【Protra】動的資金管理

以前の記事「市場トレンドを売買ルールに入れる」の、ルールと売買の関数を独立させる方法の応用編として、今回は動的資金管理をProtraで実践してみます。

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動的資金管理

これまでの記事で行った投資手法は、全て静的資金管理です。静的資金管理では、同ストラテジ内で１回あたりの購入資金を固定していました。

静的資金管理では、リスクを自分で制限できるメリットはあるものの、取引数が少ない期間中は資金を余らせてしまいます。

一方動的資金管理では、あるルールに則り購入資金を変化させます。

パラメータの値によって（例. RSIが〇〇を下回ったときは、購入資金を通常の倍にする）
市場の状況によって（例. 市場全体が下落傾向なら、購入資金を減らす）
残り資金によって
等….

今回は、最後の「残り資金によって購入資金を変化させる」動的資金管理を実装してみます。

残予算によって購入資金を変える

実装

動的資金管理の実施ルールは以下のようにします。

購入資金 = 残資金 / 買いシグナルが出た銘柄数

ただし購入資金が最小設定金額を下回った場合には、最小設定金額で購入

「買いシグナルが出た銘柄数」の情報が必要なので、ルールと売買の関数を独立させます。

グコウログ

【Protra】市場トレンドを売買ルールに入れる

「売買ルールにトレンド判定を使用するその１，２，３」では、銘柄自身が上昇or下降トレンドにあるかを売買ルールに盛り込みました。今回は、市場全体が上昇トレンドor下降トレンドにあるかを、売買ルール判定に取り入れてみます。本記事で使用しているコードは、別記事での内容を踏まえたものとなっており、そちらを事前にご覧になられることをお勧めします。・投資予算に制限を加える・共通コードを関数化して可読性を向上させるその２・共通コードを関数化して可読性を向上させるその３【免責事項】・本ブログの内容において、...

また買いシグナルが多すぎると、購入資金が最小単位以下となる可能性があるため、最小購入金額を設定しています。

資金が限られるため、買い銘柄に優先順位をつける方法を採用します。

グコウログ

【Protra】買い銘柄に優先順位をつける

以前の記事「市場トレンドを売買ルールに入れる」で、ルールと売買の関数を独立させる方法を用いました。今回はその応用編として、売買ルールを満たした銘柄の内優先順位を付けて購入する方法です。同日に買いシグナルが複数出た場合、通常の記載法では証券コードが小さい順に買処理がなされます。しかし予算が制限されていると、全ての銘柄を購入できない場合もあるでしょう。そこで、ある特徴を有した銘柄を優先的に購入をProtraで実現する方法を考えます。本記事で使用しているコードは、別記事での内容を踏まえ...

早速コードに書いてみます。

#==== ソート買関数（動的資金管理）====
def SortBuy_d(i)

	if PricedataExistCheck(Close)
		return
	end

	if $budget/$buyCnt < $buyUnit
		b_unit = $buyUnit
	else
		b_unit = $budget/$buyCnt
	end

	$long = 0
	$long = Num(b_unit,Close)
	Buying($order[(int)Code])

end

#==== ソート買関数（動的資金管理）====

def SortBuy_d(i)

if PricedataExistCheck(Close)

return

end

if $budget/$buyCnt < $buyUnit

b_unit = $buyUnit

else

b_unit = $budget/$buyCnt

end

$long = 0

$long = Num(b_unit,Close)

Buying($order[(int)Code])

end

#==== 株数 ====
def Num(buyUnit,price)
	unit = Unit2(price)
	return (buyUnit / (unit * price)) * unit
end

#==== 株数 ====

def Num(buyUnit,price)

unit = Unit2(price)

return (buyUnit / (unit * price)) * unit

end

# 単元株数（Tllib.py 内の関数）
def Unit2(price)
	unit = Unit
	if unit
		return unit
	end
	# 不明な場合は推測値を返す。
	num = 1000000 / price
	if num >= 1000
		return 1000
	elsif num >= 100
		return 100
	end
	return 1
end

# 単元株数（Tllib.py 内の関数）

def Unit2(price)

unit = Unit

if unit

return unit

end

# 不明な場合は推測値を返す。

num = 1000000 / price

if num >= 1000

return 1000

elsif num >= 100

return 100

end

return 1

end

$budget は、残り資金
$buyCnt は、買いシグナルが出た銘柄数
$buyUnit は、最小購入金額
$holdは、購入株数

です。

if文を一つ追加するだけですね。

効果を確認

初期予算を5,000万円，最小購入金額を 100万円として、以下のストラテジを実行します。

◆買い：以下を満たしたとき、翌日の始値が買う
・終値と移動平均(5日)との乖離率が-7%以下
・終値が50円以上
・終値と移動平均(5日)との乖離率が、負の値に大きい順に購入

◆売り：以下のいずれかを満たしたとき、翌日の始値で売る
・終値と移動平均(5日)との乖離率が0%以上
・購入から10日経過

●対象銘柄：売上上位500銘柄

●総予算は5,000万円で固定（損益で変動しない）

はじめに、毎トレードの購入資金が100万円の静的資金管理。

続いて、動的資金管理の場合。

予算を無駄なく投資するため、利益が大幅にアップしています。

もちろん動的資金管理にもデメリットはあります。

予算をつぎ込むため、該当銘柄保有中に他の銘柄を購入できない。
高資金で購入した銘柄で負けると、損失が大きい。
成行注文を想定しているため、高資金購入/売却時、株価を上げて/下げてしまう。

最小購入金額と同じように最大購入資金を設定したり、注文を分割することで、抑制することは可能です。

また、優先的に購入する銘柄の選択でも結果は大きく異なってくるでしょう。

是非いろいろ試してください！