイズ設定する。 この演習の目的は、ランダム取引を推奨することではない。システムのパフォーマンスのうち、どれだけがエントリーシグナルの質ではなく、エグジットと資金管理から生じるかを切り分ける、管理された実証である。報告された結果は際立っている。リスクベースのポジションサイジングなしでは、ランダムシステムは実行の約80%で利益を上げ、コイントスの結果が異なるため実行ごとに結果は異なった。単純な1%リスクの資金管理ルールを追加した後、システムは10市場にわたる10年間で、全実行回数の100%で利益を上げた。リターンは目覚ましいものではなく控えめだと説明され、取引の信頼性——利益で終わった取引の割合——は約38%にすぎず、トレンドフォローシステムの平均に近かった。それでも、ランダムな方向選択と継続的にエクスポージャーを保持する要件のもとで、テストされたすべての実行でプラスの結果が得られたことが、この実験を検討に値するものにしている。
コイントスのエントリーでも利益が出る理由
コイントスは価格を予測できない。それでもこの実験では、ランダムな方向選択がシステム全体の収益を妨げなかった。説明は、優位性がどこにあるかにある。エントリーは、エクスポージャーが始まる時点と、市場のどちら側を持つかだけを決める。取引がどう終わるかは制御せず、どれだけの資本を投入するかも制御しない。これら2つの機能は、トレーリングストップとポジションサイジング・ルールが担う。 トレーリングストップは結果の分布を非対称にする。損失取引はあらかじめ定義された距離で切られるため、その規模は限定される。利益取引は、市場が有利な方向に動き続ける限り継続を許されるため、その規模は事前に固定されない。価格が時折トレンドを描く市場では、ランダムエントリーでもそのトレンドの一部の期間にポジションを持つ可能性がある。サンプルには10市場にわたる多数の取引と長いテスト期間が含まれるため、エントリーポイントは市場状況の広範で偏りのないサンプルを形成する。その結果、利益と損失のプロファイルは、エントリーのタイミングではなく主にエグジットルールによって形作られる。 この結果に必要な条件は、継続的な参加である。システムは常に市場にいるため、トレンドがいつ始まるかを予測する必要はなく、トレンドが発生したときに存在していればよい。これはエントリーが無価値だと証明するものではない。エントリーシグナルは依然として取引頻度、初期リスク、資本がどれだけ効率的に使われるかに影響し、良いシグナルは別の設計では価値を加えるかもしれない。しかし、エントリールールが優位性を生み出したと認められる前に、ランダムなベースラインに対して測定されなければならないことは示している。
ボラティリティ3倍のトレーリングストップ：目的とトレードオフ
実験のトレーリングストップは、市場のボラティリティの3倍に設定されている。ここでのボラティリティは、市場が一定期間に通常どれだけ動くかの尺度であり、多くのトレンドフォロー・フレームワークでは平均真の値幅（ATR）または同様の統計量で計算される。現在値からその距離の3倍にストップを置くことは、通常の日々のノイズが届きにくいほど十分遠くにストップが位置することを意味する。ストップはその後取引を追従する。ポジションの方向にのみ動き、決して逆方向には動かないため、トレンドが進展するにつれてエグジット水準は価格についていき、含み益の一部を保護する。 ボラティリティ乗数はいくつかの点で重要である。広いストップはランダムな変動でヒットされる頻度が低いが、ストップアウトごとのコストは価格変動1単位あたり大きくなり、1%リスクルールはポジションサイズを縮小することで対応する。狭いストップは同じリスクでより大きなポジションを可能にするが、通常のノイズでより頻繁に発動する。ボラティリティの3倍という選択はパラメータであり、法則ではない。それは、早すぎるポジションの振り落としと、最終的にストップに達したときにより大きな損失を受け入れることとのトレードオフを反映している。ボラティリティは10市場で異なり、各市場内でも時間とともに変化するため、同じ乗数でもストップ距離は価格の絶対値ではなく、その市場の状況に比例して決まる。この適応が、契約サイズや価格挙動が大きく異なる市場に同じルール群を適用できる理由である。トレーリング機能もまた、システムがトレンドを予測せずに捉えられる理由である。エグジット位置は市場自体によって更新される。
1%リスクルール：ポジションサイジングが結果をどう変えたか
1%リスクルールはポジションサイズを決める。エントリー価格とストップ水準の間の距離が、契約または単位あたりのリスクを定義する。ルールは次に、口座資金の1%をその距離で割り、取引する単位数を計算する。ボラティリティの高い市場ではストップ距離が広いためポジションは小さくなり、静かな市場ではストップが近いためポジションはより大きくできる。その結果、どの市場であっても、すべての取引は開かれた瞬間に、パーセント表示でほぼ同じ意図したリスクを負う。 調査ノートによれば、このルールを追加することで、ランダムシステムは実行の約80%で利益を上げる状態から、実行の100%で利益を上げる状態へ移行した。メカニズムは、ポジションサイジングが予測力を生むことではない。どの取引が勝つか負けるかは変えない。変えるのは口座レベルでの結果の分布である。単一の取引からの損失を上限付けることで、連続する損失取引が口座の不釣り合いに大きな割合を奪うのを防ぎ、利益取引が現れるのに十分な長さ口座が活動を続けられるようにする。また、市場間でリスクを標準化するため、単一のボラティリティの高い市場が結果を支配することはできない。 注目すべき限界もある。1%というリスク目標は慣例であり、保証ではない。ギャップ、スリッページ、急変市場は意図した額を超える損失を生み得る。現在の口座資金に基づくサイジングは、損失後にポジションサイズが小さくなることも意味し、回復を遅らせる。このルールは生存性と一貫性を改善するが、それ自体で優位性を生み出すわけではない。
