1. Top » 
  2. スポンサー広告 » 
  3. 売買ルールのパラメータ依存性を調べる~チャネルブレイクアウトを例として~
  4. チャネルブレイクアウト » 
  5. 売買ルールのパラメータ依存性を調べる~チャネルブレイクアウトを例として~

スポンサーサイト

上記の広告は1ヶ月以上更新のないブログに表示されています。
新しい記事を書く事で広告が消せます。
  • Genre:

売買ルールのパラメータ依存性を調べる~チャネルブレイクアウトを例として~

一般に、売買ルールは、核となるトレーディングコンセプトと、
それに付随するパラメータによって構成されていると考えることができます。

例えば移動平均線の関係で売買を行うというコンセプトがあり、
何日間の移動平均を使うかというパラメータがくっついてくるという感じです。

優れたトレーディングシステムは、使用しているパラメータを少々変化
させたとしてもそのパフォーマンスはロバスト(堅牢)であるはずだと
考えられます。

もし、使用しているパラメータを少し変えただけで
パフォーマンスががた落ちしてしまうのであれば、その売買ルールは
核となるコンセプトの部分に欠陥があると見なされるでしょう。

バックテストでいくらすばらしいパフォーマンスが出てきたからと
言って、それが単にパラメータをいじくりまわした結果だとするなら、
それはまさに過剰最適化(オーバーフィッティング)。

近い将来機能しなくなる可能性が高いと言えます。

パラメータではなく、コンセプトの部分に優位性を見いだせるか?
これを知ることが今回の検証の意味です。


今回はチャネルブレイクアウトを少し変形させた売買ルールを例として使用し、
その手法によるパフォーマンスのパラメータ依存性を調べてみます。


<ステップ1>

過去N日間の高値(安値)よりX%上(下)で逆指値エントリー

という売買ルールの最適パラメータを探る。

<ステップ2>

(N,X)の最適パラメータから、それぞれの値を±30%の範囲で動かしたときの
パフォーマンス群を1つのグループとしてまとめる。



◆検証期間:1999年1月1日~2008年12月31日

◆対象通貨ペア:USDJPY

◆パラメータの組み合わせ:63(N:9通り、X:7通り)

◆総トレード数:7805

◆総勝率:45.0%

◆総PF(プロフィットファクター):1.30 (最大値1.57 最小値1.04)

◆総PR(ペイオフレシオ):1.54

※スプレッド3pips考慮済み


1つのパラメータセットあたりのトレード数は約124、それらが63通り集まって
合計124×63=7805のサンプルデータを検証したことになります。

下図は、パラメータ番号(1~63)とPFの関係。

システムトレード研究


パラメータの組み合わせ63通りをまとめた総PFは1.30、総PRは1.54となりました。

さて、この結果をどう吟味したらいいのか?

経験的に7805ものサンプル数でPF1.30は十分有意な数字だと言えます。

ただ明確な結論を得ていません。
統計的な考察が必要となってくるのは間違いないでしょう。

現在ヒントなる文献を見つけ、それを読んでいるところです。
何か進展があればまた報告したいと思います。

いずれにせよ、みなさんも自作の売買ルールのパラメータを
最適値から動かしてぜひ検証してみることをおすすめ致します。

もし総PFが1を切ってくるとしたら、過剰最適化(オーバーフィッティング)の
可能性が高いと考えられるでしょう。


    【FX システムトレード派はこちら

Comment

コメントフォーム
このエントリへコメントを書く
(任意)
(任意)
(任意)
(必須) HTMLタグは使用できません
(任意) ID生成と編集に使用します

Page Top

Page Top

プロフィール

Author:Phai
4年前に専業トレーダーに転身。
トレンドフォロー系のシステムをメインに複数のシステムで資産運用を行っています。
メンバー100名以上→【FC2限定システムトレードコミュニティを立ち上げました

最新記事
最新コメント
月別アーカイブ
カテゴリ
RSSリンクの表示
リンク
管理人に質問する

ハンドルネーム(必須):
メール(必須):
件名:
本文:

上記広告は1ヶ月以上更新のないブログに表示されています。新しい記事を書くことで広告を消せます。