こんばんはー
先日から今日の相場見通し動画で話題にしていた表題の件、ローソク足トレード手法の利食い(利益確定)はトレーリングストップが良いのかそれともRR1:1固定が良いのか?について。
これからは皆さんとデータをシェアしながら検証していこうと考えています。
はじめに
前提として、ローソク足トレード手法には数種類の利食い方法があります。
①RR1:1固定利食い
建てたら1の利益を得るか-1の損失で終わるかの単純な二択決済。建玉後は完全放置がベターなやり方です。良くも悪くも完全に勝率に依存するやり方です。スプレッドやスワップを考慮してもざっくり勝率が(長期で安定して)55%以上あれば嫌でも資金が増えていきます。ただしちらほら発生する巨大トレンドであっても1:1で降りるのでその恩恵を受ける事はありません。
②ベーシックトレール(手法マニュアル記載分)
スウィングフォローのやり方なので伸びるスウィングであればそれだけ単発トレードでの利幅最大化が望めます。一方でトレンドが継続しづらい地合いの時は微損微益撤退が頻発する事も。負けトレード耐性のない人には厳しいですが、統計や確率でトレードを考えられる人には最適。

ただしRR1:1固定と比べて分布の右側のテールが常に開かれているので、負けは小さく勝ちは大きくと言う損小利大トレードが実現可能になり、従って勝率に依存せずとも資金の肥大化が可能になります。
③機械的トレール(全手法共通マニュアル記載分)と増し玉ルール
今回これらは対象外なので割愛します。
実際のデータ取り

私の場合、ローソク足トレード手法を使った日足と週足トレード及び、日足の仮称無限足トレードの3種類のトレードが対象になります。
それらを
- 手法別
- 時間軸別
- 銘柄別
- 売り買い方向別
で、トレードが終わるたびにそれを専用の分析システムに入力していく、と言う方式にしました。
エントリー価格とストップ価格までの値幅を1Rと定義し、トレードそのものは②のトレールを実施。トレード終了時の実トレール最終損益 (R)や途中の最大含み益 (最大到達R)を入力する事で吐き出し率つまり”削れ”も自動的に算出するようにしました。
そして「もし同じトレードをRR1:1固定でやっていたら、+1R決済になったのかそれとも-1Rで終わったのか?」をも入力する事で、トレールと1:1固定のどちらが有利なのか?がデータとしてわかるようになります。
上記画像では集計が3になっていますが、動作確認用のダミーデータが入ったままだったので実数は現在たったの「2」です。※この2に該当するトレードについても相場見通し動画で言及していますが、キリ良いところで記事にするので少々お待ちを。
今後集計数が50や100或いはそれ以上になってくると、分母の増大と共にこのデータの信頼度も増してくると言う事になります。
ただし、
優劣の結論は永久に出ません
トレールが良いのかそれとも1:1が良いのか?に対する、どちらが勝っているという結論自体は永久に出ません。
何故なら、まずこれは私のデータでしかないと言う点。
私は全てのローソク足シグナルでエントリーしていませんし、建てるとしても殆ど買いばかりです。
それに私の使ってる証券会社では買いシグナルが出ていたとしても他の証券会社が提供するチャートでは違うかもしれません。
トレール自体も私の証券会社ではストップアウトしても、他の証券会社ではチャートの差異に起因してストップアウトしないかもしれません。
こうしたユーザー個々の環境が影響する部分があるので、どれだけデータを積んだとしても確定的な事は何も言えないのです。
じゃぁ無意味なのでは?と言うと全然そんな事はありません。
あくまでも私の場合と言う前提の元であれば、トレールか1:1かどちらが良く機能して合理的か?の傾向は掴めます。そして実際のトレードではこの傾向を掴む事の方が重要です。
と言う訳でまずは20トレードを目指して頑張ります。
20トレードのデータが積みあがったらまたシェア記事を書きますし、その次は50トレード、その次は100トレード・・・みたいな流れでやっていく予定です。
「自分のトレードじゃないからあまり参考にならなさそうだわ・・・」と思われる方は、必要な項目は先に記載しているのでそれを元にご自身のトレードでも集計してみてください。更に私の分と比較してみても良いかもしれません。
そもそもこの集計と比較を私は随分前に3年間ぐらい継続して行っていたのですが、全て手書きなのと肝心のデータを書いた紙が散らばっていて今見てもさっぱり訳がわからない状態だったので、改めて今回システムを作って検証していこうと思い立ちました。
先ほども書きましたが分母が大きければ大きいほど説得力と信頼性が高まります。次回は20トレード分のデータが積みあがった時に。気長にお付き合いください(‘ω’)ノ




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