2006年01月04日
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明けましておめでとうございます。本年もよろしくお願いします。
年明け最初の日記は、「隣接パラメータでの検証について」書いてみたいと思います。隣接パラメータとは、文字通り「近い数値」という意味です。
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「移動平均のクロス」を事例にこれを説明したいと思います。
例えば、「２５日移動平均のクロスで売買する」というシミュレーションを実施して仮にそれがうまくいったとき、それに近い値である２４日移動平均とか２６日移動平均についても、同様に検証するべきであるということです。
仮に、２５日移動平均で上手くいったものが２４日移動平均だと上手くいかないというならば、すなわち、隣接パラメータでの検証で上手くいかないということであれば、移動平均のクロスというその売買システムは頑健でなく「たまたまうまくいっただけ」と考えるべきです。
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パラメータを少しずらすと検証結果が大きく変わるのではなく、少しずつ変わるというシステムこそ頑健なものであると言えます。
これは「過剰最適化」の罠に陥らないためにも、必要不可欠な配慮だと思います。
「ラリー・ウイリアムズの相場で儲ける法」の第３章には、先物市場における移動平均のクロスに関するフォワード・テストについて書かれています。
フォワード・テストとは、過去の価格データを最適化部分（前半部分）と売買部分（後半部分）の２つに分けてシミュレーションする方法です。
詳細は本を見ていただければと思いますが、最適化部分（前半部分）のデータを使って過去一番フィットした移動平均日数を利用して、それを売買部分（後半部分）のデータに当て嵌めると、結果は散々だったというものです。
仮にある売買ルールが過去の数値テスト上で有効だったからといって、「金のなる木を見つけた！」と有頂天になり、いきなり大金を投入すべきではありません。
隣接パラメータでの検証を忘れてはいけません。隣接パラメータでの検証もパスして、初めて頑健であると判断できるのですから。
もちろん、売買の再現性や売買コストなど、基本的な要素も見落としてはなりません。
年明け最初の日記は、「隣接パラメータでの検証について」書いてみたいと思います。隣接パラメータとは、文字通り「近い数値」という意味です。
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「移動平均のクロス」を事例にこれを説明したいと思います。
例えば、「２５日移動平均のクロスで売買する」というシミュレーションを実施して仮にそれがうまくいったとき、それに近い値である２４日移動平均とか２６日移動平均についても、同様に検証するべきであるということです。
仮に、２５日移動平均で上手くいったものが２４日移動平均だと上手くいかないというならば、すなわち、隣接パラメータでの検証で上手くいかないということであれば、移動平均のクロスというその売買システムは頑健でなく「たまたまうまくいっただけ」と考えるべきです。
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パラメータを少しずらすと検証結果が大きく変わるのではなく、少しずつ変わるというシステムこそ頑健なものであると言えます。
これは「過剰最適化」の罠に陥らないためにも、必要不可欠な配慮だと思います。
「ラリー・ウイリアムズの相場で儲ける法」の第３章には、先物市場における移動平均のクロスに関するフォワード・テストについて書かれています。
フォワード・テストとは、過去の価格データを最適化部分（前半部分）と売買部分（後半部分）の２つに分けてシミュレーションする方法です。
詳細は本を見ていただければと思いますが、最適化部分（前半部分）のデータを使って過去一番フィットした移動平均日数を利用して、それを売買部分（後半部分）のデータに当て嵌めると、結果は散々だったというものです。
仮にある売買ルールが過去の数値テスト上で有効だったからといって、「金のなる木を見つけた！」と有頂天になり、いきなり大金を投入すべきではありません。
隣接パラメータでの検証を忘れてはいけません。隣接パラメータでの検証もパスして、初めて頑健であると判断できるのですから。
もちろん、売買の再現性や売買コストなど、基本的な要素も見落としてはなりません。
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