逆指値を語るシリーズ(6)


逆指値を語るシリーズ(6)
2013年7月28日(日) 19:04:08 トレシズ
 
引き続き、お問い合わせ内容で最も多い「スリッページ」に関する話題です笑

私自身のここ最近のトレード日記側でも、

2120ネクストでかなり滑ったりしていますが苦笑

これはもちろん、私のメイン証券会社の逆指値処理が明らかに遅い点もあります(コラ

また、正直ネクストの動きなどはここ連日見ていますが、

正直板がスカスカです苦笑

板が飛びまくるため、分単位で3%程度は一気に変化している非常にボラがある銘柄ではありますね〜汗

これは銘柄や、またその銘柄がどの程度人気化しているかどうかなど、同一銘柄でも時期によって変化しますので一概には言えないところなのですが、

基本的には板がスカスカの銘柄は滑ると見て間違いないとは思います(ぇ

これは単に、売り手が少ないためですね〜。

普通に考えますと、逆指値の買いといいますのは、

「この値段以上になったらこの値段あたりで買いたい」

ということではありますが、これは買い手の個人的な都合ともいえます。

「その値段で買いたいとは思っていたとしても、その値段で売ってくれる人があまりいない場合にはどうなるか?」
「その値段で買いたいとは思っていたとしても、その値段で買いたい人があまりに多い場合にはどうなるか?」

と考えますと、やはり値段(約定値)は高くなってしまいます汗

これがスリッページの基本とも言える考え方ではありますが、

逆にやはり、ボラがある中でも板が厚い株、

今でいいますとたとえば

9449GMOインターネットや4321ケネディクス、9501東京電力などはたいした滑らない場合が多いと思います。

トレード日記側でも、

ヒノカグ【上方ブレイク】(デイトレード版・個人用)のシグナルであった

・2410キャリアDC
・6788日本トリム
・7844マーベラスAQL

などはほとんど滑っていません。

…余談ですが、「俺の青春ラブコメはまちがっている」というアニメのスタッフロールにマーベラスAQLという名前がありました笑

オンラインゲームや音楽映像の企業だったんですね〜。

…だいぶ話が反れましたが(コラ

そのためですが、スリッページの値といいますのは、ネクストのようにスリッページが大きかった値のみを見るのではなく、

各トレードの平均値をとることが重要だと考えます。

このあたりに関しましては次回のテーマとしまして、今日はちょっと違うテーマです苦笑

実際のところ、スリッページを抑えるのに効果的な手法として考えられますのは、

「当日の板状況をプログラムで取り込み、当日板が薄い銘柄への仕掛けを自動的に除外するようにする」

という技が考えられます。

…といいつつも、上記を実現するためには高度なプログラミング技術が求められると考えられまして、

私にも無理そうですが(コラ

ただおそらくですが、理論上は絶対無理でもなさそうには思いますので、

このあたりはちょっと日々研究したいと思っております笑

上記はどうしても前日段階では判別しづらいとは思うのですが、

他に考えられますのは、

「前日段階で該当銘柄の1分足もしくは歩み値のデータなどを読み込み、板が厚いか薄いかを判別する」

というのも一案としては考えられます。

現時点で想定されますのは、

「歩み値が平均どの程度の%で変化しているか?」

をチェックする手法です。

たとえば東京電力など板が厚い銘柄はほぼ毎回1円単位で変化すると考えられますが、

上記の2120ネクストの場合ですと、毎回5円〜20円単位で変化します汗(株価は1628円)

この歩み値の変動率が大きい銘柄ほど、スリッページが大きくなる可能性が高いと読みます。

これは書いていて自分で思ったのですが、

かなり有効そうな気がしています笑

問題は「全銘柄の歩み値を入手するのが難しい」という点かもしれません。

そのためですが、

タワーを使いますと全銘柄の1分足のデータは入手できますので、

個人的なテストでは1分足を使ってみたいと思います。

そして、

(1)各銘柄の前日1分足のヒストリカル・ボラティリティ(もしくはシャープレシオ)をプログラムを使って算出する
 ↓
(2)前日1分足のヒストリカル・ボラティリティの値が大きいほどスリッページが発生する可能性大、小さいほどスリッページが発生する可能性小と読みます。
 ↓
(3)あとは日々、スリッページとヒストリカル・ボラティリティの大きさの関連性を調べ、「1分足のヒストリカル・ボラティリティがどのラインを超えるとスリッページが大きくなるか?」を調べていきます。
 ↓
(4)ラインがおおよそ把握できた段階で、外部指標として「1分足のヒストリカル・ボラティリティCSV」というものを用意した上で各逆指値戦略に読み込み、
たとえばですが「1分足のヒストリカル・ボラティリティが10より小さい」などの条件を入れた上でスクリーニングするようにします。

上記はあくまでアイデアでして、まったく正しいのかどうかは分からないのですが汗

もしくは、「1分足における、分単位の出来高の多さ」で判別するアイデアもあり、

このあたりはまずはタワーCSVを取り込み、銘柄毎に計算できるようなベースとなるプログラムを開発してみたいところですね〜笑

正直今は戦略開発を重視しておりますので上記に時間をさけるかどうかは分かりませんが、

時間がありましたら研究してみたいとは思っております笑

そして現時点での仮説ではありますが、

「出来高÷単元株数」

が大きい銘柄ほど、スリッページが小さいと読みます(ぇ

といいますのも上記は1株単位の銘柄だと分かりやすい数字でして、

出来高÷単元株数とは、市場参加者の人数や板の厚さと直結すると考えられるためですね〜。

あとは、単元価格が大きいほうがスリッページが小さくなり、

また株価に対して呼び値の%が小さい価格帯ほどスリッページが小さくなるとも読んでいます。

さらに言えば、上値抵抗帯というのはかなり無視できません。

たとえば株価が101円以上になったら買いを仕掛けるという逆指値よりは、

株価が100円以上になったら買いを仕掛けるという逆指値の方がスリッページが間違いなく小さい場合が多いと思います。

これは、100円などといったきりのいい株価は板が厚い(売り手が多い)ためですね〜。買い手が多くても困らないということなのではないかと思っております笑



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