投資

相関 0.3 の 4 戦略 portfolio はどれくらい分散効くか。Markowitz の variance reduction、Longin & Solnik 2001 が示す tail correlation (平常時 0.3 が crash 中 0.9 に跳ねる)、Copula モデル、DCC-GARCH の時変相関、risk parity の挙動差をまとめる。

backtest で年率 30% が出たら採用していいか。高リターン variant ほど trade 件数 N が小さい傾向、IS 偶然有利な subsample に当たる罠、Sharpe / Calmar / Loss-rate 最小化の使い分け、ensemble・robust 範囲評価で「最派手 backtest」を避ける手法を整理する。

「MaxDD 8% で安心」と判断していいのか。MaxDD は単発実現値で再現性ゼロ、Monte Carlo / bootstrap で確率分布化するのが正しい語り方。Calmar の限界、underwater curve、recovery time、retail と機関の risk metric の差を整理する。

「Sharpe 1.5 の戦略は月 10 回 trade 時にゼロまで落ちる」。spread + commission + slippage の 3 成分分解、月次 trade 回数 × round-trip コストの drag、liquidity-adjusted Sharpe、高頻度 vs 低頻度の trade-off を retail 視点で整理する。

ETF だけで TSMOM を組むと SG CTA Index と何が違うか。Hurst-Ooi-Pedersen 2017 の長期検証、CTA は futures 市場・通貨・コモディティに分散しているのに対し retail は equity 中心になる構造的不整合、AQR 系列の retail 限界をまとめる。

ETF を買うより SPY put を売る方が長期で勝つか。VRP の academic 文献、CBOE PUT Index と PUTW ETF の設計、典型的な skew/kurtosis 数値、60/40 portfolio との相関、retail での実装上の困難 (XSP / wheel strategy / VIX-regime sizing) を整理する。

「OTM put を保険として買えば暴落で守れる」という直感は数理的に正しくない。Israelov 2017 の “Pathetic Protection” 論文を軸に、VIX shock と S 下落のタイミングずれ、IV 高騰で strike が遠 OTM へ押し出される構造、collar / JHEQX の代替設計とそれぞれの限界を整理する。

retail backtest が Sharpe 5+ という非現実値を量産する原因の大半は年率化の取り違い。Sharpe の元定義、sqrt(252) 年率化が正しいのは「毎日 trade」している時のみという原則、低頻度戦略での Sharpe inflation、取引頻度ベースの正しい計算式、Sortino と Calmar との違いを整理する。

30 trade しかない戦略の Sharpe ratio をどう信用するか。中心極限定理が効くサンプル数、t 検定の正規性仮定が破れる場合、Efron の Bootstrap、Künsch の Block Bootstrap、N_BOOT を変えると CI がどう変わるかを retail 視点で整理する。

バックテストで p<0.05 が出た戦略がなぜ実運用で再現しないか。grid search の cherry-picking、multiple testing、Bonferroni と Benjamini-Hochberg、walk-forward validation の安全パターンまで、retail がはまりやすい統計的罠を解説する。