イザナミ×エクセル活用術▲哀薀娉修靴討澆


イザナミ×エクセル活用術▲哀薀娉修靴討澆
2016年10月29日(土) 22:58:35 FUMITRADE
 
こんにちは。今回はエクセルを活用して分析をする
このコーナーの、第2回となります。

では早速グラフの作り方を。

.ぅ競淵澆納莪一覧から指標を計算する
▲ぅ競淵澆らデータをCSV出力(クリップボードへ)
エクセルに貼りつける
ぁ´ 銑を別の指標でもう一度やる

これで2列のデータができたと思うので、

ゥ┘セルでデータの範囲を選択
(マウスでやると大変なので、1つ目の指標の初めのデータを選択後、
 「Ctrl」+「Shift」+「→」の後「Ctrl」+「Shift」+「↓」)

Ε哀薀妁散布図を選択

これで散布図が完成しました。2つの指標がどんな位置にあるのかが
わかると思います。

(横軸が左にある方のデータ、縦軸は右にある方のデータに対応
 しています)

やってみるとどんな感じになるか、またどう役立つのかを、
ここからは実際にグラフを作りながら説明していきます。

まず、バックテストの条件は「25日前の前日比が20より大きいもの」
としました。

この条件自体に特に意味はありません。
単にグラフ化しやすいよう、データが2500個位になるように
調節しただけのものです。25日前としているのは、これから使う
指標の数値に影響を及ぼさないためです。

この後 ↓◆↓のステップを踏んで、図1のようになりました。

データを取った指標は、前日終値→始値(率)と始値→終値(率)
です。

つまり、
「シグナルが出た日の終値から次の寄付までどれくらい上がったか」
 という指標と、

「その寄付から引けまでにどれくらい上がったか」
 という指標を比べているのです。

(※今回の指標の設定ではシグナルが出る日の1日前のものを測っていることになりますが、銘柄はランダムに選んでいるようなものなのでこのバックテストでシグナルが出る日というのはあまり関係ありません。仮にバックテストの条件を”24日前”とすればシグナルが出る日は1日早くなって同じになります。)


皆さんの中には、寄付で上がった株を積極的に買う方と、
逆に寄付で上がったものは避ける人がそれぞれいて、
それぞれの方針があると思います。

そして、それぞれのやり方で成功した経験も、失敗した経験も多く
あると思います。

この場合、

寄付で上がった銘柄を買って成功した経験は

「前日終値→始値(率)が高く、始値→終値(率)も高い」
というデータになって表れ、

逆に失敗した経験は

「前日終値→始値(率)が高く、始値→終値(率)は低い」
というデータになって表れます。

また、

寄付で下がった銘柄を買って成功した経験は

「前日終値→始値(率)が低く、始値→終値(率)は高い」
というデータになって表れ、

失敗した経験は

「前日終値→始値(率)が低く、始値→終値(率)も低い」
というデータになって表れます。


グラフ化してみてこの4つのパターンの内どれが多いかを見れば、
どのようなパターンが多いかということがわかるのです。

実際にグラフ化してみたものが2つ目の図になります。
(横軸が前日終値→始値(率)、縦軸が始値→終値(率))

見事に太陽型になっていて、4つのパターンが
均等にあることがわかります。

相関係数を取ってみると、-0.03となり、ほぼ相関はないといえます。

このことから言えるのは、

「シグナルが出た時点から寄付で上がったからと言って、」
「その後の値動きには関係がない」

「シグナルが出た時点から寄付で下がったからと言って、」
「その後の値動きには関係がない」

ということです。

(※あくまで全体としてみた話です。誤発注や無理な仕手等で株価が跳ねた場合などはこの限りではありません)

※11/04追記:その株の今までの動きにもよるみたいです。
前日比を使って分類して調べたところ、
前日比が0付近の時は寄付で上がった銘柄ほど上がりやすく、
逆に前日比が極端に大きかったり小さかったりすると、
寄付で下がった銘柄が上がりやすくなるという傾向にあるみたいです。

いままで寄付で上がった株はシグナルに出ていても買わなかった方、
逆に寄付で下がった株はシグナルに出ていても買わなかった方は、

おそらく先入観にとらわれていたのではないでしょうか。

「もう上げ幅がのこっていない」、「下げのペースになってしまった」と。

しかし、そのようなことはあまり関係がないとわかりました。

※11/04追記:やや安値圏、中間圏、やや高値圏の場合あまり関係がないといえるようです。

「寄付で買い」とシグナルが出た銘柄を、
素直に買ってみるのかもよいかもしれません。


話が若干それましたが、このようにグラフ化して
データが見えるようにすることで、今までなんとなく感じていた
感覚を確かにする、もしくは先入観を取り払うことができるのです。

気になったものはグラフ化してみると面白いですよ。













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