カーブフィット対策の第二弾 『低いパラメータ感度』についてご紹介します。

EA開発者の視点ですので、参考になるかと思います。

カーブフィット対策

おさらいですが、私が考えている『カーブフィット対策』は、以下の通りです。

  1. シンプルな手法
  2. 低いパラメータ感度
  3. 検証期間と検証回数
  4. 複数の通貨ペアで機能
  5. 複数の時間軸で機能

この記事では、『低いパラメータ感度』について、ご紹介します。

パラメータ感度とは

パラメータ感度とは、『パラメータを少し変えたときの資産曲線の変化具合』の事です。

パラメータを少し変化させて、資産曲線の変化が大きい場合は、カーブフィットの可能性が高いです

パラメータを少し変化させて、資産曲線が崩れるという事は、市場参加者のエントリや決済のタイミングが少しずれたら、結果が大きく変わるという事です。

パラメータの変化に鈍感な方が、将来もシステムが機能する可能性が高いと考えられます。

 

(参考:トレーディングシステム入門 : 仕掛ける前が勝負の分かれ

『変数を±50%を変更して過大な変化がないことを確認する。』

(参考:タートル流投資の魔術

『例えばパラメータを20~25%変化させて、その最適化カーブの下にある事が将来起こりうると考えるべき』。

(参考:世界一簡単なアルゴリズムトレードの構築方法

『パラメータの振った範囲で70%で利益が出ていれば合格』

 

パラメータの振った範囲の値が、

バックテスト結果と同程度かつ利益が出ていれば、カーブフィットの可能性は低く

バックテスト結果と大きく異なる場合は、カーブフィットの可能性が高いと判断できると思います。

 

 

まとめ

カーブフィット対策の中の『パラメータ感度』について、開発者の目線で紹介しました。

パラメータを±50%振ってみても、大きな変化がなく、利益が出ていれば、カーブフィットの可能性は低いと考えます

 

続きのカーブフィット対策③も、是非参考にしてみて下さい。