FXGTの追撃レバ反転法(Reverse Leverage Add-on)について

以下では、**追撃レバ反転法(Reverse Leverage Add-on)**について、概念・計算方法・メリット・デメリット・他のレバ調整手法との違いまで体系的に整理して詳しく解説します。
(※名称は投資界で統一されているものではなく、システムトレードやレバレッジ戦略の一種として使われる概念的名称です。)


目次

🔥 追撃レバ反転法(Reverse Leverage Add-on)とは?

価格が下落してリスク(ボラティリティ)が上昇した際に、あえてレバレッジを増やして反転を狙う逆張り型レバ調整手法を指します。

一般的な「ボラティリティ連動レバ調整(VAL)」は
➡ ボラティリティ ↑ → レバ ↓ (防御的)
なのに対し、

追撃レバ反転法は
➡ ボラティリティ ↑ → レバ ↑ (攻撃的・逆張り)

という“真逆の発想”をとるのが特徴です。


🧠 意図する目的

追撃レバ反転法が狙っているのは主に以下:

  1. 大きく下げた後の反発を最大限に取りに行く
  2. ボラティリティ拡大 = 相場の非効率化 → 期待収益が上がるという仮説に基づく
  3. 下方の流動性ミスマッチが起きた時の急反発を捉える

要するに、

“危機時にボラやスプレッドが跳ね上がった瞬間が、最もリスクプレミアムが大きい”
という発想で、下がったタイミングに追加レバをかける手法です。


📐 基本的なレバ計算ロジック(例)

一般的なモデルでは、次の形でレバを増減させます:レバレッジ=1+k(実現ボラティリティ平均ボラティリティ平均ボラティリティ)\text{レバレッジ} = 1 + k \cdot \left( \frac{\text{実現ボラティリティ} – \text{平均ボラティリティ}}{\text{平均ボラティリティ}} \right)レバレッジ=1+k⋅(平均ボラティリティ実現ボラティリティ−平均ボラティリティ​)

  • ボラ拡大 → レバを増やす
  • ボラ低下 → レバを減らす(または1倍へ戻す)

例:

  • 平常時ボラ:15%
  • 直近ボラ:30%(2倍)
  • 係数 k = 0.5
    → レバ = 1 + 0.5 × (30/15 -1) = 1.5倍

📊 どんな戦略で使われる?

◆ ① 逆張りタイプのシステムトレード

価格が急落 → レバを増 → リバウンドで大きく取る
という典型的な“ナンピンの規律化バージョン”。

◆ ② CTA(コモディティ系ファンド)の一部手法

高ボラ期の動きが大きい時に積極的に賭ける。

◆ ③ VIX・ボラティリティ指数の逆張り投資

VIX急騰 → 株式ロングを増量
という動きをルール化する際に使われる。


👍 メリット(利点)

✓ 1. 反発時の爆発力が大きい

暴落後のリバウンド局面では、通常の投資家がレバを落としているため、
反発に乗れないが、この戦略は逆に大きな利益を取れる

✓ 2. 市場の“バリュエーション改善”に賭けられる

急落=割安化とみなし、効率的な逆張りを自動化できる。

✓ 3. リスクプレミアムが高い局面を取りに行く

金融危機や急落時には、
市場が「過剰に売り込む」傾向があり、
その瞬間を狙うのは合理性もある。


⚠️ デメリット(危険性)

✗ 1. 下落相場で“追いレバ”なので破滅リスクが高い

これは最大の問題点。
暴落 → レバ追加 → さらに下落
となると、致命的損失につながる。

✗ 2. ボラティリティは暴落期に継続的に上昇しがち

ボラ上昇時に買う=「落ちるナイフを掴む」リスク。

✗ 3. 含み損を抱えながらレバを上げるのでメンタル・資金管理が難しい

“勝率は低く、利益は大きい”タイプだが、精神的な負担が大きい。


🔄 他のレバ調整手法との比較

手法ボラ上昇ボラ低下性質
VAL(ボラ連動)レバ↓レバ↑低リスク・安定型(機関投資家向き)
ターゲットボラレバ↓レバ↑目標リスク維持
追撃レバ反転法(今回)レバ↑レバ↓反発狙いの攻撃型・逆張り

追撃レバ反転法は、
VALの“完全な逆張り版”
と言える。


🧩 実際の利用についての注意

実務のPM(ポートフォリオマネージャ)視点では、追撃レバ反転法は

  • 単独で使うとリスク過多
  • 他の低リスク戦略と組み合わせる補助戦略として利用
  • 破滅確率を抑えるため、必ずレバ上限を設定

などの工夫が必要です。


📚 まとめ

**追撃レバ反転法(Reverse Leverage Add-on)**とは:

  • ボラティリティ上昇時にレバを増やす逆張りレバ戦略
  • 暴落後の反発局面で大きな利益を狙う
  • 一方で、暴落の継続には極端に弱く、破滅リスクが非常に高い
  • 実運用では“補助戦略”として部分的に使われる

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