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リスクパラメータの見方

リスクパラメータの見方

リスクパラメータの見方

ATR リスクパラメータの見方 とはAverage True Rangeの略で、その銘柄の平均的な1日の値動きを意味します。ときどき「真の値幅の平均」などと訳されたりしますが、訳すことにより意味がわかりづらくなっています。トレードをするうえで、自分が取引する銘柄が平均的に1日どれくらい動くのかということを知ることはとても大切です。それがわかる指標ということでATRは海外では投資家に大変利用されていますが、意外と日本では知られていないので残念です。

2、ATRの計算式

①まず1日の最大の値動きTR(True リスクパラメータの見方 Range)を計測する。
(1)当日の高値と前日の終値の差→当日の高値-前日の終値
(2)前日の終値と当日の安値の差→前日終値-当日安値
(3)当日の高値と当日の安値の差→当日の高値-当日の安値
以上のうちもっとも大きいものがTR
②続いてそのTRの平均値を計算。
ATR=TRのn日間の指数平滑移動平均値

3、計算式の意味

パターンA、本日の安値が昨日の終値より上にあるとき(上方に窓が空いたとき)
パターンB、本日の高値が昨日の終値より下にあるとき(下方に窓が空いたとき)
パターンC、本日の高値が昨日の終値より上にあり、本日の安値が昨日の終値より下にあるとき

パターンAの最大損失は昨日の終値で売りを作って、本日の高値で決済したときです。
パターンBの最大損失は昨日の終値で買いを作って、本日の安値で決済したときです。
パターンCの最大損失は今日の高値で買いを作って、今日の安値で決済をしたときです。
このように3つのケースが考えられますが、単純に「本日の高値-昨日の終値」「昨日の終値-本日の安値」「本日の高値-本日の安値」という3つの数字を計算して、そのうち一番大きい数値が本日の最大リスクと考えれば間違いありません。

この1日の最大リスクのことをTR(True リスクパラメータの見方 Range)と呼びます。これが1日の最大値動きです。後はその1日の最大値動きを平均化すればいいのです。

ATR=(昨日のATR×19+本日のTR×2)÷21

4、ATRの使い方

ボリンジャーバンドは20日間でどれくらいの動きがあったかを示し、ATRは1日でどれくらいの動きがあったかを示します。どちらもボラティリティですが、用途が違います。ATRは主に資金管理、リスク管理に使われます。ほとんどのトレーダーが価格をチェック出来るのは日に数回です。もし、1日の中で大きく価格変動するなら取引量を減らさざるをえません。ボリンジャーバンドはトレンドがあるかどうかの判定に使われます。20日間の値動きが大きいならトレンドがある。値動きが小さいならトレンドがないと想像できますね。

【ATRの見方】
ATRの増加=トレンド発生、そして現在のトレンドの発展。
ATRの安定=現在のトレンドの継続。ATRが少ない状態で安定している場合はもみあい相場。
ATRの減少=トレンドの終了。

【ATRからわかること】
ATRが高水準にあるときは、価格変動が過熱しているとき、このようなときは暴騰の後に暴落などが起こりやすいので要注意。

当コンテンツは為替相場等に関連する一般的な情報の提供を目的としたコラムです。特定の投資方法等を推奨するものではなく、また投資の勧誘を目的とするものでもありません。
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「SIL」「ASIL」とは?機能安全規格の開発を始めるにあたり知っておきたいこと。

「SIL」「ASIL」とは?機能安全規格の開発を始めるにあたり知っておきたいこと。

機能安全とは、安全を確保するような機能を導入することにより、許容不可能なリスクが存在しない状態を達成することです。そして、その機能安全を実装するために有効な手法の規定したものが機能安全規格となります。鉄道や自動車など、それぞれの業界などに向けた様々な機能安全規格が存在しています。
機能安全規格であるIEC 61508やISO リスクパラメータの見方 26262などでは、許容可能なリスクまで低減させる(機能安全を達成させる)機能の実装に際して、実施すべき内容を示すための指標が存在します。この指標をIEC 61508ではSIL(Safety Integrity Level)、ISO 26262ではASIL(Automotive Safety Integrity Level)で表します。SIL、ASILをもとにシステム/ハードウェア/ソフトウェアの各作業に要求される内容が変わってくるため、適切に決定していかなければなりません。

ASIL決定のイメージ

状況分析、ハザードの識別
危険事象の分類
・暴露の確立(Exposure)

暴露の確立(Exposure)

・コントローラビリティ(controllability)

コントローラビリティ(controllability)

・シビアリティ(severity)

運転者や周辺の人命にどのような影響があるのかを表すパラメータです。シビアリティを決定するのには、米国自動車医学会が発行するAIS(Abbreviated Injury Scale)を使用されます。下記の表に基づき、S0,S1,S2,S3のいずれかを割り付けます。

シビアリティ(severity)

ASILの決定方法

ASILの決定方法

ASILが割り当てられなかった場合は、安全に関する要求はありませんがQM(Quality Management)レベルとして適切な品質管理の仕組みに基づいた対応を行う必要があります。普段の開発から実施すべき、ソフトウェアの品質を確保するためのCMMIやA-SPICEのような標準規格、または相応するような企業の標準規格等に則った開発プロセスでソフトウェアの品質を高める必要があります。
ASIL Dは、IEC 61508におけるSIL 3と同程度と解釈されています。

一方SILでは、確率的な指標(危険側機能失敗平均確率、危険側故障の平均頻度)を基に決定されます。IEC 61508では、安全関連機能は動作の要求頻度により低頻度要求モード、高頻度要求モード、連続モードに分けられます。確率的な指標はこの要求頻度によって異なる指標が使用され、低頻度要求モードでは「危険側機能失敗平均確率」、高頻度要求モードと連続モードでは「危険側故障の平均頻度」が使用されます。
低頻度要求モードでは安全関連系の機能を作動させようとしたときの機能失敗確率が、危険事象の起こる確率に対して十分に低い必要があります。そのため、危険側機能失敗平均確率が用いられます。
高頻度要求モード、連続モードでは時間当たりの機能平均失敗確率も危険事象の起こる確率に対して十分に低い必要があります。そのため、1時間当たりの危険側故障の平均頻度が用いられます。
これらの低頻度作動要求モード、高頻度作動要求モードどちらか該当する方に合わせてSILの決定を行います。SILは1~4段階で表され、1が一番低く、4が一番高い要求となります。

低頻度作動要求モード

低頻度作動要求モード

高頻度作動要求モード

高頻度作動要求モード

今回の記事では、機能安全規格の要求事項で満たすべき内容を判断するための指標である「ASIL(ISO 26262)」と「SIL(IEC 61508)」について記載しました。機能安全の開発の中では、実施すべき作業が変わってくるという意味でこれらの指標が重要になってきます。開発する機能安全の重要性の違いを意識するためにも、指標がどういうものかを知っておきましょう。
弊社では機能安全の適用を支援させていただく「DiET」というサービスも提供しておりますので、ぜひご検討ください。

リスクパラメータの見方

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「金融工学研究所企業リスク情報」、リスク評価モデルを改定

日経テレコンでも、8月から新しいリスク評価モデルで判定した倒産確率、信用評価クラスのほか各種情報を提供します。 リスクパラメータの見方
なお、本モデルの改定により、約2割の企業の信用評価クラスが変化しました。
新リスク評価モデルの特徴および改善点など詳細は、以下の資料をご覧ください。

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リスクパラメータの見方

ユーザー数の見方

1.確認したい期間を右上で設定。他の期間と比較もできます。
2.左側メニュー「ユーザー」→「概要」を選択。
3.「ユーザー」を選択することで数値を確認できます。

1-3.なぜユーザーサマリーが重要なのか

1-4.ユーザーサマリーの項目

ユーザーセッションページビューのちがい

サイトを訪れた「人」の数を指します。
例えば、A さんがサイト 1 の 1-a という記事を見て、続けて 1-b、1-c を見た場合、ユーザーは「1」となります。
同日に再度、Aさんがサイトを訪問しても新たにカウントはされません。

セッション

セッションとは訪問数のことです。
例えば、A さんがサイト1の 1-a という記事を見て、続けて 1-b、1-c を見た場合、セッションは「1」となります。
30 分以上経過後に再度、サイトに訪問した場合は、セッション「2」としてカウントされます。

ページビュー数

ページビュー数はサイト内で読まれたページ数です。
A さんがサイト1の 1-a という記事を見て、続けて 1-b、1-c を見た場合、ページビュー数は「3」となります。

平均セッション時間

サイト訪問者が、そのサイトに滞在している平均時間です。
各セッションにおいて最後に訪れたページの滞在時間は「0」として計算されてしまうため、検索結果からたどり着いて1ページだけ閲覧したユーザーのセッション時間は0になります。
そのため、ブログ記事などで平均セッション時間が1分前後でも、それほど気にする必要はありません。

企業サイトに関しては、その企業に興味を持ったユーザーが見るので、会社概要、ニュース、サービス情報など複数のページを閲覧します。したがって 5〜10 分程度が目安となります。

直帰とは、サイト内で1ページしか見ずにそのままサイトから出る、というユーザーの行動を指します。
「直帰率 = 全体のセッション(訪問)のうち 1 ページしか見ない人の割合」です。
ちなみに直帰率の目安としては、ブログ記事の場合70~90% 、Webサイトの場合は 40〜60% となります。

2.アナリティクスで見るべき項目(2)ページごとのユーザー数

2-1.「ページごとのユーザー数」とは

2-2.リスクパラメータの見方 ページごとのユーザー数の確認方法

アナリティクスでページのアクセス数を見る方法

1.確認したい期間を右上で設定。他の期間と比較もできます。
2.左側メニュー「行動」→「サイトコンテンツ」→「すべてのページ」を選択。
3.「ページタイトル」をクリック。ページ名で表示されるのでわかりやすくなります。
また、検索ボックス(青枠部分)にページタイトルの一部を入れて検索することもできます。

2-3.なぜ各ページのユーザー数が重要なのか

各ページのユーザー数を把握することで、どのページがよく見られているのか確認することができます。
よく見られているページというのは、何か施策を打った際の数値変動幅が大きい=伸びしろが大きいページです。 リスクパラメータの見方
つまり、よく見られているページに優先的に改善を施すことで、Webサイトの集客力をさらにアップさせることができます。

3.アナリティクスで見るべき項目(3)デバイス

3-1.デバイスとは

3-2.デバイス別データの確認方法

アナリティクスデバイス

1.確認したい期間を右上で設定。他の期間と比較もできます。
2.左側メニュー「集客」→「概要」を選択。
3.デバイスごとのセッション数や直帰率などが確認できます。

3-3.なぜデバイスが重要なのか

PCサイトとスマホサイトでは見え方や改善方針が大きく異なります。
たとえば、テキストの情報量が多いサイト構成にした場合、PCでの閲覧なら問題がなくても、スマホだと文字だけで画面がいっぱいになってしまい、見づらい・使いづらいサイトだと判断されてしまう可能性があるのです。
どのデバイスからのアクセスが多いかを知ることで、そのデバイスに適したサイト作りには何が必要なのか、サイトを効果的に運用するためには何に注力するべきか、といったヒントを得ることができます。

4.アナリティクスで見るべき項目(4)流入元

4-1.「流入元」とは

4-2.流入元別データの確認方法

流入元別

1.確認したい期間を右上で設定。他の期間と比較もできます。
2.左側メニュー「集客」→「概要」を選択。
3.「Organic Search」「Direct」など流入経路ごとのユーザー数やセッションを確認できます。

13-3. ポアソン分布

検索

前述の例は のときに抜取調査10個の中に含まれる不良品の個数の確率を表したものでした。次のグラフは、 の値を1、2、3、5、10にした場合のポアソン分布のグラフです。横軸はある期間に平均して 回起こる現象が実際に起こる回数kを、縦軸はそのときの確率を表します。 が大きくなるほどグラフは右側へスライドし、右に裾を引いているグラフがだんだん左右対称に近づいていることが分かります。ポアソン分布は、 リスクパラメータの見方 が大きくなるにつれて正規分布に近づきます。

図4

plot(1:20, dpois(1:20, 1), type="l", ylim=c(0,0.4))
plot(1:20, dpois(1:20, 2), type="l", ylim=c(リスクパラメータの見方 0,0.4))
plot(1:20, リスクパラメータの見方 dpois(1:20, 3), type="l", ylim=c(0,0.4))
plot(1:20, dpois(1:20, 5), type="l", ylim=c(0,0.4))
plot(1:20, dpois(1:20, 10), type="l", ylim=c(0,0.4))

【コラム】npとλのイメージ

ポアソン分布のパラメータ「 」についてもう少し詳しく解説します。次の図の青の横線は「ある期間」、赤丸は「その期間内である事象が起こった時」を示しています。ここで「ある期間(青の横線)」を非常に細かく分割します。

図5

すると、分割した1つの期間内である事象が2回起こる確率は0と考えることができます。すなわち、分割した各期間の中で、ある事象が「起こった」か「起こらなかった」かのベルヌーイ試行と考えることができます。分割した期間が 個である場合、ベルヌーイ試行を 回行う二項分布となります。

分割した期間の中である事象が起こる確率を とすると、二項分布の期待値である「ある期間に起こる事象の平均回数」は と計算できます。この を (一定の値)とおき、 、 に近づけると、ある期間に平均 回起こる事象がある期間に起こる回数 が従う分布は「ポアソン分布」となります。

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