統計的手法を使ってEAを検証する方法
さてさて、先週の大敗を機に、主観や経験に頼ったEA選定から統計的な判断ができるようにいろいろとシストレ関連の本を読んでいたのですが、かなり以前にKindleで購入していたEAの本に、ドンピシャな本があったので今は、その本を読みつつ、そこに出てくる統計的手法についても勉強しならが進めています。
この本では、なにをやっているかというと、EAをブラックボックスと見立てて、バックテストデータやフォワードデータを統計的手法を使って数値による判断をしていく方法や、リスク管理に標準偏差を用いたドローダウンの予測や、回帰分析によるトレードの傾向を分析するといったやり方が書かれています。
使っている統計学の知識は、高校で習う程度のレベルなので、ちょっと勉強すればそれほど難しく無いものばかりです。またやり方もエクセルの関数を使った方法が紹介されており、エクセルが使えれば誰でもできると思われます。
私の場合、データベースにデータを入れているので、勉強を兼ねて数式を読み解いてプログラミングしたりしています。
またR言語やPythonと使うとエクセルと同じようにいろいろな統計関数が用意されているので便利なようです。
システムをPythonで作っておけばよかった。。。
統計学の話はこのサイトなどがかなりわかりやすく説明してくれているので参考にしています。
この本の内容を一つ例に取ると、あるEAのバックテストを母集団として、フォワードデータをサンプルとして、その2つをT検定と呼ばれる方法で検証して、このフォワード結果は、バックテストと比較してどの程度、離れているのか、そしてその数値が想定の範囲内なのか、といった方法で、EAを選別する方法を紹介しています。
また、信頼区間という幅を求めることで、そのEAのパフォーマンスの上限、下限を求め、95%の確率でこの範囲に収まるよね、という検証する方法などもあります。
この本に載っている方法でやればうまくいくかどうかは正直なところわかりませんが、今まで、EAの調子が悪くなったら、なんとなく主観による判断で止めたり、入れ替えていたものが、客観的な数値を使って判断できるようになるので、この点だけでも非常に面白いなと感じています。
それ以外にもEAの寿命の話などもあり、かなり興味深い内容が多く、非常に面白いです。
興味ある方は是非
