＝＝＝ｘBid ロジック及び初期設定値解説 ＝＝
2023 年 11 月 1 日

1． はじめに；
ｘBid ロジックは私 Kei が自ら発想した独自のロジックです。
「Nash 理論：ナッシュ均衡（競合の均衡）」→「統計心理学」の考え方を基本として咀嚼し、更に、｢相場の均衡点＋誤差範囲｣という現実的な相場での自動売買にマッチさせたロジックが基本となっています。
Nash 均衡理論（末尾に解説掲載）、統計心理学に関する詳細説明はここでは割愛いたしますが、現実の株式投資に当てはめて端的に表現しますと、 相場（株式売買）に参加している大多数の投資家の投資心理を読み解いて、自動売買ユーザーの投資スタイルに合致した最適な設定値を用いる事で、ｘBid の自動売買スタイルをカスタマイズ／確定させ、安全に、且つ、安定的に自動売買が継続出来るユーザー独自の自動売買ソフトが出来上がる仕組みです。
株式売買に参加している大多数の投資家の投資心理を読み解くには、「競合の均衡」の考え方をもとに、日々の相場の動き中の均衡点を統計心理学の基本に基づいて、できる限り多くのデータをユーザー自身で積み上げる事から始める必要があります。
この作業を省略して自動売買を開始しても期待通りの安定した結果は到底得られないと思います。
私の過去の経験から、少なくとも、開始から 3 ヶ月～6 ヶ月程度の初期段階データを積み上げ検証する事がそれ以降の安定した利益を叩き出す自動売買の継続に大変重要な基礎となります。
｢常勝の自動売買は、決して簡単に得られない｣、この事をご認識お願い致します。
ましてや、購入後、即刻デフォルトで使用すれば自動売買で簡単に好結果が得られる、などと考えては大きな落胆や、多大な損失を被る事は明白だと思います。
ｘBid ロジック開発者として、この様な甘いお考えは決してなさらないように、導入初期段階でのユーザー様の時間と努力の傾注をお願い致します。

自分の投資スタイル/考え方に合った自動売買に関する設定値を初期段階で見つける努
力＝データの積み上げ、検討、を十分行った上で、確信の持てる初期設定値を見つける事で、以降ｘBid は安全に、安定して、自動で売買を継続する「月間常勝」の自動売買ソフトとなると信じています。

ユーザー様自身の “確信の持てる初期設定値” を探求し、特定する事によって、「月間常勝の自動売買の世界」が開けると思います。
以下、ロジック開発者自らが経験してきた内容を踏まえて、ｘBid 導入初期段階で試みていただきたい内容をご提示させて頂きます。
初期段階では決して焦る必要は無いと思います。
ご自身の投資スタイルや考え方に基づいた「初期設定値」を見つける事、が最も重要です。
一歩一歩ご自身の「データ」を積上げていき、確信の持てるご自身独自の初期設定値を確定頂けるよう願ってやみません。
次に、ユーザーの投資スタイルにあった、ベストな初期設定値探求の具体的手法とは？という事に関して述べていきます。
ユーザーの皆様では、株式投資、特に日経 225、に関する投資経験も様々だと思います。
私の場合、現物株売買/信用株売買/日経 225 売買、等で、裁量売買とか数多くの自動売買も程々に経験した後、これらの成功や失敗経験を経て、このロジックの採用に至った、という経緯となっています。
｢私の投資スタイルに合った自分自身では確信の持てる初期設定値を採用出来た｣、この段階に至るまでには導入初期段階で結構多くの時間を割き、試行錯誤を重ねながら、“これは行ける！”と確たる自信の持てる初期設定値を特定するまでにほぼ半年を要しました。
確定出来た自分自身の初期設定値を採用して以来、この初期設定値を一度も変更する事無くｘBid を日々自動で動かしていますが、この初期設定値を用いて本格的売買開始以
来、月間ではマイナスの月は一度も有りません。 現時点で 3 年と 4 ヶ月になります。
過去 40 ヶ月間、ｘBid を日々自動で走らせ、一度も月間マイナス結果が無い記録を更新中です。
大多数の方はこの結果に信じ難い気持ちを持たれると思います。
でも紛れもない真実なのです。
ご自身なりの確信の持てる初期設定値を確定した上で、この自動売買ソフトｘBid Proを活用し、ご自身の資産形成の一助となる事がロジック開発者の本望でも御座います。
ユーザーの皆様のご多幸とご健闘をお祈り致します。

【xBid 動作ロジック概略説明】
1） 相場が開始され、寄り値を中心に＋A、－A 値のどちらか一方の値に最初に到達した相場値がこのセッションでのｘBid 動作ロジックの基準値となる。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊（例）これ以降の説明で、理解し易くする為具体的な株価を当てはめてみる。
ｘBid で、A=70 B=70 の初期設定値を採用したとする。
実際の株価（2023 年 11 月 1 日ナイトセッションの例）
・寄り値：31,650
・＋／－A 値：＋A 値＝32,720－A 値＝31,580＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
2） 寄り以降、相場が動いて、最初に－A 値＝31,580 に到達。
最初に到達した－A 値＝31,580 がｘBid のこのセッションに於ける基準値となる。
（ユーザーが設定した Nash 均衡点となる）
3） この時点で、－Ａ値＝31,580 の基準値を中心に、+/－B 値（＋Ｂ＝31,650 及び－Ｂ値＝31,510）に 2 つの逆指値がそれぞれ発注される。
（これら＋／－Ｂ値の幅は Nash 均衡点の誤差の意味）
4） これ以降、このセッションでは、相場の動きがそれぞれ、＋Ｂ値より上に動けば新規買い、－Ｂ値より下に動けば新規売り、の各ポジションが約定する。
5） それぞれのロスカット値は、＋／－Ｂ値を基準としたユーザー初期設定値となる。
6） ｘBid では、これ以降同様の売買動作がセッション引けまで繰り返される。
7） セッション引け時点での保有ポジションは、全て最終の引け値で決済されて終了となる。

【ユーザー売買スタイルにマッチした初期設定値を確定させる】
為には：
1） ｘBid ロジックの初期設定値各項目の再確認
A 値 ： 市場参加者の 売買心理が均衡する株価 の意味で、相場が開始後に＋A 又は－A のうち最初に到達した相場値がそのセッション内の基準値となる。
ユーザーが設定した Nash 均衡点の意味。

B 値 ： 基準値＋A 又は－A のどちらかを中心に、+/－B に逆指値新規発注させる為の重要な値。 ユーザーが設定した Nash 均衡点の誤差範囲の意味。
L/C（ロスカット）値 ： +/-B 値範囲以内での設定が基本。ポジションをロスカットで解消させ、次の新規約定に備える為の重要な値。
利益確定値 ： トレンドに乗った相場流れの中で目標利益を確定させ、次の新規約定に備える為の重要な値。
2） A 値（相場参加者の心理的売買均衡値）確定の考え方
逆張り圏／順張り圏／中間圏、の 3 つの範囲に分けて、自分の投資スタイル、投資の好み、に照らし合わせて仮設定する。
逆張り圏 ： 相場の波動が伸びきったと考える範囲の意味で、相場均衡点から逆方向のポジション保有での利益確保狙いの投資スタイル
・A 値の具体値としては、概略 100 円～以上が目安
・リバース方向での期待利益額は比較的大きくなる傾向がある
順張り圏 ： 寄値に比較的近い相場圏内で、相場均衡点から順方向のポジション保有での利益確保狙いの投資スタイル
・A 値の具体値としては、概略 5 円～50 円程度まで・フォワード方向での期待利益額は比較的大きくなる傾向がある
中間圏 : 逆張り圏、順張り圏、の中間のゾーンで、逆張り／順張り方向の両方向での利益確保狙いの投資スタイル
・A 値の具体値としては、概略 50～100 円程度
・リバース、フォワード方向での期待利益額は上記 2 つと比較すれば比較的小さめだが利確値／LC 値の設定次第で上下どちらの動きにも対応できる特徴がある。

3） B 値（Nash 均衡＝心理的売買均衡値 A 値 に対しての誤差範囲を決定する値の考え方

・ユーザーが許容できるロスカット幅が＋／－Ｂの幅内に収まるように B 値を決定する。
・B 値幅とロスカット幅の差は最低 10 程度以上、お勧めは 20 程度以上で、（相場急変時等での誤動作等の排除の為）あとは、データの積み上げで最適値を決定していく。

4） L/C 値（ロスカット値）の考え方
・L/C 値を低く設定すれば当然損失額は小となるが、ロスカット回数が増える恐れも有り、ユーザーの考え方、投資スタイルに合わせる
・LC 値の設定は、＋／－B 値範囲以内が基本。従って LC 値と B 値の設定は各々連動性がある。
即ち、LC 値を広く設定すると B 値も広がり、相場が A 値に到達後の新規発注価格が上下に大きくなる事を意味する。
この場合は相応して利確値がそれに連れて少なくなる。

5） 利確値（利益確定値）の考え方
設定値を 3 段階に分けて考えてみる。
・＋200 円程度以上・・例えば、最高額の＋900 円を選択すると、ザラ場での利確はほぼ期待できないので、殆ど場合、相場引けでの価格が利益確定値となる。
トレンドが出た相場では大きな利益額が期待できるが、相場内でのロスカット頻度は増す
・100 円程度以下・・・小さくすれば相応に勝率が向上する。利益確定出来る回数は増えるが、L/C 値を広めにとる場合には 1 回のロスカットで累計利益額が簡単に相殺されてしまうリスクもある。
・100 円～200～300 円程度・・・目標利益額は抑えめの設定値だが、適度の利益額、適度の勝率が期待できる。

6） 自分の投資スタイル／好みにあった設定値を数点選び出す（ほんの一例です）（以下の各設定値の根拠は特に無いのでこの点ご注意下さい）＋B（例）逆張り圏でのスタイルを好む方向け：

A－B

A 値＝110
B 値＝90寄値

L/C 値＝－100
利確値＝＋200 円

或いは引け狙いで＋900 円とかです。

各スタイルでのイメージ（例）順張り圏でのスタイルを好む方向け：
A 値＝10
B 値＝60＋B

L/C 値＝－100
利確値＝＋200 円

或いは引け狙いで寄値

A－B＋900＋円とかです。
（例）中間圏でのスタイルを好む方向け：＋B

A 値＝70A

B 値＝70L/C 値＝－100－B
寄値

利確値＝＋150 円程度とかです。
（ご注意）初期設定値の各例は参考までに数字で示したもので、なんの根拠もありません。
これらの初期設定値の例は推奨値ではありませんのでこの点くれぐれもご注意下さい。
7） データを積み上げていく・エクセル検証表を活用しセッション毎の相場波動での A＋／－Ｂ値を基準としたプラス側／マイナス側での相場波動最大値を記載していく作業を積み重ねる。
・ある程度のデータが積み上がった時点で、評価を行い、A 値、B 値、L/C 値、利確値、それぞれの微調整を行い、再度データの積み上げを行う。
・これを繰り返し、成績順に設定値を絞り込んでいく
・データ積み上げと検証作業を繰り返し行い微調整により、ほぼユーザー自身の好みのスタイルでの初期設定値の特定が可能となる。
・以降、ユーザー好みの異なる設定値 3 ポジション程度で実売買を試し、データの積み上げを継続していく。
（あくまで検証段階なので損益額の小さいマイクロでの試用を推奨）
・これらの実売買検証を経て常勝を確認できれば初期設定の策定作業はほぼ終了出来た事になります。
8） これらの作業を通じてほぼ汎用的に使用出来るｘBid Pro の初期設定値は特定出来ると思いますが、データ取りを終了すること無くその後も同様に日々継続する事が以下の理由で重要となります。 → ｢統計心理学｣の基本を遵守する事が重要です。

（理由）
・利益額の更なる向上を期して、各設定値の更なる微調整の参考となる・将来の大きな相場パラダイムの変化に備えて、変更必要時の基礎となり得る

最後に；データの積み上げこそが最も重要です！！

【図解例での解説】

引け新規買最初に到達約定＋B+A―B

寄値

新規売約定1）

寄り後、最初に＋A に到達 →＋B に新規買/-B に新規売が発注される。
2）

相場は-B に到達 →最初の波動ピーク値は＋90

3）

次に-B を上抜け →波動のピーク値は-104）-B を下抜け→ 波動のピーク値は＋20 →更に-B を上抜けてそのピーク値は-255
5）

相場は進行し＋B を上抜け → 波動のピーク値は＋156）＋B を下抜け7）

最後に＋B を上抜け

8）

この相場では、引け値がプラス側の最大値で終了。
→

9）→ h 道のピーク値は-35→

波動のピーク値は＋155

引けでのピーク値は＋155

波動ピーク値を約上順に記載すると；＋90/-10/＋20/-255/＋15/-35/＋155/・・・・/引け＋155 となる。

（一例） ユーザーの初期設定値で、L/C 値や利確値を変えてみると；A)

L/C=-100

利確値＝＋250と仮定すると売買結果は；-100/＋155＝＋55 となる。
B)

L/C=-50

利確値＝＋150 と仮定すると売買結果は；-50/＋150＝＋100 となる。
B) L/C=-30

利確値＝＋85 と仮定すると売買結果は；

・ ＋85/-30/-30/＋85＝＋110 となる。

John Nash に関して：《Chat GPT 検索結果》
ジョン・フォーブズ・ナッシュ（John Forbes Nash）は、アメリカの数学者で、ゲーム理論と数理経済学の分野で非常に重要な業績を残したことで知られています。彼は 1928
年 6 月 13 日に生まれ、2015 年 5 月 23 日に亡くなりました。
ジョン・ナッシュは、彼の主要な業績である「ナッシュ均衡」によって知名度を高めました。1950 年に発表された論文「Non-Cooperative Games」において、ナッシュは多人数の競争者が自己利益を追求しながら最適な戦略を選択する場合に、その戦略が互いに最適な状態に収束する条件を示しました。このアイデアは「ナッシュ均衡」として知られ、ゲーム理論の基本的な概念として広く受け入れられました。ナッシュ均衡
は経済学、政治学、生物学、コンピュータ科学など、多くの異なる分野で応用されています。
ジョン・ナッシュの業績は非常に評価され、彼は 1994 年に経済学のノーベル賞（正式にはノーベル記念賞）を受賞しました。この賞は、彼のゲーム理論への貢献に対して授与されました。その後も、彼の業績は数学と経済学の分野で重要な影響力を持ち続けました。
なお、ジョン・ナッシュは個人的な困難を抱え、統合失調症という精神疾患に苦しむこともありました。その生涯とその苦境は、彼の伝記を元にした映画「美しき心の瞳」（ABeautiful Mind）で描かれ、アカデミー賞を受賞しました。

『美しき心の瞳』（A Beautiful Mind）は、2001 年に公開されたアメリカの映画で、ジョン・フォーブズ・ナッシュと彼の数学的才能、そして統合失調症との闘いを描いた作品です。この映画は、ナッシュの伝記に基づいており、彼の生涯とその数学的な業績、個人的な挑戦に焦点を当てています。以下は、映画『美しき心の瞳』に関する詳細です：
ストーリー： 映画は、若い数学者であるジョン・ナッシュ（ラッセル・クロウ）が、プリンストン大学で数学の天才として認められるまでの経緯を描いています。彼はゲーム理論におけるナッシュ均衡の概念を発見し、その業績により多くの賞賛を受けました。しかし、その後、彼は統合失調症に苦しむことになり、幻聴や妄想に悩まされます。

映画は、ナッシュが統合失調症の症状に対抗し、その病気との闘いを描きながら、彼の妻で看護師のアリシア（ジェニファー・コネリー）との関係、友情、そして復活の物語を展開します。ナッシュは、薬物療法や精神療法の支援を受けながら、統合失調症に立ち向かい、最終的には彼の才能と尊厳を取り戻す道を歩んでいきます。
評価： 『美しき心の瞳』は高く評価され、アカデミー賞で 4 部門（作品賞、監督賞、助演女優賞、脚色賞）を受賞しました。特にラッセル・クロウの演技と、映画全体の感動的なストーリーテリングが称賛されました。この映画は、ジョン・ナッシュの業績だけでなく、統合失調症という精神疾患についての理解を広める役割も果たしました。
『美しき心の瞳』は、ジョン・ナッシュの人生と業績に興味を持つ人々にとって、感動的で啓発的な作品となっています。

《Google/BARD 検索結果》
ナッシュ均衡の概念は、ゲーム理論の基本的な要素であり、様々な分野で幅広く応用されています。以下は、ナッシュ均衡の主な応用分野のいくつかです：
1. 経済学：•

ナッシュ均衡は、市場競争や価格設定など、経済学の多くの領域で使用されます。例えば、オリガルヒー（寡占市場）モデルや競争的均衡モデルなど、市場の行動と競争戦略を理解するために応用されます。

2. 戦略的意思決定：•ナッシュ均衡は、競争的な状況下で企業や個人が戦略を立てる際に役立ちます。例えば、広告戦略、価格設定、競争戦略の最適化に応用されます。

3. 国際関係：•ナッシュ均衡は国際政治においても重要です。国家間の外交政策や交渉戦略、核兵器管理、国際的な環境協定などにおいて、各国が自国の利益を最大化しようとする際の均衡状態を理解するのに役立ちます。

4. 生物学：•

生態学や進化生物学において、生物の種の相互作用や進化戦略の研究にナッシュ均衡が応用されます。食物連鎖、共生関係、遺伝的戦略などが含まれます。

5. 社会科学：
ナッシュ均衡は社会科学の研究でも使用されます。社会的選択理論、資源分配、公共政策の評価など、さまざまな社会的な意思決定に関する問題に適用されます。

•6. コンピュータ科学：
ナッシュ均衡は、ネットワーク設計、分散システム、セキュリティなどの分野で使用され、競合するエージェント（コンピュータプログラムなど）の最適な戦略を決定するのに役立ちます。

•7. 進化的ゲーム理論：
進化生物学において、ナッシュ均衡のアイデアは進化的ゲーム理論として応用され、生物の進化戦略や協力行動の理解に貢献しています。

•ナッシュ均衡は、戦略的な意思決定と競争の理解において非常に強力なツールであり、多くの異なる分野で実用的な洞察を提供します。そのため、ゲーム理論は経済学、政治学、生物学、社会科学、コンピュータ科学など、幅広い分野で重要な役割を果たしています。
ジョン・ナッシュの理論は、さまざまな分野に応用されています。主な応用分野は、次のとおりです。
•••

経済学
o

企業の競争戦略o

政府の公共政策

o

国際貿易o

金融市場

政治学
o

国際紛争の解決

o

選挙戦略

o

外交交渉

社会学
o

囚人のジレンマ

•o

協力行動

o

集団行動

心理学
o

意思決定

o

戦略的行動

o

社会行動

経済学においては、企業の競争戦略や、政府の公共政策の分析にナッシュ均衡が利用されています。たとえば、企業は、競合企業の行動を予測して、最適な価格や生産量を決定するためにナッシュ均衡を利用しています。また、政府は、税制や規制などの公共政策を立案する際に、ナッシュ均衡を用いて、各利害関係者の利益を最大化するように設計しています。
政治学においては、国際紛争の解決や、選挙戦略の分析にナッシュ均衡が利用されています。たとえば、国際紛争においては、各国は、軍事力や経済力などの力を駆使して、最適な戦略を立案するためにナッシュ均衡を利用しています。また、選挙においては、候補者は、有権者の支持を獲得するために、最適な選挙戦略を立案するためにナッシュ均衡を利用しています。
社会学においては、囚人のジレンマや、協力行動などの分析にナッシュ均衡が利用されています。たとえば、囚人のジレンマは、個人が協力するよりも裏切ったほうが得になる状況をモデル化したものです。ナッシュ均衡によると、この状況においては、すべてのプレイヤーが裏切る行動が最適な行動となります。しかし、実際には、プレイヤーは協力する行動を取ることもあります。これは、プレイヤーが相手が協力すると信じて、自分も協力する行動を取るからです。
心理学においては、意思決定や、戦略的行動などの分析にナッシュ均衡が利用されています。たとえば、人々は、自分の行動が相手に影響を与えることを考慮して意思決定をします。ナッシュ均衡は、このことをモデル化するために利用できます。また、人々は、相手がどのような行動を取るかを予測して、最適な戦略を立案します。ナッシュ均衡は、このこともモデル化するために利用できます。
このように、ジョン・ナッシュの理論は、さまざまな分野で応用されており、私たちの生活に大きな影響を与えています。