システムトレードはじめの一歩07.データの尺度データを集計/分析する前に、そのデータがどの尺度に属するかを確認しておきましょう。データの尺度によって算出可能な統計値が異なるからです。データが1、2、3と書かれていても、属する尺度によっては平均値を算出することができない場合もあります。一般的に高い水準の尺度は、それより低い水準の尺度の特性をすべて備えており、したがって適用可能な解析法が増加します。水準の低いものから説明していきましょう。scale)日立なら6301、ソフトバンクなら9984、フージャースなら8907というように、同一のものや同種のものに同じ数値を割り当てる尺度。名義尺度における数値は、各データが等価か否か(a=b?)を表すだけであり、データ間の大小関係を意味するものではない。したがって、“甲”、“乙”、“丙”でもよいし、そのまま“日立”、“ソフトバンク”、“フージャース”でも問題はない。scale)出来高1位ソフトバンク、2位日立、3位フージャースというように、各対象に割り当てられた数値がデータ間の大小関係のみを表す尺度。3つの対象(a、b、c)が何らかの特性においてa>b>cという順序関係にあるとき、それらに割り当てる数値をa=3、b=2、c=1としても、a=15、b=5、c=1としてもよい。したがって順序尺度は数値間の差の大きさを問題にすることができず、加減乗除の演算を施してはならない。scale)対象におけるなんらかの量の差の大きさを、データ間の数値の差の大きさとして表す尺度。原点が任意に定められるため、データ間の倍数関係を問題にすることができない。(乗除の演算を施してはならない。)たとえば、気温(摂氏)のゼロは便宜的に定められた原点であるため、20°Cは10°Cの2倍暖かいとは表現できない。算出できる統計量は「平均値」。(平均は割り算を使っているのでは?と言う疑問があると思いますが、乗除の演算ができないのは間隔尺度のデータ間においてであり、各々のデータをある数で割ることは可能。scale)売買が成立しない場合の出来高のように、原点0(ゼロ)が一義的に定まっており、それが絶対のゼロ(”無”の状態)を表す尺度。データ間の倍数関係を計算できるため、ソフトバンクの出来高は日立のそれの2倍といった表現が可能となる。(実質的には間隔尺度との差はほとんど意識されずに使われていますが、誰かが勝手に決めた原点なのか、絶対の原点なのかを意識するだけでも、自立的に相場に向き合えるのではないでしょうか。)比率尺度はあらゆる統計量を算出可能。一般例;身長、売上高、テストの点数トレード関連例:出来高、前日比、PERさて、今一度自分が分析すべきデータを見直してみましょう。気温をシステムに組み込んでいるクールな方は、20°Cの日は10°Cの日の2倍なんていう演算はしていませんか?もしどうしても気温を使うなら、ゼロが絶対零度のケルビン単位を使うことです。