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最初は難しいと感じるかもしれませんが、数字の読み方だけ覚えれば結構です。
「サヤ取りは科学である」といっても、統計学を本気で学ぶ必要などありませんので、軽く流して大枠の概念だけ捉えるようにしましょう。 |
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一方のデータ系列（例えばKDDIの株価の時系列データ）と、もう一方のデータ系列（例えばNTTの株価の時系列データ）がどれくらい連動しているかを示す値です。
仮にKDDIとNTTの株価が毎日同じ値幅（あるいは株価に対する割合）だけ動く、つまり株価の動きが完璧に連動しているとすれば相関係数は1.0（順位相関といいます)になります。
両社の株価の動きが完璧に無関係の場合には、相関係数は0になります。
また、一方が上がると、必ずもう一方の株価が同じ値幅（割合）だけ下がるという規則性があれば、相関係数は-1.0（逆位相関といいます）となります。
このように相関係数は、必ず-1.0〜+1.0の範囲に存在します。
結論だけ覚えてください。
相関係数が0.75以上の相関の強い銘柄の組合せがサヤ取り向きです。 |
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標準偏差をギリシャ文字のσ（シグマ）で表しますが、簡単に言えばデータのばらつきの度合いのことです。
計算式などを書くと、私も頭が痛くなるので省略します。
次の正規分布の説明と合わせて理解してください。 |
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まずは、上記の正規分布のグラフをしっかりイメージできるようになってください。
あるデータが存在する確率の分布のことですが、例えば同性同年齢の日本人の身長、高校3年生の全国模試の成績などは、データが多ければ多いほど完璧に正規分布となります。
実は、銘柄によって異なりますが、サヤ取りの「サヤ」も正規分布に近くなることが分かっています。
グラフの下にある「-3 〜 +3」の数字に注目してください。これが標準偏差（σ）の値です。
左側のグラフは、「-1σ 〜 +1σ」の間に、サヤが収まる確率が68.26%であることを示しています。
右側のグラフは、「-2σ 〜 +2σ」の間に、サヤが収まる確率が95.44%であることを示しています。
ここも結論だけ覚えましょう。
「-2σ 〜 +2σ」を外れることは非常に稀であり、このタイミングがサヤ取りにとって千載一遇の大チャンスです！ |
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下記のグラフはKDDIとNTTの直近2年間分のサヤの動きを示すサヤチャートです。
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上記のサヤグラフと同じデータを、別の角度から分析すると、下記の通りになります。
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相関係数は、0.931と非常に高いので、サヤ取り向きであることが分かります。
2年間のサヤの平均値が102,509円でした。
サヤのデータのばらつき（標準偏差）は、43,529円です。
1セットの仕掛けで、σ 〜 2σくらいの金額がサヤ取り収益の期待値です。
この場合には、43,000円〜87,000円くらい利益が取れれば成功です。
ここでも結論を覚えましょう。
本ザヤの95.44%ラインを超えたら大チャンスです。
つまり、サヤが15,452円を下回るか、189,567円を上回ったときに、サヤが平均値に向かって戻る性質を利用して仕掛ければ、ほとんど負けないということになります。 |
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最後に、実際の仕掛け時を判断するにあたって、とても役に立つツールを初公開しましょう。
各種相場のテクニカル分析の世界でよく使われるボリンジャーバンド（標準偏差バンド）をサヤ取りに応用することにしました。
上記の長期分析の結果を頭に刷り込んで、±2σのチャンスをずっと待ち続けていても、なかなかチャンスが巡ってこないという不満の声をお聞きします。
それならば・・・ということで、直近1ヶ月間（25日間）のデータの分布で仕掛け時を判断しようという試みをしてみます。 |
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赤の太い線がサヤの動きです。その上下に「+2σ」「+σ」「-σ」「-2σ」のグラフが表示されています。
紺色の線が「+2σ」、ピンク色の線が「-2σ」です。
さて結論です。
赤い線が、紺色の線を突き抜けたときが「縮小狙い」の仕掛け時です。
一方、ピンク色の線を突き破ったときが「拡大狙い」の仕掛け時です。
その後は必ず平均値（表示されてませんが、真ん中あたりをイメージしましょう）に向かって、赤い線が戻ってきていることがお分かりになると思います。
その方向に順張りのサヤ取りを仕掛けることができれば、勝てる可能性が非常に高いということになります。 |
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