と疑問に思ったことはありませんか？
オプティマルfは、過去のトレード実績から効率的な資金割合を計算するための手法です。
資産が最大成長する割合をシミュレーションによって求め、投資において効率的な資金量で取引を繰り返せるようになれます。
この記事では、以下の内容について詳しく解説します。
この記事でわかること
- オプティマルfとは
- オプティマルfの計算方法
- オプティマルfを使うメリットと注意点
FXのトレードでオプティマルfを使えば、過去のトレード実績に基づいて導き出された資金割合で取引でき、理論的な資金管理が行えるようになるでしょう。
オプティマルfに興味がある方は、ぜひ参考にしてみてください。
＼最大レバレッジ2,222倍で取引できる！／
Contents
オプティマルfとは
オプティマルfとは、トレーダーのラルフ・ビンスが提唱した資金管理手法の一つです。
過去のトレード実績をもとに、将来的に資産成長を最大化できる資金割合(f)を導き出す計算方法となります。
FXの手法や資金管理方法には、計算から理論値で組み立てられるものがありますが、オプティマルfは実績から組み立てられた資金管理手法としての特徴を持ちます。
過去のトレード実績から効率的な資金量を計算する
オプティマルfは、実際のトレード実績（各トレードの損益率）から、トレードを行うときに効率的な資金割合(f)を見つけるための計算を行います。
この効率的な資金割合とは、投資に使える資産全体の何割をトレードに使うべきかの割合となります。
単純な資金管理方法とは異なり、トレード実績からFXでのリターンを最大化できる資金割合を導き出せ、理論的な資金管理手法として使うことができるのです。
ケリーの公式との違い
オプティマルfに似た資金管理の計算方法として、ケリーの公式もあります。
ケリーの公式も、資産全体の何割をトレードに使うべきかを計算できますが、オプティマルfとは計算方法に違いがあります。
ケリーの公式は勝率とリスクリワードから理論的な資金割合を計算しますが、オプティマルfは実際のトレード実績をもとに、経験値ベースで合理的な資金割合を導き出します。
そのため、自身のトレード実績から最適な資金割合を導き出す場合には、オプティマルfの方が資金管理手法として相性が良いです。
オプティマルfの計算式と使い方
オプティマルfの計算式とシミュレーションを使った計算方法を紹介します。
- オプティマルfの計算式
- オプティマルfのシミュレーション
計算式から順番に確認をしていきましょう。
オプティマルfの計算式
オプティマルfの計算式は以下の通りです。
（Ri：各トレードの損益率、N：トレード回数、f：資金全体に対するリスク割合）
オプティマルfの計算の内容を理解するために、以下の近似式も存在します。
- f＝最大利益トレード/｜最大損失トレード｜
（最大損失トレードは絶対値となります）
最大利益トレードは過去のトレード履歴で一番大きな利益を出したトレードのことで、例えば、最大利益が+30%であれば30％を採用します。
最大損失トレードは過去のトレード履歴で一番大きな損失を出したトレードのことで、例えば、最大損失が-20%であれば絶対値として20%を採用します。
近似式では1回のトレード履歴しか参照しないため、例えの条件では「f＝30％/20%=1.5（150％）」となり、極端な結果になってしまいます。
そのため、実際のオプティマルfでは、近似式ではなく、全トレード履歴を使った最初の計算式が用いられています。
オプティマルfのシミュレーション
先ほどのオプティマルfの計算式を用いて、シミュレーションした結果です。
▼シミュレーション条件
- トレード回数：20回
- A列：過去のトレード実績のリターン
- B列：f値（資産全体に対してリスクを晒す割合を0%～100％で設定）
- C列：オプティマルfの計算結果
シミュレーションの結果、fが70%～80％でピークとなり、この範囲で最もリターンが大きくなりました。
理論的には、資金の70％～80％をトレードに使うと効率的に資産を増やせるという計算結果です。
しかし、実際に資産の70％をトレードに使う状態は極端にリスクが高く現実的ではありません。
そのため、ハーフオプティマルf（f/2）やクォーターオプティマルf（f/3）を使った方が良いと判断できます。
それと、今回はサンプルとして20回ほどのトレードで計算したため、オプティマルfが70％や80％といった高い割合を示す結果となりました。
さらにトレードの実績回数を増やすことで偏りを減らすことができ、理想的な資金割合を導き出せるようになります。
FXでオプティマルfを使うメリット
FXのトレードでオプティマルfを使うメリットがいくつか存在します。
- トレードの資産成長を最大化できる
- データに基づいた理論的な資金管理が行える
- 退場（大損失）のリスクをコントロールできる
一つずつメリットを紹介していきます。
トレードの資産成長を最大化できる
オプティマルfを使うことで、トレード時の利益を最大化できる資金割合を導き出すことができます。
その割合でトレードを繰り返せば、結果的に資金を効率よく増やせ、資産成長の速度を最大化させることができます。
少しでもFXのトレードで得られる利益を最大化したい場合、オプティマルfを使って資金管理を行ってみるのがおすすめです。
データに基づいた理論的な資金管理が行える
FXにはいくつかの資金管理方法がありますが、その中でもオプティマルfはトレード実績に基づいた理論的な資金管理手法です。
その日の気分や相場の状況で資金量を調整するのではなく、自身の過去のトレードから導き出された、理論的な資金量によってトレードを繰り返すことができます。
そのため、感情や直感に頼らない、再現性ある資金管理手法を使いたいというトレーダーと相性が良い資金管理方法になります。
退場（大損失）のリスクをコントロールできる
もし、何の資金管理も行わずにトレードを繰り返していると、急落や急騰に巻き込まれた際には大損失を抱え、ロスカットや追証で相場から退場してしまう恐れがあります。
しかし、オプティマルfを始めとする資金管理方法を用いることで、トレードで大損失を出して相場から退場してしまうリスクを減らすことができるのです。
少しでも、FX最大のリスクである相場からの退場に備えるなら、オプティマルfを始めとする資金管理手法を身につけるようにしましょう。
FXでオプティマルfを使う際の注意点
FXでオプティマルfを使う際の注意点も存在します。
- 将来の相場で必ず通用するとは限らない
- リスクが高いのでハーフオプティマルfを使う
- 計算に手間が掛かる
一つずつ詳しく説明します。
将来の相場で必ず通用するとは限らない
オプティマルfは、過去のトレード結果を元に計算を行います。
計算から判明する効率的な資金割合は、過去の相場で最適だった資金割合であり、将来の相場でも同じように通用するとは限りません。
特に相場環境の変化が激しいFXにおいては、過去の相場と現在の相場の状況が一変してしまうことも珍しくありません。
どれだけオプティマルfが論理的な資金管理法であったとしても、将来の相場で必ず通用するわけでは無いことを覚えておきましょう。
リスクが高いのでハーフオプティマルfを使う
オプティマルfを使って出力できる資金割合は、理論上の「資産成長を最大化できる割合」です。
資産成長の最大化をメインに計算されており、実際のトレードにおいては極端にリスクが高い場合もあり、大きく資金を増やせる反面として大きく資金が減ってしまう恐れもあります。
そのため、実際のトレードで利用する時にはそのまま使うのではなく、ハーフオプティマルf(f/2)やクォーターオプティマルf(f/3)を使い、リスクを調整する必要があります。
計算に手間が掛かる
オプティマルfを計算するためには、実際のトレードから利益や損失の割合を何百回と記録しなければなりません。
もし、トレードの記録を残していない場合には、過去のトレード記録を洗い出して計算したり、これからのトレードを全て記録する必要があります。
それと、エクセルなどを使いオプティマルfをシミュレーションする手間も掛かります。
どちらにしても、オプティマルfを使い始めるまでには手間がかかり、すぐに使い始められない可能性があることには注意しておきましょう。
まとめ：トレード実績から効率的な資金管理を行いたい人におすすめ
オプティマルfは、過去のトレード実績から、将来的にリターンを最大化できる資金割合を求める計算です。
データに基づいた理論的な資金管理を行うことができ、自分が持つ資産の内、何割をトレードに使えば利益を最大化できるのかを把握したい人におすすめです。
ただし、使い始めるまでにトレードの実績を記録したり、計算やシミュレーションが必要になる手間が掛かることは覚えておきましょう。
ちなみに、トレードの資金効率を最大化する際には、高いレバレッジが取り扱えることが優位に働きやすいです。
BigBossでは最大2,222倍のレバレッジを提供しており、小額からでも資金効率を最大化させたトレードを可能とします。
BigBossで取引するメリットは3つあります。 BigBossでは最大2,222倍の高いレバレッジで取引できます。さらに取引毎にBigBossPointを獲得できます。 また、プロスプレッド口座ではSTP/ECN方式を採用しており、約定力の高い環境で取引できます。 ぜひ、口座開設をしてみてください。
＼最大2,222倍のレバレッジを体験するなら！／
▼お得なボーナス ▼BigBossのおすすめ口座
BigBossコラム編集部