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ウィザードブックシリーズ Vol.158

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テクニカル分析の迷信
――行動ファイナンスと統計学を活用した科学的アプローチ

2009年10月17日発売
ISBN 978-4-7759-7125-3 C2033
定価 本体9,800円+税
A5判 ハードカバー

著 者 デビッド・アロンソン
監修者 長尾慎太郎
訳 者 山下恵美子


著者紹介 | 目次 | 関連書籍 | 読者のご意見

科学的で統計学的に有効なアプローチ!

迷信打破への第一歩!
ベールをはがされたテクニカル分析の重大な欠陥

ひとつのリサーチ手法として、テクニカル分析には重大な欠陥がある。それは、規 律のない手法であることに原因がある。テクニカル分析をトレーディングに使える有 用な知識体系として確立させるためには、厳密な観察科学に進化させる必要がある。 この20年にわたって、学術雑誌などに科学的厳密さと客観的率直さを兼ね備えたテ クニカル分析手法に関する数々の論文が発表されてきた。本書はこれらの論文の流れ をくむものである。本書は2部からなる。第1部では、科学的なテクニカル分析を学 ぶうえでの基礎となる方法論、心理学、哲学、統計学について解説し、第2部では、 このアプローチを実際に使って、S&P500に対する6402個の買い・売りバイナリールー ルを25年にわたるヒストリカルデータで検証する。

本書では、科学的手法と近年になって開発された統計的検定を、テクニカルトレー ディングシグナルの真の有効性を調べることに適用する方法についても紹介する。伝 統的なテクニカル分析とは違って、過去の収益性を定量化・検証できる客観的ルール にのみ限定するこの新しいタイプのテクニカル分析を、その道のプロであるデビッ ド・アロンソンが詳しく解説する。

この新しい手法は特にデータマイニングによって発見されたルールやシグナルのパ フォーマンス評価に焦点を当てたものである。優れた洞察力と実践上のアドバイス満 載の本書を通じて、読者はこの新しい手法の全貌を理解することができるはずだ。本 書の実験結果は、データマイニング(多くのルールをバックテストしてそのなかから パフォーマンスが最高のルールを選び出すプロセス)が価値のあるルールやシグナル の発見に役立つ効果的な手順であることを示しているが、データマイニングによって 発見されたルールやシグナルの過去のパフォーマンスは上方にかたよるという特徴を 持つため、将来の収益性について妥当な推論を導き出すためには新しい統計的検定が 必要になる。本書ではそういった統計的検定のなかから2つを紹介する。そのうちの ひとつは本書ではじめて公表されるものである。

テクニカル分析を使って今日の市場をしっかり見極めたいと思うのならば、まずは これまでテクニカル分析の世界を支配してきた主観的で自己解釈的な伝統的手法を捨 て、科学的および統計学的に有効なアプローチを受け入れることである。客観的観察 と統計的推論に基づく科学的なテクニカル分析はあなたのトレーディングを成功へと 導く新しいテクニカル分析手法である。


■本書への賛辞

「従来の自己解釈的テクニカル分析の論理的な間違いと効率的市場仮説の間違った前提と結論を鋭く指摘すると同時に、有効なテクニカル分析手法を開発・検証するための適切な方法を分かりやすく指南する本書からは学ぶことが多い」
――ジャック・シュワッガー(『マーケットの魔術師』『新マーケットの魔術師』『マーケットの魔術師【株式編】』『ジャック・シュワッガーのテクニカル分析』[いずれもパンローリング]の著者)


「デビッド・アロンソンが本書で語ることのすべてには賛同できないかもしれないが、これは新たな研究分野として無視することのできないテーマであることだけは確かである。科学的なテクニカル分析に興味のある読者にとっては必読である」
――ネルソン・フリーバーグ(フォーミュラ・リサーチの編集者)



「確立された統計手法をテクニカル分析とマーケット理論の分析・解釈に取り入れるというアロンソン教授の行った仕事は、実に適切で勇敢な行為である。市場分析を真剣に行おうという人にとっての必読書である」
――ビクター・ニーダーホッファー(マンチェスター・パートナーズのチーフスペキュレーター兼『実践的スペキュレー ション―失敗と成功の戦略』[現代書林]の著者)

「特にデータマイニングと統計的推論の重要性についての説明はすべてのアナリストにとって必見だ。分かりやすい事例をふんだんに取り入れながら、検証プロセスを分かりやすく解説してくれる本書は、時間と金の節約、そしてフラストレーションの軽減に貢献するものだ」
――ペリー・カウフマン(『ニュートレーディング・システム・アンド・メソッド』の著者)

「テクニカル分析の神秘のベールをはがす、といった副題がふさわしい本書は、テクニカルシステムを買う前にぜひとも読むべき本である。脚注と参考文献の豊富な本書は、テクニカル分析関連の本を読むときの参考書としても使える」
――サンダー・ストラウス(マーフィンLLCの首脳)

「目での錯覚があるように、心でも錯覚というものが存在する。よく知られているテクニカル分析に対するアロンソンの批判眼は的を射たものだ」
――フレッド・ゲーム(『クワンティタティブ・トレーディング・アンド・マネー・マネジメント』の著者)




原書
Evidence-Based Technical Analysis:
Applying the Scientific Method and Statistical Inference to Trading Signals』



■著者/デビッド・アロンソン(David Aronson)

ニューヨーク市立大学バルーク校ジックリン・スクール・オブ・ビジネスの非常勤教授として、MBA(経営学修士)と金融工学専攻の学生に大学院レベルのテクニカル分析 を教えるかたわら、シグナルフィルターや予測モデルの開発会社、フード・リバー・リサーチ社の副社長も勤める。スピア・リーズ&ケロッグ社では自己勘定トレーダーとテクニカルアナリストとして活躍、データマイニングソフトPRISMを開発し、各種ト レーディング会社向けのフィルターやシステム開発も行っているコンサルティング会社、レイデン・リサーチ・グループでは社長を勤めた。レイデン以前は、FTAポートフ ォリオの顧客資金のポートフォリオ最適化による管理会社アドボコム・コーポレーションを設立。1967年にラファイエット・カレッジで哲学文学史号を修得。エルサルバドルで平和部隊に従事した経験も持つ。データマイニングしたルールのテスト用アルゴリズムは、http://www.evidencebasedta.com/ から無料で入手可能。

■目次

監修者まえがき
謝辞
はじめに

第1部 科学的なテクニカル分析を学ぶときに必要な

    基礎知識――方法論、心理学、哲学、統計学

第1章 客観的ルールとその評価
    客観的テクニカル分析と主観的テクニカル分析を分かつもの
    テクニカル分析のルール
    従来のルールと反対ルール
    ルールの評価にはベンチマークを用いる
    そのほかの詳細――先読みバイアスとトレーディングコスト

第2章 主観的テクニカル分析の幻想
    主観的テクニカル分析は真の知識ではない
    著者の個人的な体験談――
    最初はテクニカル分析の妄信者、やがて懐疑主義者に
    人間の心は自然のパターンを見つけだそうとする
    奇妙な信仰の流行
    認知心理学――ヒューリスティック、バイアス、錯覚
    人間の情報処理能力の限界
    自信過剰バイアス
    受け売り情報のバイアス――いい話の力
    確認バイアス――
    既存の信念はどのようにして経験をフィルターにかけ、
    その信念を否定する証拠に打ち勝つのか
    幻相関
    チャート分析における間違った信仰
    直観的判断とヒューリスティックの果たす役割
    代表性ヒューリスティックとチャートにおける
    幻のトレンドとパターン――本物と偽物
    知識の錯覚に対する防御策――科学的手法

第3章 科学的手法とテクニカル分析
    最も重要な知識――より多くを得るための手法
    ギリシャ科学の遺産――良くもあり悪くもある
    科学革命の発生
    客観的現実と客観的観察のなかにこそ真実は存在する
    科学的知識の性質
    科学における論理の役割
    科学哲学
    最終的な結論――仮説演繹法
    観察結果の厳密かつ批評的分析
    科学的手法の重要なポイントのまとめ
    テクニカル分析に科学的手法を取り入れたら
    主観的テクニカル分析の客観化の事例
    テクニカル分析の部分集合

第4章 統計分析
    統計的推論に先立って
    厳密な統計分析の必要性
    サンプリングと統計的推論の事例
    確率実験と確率変数
    統計理論
    記述統計学
    確率
    確率変数の確率分布
    確率と確率分布における面積との関係
    サンプル分布――統計的推論において最も重要な概念
    サンプル分布の導出――古典的な方法
    コンピューターシミュレーションによるサンプル分布の求め方
    次章の予告

第5章 仮説検定と信頼区間
    2つのタイプの統計的推論
    仮説検定と非公式な推論
    仮説検定の原理
    仮説検定の仕組み
    コンピューターによるサンプル分布の作成
    推定

第6章 データマイニング・バイアス――客観的テクニカル分析の落とし穴
    データマイニングの落とし穴――
    データマイニングにまつわる話
    客観的テクニカル分析も間違った知識に侵されている
    データマイニング
    客観的テクニカル分析の手法
    データマイニングと統計的推論
    データマイニング・バイアス――2つの要因
    データマイニング・バイアスの実験的調査
    データマイニング・バイアスの扱い方

第7章 非ランダムな価格変動理論
    理論の重要性
    科学理論
    よく知られているテクニカル分析の理論の問題点
    まず敵を知ることから始めよう――
    効率的市場とランダムウオーク
    効率的市場仮説に対する反証
    行動ファイナンス――非ランダムな価格変動理論
    効率的市場における非ランダムな価格の動き
    まとめ

第2部 ケーススタディ――S&P500指数のためのシグナルルール

第8章 ケーススタディ――ルールのS&P500上でのデータマイニング
    データマイニング・バイアスとルールの評価
    データスヌーピング・バイアスの回避
    分析に用いられているデータ系列
    テクニカル分析のテーマ
    パフォーマンス統計量――平均リターン
    複雑なルールは含めない
    ケーススタディで用いる統計用語の定義
    ルール――データ系列をマーケットポジションに変換するもの
    時系列演算子
    ルールの入力時系列――生の時系列データとインディケーター
    ケーススタディに用いた40の入力系列表
    ルール

第9章 ケーススタディの結果とテクニカル分析の将来
    ケーススタディの結果
    ケーススタディの評価
    ケーススタディの拡張可能性
    テクニカル分析の将来

付録――トレンド除去がポジションバイアスに基づくベンチマーキングと等価であることの証明

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