記事「共和分株式による統計的裁定取引（第5回）：スクリーニング」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.12.24 12:46 新しい記事「共和分株式による統計的裁定取引（第5回）：スクリーニング」はパブリッシュされました: 本記事では、共和分関係にある株式を用いた統計的裁定（アービトラージ）取引戦略のための資産スクリーニングプロセスを提案しています。本システムは、資産のセクターや業界といった経済的要因による通常のフィルタリングから始まり、スコアリングシステムのための基準リストで終わります。スクリーニングに使用される各統計検定（ピアソン相関、エングル=グレンジャー共和分、ジョハンセン共和分、ADF/KPSSの定常性検定）について、それぞれPythonクラスが開発されました。これらのPythonクラスは提供されており、さらに著者によるAIアシスタントを用いたソフトウェア開発に関する個人的なコメントも付されています。 私たちの戦略は平均回帰型（ミーンリバージョン）の統計的裁定取引であり、Nasdaq株式のうちNVDAと共和分関係にある株を選定し、ポートフォリオ比率に従って同時に売買することで市場中立性を目指します。対象となる株式はNasdaq上の全銘柄です。具体的に満たすべき基準は以下の通りです。 エングル＝グレンジャー検定およびジョハンセン検定による共和分の強さ ポートフォリオ比率の安定性 ADFおよびKPSS検定によるスプレッドの定常性の質 資産の流動性 これら4つの基準は、スコアリングシステムを構築するのに十分です。スコアリングシステムは、長期的に価格が安定して共に動く株式グループを特定することで、取引上の優位性をもたらします。すべてのペアやグループが目的に適しているわけではないため、スコアリングシステムが必要です。数百、あるいは数千の株式のあらゆる組み合わせを単純にテストすれば、潜在的なペアやバスケットの数は爆発的に増加します。私たちは、この統計的裁定取引フレームワークを、一般的なノートパソコンと通常のネットワーク帯域で利用する平均的な個人投資家向けに開発していることを忘れてはなりません。全組み合わせを最初からテストすれば、計算コストは初期段階から非常に高くなります。スコアリングシステムを導入することで、短期的な相関しか持たないペアや、流動性や取引コストの問題で実際に取引できないペアに資金を投じるリスクを避けられます。 スコアリングを伴うスクリーニングプロセスを比喩的に表現するなら、「じょうご」が適しています。まず広範な候補からスタートし、セクターや業界の類似性で不適切な候補を除外し、その後、相関、共和分、定常性に基づいてスコアリングをおこないます。最後に、リスク管理や資金管理の観点から取引不可能なものを除外します。このプロセスにより、統計的に有意であるだけでなく、経済的にも意味があり、実際に取引可能なバスケットを見つけられる可能性が高まります。 作者: Jocimar Lopes 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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私たちの戦略は平均回帰型（ミーンリバージョン）の統計的裁定取引であり、Nasdaq株式のうちNVDAと共和分関係にある株を選定し、ポートフォリオ比率に従って同時に売買することで市場中立性を目指します。対象となる株式はNasdaq上の全銘柄です。具体的に満たすべき基準は以下の通りです。
これら4つの基準は、スコアリングシステムを構築するのに十分です。スコアリングシステムは、長期的に価格が安定して共に動く株式グループを特定することで、取引上の優位性をもたらします。すべてのペアやグループが目的に適しているわけではないため、スコアリングシステムが必要です。数百、あるいは数千の株式のあらゆる組み合わせを単純にテストすれば、潜在的なペアやバスケットの数は爆発的に増加します。私たちは、この統計的裁定取引フレームワークを、一般的なノートパソコンと通常のネットワーク帯域で利用する平均的な個人投資家向けに開発していることを忘れてはなりません。全組み合わせを最初からテストすれば、計算コストは初期段階から非常に高くなります。スコアリングシステムを導入することで、短期的な相関しか持たないペアや、流動性や取引コストの問題で実際に取引できないペアに資金を投じるリスクを避けられます。
スコアリングを伴うスクリーニングプロセスを比喩的に表現するなら、「じょうご」が適しています。まず広範な候補からスタートし、セクターや業界の類似性で不適切な候補を除外し、その後、相関、共和分、定常性に基づいてスコアリングをおこないます。最後に、リスク管理や資金管理の観点から取引不可能なものを除外します。このプロセスにより、統計的に有意であるだけでなく、経済的にも意味があり、実際に取引可能なバスケットを見つけられる可能性が高まります。
作者: Jocimar Lopes