記事「古典的な戦略をPythonで再構築する（第3回）：高値更新と安値更新の予測」についてのディスカッション

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本連載では、古典的な取引戦略を実証的に分析し、AIを用いてそれらの改善が可能かどうかを検証します。本日の議論では、線形判別分析モデルを用いて高値更新と安値更新の予測に挑戦します。

通常、プライスアクション戦略に従うトレーダーは、証券を分析する際に強いトレンドの形成や消滅の兆候を探します。強いトレンドが形成される兆候としてよく知られているのは、価格水準が以前の極端な値を上回り、徐々に大きなステップを踏みながら離れていくことです。これは俗に「高値引け」や「安値引け」と呼ばれ、価格の動向によって名称が変わります。

何世代にもわたり、トレーダーはこのシンプルな戦略を用いてエントリポイントとエグジットポイントを特定してきました。エグジットポイントは一般的に、価格が極端な値を超えられず、トレンドが強さを失い、反転の兆しが見えたときに決定されます。何年もの間、この戦略にはさまざまな細かい拡張が加えられてきましたが、基本的なテンプレートは変わっていません。

この戦略の最大の欠点の一つは、価格が不意にその極端な値動きの下に戻ってしまうことです。このような不利な価格変動は「リトレースメント」と呼ばれ、予測が難しくなります。その結果、ほとんどのトレーダーは、価格が新たな極端にブレイクしてもすぐにはポジションを持ちません。代わりに、価格がその水準をどの程度維持できるかを見極めてから投資を決定します。しかし、このアプローチにはいくつかの疑問が伴います。トレンドが確立したと結論付けるまで、どれくらいの時間待つべきか？逆に、トレンドが反転するまでの期間はどれくらいが長すぎるのか？これは、プライスアクションアナリストが直面するジレンマです。

作者: Gamuchirai Zororo Ndawana