ダニエル・オポクさん、新しい記事を読みました:トレーディング・システムの構築(パート5):科学的なアプローチと、自信を持って取り組めるフレームワークの概説に感謝しています。
あなたの記事は、合理的なリスク管理のステップとして、トレードが最初のターゲットに到達したときに、ストップロスをエントリー時に再割り当てしたかどうかについては沈黙しています。 このステップは、あなたが共有した結果をさらに改善するのでしょうか、それともすでに「焼き付けられて」いるのでしょうか?
とても刺激的な記事で、自分の戦略のいくつかにあなたの方法を適用してみました。
勝率が50%以上であっても、この方法がすべてのタイプの戦略に適用できるわけではないことがわかりました。
また、ポジションを分割し、ストップロスにこの方法を適用することで、 ストラテジーのドローダウンを減少させるという点で、より効果的である ことがわかりました。
ダニエル・オポクさん、新しい記事を読みました:トレーディング・システムの構築(パート5):科学的なアプローチと、自信を持って取り組めるフレームワークの概説に感謝しています。
あなたの記事は、合理的なリスク管理のステップとして、トレードが最初のターゲットに到達したときに、ストップロスをエントリー時に再割り当てしたかどうかについては沈黙しています。 このステップは、あなたが共有した結果をさらに改善するのでしょうか、それともすでに「焼き付けられて」いるのでしょうか?
peteboehle
ご意見ありがとうございます。
最初の取引目標が達成された後の損益分岐点シナリオは考慮していません。利益目標が達成されれば、いつでもリスクエクスポージャーを減らすことができます。
ブレークイーブンシナリオを使った戦略を バックテストし、ブレークイーブンを使わない 戦略と比較してから結論を出す必要があります。
とても刺激的な記事で、自分の戦略のいくつかにあなたの方法を適用してみた。
勝率が50%以上であっても、この方法がすべてのタイプの戦略に適用できるわけではないことがわかりました。
また、ポジションを分割し、ストップロスにこの方法を適用することで、 ストラテジーのドローダウンを減少させるという点で、より効果的である ことがわかりました。
Tadeas Rusnak
ご意見ありがとうございます。
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新しい記事「取引システムの構築(第5回):構造化された取引決済による利益管理」はパブリッシュされました:
長年にわたり、トレーダーはさまざまな手法を編み出してきましたが、その多くは大きく分けて3つのカテゴリーに分類できます。
1. トレーリングストップ:利益を伸ばしつつ確保
トレーリングストップは、ポジションとともに動く安全ネットのようなものです。市場が有利に動くと、ストップ水準も追従し、利益を確保しながらさらなる伸びを狙えます。
適切に使用すれば、利益を保護しつつリスク管理を自動化する、最もシンプルで効果的な手法の一つです。しかし、万能ではありません。トレーリング幅を狭く設定しすぎると、ポジションが十分に育つ前にストップにかかってしまいます。逆に広すぎると、保護効果が薄れてしまいます。
また、一部のトレーダーは、ATR倍数などのボラティリティに応じたトレーリングストップを用いて、市場環境の変化にシステムを適応させています。しかし、前回(第4回)で見たように、これでも完全にランダム性がなくなるわけではなく、結果にはばらつきが残ります。
2. 部分利益確定:一部を手元に残す
もう一つの人気の手法は部分決済です。これは「取引の一部を確保しつつ、まだ伸ばす」という方法です。
やり方はこうです。トレーダーはフルサイズのポジションを建て、市場が有利に動いたら一部を決済して利益を確保します。たとえば、3ロットでエントリーした場合、一定の目標に達したら2ロットに減らす、といった形です。
この早期の利益は心理的な安心感をもたらし、「この取引はすでに勝ち取った」という感覚を与えます。一方で、残りのポジションでさらなる利益の可能性を追うことができます。
課題となるのは規律です。いつ、どの程度決済するかの明確な計画がなければ、利益を確保しすぎたり少なすぎたりして、バランスの取れた戦略が賭けになってしまいます。
3. 異なるRRRを用いた複数エントリー:混沌を構造化する
3つ目の手法は、部分決済の論理を体系的なフレームワークに発展させたものです。1つのポジションを段階的に決済するのではなく、同一シグナルから複数のエントリーを同時におこない、それぞれに次の設定をおこないます。
たとえば、RRR 1.3、1.4、1.5、1.6、1.7を目標とする5つのエントリーを考えます。価格が進行するにつれて、各利益目標が段階的に利益を確定し、積み重なる利益構造が形成されます。
この手法により、結果に応じてリスクが分散され、期待値の安定性を測定可能になります。また、確率論に基づく期待値にも適合します。もちろん、正確なポジションサイジングやリスク配分の規律が求められますが、適切に運用できれば、ランダムな市場変動を構造化し、検証可能で最適化可能なシステムへと変えることができます。
これらの手法はいずれも目標は同じで、潜在的な利益を確実な成果へと変えることです。しかし、アプローチはそれぞれ異なります。トレーリングストップの自動化、部分決済の柔軟性、あるいは複数エントリーの構造化、どの方法を選ぶにせよ、鍵となるのは一貫性と規律です。
作者: Daniel Opoku