Mean Reversion

価格が最近の平均を大きく上回ると、「今は高いから、そのうち下がるだろう」と考えがちです。Mean Reversion は、その直感を「選んだ変数の乖離は通常小さくなるのか」という問いにします。ただし自然法則ではありません。株式のリターンに関する研究も、期間や検証方法によって結論が異なります。リターンは投資価値の変化であり、価格水準そのものではありません。リターンの反転と、価格が図に引いた線に戻ることは、別の問題です。 [1] [2]

確定した Close、つまり各ローソク足の最後の価格を平均するとしましょう。まず取引所、価格表示の通貨、足の時間間隔である Timeframe、そして過去の対象期間を選びます。これが基準を決めます。基準を固定することも、SMA という単純移動平均を使い、足が増えるたびに新しいデータを加えて最古のものを外すこともできます。この二つは異なるルールです。どちらも不変の「正しいビットコイン価格」を示すものではなく、計算に未来のデータを使ってはいけません。 [3] [5]

基準からの距離は金額や割合で表せます。しかし、その測定だけで買いや売りの指示にはなりません。そうしたルールを試すなら、どの方向への、どれほどの乖離を重視するかを事前に決めます。閾値とちょうど等しい場合、繰り返すシグナル、途中で平均や目標が変わるかどうかも必要です。都合のよいチャートを見つけてからルールを選ぶと、結果に合わせた検証になってしまいます。 [3] [5]

新しい情報によって価格が長期にわたり変わることがあります。一時的に見えた乖離が、継続するトレンドの一部になるかもしれません。古い平均の計算は正しくても、今後を考える基準として役立つとは限りません。株式研究の後の再検討では、回帰を支持する証拠が以前より弱く、期間による違いも大きいことが示されました。長く待つほど戻る確実性が高まるわけではありません。最初の仮説が成り立たなくなった場合も見分ける必要があります。 [2] [5]

「平均より下なら買う」は考え始めるきっかけであって、手順のすべてではありません。リスクにさらす金額、売る条件、さらに下落したときの対応が抜けています。下落で利益を狙うポジションでは逆に、価格が上がり続ける可能性があります。完全なルールには、参入、一部または全部の退出、期限、仮説を放棄する条件が必要です。実際に売買できるかという流動性も考慮します。参入しないことも一つの判断で、モデルの誤りではありません。 [5] [4]

最終的な Close が分かるのは足が確定した後です。その後も同じ価格で売買できると自動的に考えてはいけません。TradingView の標準的なシミュレーション設定では、成行注文は次の利用可能な価格更新で約定し、多くの場合は次の足の開始時になります。手数料、買い気配と売り気配の差、そして予想価格と約定価格のずれである Slippage も結果に影響します。期待する値動きが小さければ、費用が費用控除前の利益をすべて上回ることもあります。 [4] [5]

NBER から参照できる Poterba と Summers の論文は株式リターンを調べたものです。その後の再検討は、選ぶ期間の重要性を示しました。この結果をビットコイン、特定の取引所、短い売買間隔にそのまま移すことはできません。適切な価格データ、当時実際に取引できた対象、現実的な流動性の条件が必要です。一枚のチャートで価格が戻っていても、それは一つの出来事です。信頼できる予測や継続的に利益を生む方法の証明にはなりません。 [1] [2] [5]

最初に基準値の計算、乖離の閾値、参入と退出、ポジションの大きさ、費用を書き出します。ある期間で選んだルールは、選択に使わなかった別の期間でも試します。CFA Institute は、当時まだ分からなかった情報を使うことや、失敗した市場・資産を除くことの問題を指摘しています。長いトレンドや急な環境変化も検証に含めましょう。近い設定同士の比較も有用です。細かく調整した一つの数値でしか成立しない結果には、異なる条件で維持される結果より慎重な判断が必要です。 [5]