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From：奥村尚
東京のオフィスより、、、

電車を例にして、
前回展開してみました。

相場でも、
こうした現象は
頻繁に発生します。

「行き過ぎ」の株価ですね。

下落時の「行き過ぎ」
上昇時の「行き過ぎ」

特に下落は
ー－－－－－－－－－－－
上げ１００日、下げ３日
ー－－－－－－－－－－－
ということわざにも
あるとおり、

一気にドカっと下落するので、
肌でも頻度が高いと
分かっています。

この下落時の
オーバーシュートを
相場で検証するために、

実は多くの
準備が必要です。

何を基準に、
つまりどのような時間単位で

どのくらいの量を超えると
「オーバーシュート」
というのでしょうか？

まずは、
試験的に以下の実証を行います。

【1】 昨年の相場をもとに、
下落率上位22位をとってみる。

2022年の1年間において、
営業日は244日でしたので、

「22」というのは、
「22/244=9%」です。

別に22でなく、
下落率上位10位まででも、
30位まででもかまいませんが、

30位まで調べるのであれば
目と手では疲れてしまいます。

かといって、
12位(5%)だと楽に調べることが
できますがサンプルが足りない。

ですので、
9%(22日)としてみただけです。

月１回の比率は( 1/12=8.3% ) であり、
9%はその1.1倍ですから、

「毎月1.1回程度の下落に関する調査」
と言えます。

月1.1回の下落であれば、
「そこそこ大きな下落ばかり」
ということは予想できるでしょう。

この下落幅を一覧すると、
こうなります。

この下落幅の30%だけ戻すのに
要する日と合わせて
下落率の大きな順で示しました。

【2】これからわかるのは、以下の事です。

ー－－－－－－－－－－－ー－－－－－－
(1)下落に対し、
30%戻しは全てのケースで成功している
(2)1営業日で戻すことも、
　 沢山起きている。
　(1日で30%戻しを終える事象が50%の確率で発生している)
(3)戻すまでの日数は平均5.4営業日
(平均的には1週間で30%戻しを終えている)
ー－－－－－－ー－－－－－－－－－－－ー

さて、カンの鋭い人は
「これを利用して指数取引で一儲けできそうだ」
と思う事でしょう。

相場を
リアルタイムで監視し、

一定の確率で起こる
大きな下落と、

その下落で
戻しが何パーセント期待できるか、

その確率を計算し
それと期待リターンとの比較で

投資すべきか否かを判断する
わけですね。

短期で下落し、
放っておけばもとに戻るので、
飛行機のエアポケットみたいです。

エアポケット戦略とでも
名付けておきましょう。

飛行機に慣れてくると、
エアポケット程度で驚くことは
少なくなります。

相場も同じです。
慣れてくると、

ー－－－－－－－－－－－ー－－－
この程度の下げは驚くに値しない
むしろ儲け時だ
ー－－－－－－－－－－－－－－－
と経験的にわかってきます。

「この程度の下げであるか否か」を
具体的に算出できれば良いわけですね。

細かな処理の話は避けますが、

ここで話した全ての事は、
確率変数を使ってモデリングすると
数式化できます。

今回は、
過去上位22位まで
という範囲と、

それに対して
30%の戻し
という適当な戻しの数字を固定し

下調べしたのですが、
こうした数字も、
モデリングの上では変数です。

上手にモデリングすると、
計算して答えを発見するのは簡単です。

数式化すると、
統計処理というアプローチで
計算ができます。

同じことを、
数式化せずに、

機械学習によって
AI的な解決ができます。

エアポケットのモデリング、
おもしろそうですね。

なにしろ、
儲かりそうな気がします。

奥村尚

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