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ドローダウン

ドローダウンとは何ですか?

「ドローダウン」という用語は、通常、一定期間にわたって発生した投資またはファンドのピーク値からの価値の最大減少を指す場合に使用されます。たとえば、3 年間で、投資は最高値からどれくらい下落する可能性がありますか?期間中のこの値の最大低下はドローダウンとして知られています。

ドローダウンを計算すると、投資やファンドのリスクがどれほど高いかを示し、それが自分にとって適切かどうかについて情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。価値が減少する可能性が大きければ大きいほど、ファンドのリスクは高くなります。ボラティリティを懸念し、よりスムーズな投資を希望する場合は、ドローダウンが低いファンドを選択できます。

ドローダウンは、記録された特定の期間におけるアカウントのピークからボトムまでの減少の尺度です。ドローダウンは、任意の時点での残高と資本の差を表し、通常は取引で使用されます。

これは、その期間にわたってトレーディング戦略やモデルがどの程度堅牢であるかをテストするために、または特定のしきい値を下回るドローダウンを回避するために必要な自己資本の見積もりとして使用できます。

ドローダウンは次の式で計算されます。

MDD = (トラフ値 - ピーク値) / ピーク値

ドローダウンの計算方法?

ドローダウンを計算する最初のステップは、資産曲線の最大のピークを見つけることです。これは、MDD を計算する際の参照点になります。

資産曲線の最高点がどこにあるのかがわかったら、最低点を見つける必要があります。これら 2 つの値の差を最高点で割ると、MDD が得られます。

たとえば、取引エントリー後に口座資本が 10,000 ドルに達し、その後 9,500 ドルに低下し、その後再び 10,500 ドルに上昇した場合、500 ドルまたは 5% のドローダウンが 1 回発生したことになります。 MDD が低いということはリスクが低いことを意味するため、多くのトレーダーによって MDD が重要であると考えられています。

投資の収益率は重要ですが、そのリスクを考慮すると全体像が得られるわけではありません。投資の収益率は高いかもしれませんが、その価値が再び上昇する前に大幅に下落した場合、投資家はボラティリティが大きくなり、損失を出して売却する可能性が高くなります。ドローダウンは、投資家に特定の投資でどれだけのお金を失う可能性があるかを理解するための追加情報を提供します。

最大ドローダウンは主に有価証券のポートフォリオのリスクを評価するために使用されます。 MDD が高いほどリスクが大きいことを示し、MDD が低いほどリスクが低いことを示します。たとえば、投資ファンドの平均リターンが 10% であるのに、最大ドローダウンが -20% である場合、年間平均リターンは良好であったものの、投資家が投資額の 20% を失った可能性がある時期があったことを意味します。彼らは上値で買って下値で売った。

最大ドローダウンは、毎日の取引価格または月次の口座残高を比較することによって計算できます。最初の方法は、毎日の最大損失を知りたいトレーダーにとってより便利であり、2 番目の方法は、長期的な利益に関心のある投資家により適しています。

信頼できる実行環境(TEE)

信頼できる実行環境(TEE)は、メインプロセッサ内の安全な領域であり、外部の世界からの改ざんや観察を恐れることなく、敏感なコードとデータが動作できる保護スペースを提供します。

人間の鍵

人間の鍵は、あなたが何であるか、あなたが知っていること、またはあなたが持っているものから派生した暗号化キーです。それらは、デジタル資産を保護し、プライバシーを保護し、分散型Webにアクセスするために使用されます。

オープンファイナンス(openfi)

「Open Finance」の略であるOpenFiは、従来の金融(TRADFI)を分散型金融(DEFI)と統合する財務フレームワークです。

Rollups-as-a-service(raas)

Rollups-as-a-Service(RAAS)により、ビルダーは独自のロールアップをすばやく構築および起動できます。 RAASプロバイダーは、基礎となる技術スタックのカスタマイズ、ノーコード管理、コアインフラストラクチャとのワンクリックカスタム統合など、エンドツーエンドのソリューションを提供します。

データの可用性サンプリング(DAS)

データ可用性サンプリング(DAS)は、各参加者がデータセット全体をダウンロードする必要なく、分散型アプリケーションをブロックデータの可用性を検証できるようにする方法です。

複数のデータ可用性(Multida)

このブロックチェーンアーキテクチャでは、複数のデータ可用性(DA)サービスを使用して、データの冗長性を確保しています。