RE:CZ

現在は2026年2月10日、午後です。

今日、RyanとQYに私の最新の実験成果を共有しました。Mageも呼ぶ予定でしたが、Mageは今日外出中で参加できず、また別の会議を設定するのも避けたかったので、次回、より多くの成果がある時に改めて共有することにしました。

次に、私は三体力学バージョンのシグナルゲーティング機構について考えました。その鍵は、$\delta$、$\mu$、$\sigma$という3つのコアとなる市場状態量の推定にあります。この推定ができたと仮定すると、ゲーティング機構を通じて、どのような市場状態でモメンタム戦略に賭け、どのような市場状態でモメンタム戦略から撤退するかを決定できます。

モメンタム戦略を例にとると、過冷期には最小限の投資を維持し、モメンタム受益期には投資を増やし、モメンタム損害期（価値受益期、マーケットメイク受益期、過熱期）の前にモメンタム戦略から撤退します。

実際、あらゆる戦略X（X = モメンタム、価値、マーケットメイク）においても同様です：

1. 過冷期には、最小限の投資を維持します。
2. 戦略Xの受益期には、投資を増やします。
3. 戦略Xの損害期（過熱期または他の戦略の受益期）の前に、戦略Xから撤退します。
4. 市場が再び過冷期または戦略Xの受益期に戻るのを待ち、上記のプロセスを繰り返します。

これが汎用的な戦略ゲーティング機構です。

もちろん、前提として市場状態量 $\delta$、$\mu$、$\sigma$ を正確に推定できる必要があります。これにはさらなる研究と実験が必要です。

市場状態量に対する直感的理解

まず、私がこの3つの市場状態量に対して持つ直感的な理解について話しましょう：

プレミアム $\delta$ の核心は心理的アンカリング効果

プレミアムは現在価格と内在価値の乖離度です。その研究の核心は内在価値の判定にあります。そして内在価値の判定は、心理的アンカリング効果からアプローチすべきです。

出来高分布 (Volume Profile)：異なる価格帯の出来高分布を分析することで、市場参加者の心理的アンカーポイントを推測できます。出来高が集中する価格帯は、通常、市場参加者のコンセンサス価格を表しており、これらの価格帯は内在価値の参照点として機能し得ます。

これは一つのことを示唆しています：売り手と買い手が価格について合意して初めて取引量が生まれ、合意がなければ取引量は縮小します。取引量が大きいほど、売り手と買い手がその価格を認めている度合いが高く、心理的アンカリング効果も強くなります。内在価値のアンカーポイントを見つけたいなら、出来高が集中する価格帯を見つける必要があります。

複数アンカーポイント体系

ほとんどの場合、心理的アンカーポイントは一つではなく、複数のアンカーポイントが共同で作用している可能性があります。それぞれの心理的アンカーポイントが市場価格に影響を与え、複雑な心理的アンカリングネットワークを形成します。これらのアンカーポイント間の相互作用が価格の変動やトレンドの形成を引き起こす可能性があります。

心理的アンカーポイントのライフサイクル

心理的アンカーポイントは相場の展開過程で発生し、また無効化されます。例えば、史上最高値 (ATH) が出現した後、市場は調整・揺らぎを経て、新しい心理的アンカーポイントを形成します。また、市場が以前のアンカーポイントを急速に突破した場合、それはそのアンカーポイントが無効化されたことを意味し、もはや価値資本がそこに介入することはできず、価値資本はより低いアンカーポイントを使用して介入するでしょう。

注：長期移動平均線は、通常、長期の平均コスト価格と見なされますが、これが心理的アンカリング効果の簡略化モデルとして機能し得るかどうかは不明です。コスト価格とアンカー価格の相関関係は、人々がコスト価格付近で活発に取引する現象と一定の関連があります。私の直感では、長期移動平均線をアンカー価格の簡略化モデルと見なすことには一定の道理がありますが、それでも一面性があり、真実はそれだけではない可能性があります。

モメンタム $\mu$ の核心は価格の変化速度

モメンタムは価格変動の速度と方向です。その研究の核心は価格変動の速度と方向にあります。モメンタムの強弱は価格の変化率で測定でき、価格の変化が速いほどモメンタムは強く、遅いほど弱くなります。

明らかに、定義は容易で、価格の対数収益率の移動平均を取ることでモメンタムの強弱を測定できます。

同様の他のモメンタム指標としては、価格の短期移動平均線と長期移動平均線の差を取る、複数周期・複数移動平均線システムを構築する、多段階差分システムを構築するなどがあります。これらの方法はすべて線形的に関連しており、異なる時間スケールでモメンタムの強弱を測定しています。典型的なMACD指標は、多層的な移動平均線の差を通じてモメンタムの強弱を測定しています。多重の微分と平滑化処理が施されていますが、MACDはモメンタムを測定することしかできず、プレミアムやボラティリティの問題を処理することはできないと私たちは考えています。

ボラティリティ $\sigma$ の核心は価格の変動幅

ボラティリティは価格変動の幅です。その研究の核心は価格変動の幅にあります。ボラティリティの高低は、対数収益率の標準偏差で測定できます。これはボラティリティを測定する古典的な方法です。

この方法は非常に成熟しており、オプション価格設定において広く使用されています。非常に広範な影響力を持っています。したがって、ボラティリティにはこの式が最適だと考えます。見る人が多ければ多いほど、より有効になります。

これについてはほとんど議論の余地はありません。

推定方法の有効性をどのように判断するか？

推定が有効であればあるほど、ゲーティング効果は向上し、シグナル戦略の収益率はより向上します。

したがって、ゲーティング効果の良し悪しを通じて、推定方法の有効性を判断できます。異なる推定方法がゲーティング機構においてどのように機能するかを比較する実験を設計し、どの推定方法がより有効であるかを判断することができます。

もう一つ

正直なところ、多くのシグナル戦略自体が、$\delta$、$\mu$、$\sigma$ という3つの市場状態量を推定しています。例えば、モメンタム戦略自体がモメンタム $\mu$ の強弱を推定しており、価値戦略自体がプレミアム $\delta$ の程度を推定しており、マーケットメイク戦略自体がボラティリティ $\sigma$ の高低を推定しています。

いくつかのより高度なシグナル戦略（通常、定量取引で開発されているのはこれらのシグナルです）は、それ自体が他の市場状態量の推定を含んでいます。例えば、モメンタム戦略にはしばしばプレミアムのフィルター条件が追加されます。移動平均線戦略でよく使われるトップ・ボトム・ダイバージェンスの退出メカニズムを覚えていますか？あれはプレミアムの判断であり、価値資本の行動予測なのです！

したがって、シグナル戦略の発展は、自然に市場状態量の推定を含むことになります。つまり、高度なシグナル戦略は、私が言うゲーティング体系を含んでいるのです。しかし、シグナル戦略のゲーティング体系は、体系化されていないことが多く、彼らは往々にして「そのようにする」ことだけを知っていて、「なぜそうするのか」を知りません。やはり、システム全体の体系の中で、資本市場の三体力学を理解する必要があります。

では、もしシグナルゲーティングが分離・独立させられたとしたら、$\delta$、$\mu$、$\sigma$ は、要するにシグナル戦略のいくつかのファクターに過ぎません。すると、三体力学は実際には、これらのファクターが非常に決定的な役割を果たし得ることを述べていることになります。

では、シグナル戦略には何が残るのでしょうか？最も単純なシグナル戦略だけで十分なのでしょうか？

高級な食材は、往々にして最も素朴な調理法を必要とする —— 『舌で味わう中国』