ＦＸのボラティリティ（Volume, ATR, ヒストリカルボラティリティ）
ボラティリティとは？
ボラティリティ(Volatility)とは「値動きの激しさ」をあらわし、株でいえば「出来高（取引量）」がそれにあたります。
いっぽうＦＸの場合、出来高というのはありません。そのため、ＦＸのボラティリティは出来高以外の方法で、ボラティリティを判断することになります。
ＦＸに出来高がない理由
株の売買は、市場参加者全員が東証などの取引所で売買を行うため（取引所取引）、一元的に取引量を集計することができますが、ＦＸの売買は世界中の銀行が各々行っているため（相対取引）、その全体の取引量を完全に集計することが難しいということです。
参考URL：【完全版】FXの出来高を確認する方法！重要性や通貨ペアも解説！ | FXナビ
ボラティリティをともなうトレンドは強い
FXでも株でも、トレンド発生と同時にボラティリティが増加しているのが強いトレンドといわれます。
逆に取引量があまり変化せず発生しているトレンドは、一時的に上がっている可能性があります。
株の板情報（買い注文と売り注文の一覧表）をイメージするといいかもしれません。
うすい板（注文数が少ない）価格帯で発生した上昇トレンドは、反対に下がるのも早そうですが、十分に厚い板（注文数が多い）価格帯を突破した上昇トレンドは、その後もしばらく上がり続けそうです。
ＦＸで使うボラティリティ系インジケータ
いろいろなインジケータはありますが、よく使われてるのは以下３つです。
・Volume
・ATR
・ヒストリカルボラティリティ
「Volume」は、ティック数と呼ばれる「業者のレート更新数」で、1回レートが更新されれば1ティック、2回なら2ティックです。
１点注意して欲しいのが、あくまで更新数(配信数)なので、1pips動いても0.1pipsしか動かなくても同じ1ティックでカウントします。
参考URL：https://www.oanda.jp/lab-education/dictionary/tick/
「ATR」は、「値幅の移動平均」で、値幅は以下3つのなかの最も大きな値を選択します。
①当日高値－当日安値
②当日高値ー前日終値
③前日終値ー当日安値
FXの場合、ほとんど①が最大になります。
※FXは株と違って、値が飛ぶことがあまりないので（窓開けのぞく）当日安値＞前日終値や、当日高値＜前日終値になることがほぼない
「ヒストリカルボラティリティ」は「リターンの標準偏差を年率換算したもの」で、簡単に言えば「価格の変動リスク」を意味します。
計算方法
VolumeとATRの計算例です。
パラメータは「期間」5日間「平滑化」SMA
| 期間 | 4日前 | 3日前 | 2日前 | 1日前 | 現在 |
|---|---|---|---|---|---|
| ティック数 | 700 | 600 | 500 | 400 | 800 |
| 高値 | 100 | 101 | 102 | 103 | 103 |
| 安値 | 98 | 100 | 101 | 102 | 99 |
| 値幅 | 2 | 1 | 1 | 1 | 4 |
| Volume (700+600+500+400+800)÷5 |
600tick | ||||
| ATR (2+1+1+1+4)÷5 |
1.8円 |
ヒストリカルボラティリティの計算例です。
パラメータは「期間」5日間「1年の営業日」250
| 期間 | 5日前 | 4日前 | 3日前 | 2日前 | 1日前 | 現在 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 終値 | 100 | 100.5 | 101 | 102 | 103 | 101 |
| リターン ln(当日終値/前日終値) |
約0.5% | 約0.5% | 約1% | 約1% | 約-2% | |
| リターンの標準偏差 | 約1% | |||||
| ヒストリカルボラティリティ リターンの標準偏差 x √250 |
約16% |
リターン、標準偏差、年率換算について補足
リターンについて
リターンは価格の変動率のことで、計算方法が2種類あります。
例）前日終値100円、当日終値110円の場合
①リターン (110 - 100) ÷ 100 = 0.1 = 10%
②対数リターン ln(110 / 100) = 0.095…≒ 0.1 = 約10%
意味は「前日終値と比べて当日終値が１０％増加した」です。
※対数リターンはリターンの近似値になる。またFXでは対数リターンを使う場合が多い
リターンの標準偏差について
リターンの標準偏差は、価格の変動リスクを表します。
リスクは、プラス方向とマイナス方向の両方にあることに注意してください。（1日+30%の利益率を見込める手法は-30%になる可能性も同じくらいある）
例）当日終値が１００円で、日次リスクが１％の場合
意味は「±１％の変動リスクがある ⇒１日当たり±１円くらい動く可能性がある」
また標準偏差については、こちらも参照ください。
fx-takahashi.hatenablog.com
リスクの年率換算について
年率換算は、日次リスクを年次リスクに変換することです。
例）当日終値１００円の日次リスク１％を年率換算（２５０営業日）すると
1% x √250 = 約16%
意味は「±16％の変動リスクがある ⇒ １年当たり±16円くらい動く可能性がある」
※なぜ√250をかけるか？ 価格変動リスクは時間の平方根で大きくなるから
Volume, ATR, ヒストリカルボラティリティのどれを使えばいいか？
3つをまとめて表示できるインジケータを作成し、日足チャートで比較してみました。
パラメータは「期間」２０「MA」SMA
ヒストリカルボラティリティ ＞ ATR ＞ Volume でした。
その反面だましが少なく滑らかなのはVolumeで、またヒストリカルボラティリティとATRが似たような動きになることを確認しました。
以上を参考に、ボラティリティが重要になってくる「スキャルピング」と「BO」で、インジの使い分けを考えると
スキャルピングのようにいち早くボラティリティの変化をとらえたい場合は、反応が早い「ヒストリカルボラティリティ」や「ATR」を、
BOのように、もっと長い時間軸で高ボラティリティが持続することを確認したい場合は、だましが少ない「Volume」を使うのがいいかもしれません。
※パラメータの調整によっても変わるのであくまで参考意見です。
インジケータのパラメータは何を使えばいいか？
Volume(Tick数)については、平滑化せずそのまま使う人も多いです。平滑化するならSMA or EMA。期間は10 or 20 でいいと思います。
ATRについては、開発者のワイルダーはRMA14で平滑化するのを推奨しています。ただこれだと反応が少し遅いので、より反応を早くしたい場合は EMA or SMAで、期間は10 or 20でいいと思います。
ヒストリカルボラティリティについては、移動標準偏差の期間は、10 or 20 を使う人が多いようです。
ボラティリティまとめ
ボラティリティは「値動きの激しさ」を表し、ボラティリティをともなうトレンドは強い。
Volume(Tick数)は「レート更新数」、ATRは「高安値幅の移動平均」、ヒストリカルボラティリティは「価格の変動リスク」
反応が早いのは、ATRとヒストリカルボラティリティ。だましが少ないのは、Volume。
自分の場合はプライスアクションを見たいので、Tickごとの一定期間の最大pipsをいちおう確認しています。(ビッグプレイヤーがエントリーしたかどうか)
画像のインジケータ（検証用に作成）
TradingViewの「Volume_ATR_HistoricalVolatility」です。 jp.tradingview.com
トレード結果５月第１週 ドル円107円割れるも月末フィックスで大反発
今週のドル円は、火曜日に107円を大きく割ったあと安値106.4円付近までじりじり下降した。
このまま106円も割って105円台突入をイメージしていたが、木曜日の月末フィックスで大反発、高値107.5円まで反発した。
その後は上値を抑えられ、金曜日NYクローズ時点での価格は、106.8円付近。
最近のドル円は、NYダウ開始やロンドンフィックスなど、一時的にボラティリティがあがる時間をねらって大きく反発することが多い。 逆に言えば、強いトレンドの形を作って上昇しないうちは、やや下降トレンド優勢なような気がする。
来週のポイントになる価格帯は
①まず高値107.1円、安値106.6円の攻防
②高値抜けた場合は107.5円、安値抜けた場合106.4円を意識
③さらに安値抜けた場合105円台を意識
今週も負けて、結局４月のトレードは全週間でマイナスという悲惨な結果に終わった。
敗因は、
①ポジりすぎ（3月の勢いそのままにポジりまくったら、4月のボラが超低い）
②ショートが下手（基本ロングが多いので、下降トレンドがきつい）
③BOをやり出してる（まだ退場してないのが不思議なくらいリスクをとってる）
これだけぼろくそに負けた割には、なぜか気持ちはまだ折れてはいないので、5月は何とか巻き返したい。 （不思議な自信がある？？頭がおかしくなったのかも）
トレード結果４月第４週 ドル円上値も下値も重い
今週のドル円は、上値108円／下値107.3円を抜けることができないレンジ相場が続いた。
唯一大きく動いたのが、24日の「一部メディアの日銀追加緩和検討報道（無制限の国債買い入れなど）」だったが、108円を少し超えたところで反発し、上値の重さを確認しただけに終わった。
日銀政策会合は27日（月曜）の昼頃終了予定なので、直後の発表や15:30の黒田総裁の会見時には、注意しておきたい。
来週のポイントになる価格帯は前週と変わらず
①高値108円、安値107.3円の攻防
②高値抜けた場合は108.5円、安値抜けた場合107円を意識
今週のトレードはマイナスでした。(とうとう20万円切りそう・・・)
普段はドル円しかさわらないんですが、あまりにも動かないので、新しい試みをいろいろ試しています。
・一番動いている通貨をトレードする（ドル円/ユロドル/オジドル/ポンドルの中から）
・ショートの割合をもう少し多くする（現在ロング65％ショート35％くらい）
・エントリー回数を抑える（損切貧乏がひどすぎ）
・予測区間（保有時間）をもう少し伸ばす。（MAX15分くらいで）
手ごたえはまだありませんが、ボラティリティのない相場でも安定して勝てるようになりたいです。
大数の法則で逆張りは有効か？
大数の法則とは？
「たくさん回数を重ねれば、実際に起こる確率は、真の確率に近づいていく」です。
カジノのルーレットで例えると、
赤（黒）の出る確率が５０％として、たくさん回数を重ねれば、実際に赤のでる確率も５０％に近づいていきます。
※話を簡単にするため、赤の確率は50％にしてます。（実際は0と00があるので、47%くらい）
大数の法則で逆張りは使えるか？
赤（黒）が５０％の確率ででるルーレットで、赤と黒の出た回数が偏っていたとします。
過去１０００回の結果：赤４００回、黒６００回
ここから１０００回勝負するとして、あなたなら赤と黒のどちらに賭けるでしょうか？
大数の法則があるなら、赤の逆張りが有利でしょうか？？
(赤の現在の確率４０％はこの先回数を重ねれば、真の確率５０％に収束するはず)
大数の法則をシミュレーション
ルーレットの回数が偏った時に、逆張りは有効なのか？ をシミュレーションしました。
【シミュレーションの内容】
・シミュレーション数１０万回を１セットとして、計１０セットおこなう。
・赤（黒）の出る確率は５０％とする
【シミュレーションの目的】
・実際の確率は、真の確率５０％に収束するか？
・実際の赤（黒）が出る回数が偏ったときに、その期待値に収束する動きがあるか？
結果は以下の通り。
確率は、真の確率５０％に収束していることが確認できます。
ただし、回数の偏りはその期待値に収束していません。（むしろ広がっている）
つまり、ルーレットの赤黒の回数がどちらかに偏っても、逆張りの優位性はありません。
なぜ確率が収束するのに、回数はその期待値に収束しないか？
少しイメージしにくいと思いますが、
全体の範囲で大きくみたときに確率は収束しますが、実際の回数はその期待値へ収束しません（むしろ期待値から離れていく）
以下のようなイメージです。
| 試行数 | 実際の確率 | 実際の回数 | 回数の期待値 | 回数の期待値との差 |
|---|---|---|---|---|
| 100 | 55% | 55 | 50 | +5 |
| 1000 | 53% | 530 | 500 | +30 |
| 10000 | 51% | 5100 | 5000 | +100 |
| 100000 | 50.2% | 50200 | 50000 | +200 |
確率は５０％に収束しても、その分試行数も多くなるので、期待値(試行数 * ５０％)との差は広がります。
大数の法則は実際のルーレットに当てはまらない
１点注意なんですが、ここまでの内容は理論（大数の法則）の話です。
・確率が５０％で、独立であることを前提（前の試行結果が現在の試行に影響を与えない）
・過去にどれだけ赤（黒）が連続しようと、次に赤（黒）が出る確率は５０％
いっぽう、実際のルーレットやFXの確率は違います。
赤と黒の確率は５０％ではないし、独立でもないでしょう。
・ルーレットのシューターがある程度出目を狙えるとしたら、確率は５０％でない
・シューターも人なので、過去の良し悪しが現在の試行に影響を与える
・陰線が連続するほど、陽線が出る確率は上がる
・経済に影響を与えるくらい為替が下がれば、国が介入する
つまり、確率が独立で５０％ならば、こちら側に勝つ手段はありませんが、 実際のルーレットやFXでは、人間の「感情」や「作為」が入る分こちら側にも勝つ手法があるということです。
大数の法則まとめ
大数の法則で、確率は収束するけど、期待値との差は収束しない。
確率が独立なら、回数の偏りを利用した逆張りに優位性はない。
大数の法則は実際の投資やギャンブルには当てはまらない（人間がすることの確率は独立でないことがほとんど）
コード
シミュレーションに使用したコードは以下の通りです（環境：JupyterLab 言語：R）
library(tidyverse)
options(repr.plot.width=12, repr.plot.height=4)
options(scipen=100, warn=-1)
##### 大数の法則 シミュレーション #####
count = 100000 # 10万試行
set = 10 # 10セット
list1 = list()
list2 = list()
for(h in 1:set) {
deme.vec = numeric(count)
for (i in seq_along(deme.vec)) {
deme.vec[i] = sample(c(0,1), 1)
}
list1 = c(list1, list(cumsum(deme.vec) / seq_along(deme.vec))) # 確率
list2 = c(list2, list(0.5 * seq(deme.vec) - cumsum(deme.vec))) # 回数の期待値との差
}
df1 = data.frame(do.call(cbind, list1))
df2 = data.frame(do.call(cbind, list2))
df1 %>% gather(key, value) %>% mutate(sim_count = rep(1:count, set)) -> df1.gg
df2 %>% gather(key, value) %>% mutate(sim_count = rep(1:count, set)) -> df2.gg
##### 確率は収束する #####
ggplot(df1.gg, aes(sim_count, value, col=key)) + geom_line() +
geom_hline(yintercept=0.5, color="red", size=1, alpha=0.5) +
ylim(0.45, 0.55) +
theme(legend.position="none", text = element_text(size=16)) +
labs(title="", x="試行数", y="確率")
##### 期待値の偏りは収束しない #####
ggplot(df2.gg, aes(sim_count, value, col=key)) + geom_line() +
geom_hline(yintercept=0, color="red", size=1, alpha=0.5) +
theme(legend.position="none", text = element_text(size=16)) +
labs(title="", x="試行数", y="期待値との差")
ボリンジャーバンド（標準偏差の６８－９５ルール）
チャートはTradingView
無料株式チャート、株式相場とトレードのアイデア — TradingView
インジケータは内蔵されてるBB、BB%B、BBW です。
ボリンジャーバンドとは？
ボリンジャーバンド（BollingerBand）は、価格変動のばらつきの範囲をあらわす。（標準偏差の仕組みを使っている）
おもな使用目的は、以下の通り。
①現在価格が価格変動のばらつきのどのあたりにいるか？（±２σを超えたか？）
②価格変動のばらつきは大きいか、小さいか？（エクスパンション or スクイーズ）
また、ボリンジャーバンドを補助するインジケータとして「％B」と「BandWidth」がある。それぞれ
「％B」は、①現在価格がどのあたりにいるか？に注目しており、
「BandWidth」は②価格変動のばらつきは大きいか？に注目している。
※慣れてくれば、ボリンジャーバンドだけも判断可能。
ボリンジャーバンドのパラメータ
ボリンジャーバンドに設定するパラメータは「期間」と「Ｚスコア」
「期間」は、単純移動平均線ＳＭＡ（＝ボリンジャーの中心バンド）の期間、
「Ｚスコア」は、上方バンドと下方バンドに設定するばらつき具合になる。
※おもに、中心バンドにＳＭＡ２０、上方（下方）バンドに±２σを使うことが多い。
ボリンジャーバンドの計算例
「期間」に５、「Ｚスコア」に２を設定する場合
（＝中心バンドが５ＳＭＡ、上方下方バンドが±２σ）
| 期間 | 4日前 | 3日前 | 2日前 | 1日前 | 現在 |
|---|---|---|---|---|---|
| 終値 | 100円 | 101円 | 102円 | 103円 | 99円 |
| 移動平均 | 101円 | ||||
| 標準偏差(＋１σ) | 1.58円 | ||||
| ＋２σ | 3.16円 (1.58*2) | ||||
| －２σ | -3.16円 | ||||
| 上方バンド＋２σ | 104.16円 (101+3.16) | ||||
| 下方バンド－２σ | 97.84円 |
ボリンジャーバンドの中心バンドは１０１円（＝５ＳＭＡ）
上方バンドは１０４．１６円、下方バンドは９７．８４円
（標準偏差は不偏分散を使用）
標準偏差、Ｚスコア、±２σってなに？
簡単に説明すると
Ｚスコアは、ばらつきの単位。±１σや±２σのこと
標準偏差はＺスコア＋１σの値です。
標準偏差の何が便利か？
標準偏差と平均が分かれば、そのデータが全体のどのあたりに位置するかを大体把握できます。その理由は、標準偏差には６８－９５ルールというのがあり、平均±１σの範囲に約６８％の確率で、平均±２σの範囲に９５％の確率でデータが収まる。というのがもう既に分かっているからです。
※ただしデータが正規分布しているのが前提
例）全国の身長の平均が１７０cmで標準偏差が６cmの場合、Ａ君の身長１８２cmは全体から見てどのあたりに位置するか？
身長１８２cmは平均１７０ｃｍよりも１２ｃｍ高い
⇒標準偏差（１σ）６ｃｍだから、標準偏差２つ分高い
⇒全体の分布の平均から＋２シグマの位置にいる
⇒Ａ君の身長は全体の分布から見て上位２．５％の位置にいる（６８－９５ルールにより）
そしてボリンジャーバンドで６８－９５ルールを考えてみると、現在価格が上方（下方）バンドをこえたときに逆張りすれば、９５％の確率で、バンド内に戻ってくることになります。（有名なボリンジャーバンドの２シグマ逆張り）
ただし、結論から言うとこれは上手くいきません。なぜならＦＸの価格は正規分布していないからです。（分布のすその部分がもっと広い）２シグマ越えでうっかり逆張りすると、３シグマ以上の価格をつけ大損失を被る可能性が十分にあるので注意してください。
標準偏差や正規分布についてもっと詳しく知りたい方は、以前動画でまとめたものがありますので、こちらを参照ください。
ボリンジャーバンドのパラメータは何を使えばいいか？
「期間」の設定はＳＭＡ２０。「Ｚスコア」の設定は２ or ３でいいと思います。
細かい部分で、中心線をＥＭＡにするとか、標準偏差を普通の分散からでなく、不偏分散をつかうとかありますが、それほど違いはありません。
ボリンジャーバンドまとめ
「２シグマ逆張り」はリスクが大きいので、他条件を追加するなど十分に注意したほうがいいでしょう。また、それならば開発者のボリンジャーが言っている通り、「バンドウォーク」（２シグマを超えたときの順張り）の方がまだいいかもしれません。
個人的には、レンジからトレンドへの切り替わり「スクイーズとエクスパンション」を判断するのに使うのが適切な気がします。
トレード結果４月第３週 ドル円１０７円割れの後強く反発、安値切り上げる
ドル円は、月曜日高値108.5円をつけたあと下降し、火曜日水曜日に107円割れるがここで強く反発し108付近まで上昇した。
その後も木曜日のフィックスで、107.2から強く反発、金曜日フィックスは107.3から反発と、107円付近での強い買いが印象的だった。
来週のポイントになる価格帯は
①高値108円、安値107.3円の攻防
②高値抜けた場合は108.5円、安値抜けた場合107.3円を意識
今週のトレード結果はマイナスでした。
３月の好調が嘘のように、４月に入ってから全く勝てません。(勝ち方を忘れました)
とはいえ、何とかなりそうな気もしますので、FXのほうはそれほど悲観はしていません。
問題は、もうやらないと決めたはずのBOを、またやってしまったということです。
自分のような自制心の弱い人間はBOをやってはいけません。
なぜならBOは掛け金を自由に決められるので、大きな賭け金をかければある程度の負けを簡単に取り戻すことができるからです。
実はこれが大きな罠で、掛け金のかけ方（ベッティング）で勝ったことを、実力で勝ったと勘違いしてしまうのです。（FXのナンピンも同じ）
そして一度そういう経験をしてしまうと、また苦しいときにはつい、BOで取り戻そうとしてしまうのです。（自分の場合がそうです）
もちろんBOだけで勝ってる人もいますので、FXにはないBOの優位性はあります。例えば
・レンジ手法なら、価格が動かないときでも勝てる。
・ボラティリティに比べ、BOの価格（スプレッド）が安いときがある
BOをやるなら何らかの優位性を持ってやるべきで、FXの負けを取り戻すためにBOをやるなんてのは、いつか必ず破産します。
短期トレード VS 長期トレード メリットとデメリット
短期トレードと長期トレードのメリットデメリットをそれぞれ比較してみます。
比較するトレード期間のイメージは以下の通り。
短期トレード：スキャルピング 数秒から１５分くらいで決済するトレード
長期トレード：スウィング １日～数ヶ月くらいで決済するトレード
必要になる知識
ＦＸで必要になる知識は、大きく分けて２つあります。
・テクニカル分析 より短期の価格変動を分析。チャート上の買われすぎ、売られ過ぎなどに注目する。
・ファンダメンタル分析 より長期の価格変動を分析。政策、景気、物価、金利などに注目する。
短期トレードの場合、テクニカル分析＞ファンダメンタル分析です。もちろんファンダメンタル分析できることに越したことはないですが、短期の価格変動の要因のほとんどは、チャート上の買われすぎ、売られ過ぎです。
長期トレードの場合、ファンダメンタル分析＞テクニカル分析です。長期的な為替変動の要因には、最終的にその国の経済状況が反映されます。
予測の難しさ
株や為替などの価格変動を表すモデルに「ランダムウォークモデル」があります。
例）drift項ありランダムウォークモデルの場合
当日の価格 ＝ トレンド ＋ 前日の価格 ＋ 誤差
※誤差はホワイトノイズと呼ばれる、予測することができないノイズです。
もしＦＸの価格変動がランダムウォークモデルに従うとすれば、長期の予測になればなるほど誤差がつみ重なることになり、予測は難しいと言えます。（＝予測区間の幅が広がる）
なので、予測の難しさは 長期トレード＞短期トレード です。
トレードの安定性
ここでは、トレードの勝率が確率的に収束しているか？（必要な試行回数をこなしているか）に注目します。
誤差±１０％で考えたときに
勝率５０％に収束するのに必要な試行回数は、３８４回
勝率６０％に収束するのに必要な試行回数は、２５６回 です。
参考サイト：https://control-of-money.site/?p=234
これをふまえて、
仮に、初めてＦＸ投資をするＡとＢが、それぞれ短期トレードと長期トレードを始めたとして、１年後のトレード結果は以下のようになったとします。
Ａ（短期トレード）：勝率50％ トレード回数2500回（10回／日で250営業日）
Ｂ（長期トレード）：勝率50％ トレード回数250回（1回／日で250営業日）
この結果から言えるのは、ＡとＢの勝率は５０％でまったく同じですが、その信頼性が異なるということです。Ａの場合、確率は収束してるといえるので、この先も勝率５０％くらいを見込めますが、Ｂの場合、この先の勝率はまだ分からないでしょう。
ちょっと極端な例になってしまいましたが、言いたいことはトレード回数が多いほど、勝率の信頼性が高いということです。なのでトレードの安定性は、短期トレード＞長期トレードとします。
肉体的疲労度
短期トレードの場合、１日中チャートに張り付いてトレードします。長期トレードの場合は、基本指値で取引するので、チャートに張り付く必要はありません。肉体的に疲労するのは短期トレード＞長期トレードです。
精神的疲労度
短期トレードで一番メンタルにくるのは、損切が続いたとき（損切貧乏）でしょう。長期トレードの場合は、大きいマイナスを抱えているとき（塩漬け）がきついと思います。精神的な疲労度はどちらも同じくらいだと思います。
リスクとリターン
１回のトレードで考えるなら、短期トレードはローリスクローリターン、長期トレードはハイリスクハイリターンです。ちなみに、リスクとリターンの関係はトレードオフなので、ローリスクハイリターンや、ハイリスクローリターンというのは基本的にありません。
ボラティリティ
短期トレードはボラティリティが高いほど優位性があります。ボラティリティが高ければスプレッドコスト（手数料の割合）が下がるので、スプレッド負けの可能性が低くなります。ただし、あまりにもボラティリティが高いと、業者のスプレッドの下限がひき上がるので注意しましょう。
長期トレードの場合は、一時的なボラティリティの変動で優位性が変わることはありません。
メリットデメリットまとめ
個人的には短期トレードをおすすめします。その理由として長期トレードの予測はそれほど難しいと考えるからです。ただ短期トレードも長期トレードも、手法ありきだと思いますので、まず手法を考える⇒その手法に適したトレード期間を探す。順番的にこっちのほうが良い気がします。
