クレノウの戦略の中で、トレンドフォローアプローチはおそらく最も有名です。この戦略は、テクニカル指標やトレンドラインを使用して市場の方向性を特定し、長期的な市場のトレンドを捉えることに焦点を当てています。目標は、トレンドの始まりで市場にエントリーし、そのトレンドが終わるまでそれに乗り、持続的な価格の動きから利益を得ることです。

この戦略の核心には、市場は長期的なトレンドで動く傾向があり、それを特定して活用することができるという信念があります。戦略は、強気および弱気のトレンド両方を活用し、横ばいまたは乱高下する市場の状態でのリスクを最小限に抑えることを目指しています。

戦略の仕組み

トレンドフォロー戦略では、テクニカル指標やトレンドラインを使用してトレンドを検出し、追跡することが一般的です。主要なツールには以下が含まれます：

  • 移動平均（例：50日移動平均、200日移動平均）
  • 相対力指数（RSI）
  • 平均真の範囲（ATR）（ボラティリティの測定）

これらの指標は、トレンドの方向と強さを判断するのに役立ちます。スイングハイとスイングローを結んで描かれるトレンドラインも、トレンドの継続を視覚化するためや、潜在的なトレンド反転を示すために使用されます。

戦略の利点

  • 長期的な安定性：この戦略は長期的な利益を目的としており、さまざまな市場環境で良いパフォーマンスを発揮する傾向があります。
  • 市場に依存しない：予測や特定の市場条件に依存せず、価格の動き自体に基づいて意思決定を行います。
  • 適応性：異なる資産クラス（株式、先物、外国為替）および時間枠に対応できます。

リスクと考慮事項

その強みにもかかわらず、トレンドフォロー戦略にはいくつかの課題があります：

  • 横ばい市場：横ばい市場では、戦略が誤ったシグナルを生成し、頻繁な取引やコスト増加を引き起こすことがあります。
  • トレンド反転：トレンドは永遠に続くわけではなく、急激な反転が発生すると適切に管理しないと損失につながる可能性があります。

そのため、リスク管理とポジションサイズの調整は、成功するトレンドフォロー戦略の重要な要素です。

Javaコード例

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TrendFollowingStrategy {

    public static void main(String[] args) {
        List<Double> prices = new ArrayList<>();
        prices.add(100.0);
        prices.add(105.0);
        prices.add(110.0);
        prices.add(95.0);
        prices.add(120.0);
        prices.add(130.0);

        List<Double> movingAverages = calculateMovingAverages(prices, 5);

        for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {
            double currentPrice = prices.get(i);
            double previousPrice = prices.get(i - 1);
            double movingAverage = movingAverages.get(i - 1);

            if (currentPrice > movingAverage && previousPrice <= movingAverage) {
                System.out.println("Buy @ ￥" + currentPrice);
            } else if (currentPrice < movingAverage && previousPrice >= movingAverage) {
                System.out.println("Sell @ ￥" + currentPrice);
            }
        }
    }

    private static List<Double> calculateMovingAverages(List<Double> prices, int period) {
        List<Double> movingAverages = new ArrayList<>();
        for (int i = period - 1; i < prices.size(); i++) {
            double sum = 0.0;
            for (int j = i - period + 1; j <= i; j++) {
                sum += prices.get(j);
            }
            double movingAverage = sum / period;
            movingAverages.add(movingAverage);
        }
        return movingAverages;
    }
}

Pythonコード例

def calculate_moving_averages(prices, period):
    moving_averages = []
    for i in range(period - 1, len(prices)):
        sum_prices = sum(prices[i - period + 1: i + 1])
        moving_average = sum_prices / period
        moving_averages.append(moving_average)
    return moving_averages

def trend_following_strategy(prices, moving_averages):
    for i in range(1, len(prices)):
        current_price = prices[i]
        previous_price = prices[i - 1]
        moving_average = moving_averages[i - 1]

        if current_price > moving_average and previous_price <= moving_average:
            print("Buy @ ￥", current_price)
        elif current_price < moving_average and previous_price >= moving_average:
            print("Sell @ ￥", current_price)

prices = [100.0, 105.0, 110.0, 95.0, 120.0, 130.0]

moving_averages = calculate_moving_averages(prices, 5)

trend_following_strategy(prices, moving_averages)