第 10 章 · Variance と Drawdown
正の期待値でも、何度も連敗するのはなぜでしょうか？
- 練習するスキル
- 確率に基づく判断損失を制御する
- 先に読む
- 第 8 章 · 期待値
- 3D シミュレーション
- なし
市場の現場
哲さんは、40% で2単位を得て、それ以外は1単位失うルールを実験します。1単位は当時資本の 1%、費用なし、200 回です。
異なる順序を100経路、シード1〜100で試すと、最終中央値は初期の1.55倍ですが、1経路は初期を下回ります。各最高値からの最大下落も異なり、中央値は 11.5% でした。
同じルールで、なぜ体験が違うのでしょうか？
あなたが決める
8連敗の記録をどう扱いますか？
結果を観察する
| 問い | 仮定内の答え |
|---|---|
| 指定8回の全敗 | 約 1.7% |
| 200回のどこかで8連敗 | 約 75.0% |
| 初期未満で終わる100経路 | 1経路 |
| 最大下落の中央値 | 11.5% |
つらい期間は論理の誤りを意味せず、耐えたことも成立を証明しません。
仕組みを理解する
勝率 40%、+2・−1、各現資本の 1%、独立200回です。勝つと 1.02 倍、負けると 0.99 倍で、初期1から進みます。
- 同じ確率
- 異なる順序
- 残資本で金額更新
- 異なる経路
- 各最高値を残す
- 最高値からの下落を測る
連敗開始は移動でき、窓を独立として足せません。現在の連敗数を追い、初めて目標長に達する確率を計算します。
下落は過去最高、最終損益は初期比較です。20% 減なら回復に 25%、50% 減なら 100%。基数が小さくなり、回復は非対称です。
用語を知る
実際の市場
第 3 章の同じ終点でも過程は違います。途中停止を無視すれば、得られない利益を計上します。
第 18 章のフィードバックは独立仮定を満たさず、回数増で補えません。
第 4 章の燃料枯渇を確認し、条件消失をすべて不運と呼びません。
実践する
共通の仮定：勝率 40%、勝ちは 2R、負けは 1R。各時点の資産でポジションを決め直し、手数料なしで200回取引する。初期資産 = 1。0.5 以下になるとしきい値到達を記録するが、図の計算は続く。
経路1：最終2.09 倍、最大ドローダウン7.8%、最長連敗7 回、しきい値未到達。
シード1–100。パラメーターとシードを固定すれば再現できる。200回の中で8連敗以上を少なくとも1回経験する正確な確率は約75.0%。これらの経路には確率の変化、系列相関、価格の飛びを含まず、実際の市場で安全なポジションサイズを推定するものではない。
教材の版V1-docs、出所lab:equity-paths；第10章 / TRD-PROB-004
クリック時のパラメーターと結果だけを記録する。実験への合格を意味しない。保存予定のスナップショットを見る
- 1% で終値、最大下落、最長連敗を見ます。
- 別100経路とシード範囲を残し、集計変化を説明します。
- 元シードでリスクだけ上げ、散らばりと停止数を見ます。
- 最高値の基準、停止、確認を書く耐性説明を作ります。合成抽選だけです。
変数を1つ変える
3つの学習レベル
- 基礎正の期待値を持つ戦略でも、何度も連敗するのはなぜでしょうか？第 10 章
- 発展Monte Carloで戦略のドローダウン分布をどうシミュレーションするか？Advanced A · 確率と統計
- 機関最大ドローダウン上限をリスク予算にどう組み込み、発動後にどう縮小するか？Institutional
経路群を見て、ルールを守れるか決めます。最終利益、最大下落、途中到達を別記します。
Monte Carlo は生成過程を定義します。ここは独立・固定ですが、歴史再抽出は依存、長さ、極端情景を考慮します。内分布と外ストレスを分けます。Advanced A。
成果物：ブロック・独立経路の下落。
基準、頻度、縮小、停止、再開責任を予算に書きます。統計失効証明を待たず超過行動を行い、規律と研究結論を分けます。
成果物：発動、縮小、再開の再現。
持ち帰る問い
章の理解度チェック
指定8回と、200回のどこかの8連敗は別の問いです。
いいえ。高値から大きく下がっても初期より高い場合があります。
しません。100経路で1つは損失、実市場はなお保証できません。
残る半分を倍にする必要があり、基数が違うからです。
持ち帰る要点
正の期待値は平均的優位で、有限回の利益保証ではありません。短期結果は平均を離れ、有利な戦略でもドローダウンを経験します。
今回の学習を記録
「既読」はこの章を読んだとの確認だけを表す。理解度チェックは参考結論と照らした自己評価であり、どちらも習得認定や職業レベルではない。クリックごとに時刻付きの端末記録を残す。
核心の問いに答え、自己評価を記録
正の期待値を持つ戦略でも、何度も連敗するのはなぜでしょうか？
概念習得の自己申告（認定ではない）
本人が明示的に申告する。既読、正解との自己評価、実験結果から習得を推定しない。未申告は不明。撤回すると不明になり、選択済み添付も解除する。
分散：未読込
連続損失：未読込
ドローダウン：未読込
標本数：未読込
この章の自己申告はまだ読み込んでいません。申告がないことは習得を意味しません。
この章の文脈を使って質問を準備
Tutor質問作業台
モデルサービスは未設定です。送信すると下のプレビューを当サイトのインターフェースに提出し、未設定の案内を受け取るだけです。外部モデルの呼出しや回答生成はありません。提供元、実行場所、データ保存方式は未定です。
役割の目的：物語、例、計算で概念を説明する。 以下は質問の準備であり、この役割が生成した結果ではありません。
Foundation 第10章 · TRD-PROB-004 v1.0 · 読書モード foundation 教材の版V1-docs。schemaVersionはデータ構造の版、nodeVersionはノードの版で、3つは別々に記録する。読書モードは自己申告Levelとは異なる。
端末記録の選択と自己申告Levelの管理
読込はクリック後だけに行い、読込はアップロードへの同意を意味しない。既読、自己評価、実験、研究スナップショットは学習者の資料であり、モデルへの指示や検証済みの事実ではない。秘密鍵、身元情報、実口座情報は含めない。
使用する質問と添付を確認
1～4,000文字の質問を入力してください
サービス未設定。AIの回答はありません。
端末保存、書き出し、削除
記録は現在のブラウザー・サイトのlocalStorageに最大100件保存し、自動期限切れはない。アカウント分離やクラウドバックアップはなく、共有端末の他の利用者が読める可能性がある。1つのタブで編集し、同時書込による上書きを避けて早めに書き出す。変更や削除で選択済み添付は解除され、再読込が必要。
Journalは第35章のログツールで個別に管理・削除する。端末データの削除は、将来のサーバーデータの削除を意味しない。現在はサーバー複製がない。保存をブラウザーが拒否した場合は成功と表示しないため、このページのプレビューをコピーしてください。