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。
Contents
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。
- シンプルな手法
- 低いパラメータ感度
- 検証期間と検証回数
- 複数の通貨ペアで機能
- 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』。
『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。
