ラウンドナンバーとボラティリティ

価格がラウンドナンバーを上抜き、または下抜きしたとき、ボラティリティがどうなるかを検証してみる。

100pipsの単位が更新されたとき、ラウンドナンバーを上抜き、または下抜きしたと見なすこととする。例えばUSDJPYなら100円未満から100円以上になったときに上抜きと見なすといった具合である。

ボラティリティを計る指標としてはTrue Rangeを用いた。先ず10pipsの単位で10pipsごとにラインを10本設け、それを上抜き、または下抜きした場合のTrue Rangeを求める。次にその平均を取ってベンチマークとする。そして、それぞれのTrue Rangeを平均で除した。つまりベンチマーク=1.0である。

10pipsの単位が0のライン、すなわちラウンドナンバーが他のラインと差があるかどうかを見てみる。使用した足の種類は5分足である。

ラウンドナンバーでボラティリティはやや拡大

検証結果によると、価格がラウンドナンバーを上抜き、または下抜きしたとき、ボラティリティはやや拡大する傾向があるように見える(Decimalが0.0のところ)。

ボラティリティはやや拡大しているとはいうものの、それほど明瞭ではない。ラウンドナンバーはしばらく更新されていないといった条件がないと、大した意味を持たないのかもしれない。USDJPYはいくらか明瞭な感じがする。

サンプルプログラム

○以下のコマンドを「IPython console」にコピー&ペーストして「Enter」キーを2回押す。

import forex_system as fs
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from datetime import datetime

def get_one(data):
    temp = data.copy()
    temp = np.floor(temp)
    ret = temp % 10
    ret = ret.astype(int)
    return ret

def get_hundredth(data):
    temp = data.copy()
    temp *= 100
    temp = np.floor(temp)
    ret = temp % 10
    ret = ret.astype(int)
    return ret

fs.remove_temp_folder()

timeframe = 5
n = 10
x = np.empty(n)
y = np.empty(n)
plt.figure(figsize=(6, 20))
cnt = 0
for symbol in ['AUDUSD', 'EURUSD', 'GBPUSD', 'USDJPY', 'RANDOM']:
    cnt += 1
    plt.subplot(5, 1, cnt)
    for year in [2012, 2013, 2014, 2015, 2016]:
        start = datetime.strptime(str(year) + '.01.01 00:00',
                                  '%Y.%m.%d %H:%M')
        end = datetime.strptime(str(year) + '.12.31 23:59',
                                '%Y.%m.%d %H:%M')
        ret = fs.i_trange(symbol, timeframe, 0)[start:end]
        high0 = fs.i_high(symbol, timeframe, 0)[start:end]
        high1 = fs.i_high(symbol, timeframe, 1)[start:end]
        low0 = fs.i_low(symbol, timeframe, 0)[start:end]
        low1 = fs.i_low(symbol, timeframe, 1)[start:end]
        for i in range(n):
            if symbol == 'USDJPY' or symbol == 'RANDOM':
                n_h0 = get_one(high0+0.1*i)
                n_h1 = get_one(high1+0.1*i)
                n_l0 = get_one(low0+0.1*i)
                n_l1 = get_one(low1+0.1*i)
            else:
                n_h0 = get_hundredth(high0+0.001*i)
                n_h1 = get_hundredth(high1+0.001*i)
                n_l0 = get_hundredth(low0+0.001*i)
                n_l1 = get_hundredth(low1+0.001*i)
            x[i] = 0.1 * i
            y[i] = np.mean(ret[(n_h0!=n_h1) | (n_l0!=n_l1)])
        benchmark = np.mean(y)
        y /= benchmark
        plt.plot(x, y, label=str(year))
    plt.title('Round Number and Volatility (' + symbol + ')')
    plt.xlabel('Decimal (100pips=1.0)')
    plt.ylabel('True Range (Benchmark=1.0)')
    plt.xlim(0.0, 0.9)
    plt.ylim(0.8, 1.2)
    plt.legend()
    plt.axhline(y=1.0, color='black', linestyle=':')
    plt.tight_layout()
plt.savefig('round_number_and_volatility.png', dpi=150)
plt.show()

fs.remove_temp_folder()
(2017/02/17更新)