2022年4月24日日曜日

HST ヒストリカルデータの変換 hst(MT4)⇒ hst(MT5) 作ってみよう構想の巻

PANDAの作者、仮称P氏と食事・情報交換にいきました。

話題はMT5の最適化

MT4と比べて早いよね的な話ですが、スプレッドが壁です。

MT4の最適化、バックテストはスプレッドを試験前に指定します。
MT5は過去データーにスプレッドが入っているため変更ができません。

MT5は通貨ペアを作成し希望のスプレッドのデーターをインストールする必要があります。

流れはこうなります。

  • MT4のHSTをDL
  • MT4へインストール
  • MT4からCSVでDL
  • エクセルでスプレッドを追記
  • MT5へインストール

なれれば大したことはないのですが、21世紀に人が手でする作業ではありません。

DL後に変換するプログラムがあれば3工程になります。

  • MT4のHSTをDL
  • 変換
  • MT5へインストール
※DLしZIP解凍も自動化できますが、ヒストリカルデータにも著作権がありますのでやめておきます。

プログラムの流れは以下になります。
  1. 画面の作成
    • 画面
    • スプレッド入力
    • 開始ボタン
  2. HSTをドロップされたら受け取る
    • 拡張子がHSTでない時はエラー出力
  3. TickVol作成(volumeのコピー)
  4. Spreadの入力(1で入力された値)
  5. CSVの作成

つづく




2022年4月20日水曜日

過剰最適化発見ツール バクフィックス

 バグに関する情報をいただきました。

「こつめ」さん情報をありがとうございます!

取引履歴にmodifyがあると正しく動きませんでした。m(_ _)m


OverFittingCHK5 (ver4)を作成しましたのでこちらをご利用ください。

OverFittingCHK5 

修正点

①modifyがあっても正しく計算できるように修正

②取引数が少ないデーターにアラートを出力

偶数日、奇数日、偶数月、奇数月の取引がない場合エラーが出ます。

③バックテストデータ以外をコピーしていたときにアラートを出力




①②③ともにエラーが出ていました。エラーが出ても何もわからないので、困惑されたと思います。①は修正、②③はアラートがでてわかりやすくなったと思います。


小噺(いいわけ?)
①MT4のバックテストデータのエントリーとクローズを比較して成績を出しています。
  • 一対一の場合 エントリーした取引の番号が1の場合、クローズ取引の番号も1で出力されます。
  • 分割クローズした場合 エントリーしたのが取引番号1の場合、一部クローズした時に全ロットが取引番号1でクローズし、残りを取引番号2でエントリーしたように出力します。
  • modifyが入った場合 エントリーしたのが取引番号1の場合、モディファイも取引番号1で出力されクローズ取引の番号も1で出力されます。3つになったのでエラーが出ました。完全な私のミスです。
②modifyデバッグ用に短い取引EAを作りました。
エントリー、モディファイ、クローズを1回して終わります。
偶数日の取引がなくエラーが出ました。
対象の取引数がないときにはエラーが出ることに気が付きました。修正も考えたのですが、そもそも取引数の少ないバックテストを分析する理由がないと思い。アラートを出力するようにしました。

③バックテストデーター以外をコピーしていた時
エラーが出ていましたが、ローンチを急いでいて忘れていました。(←完全な言い訳)

ブログでアップデートをしていくとどれが最新かわからなくなるのでDL用ページをそのうち作ろうと思います。



ファイル名は~CHK5ですがバージョンは4です。
CHKは1から数え始め バージョンは0から数えてしまいました。
こちらもそのうち修正します。






2022年4月18日月曜日

過剰最適化発見ツール Over Fitting CHK

Pythonで過剰最適化発見ツールを作成
無料公開します。

BETA版の位置づけです。
バグなどありましたら教えてください。


使い方

①MT4で気になるEAのバックテストをする

②「結果」タブへ移動し右クリック

「全てコピー(y)」










③OverFittingCHK.exeを起動

数秒から1、2分かかります。
開発環境i5-9400F 2.9GHz RAM16.0GB win11Pro
2005-2022.4 3600取引で10秒程度です。

※必ずコピーしてから起動してください


全取引、偶数日だけ、奇数日だけ、偶数月、奇数月だけの成績を出力します。

損益が一つでもマイナスになるようなEA、
また最大DDが極端になる場合(特にナンピン系)は使用を検討しましょう

OFC(OverFittingChecker)ver3DownLoad 古いバージョンですmodifyでエラーが出ます


著作権など
無料で配布していますが、著作権は放棄していません。
再配布、DL直リンクはご遠慮ください。


バックテストは好成績なのに運用すると大きなDD が出る。

この原因は過剰最適化です。その原因の一つは試験取引数の少なさです。

例えばこういったケースです。10年で1,000取引するEA DDは50,000 これにフィルターを付けると取引数は10減少して990 DDは30,000になりました。

DDは減っていますが、このフィルターが影響を及ぼしたのはわずか10取引です。
こういった影響の少ないフィルターは過剰最適化を招きます。

今回配布のOFCは特定の日にちだけで動かした場合の成績を表示します。

100%過剰最適化を発見できるものではありませんが、これで発見できるものもあります。


アウトオブサンプル試験

アウトオブサンプル試験は例えば偶数日で最適化をし奇数日で確認をします。
今回のOFCは全期間で最適化したものを偶数日、奇数日に分けます。

・アウトオブサンプルのメリット

偶数日で最適化をした場合、奇数日の取引は全く考慮されていないので、奇数日でバックテストをした時に過剰最適化になりにくい

・OFCのメリット

全期間で最適化をするため対象取引数が多い

一長一短ですがアウトオブサンプルする方もしない方もOFCで試験をする勝ちはあると思います。

(おまけ)

アウトオブサンプルをするときには以下のコードを使っています。
今回のOFCと似たような使い方も可能です。


input int MODE=0;
void OnTick(){
   // MODE== 0 is ALL
   if(MODE== 1&&Month()%2==0)return;//奇数月
   if(MODE== 2&&Month()%2!=0)return;//偶数月
   if(MODE== 3&& Year()%2==0)return;//奇数年
   if(MODE== 4&& Year()%2!=0)return;//偶数年
   if(MODE== 5&&DayOfWeek()<=3)return;//月火水
   if(MODE== 6&&DayOfWeek()>=4)return;//木金
   if(MODE== 7&&(Year()+Month())%2==0)return;//年+月奇数
   if(MODE== 8&&(Year()+Month())%2!=0)return;//年+月偶数
   if(MODE== 9&&(Year()+DayOfWeek())%2==0)return;//年+曜日奇数
   if(MODE==10&&(Year()+DayOfWeek())%2!=0)return;//年+曜日偶数
   if(MODE==11&&(Month()+DayOfWeek())%2==0)return;//月+曜日奇数
   if(MODE==12&&(Month()+DayOfWeek())%2!=0)return;//月+曜日偶数

課題

・コピペだけでなく、バックテストファイルでもデータを渡せると便利

・それぞれのチャートが出せると視覚的にわかる

・計算時間の高速化

・複数ポジションの場合 分けた結果が破綻しても終了しない

・偶数奇数日、月 だけでなくいろいろな組み合わせを出力

進めていくとQAのようになるかもしれません。
根気の続く限り進めていきたいと思いますので応援してください!

みんなで儲かりますように!


バージョン

最新バージョンから3つ古くなると動かなくなります。
バージョンアップを即すメッセージが出たときには最新版をDLしてください




セキュリティの警告について(2022.4.19追記)

exeファイルをダウンロードして使用する時に警告が出ることがあります。

 以下WINDOWS11の画面です
11以外の場合画面が少し異なりますが、詳細情報を押し、実行を押すことで使用できます。「実行」が出てこない(「実行しない」だけ表示される)場合はググって調べてみてください。「セキュリティ」、「SmartScreen」、「WindowsによってPCが保護されました」で検索するとすぐに見つかると思います。






バグ情報(2022.4.19追記)
modify が入っているとエラーが出ます。
情報をご提供いただきました「こつめ」さん
ありがとうございます!!
できるだけ早く修正します。



2022年4月4日月曜日

過剰最適化回避

 過剰最適化を避けることはEA開発者にとって非常に重要です。
最適化を繰り返し完成したEAの成績が出ない。
これは誰もが経験をすることだと思います。

大きな原因の一つは取引数が少ないことです
1つのロジックで数百程度の取引数は必要です。

この条件をクリアをしている人が多いと思いますが、
逆に取引を減らすときにもある程度の取引数が必要です。

例えば、フィルターを付けて成績が良くなったとします。
そのフィルターで取引数が20減りました。

しかし20しか減ってないのでしたらこれは再現性の乏しい過剰最適化です。

フィルターを付けるときにも100程度の取引に影響があるものを使いましょう。

しかしどうしても取引数が足りない時があります。
そんな時の最適化方法を紹介します。


2022年4月2日土曜日

QuantX パイソンコード作成の入り口

QuantX 
QuantX (クオンテックス)という日本株シグナル配信ツールがあります。

シグナル配信なので証券会社を選びません。
さらに出資者は松井証券、みんかぶなど大手のため、将来が楽しみです。
パイソンでコードが書けるのが特徴です。


早速チャレンジしてみたところ1行目で大きな壁にぶち当たりました。

import maron

Jupyter labでコードを書くつもりでしたが、maronがどうしても見つかりません。
じつはQuantXのページでコードを作成するため、
maronをinstallする必要などなかったのです

おそらくここで大半の人がつまづくので参考のため記述します。

2022年3月25日金曜日

MQL4 から MQL5へのコンバート

 MQL4とMQL5 基本は同じですが、コードの名称、列挙型の名称など様々な部分が変わっています。

また、MQL5も進化し続けており昔のコードが使えなくなっています。

MQL4からMQL5に書き換えるには下記サイトが大変便利です。

https://www.mql5.com/ja/articles/81

しかしながら、上記サイトが書かれたのは2010年、今では使えないコマンドも散見されます。

そこで備忘録用に少しずつまとめてみることにしました。

あくまでも本業ではないので空き時間に整理をしていこうと思いますが、根気の続く限りやっていこうかと思いますので応援していただければ嬉しく思います。

AMSER 425

https://amser.co.jp/4to5/


425の4はMQL4の4、2はto、5はMQL5の5です 。

2022年3月24日木曜日

Levi's 501 個人輸入

 LEVI'Sの501を個人で輸入してみました。

①価格

11月にアメリカのLEVI'Sのショップで買った501はキャンペーンで約40ドル
新宿インターバンクの両替レートは111ドル程度、\4,440です。ヤスイ

501のUS物は日本の店舗では売っておらず、
日本のリーバイスオンラインショップ(以下日本オンライン)
もしくは前島さんアメ横の直輸入のお店(ジャラーナなど)で入手できます。

ジャラーナは定価14,850円(キャンペーン中\7,490) 日本オンラインは定価\9,900

ちなみに501USは1本ずつ個性があり
並べるとわかりますが色はかなり違います
また赤タブは4種類 正常、上下逆、Rのみ無印と4種類ありますので日本オンラインよりジャラーナで現物を見て買うことがおすすめです

ジャラーナ、LEVI'S US ONLINEはほぼ年中キャンペーンです

②特注

海外ではレザーウォッシュ、バックパッチ、ダメージ加工、染色の選択ができます。







2022年3月16日水曜日

素数チェッカー その3 もっと高速化

 素数を探求しているとはやし君は理系だね~と言われますが、完全な文系です!

さて素数計算

その1では素数かどうかを確認するターゲット数をそれ以下のすべての数で割っていました。「全数」とネーミング


その2では素数意義で割る必要がないとひらめき、ターゲット数をそれ以下のすべて素数で割りました。「素数」とネーミング


そして夜に考えていると、ターゲット数が100として2で割ると50

つまり100の場合51以上で割ることは無意味と気が付きました。

これを深く考えていくとターゲット数の平方根以上の数での割り算は無意味となります。

ネーミングは「平方根」

import time
print('素数チェッカー')
max=input('最大数')
start_time=time.time()
c=0
c1=0
s=[]
for i in range(1,int(max)+1):
    if i>2 and i%2==0:
        continue
    else:
        f=True
        sq=pow(i,0.5)
    for j in s[1:]:
        if sq<j:
            break
        c1+=1
        if i%j==0:
            f=False
            break
    if f:
        s.append(i)
        c+=1
print('Finished! 素数: '+str(c)+' 個 計算数: '+str(c1)+' 個 処理時間: '+str(float(time.time()-start_time))+'秒')
print(s)

平方根はpow( x,0.5)を使っています。


昨日とは違うPC(NOTE)で測定しています。
全数、素数も計測しなおしました。
計算数は変換し処理時間はかなり長くなっています

100,000までの計算数は全数 ⇒ 素数は89.84%減りました。
さらに、全数 ⇒ 平方根は99.85%減です。
素数 ⇒ 平方根は98.5%減

処理時間は222秒 ⇒ 4秒 です。

東京から北海道まで222分かかっていたのが4分になったかんじです。










2022年3月15日火曜日

素数チェッカー その2 高速化

Pythonの計算処理を早めるために少し考えました。

ターゲット数nを2,3,4,5,6と割っていき割り切れた時に終了

最後まで割り切れないときは素数リストに追加をしていましたが

2で割り切れる場合 偶数で割れるかどうかを計算する必要はありません。

同様に考えるとnを素数で割っていき割り切れない数は素数です。

import time
print('素数チェッカー')
max=input('最大数')
start_time=time.time()
c=0
c1=0
s=[]
for i in range(1,int(max)+1):
    if i>2 and i%2==0:
        continue
    else:
        f=True
    for j in s[1:]:
        c1+=1
        if i%j==0:
            f=False
            break
    if f:
        s.append(i)
        c+=1
print('Finished! 素数: '+str(c)+' 個 計算数: '+str(c1)+' 個 処理時間: '+str(float(time.time()-start_time))+'秒')
print(s)


わる数 j を素数のリストにしました。
これで計算回数が激減し処理時間が短くなるはずです。

結果)
高速化はたのしい!



全数で割るパターンと素数だけで割るパターンの比較です。素数は同じ結果が出ました。
100、000まで計算をすると計算数は89%減りました。処理時間は90%減りました。


素数チェッカー

 最近 投資のことを書いていないとお叱りをいただきそうですが、

今日は素数を探してみます。

素数は1とその数以外で割り切れない数です

(中略)

Pythonです

import time
print('素数チェッカー')
max=input('最大数')
start_time=time.time()
c=0
c1=0
s=[]
for i in range(1,int(max)+1):
    f=True
    for j in range(2,i):
        c1+=1
        if i%j==0:
            f=False
            break
    if f:
        s.append(i)
        c+=1
print('Finished! 素数: '+str(c)+' 個 計算数: '+str(c1)+' 個 処理時間: '+str(float(time.time()-start_time))+'秒')
print(s)

最大数に入力した数までを2,3,4,・・・と割っていきます。

割り切れた場合終了、最後まで割り切れなかったときはリストに追加します。

10万まで計算すると4.5億回の割り算をしています。

ちなみに人類最大の素数は「2^89589933-1」です。 2486万2048桁とのことです

参照)同志社


2022年3月4日金曜日

0の割り算 最終的解決 1 ÷ 0 = taca

 0の割り算は定義ができないとされている。

そのために様々な弊害が出ている。

一つにプログラムでは0の割り算をするとエラーとして、プログラム自体が停止してしまうことがある。この回避策として割る値が0出ないかを確認してから割り算をする。割り算を可能な限り掛け算で行うといったことが行われている。


定義

1 ÷ 0 = taca (半角小文字)

この定義の元

2 ÷ 0 = 2taca となる

x≠0の時 (2÷x) ÷(3÷x)=2/3

x=0の時tacaを用いると以下の計算となる

2 ÷ 0 = 2taca

3 ÷ 0 = 3taca

2taca ÷ 3taca = 2/3 


0 ÷ 0 は 0 or 1

0=1/taca

0 ÷ 0 = 1/taca ÷ 1/taca = 1

0 ÷ 1 = 1/taca ÷ 1 = 1/taca

0 ÷ 2 = 1/taca ÷ 2 = 1/2taca






2021年12月24日金曜日

IPO 2021まとめ

IPOは参加者が少ないほうが有利のため、情報は限定的、またネット上に怪情報がありふれている。誰かの参考になればと私の2021年のデーターを公開する。


今年当選したのは9件 利益は286,500円
参考にしたサイトは以下3つ

2021年11月20日土曜日

Levi's 501 購入後の儀式

 ジーンズといえばリーバイス501

私が中学生の頃には501-02のみが売られていた。

02はある程度ウォッシュして、あたりを出したものだ

当時ノンウォッシュは縮む、色落ちするという事で過去のものとなっていた。

そして時はたち、カリフォルニア付近の砂漠都市ラスベガスで大きな発見をした。

アメリカにはノンウォッシュ(最近はリジッドというらしい)が売っていたのだ。

※一度も洗っていないジーンズはノンウォッシュ、リジッド、生デニムなどと言われますがアメリカのリーバイスではSHRINK-TO-FIT。昔のリーバイスのジーンズにはウォッシュ済みでもこの記述があったような(うる覚え)アメリカではリジッドは通じませんでした。通じたのはノーウォッシュです。ノンウォッシュも通じませんでした。


2021年11月19日金曜日

MT4時間をAVA時間に変換しよう 【備忘メモ】

 今朝LAS VEGASから帰国

潔癖症が幸いしたのか出国前PCR、出国後PCR共に陰性でした。


さて本題



MT4の時間


一般的なMT4はGMT2/3で動いています。

標準時間(冬)はGMT2 サマータイムはGMT3です。

時間の変更タイミングはNY基準です。

夏時間は3月第2日曜~11月第一日曜までです。


この時間は俗称MT4時間です。


・MT4時間:OANDA、SAXO BANK、FOREX EXCHANGE、EZ Invest、FXTF、外為ファイネスト、楽天、スターリング証券(旧東岳証券)


・GMT0:AVA社はGMT0

・JST(日本時間):FOREX.COMはJST(日本時間)


・不明:DUKAS、JFX(EA使用不可)、外貨ex(EA使用不可・旧YJ)


なぜMT4時間


MT4時間にするとNYクローズが0時になります。

取引時間は月曜日0時から金曜日の23:59まで1週間が5日になります。


MT4時間以外では月曜日は短く、土曜日が少しだけあるために、一週間は6日、1日の長さがバラバラになります。

見た目も悪いのですが4時間足以上のインジケーターを参照した場合や曜日、日にちを参照したEAは狂いがちです。


AVA時間に変換


AVA時間(GMT0)の0時はGMT2(MT4時間冬)の2時、GMT3(MT4時間夏)には3時になります。


MT4時間のEAをAVA時間に変換するに方法


①Hour() の場合


冬Hour()+2、夏Hour()+3にすると時間はあいますが、日、月、年、曜日はずれが出るので要注意です。


②TimeHour(TimeCurrent())の場合


1時間は60分×60秒=3600秒です

冬 TimeHour(TimeCurrent()+3600*2)

夏 TimeHour(TimeCurrent()+3600*3)


TimeDay(datetime)、TimeDayOfWeek(datetime)、TimeMonth(datetime)、TimeYear(datetime)を使えばずれが出ません。


※TimeCurrent()+3600*2は変数に入れたほうが楽です。

※datetimeにはTimeCurrent()-3600*2などを入れてください。


③MqlDateTimeの場合


MqlDateTime mTime;と宣言をすると


mTime.min、mTime.hourといったメンバーができます。


構造体というとややこしそうですが、これは簡単です。


mTime.と入力すると候補が出てきます。

そこにそれぞれに対応した値を入れます。


変数と同じ感覚で使えます。









時間の代入はTimeToStruct(TimeCurrent(),mTime);ですべて一斉にできます。


この場合現在の時間TimeCurrent()を元にmTime.minには分がmTime.hourには時間が自動で入ります。便利です。




冬時間の場合 TimeToStruct(TimeCurrent()+3600*2);


夏時間の場合 TimeToStruct(TimeCurrent()+3600*3);


です。






2021年11月4日木曜日

スリッページを確認 JACK QUEEN

 今朝スリッページについてツイートをしたところいいね、リツイートを沢山いただきました。

悪気なくスリッページについて書きましたが、OANDAが一方的に悪く見えますので4社で試験的に動かしているEAのスリッページを取ってみました。

2021年10月28日木曜日

EA Jack FEAT SYSTEMで公開予定

JJJJ
公開延期
FEAT SYSTEMフォワード計測は継続しますので是非ご覧ください。QUEENも同様です。

2021年9月7日火曜日

EA Maidin 開発中

わたしの住んでいる近くでMaidinというと、どちらかといえばメイドカフェっぽい印象になってしまうのだが、Maidinは朝
NYクローズ前後にはいろいろなロジックがある
これをまとめて一つにすれば、ポートフォリオ効果で面白くなるかもといったのが開発動機だ。よって名前はMaidin にしようと思っている。決してメイドではないw

まぁ、自己運用向けのものを集めたらどうなるかといった感じでとらえていただきたい
候補は約20ロジック
同じようなロジックの通貨ペア違いもたくさんあるので全く別というわけではない。
そこから、更に見直して14ロジックに絞った。
全て1ポジのロジックである。

2021年8月17日火曜日

MT5 にヒストリカルデーターを入れる方法(備忘録)

MT5 にはBidとAskのデータ用意されています。
各社MT5を導入してからのデーターは正確なものが入りますが、

MT5導入前にはメタ社のデータが入ります。

古いデータはスプレッドが50(5PIPS)固定になっているため使い物になりません

MT5過去データ分析


そこで、外部から持ってきたヒストリカルデータをMT5に導入します。
OANDAで試します。

表示ー>銘柄


通貨ペアを選択ー>「カスタム銘柄を作成する」





カスタム銘柄が表示されるので通貨ペア名を変更

※元々あった通貨ペア名は使用できません

今回は「AUDCAD」を「AUDCAD-hst」にします。







「チャートバー」タブに移動
作成した通貨ペアを選択します。
通貨ペアの一番下Customの下のフォルダーに入っています。
今回はOJ_Forexです。

「バーをインポートする」を押下

「OK」を押してインストール完了です。

非表示になっていますので表示にします。
MT4メイン画面 「表示」ー>「銘柄」ー>作成した通貨ペアを選択
あたらしい通貨ペアがグレーアウトしていますので選択して「銘柄を表示する」
グレーアウトが直っていたら「OK」

MT5を再起動するとチャートを表示することができます。

チャートはM1~MNまですべてインストール完了しています。
チャートは表示されますがバックテスト専用ですので新しいデーターは追加されません。




















2021年8月5日木曜日

S&P500 NASDAQ NYDOW30 相関係数(Correl)と日別の方向性

 各社でMT4のCFDが出てきました。

長期で見ると常に上昇している米国株の代表INDEXを分析してみたいと思います。

相関性が高ければINDEXのアービトラージができるのではというのが今回の調査の発端です。

2021年7月24日土曜日

投資信託とレバナス

 NYに行ったときに旅行会社の人と少し投資の話をした。

仕事を聞かれて投資関係と答えたところ、TQQQ(ナスダックレバレッジx3)ですかといった質問がかえってきた。
残念ながらTQQQは日本では買えない。
海外ETFはETF業者が日本の金融庁に登録をしないと日本の証券会社は販売できないルールである。

何事にも抜け道はある。

インバスト証券トラリピもしくはSAXO BANK証券である。

しかし、インバスト証券はTQQQの新規受付を中止してしまった。
そんな中、大和がレバナスの投資信託を販売していると情報を聞きつけた。

ポチポチとツイートしたので見ていただいた方もいるかもしれないが備忘録としてまとめておく

①手数料

安い順で、国内ETF、海外ETF、投資信託

国内ETFは購入手数料、運営費

海外ETFは購入手数料、運営費、両替費用

投資信託は購入手数料、運営費、売却手数料

②取引のしやすさ

国内ETF、海外ETF、投資信託
ETFはマーケットが空いている時間何時でも取引ができるが投資信託は申し込んだクローズもしくは翌日であり購入、販売価格がわからない


SBI証券がクレジットカードで投資信託の定額積み立てを開始した。

この情報を入手して(本当はネットをしていたら広告が出てきただけであるが)最初に思ったビジョンは、毎月100万円ナスダックを買って上がったら売却を繰り返せば、ポイントで毎月1往復の飛行機チケットになるといったものであった。

①SBIの積み立て設定を確認

「毎日」 「毎週(月~金)」 「毎月(1-30,月末)」 「複数日(1-31)」 「隔月(偶・奇数月の1-30,月末)」
ナスダックの過去データをヤフーファイナンスUSから入手
分析するとこんな結果が出ました。
上がりやすいのは月木、下がりやすいのは金曜 敗けやすい日は3,10,19,21,23,25,27,28 特に3,27は大敗け 勝ちやすい日は4,5,6,15,16,17,18,22,24,26,30 大勝は6,15,26 毎月4日に購入がベスト さらに毎月4日購入と同額をわけて毎日購入する場合で分析すると、 毎日購入が21年で25%成績が良かった。


レバレッジ付き投資信託は3種類 ①大和:iFree レバレッジNASDAQ100  x2 ②大和:NASDAQ 3倍ブル x3 ③大和:NASDAQ100トリプル(マルチアイ)x3 ②が理想だが、なぜか定期購入対象外

③はDD防止機能が付いているようだ、リターンは②より悪い ②③とも販売開始から期間が短くデーターがそろっていない。 さらに①②③とも本家QQQ(NASDAQ)、QLD(NASDAQx2)、TQQQ(NASDAQx3)と成績にずれがある。為替の差以外にあるように見えるがここは深く分析しない。



そして、致命的なことが発覚した。

①カード定額積み立ては毎月上限5万円

②購入手数料3.3%、SAXOでTQQQ買う方が両替料込みでも圧倒的に安い。

※通常購入は0%です

③カード定期積立の場合、購入は毎月1日 いろいろ分析してみたが予備調査不足があとから発覚して購入は断念しましたが、

レバナスは気になっていたので頭が整理できてすっきりです。 スワップが低ければOANDAあたりのUS100がいいかもしれません