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。
「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）
「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）
「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）
「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）
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
著者の紹介
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。
読者のご意見
検証不可能な従来の主観的テクニカルをなぜ使うべきではなく、科学的分析を用いるべきということに言及されている。...もっと見る
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