ボラティリティ戦略¶
概要¶
ボラティリティ戦略は、価格変動の大きさ（ボラティリティ）そのものを取引対象とする手法である。ボラティリティの収縮と拡大のサイクルを利用し、ブレイクアウトの検出やポジションサイジングの最適化を行う [2]。
理論的背景¶
ボラティリティはクラスタリング特性を持つ。高ボラティリティ期間の後には高ボラティリティが続き、低ボラティリティ期間の後にはブレイクアウトが発生する傾向がある。この特性は GARCH モデルで定量化され、商品先物市場でも広く確認されている [1][2]。
戦略1: ボリンジャースクイーズ・ブレイクアウト¶
前提条件¶
日足の OHLCV データ
ボラティリティの収縮局面の検出
実装手順¶
ボリンジャーバンド（20日, 2σ）を計算する
バンド幅を計算する:
bandwidth = (upper - lower) / middleバンド幅が過去125日間の最小値 → スクイーズ状態（ボラティリティ収縮）
価格が上バンドを上抜け → 買いブレイクアウト
価格が下バンドを下抜け → 売りブレイクアウト
エントリー後、ATRに基づくトレイリングストップを設定する [3]
パラメータ¶
パラメータ |
推奨値 |
根拠 |
|---|---|---|
ボリンジャー期間 |
20日 |
標準設定 |
標準偏差 |
2σ |
95%信頼区間 |
スクイーズ判定期間 |
125日 |
約6ヶ月の比較 |
ストップロス |
2 × ATR(14) |
ボラティリティ適応型 |
適用商品¶
商品 |
適合度 |
備考 |
|---|---|---|
金 |
高 |
スクイーズ後のブレイクアウトが明確 |
原油 |
高 |
ボラティリティ変動が大きい |
白金 |
高 |
十分な流動性 |
ゴムRSS3 |
中 |
ボラティリティが高い商品 |
データ参照¶
OHLCV:
data/csv/金_YYYYMM_day.csv
戦略2: ATR 動的ストップ¶
前提条件¶
日足または60分足の OHLCV データ
他の戦略と組み合わせて使用
実装手順¶
ATR（14日）を計算する
ロングポジション: ストップロス = 現在値 − 2 × ATR
ショートポジション: ストップロス = 現在値 + 2 × ATR
利益方向に動いた場合、ストップを追従させる（トレイリング）
ボラティリティが上昇するとストップ幅が拡大し、早期の損切りを防ぐ
パラメータ¶
パラメータ |
推奨値 |
根拠 |
|---|---|---|
ATR期間 |
14日 |
Wilder の原著推奨値 |
ストップ倍率 |
2.0 |
ノイズと損切りのバランス |
トレイリング更新 |
日次 |
ATRの再計算に合わせる |
適用商品¶
商品 |
適合度 |
備考 |
|---|---|---|
全商品 |
高 |
汎用的なリスク管理ツール |
データ参照¶
OHLCV:
data/csv/*_YYYYMM_day.csv
戦略3: ボラティリティ・レジーム切替¶
前提条件¶
日足データ
高/低ボラティリティ環境の識別
実装手順¶
直近60日の実現ボラティリティと過去1年の中央値を比較する
実現ボラティリティ > 中央値 × 1.5 → 高ボラティリティレジーム
実現ボラティリティ < 中央値 × 0.7 → 低ボラティリティレジーム
高ボラティリティ → ポジションサイズ縮小、ストップ幅拡大
低ボラティリティ → ブレイクアウト戦略に切替、ポジションサイズ拡大
パラメータ¶
パラメータ |
推奨値 |
根拠 |
|---|---|---|
実現ボラティリティ期間 |
60日 |
中期の変動を捕捉 |
高ボラ閾値 |
中央値 × 1.5 |
有意な上昇 |
低ボラ閾値 |
中央値 × 0.7 |
有意な低下 |
適用商品¶
商品 |
適合度 |
備考 |
|---|---|---|
金 |
高 |
レジーム切替が明確 |
原油 |
高 |
ボラティリティ変動が大きい |
白金 |
中 |
金と異なるレジーム特性 |
データ参照¶
OHLCV:
data/csv/金_YYYYMM_day.csv,data/csv/金_YYYYMM_60min.csv
リスクと注意点¶
ボラティリティブレイクアウトのダマシ（フェイクアウト）に注意する
低流動性商品ではボラティリティ指標がノイズに影響されやすい
レジーム判定の遅延により、切替直後のポジションが不利になる可能性がある
ボラティリティの急上昇時にはスリッページが拡大する
出典¶
Bollerslev, T. “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”. Journal of Econometrics, 31(3), 1986. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
“How to Profit from Volatility”. Investopedia. https://www.investopedia.com/articles/active-trading/040515/how-profit-volatility.asp
“How To Profit From the Bollinger Squeeze”. Investopedia. https://www.investopedia.com/articles/technical/04/030304.asp
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