PriceLimitMain UseCases

本記事では，tutorial/PriceLimitMain で解説したプログラムを使い，いくつかのパラメータを変えて，実際にシミュレーションを行う．

シミュレーションの実行とグラフ化

問.1

プログラムをコンパイル・実行し，価格の時系列をグラフ化せよ．

解説

コンパイルは以下の手順で行う．

$ x10c++ samples/PriceLimitMain/PriceLimitMain.x10

コンパイルに成功すると実行ファイル a.out が生成される．

次に，シミュレーションを実行し，グラフを描画する（出力ファイルは output.png）．

$ ./a.out samples/PriceLimit/config.json >output.dat
$ Rscript samples/PriceLimit/plot.R output.dat output.png

以下に output.png を示す． 赤線は市場価格の時系列，黒線がファンダメンタル価格の時系列である．

このシミュレーションでは，値幅をファンダメンタル価格 300 から上下 5% に設定している． 価格は最初ランダムに変動するが 200 ステップ付近で値幅の上限に到達し，その後しばらくの間，価格が上限（天井）に張り付き変動しなくなっている． その後，価格は天井から離れ始めるが，今後は 400 ステップ付近からしばらくの間，価格が下限（床）に張り付き変動しなくなっている．

値幅制限のパラメータ

値幅制限には１つのパラメータ，値幅（発動閾値），がある． 値幅制限の影響度は FCN エージェントのトレンド追従型（チャート分析の成分）と関係することが予想される． そこで，以下の練習問題では，値幅制限のパラメータはそのままに，トレンド追従型の影響力を変化させてみる．

以下は，問.1 のシミュレーションで用いた PriceLimit/config.json の設定値である．

トレンド追従型が多い場合の値幅制限

問.2

トレンド追従型の影響を大きくした場合の取引をシミュレーションし，価格の時系列をグラフ化せよ．

解説

トレンド追従型の影響力は，JSON ファイル PriceLimit/config.json では chartWeight の箇所を書き換えることで変更できる． 今回のシミュレーションでは chartWeight の平均値を 1.0 へ変更する．

{    "chartWeight": {"expon": [1.0]}    }

PriceLimit/config.json の主要なパラメータをまとめる．

以下の手順でグラフを描画した（出力ファイルは output.png）．

$ ./a.out samples/PriceLimit/config.json >output.dat
$ Rscript samples/PriceLimit/plot.R output.dat output.png

以下に output.png を示す． 赤線は市場価格の時系列，黒線がファンダメンタル価格の時系列である． 問.1 の結果と比較すると，値幅の上限（下限）に張り付く期間が長くなっていることがわかる． その理由としては，チャート成分を大きくしたことでノイズ成分の影響力が弱まり，偶然に剥がれる可能性が低下したことがあげられる． また，今回の設定では，ファンダメンタル成分が小さいため，ファンダメンタル価格への回帰が生じにくい．

今回の設定では，上記の理由で，500 ステップ以内に価格が値幅の上限下限に張り付かないこともある． その場合は，シミュレーションのステップ数を増やして（5000 ステップ程度）結果を観察することで，問.1 の場合よりも，値幅の上限（下限）に張り付く期間が長くなることを確認できるだろう．