バックテストはカーブフィットの影響を受けている為、そのまま評価するのは危険であり、

カーブフィットをできるだけ除去した厳しいリスク評価を提案しました。(リスク評価を参照)

 

前回の記事()で、

リスクを確率で表現するための『時系列のランダム化』の過程で、リスクが緩和される事が問題となりました。

仮説として、単一通貨ペアで検証を行った為に、バックテストと時系列ランダム化(平均値)に差が生じた可能性を考えました。

そこで、今回は分散化したシステムで、時系列ランダム化の影響について評価する事としました。

 

比較条件

比較条件を以下としました。

 システム   : ① Light - α(5通貨ペア分散)

          ② Light-α、Light-β、Light-γ(3システムのポートフォリオ)

 通貨ペア : 5通貨ペア(USDJPY、EURJPY、GBPJPY、EURUSD、GBPUSD)

 期間   : 2007年 ~ 2017年(10年間に統一)

 運用   : 複利 1%(単利、複利ともに傾向は同じであり、複利のみとしました。)

 初期資金 : 10,000ドル(100万円) 

 

リスク評価

厳しいリスク評価

  ±20%の範囲でパラメータをランダムに変化させた50ケースから推測

  50ケースのトレードを時系列にランダムに組み替えた10000ケースから確率を算出

 

上記のランダム化の目的は、以下の通りです。

 ・パラメータのランダム化 : リスク評価を厳しくする

 ・時系列のランダム化   : リスクを確率で表現する

 

それぞれのランダム化の影響/効果を確認する為、以下の4つで比較を行います。

 

Light - α(5通貨ペア分散)

それぞれの結果を以下に示します。

① バックテスト結果

*利益: バックテストの純益に対応します。

*DD % : バックテストの相対ドローダウンに対応します。

② パラメータの組換え(パラメータのみランダム)

③ 時系列組み替え(時系列のみランダム)

④ 厳しいリスク評価(パラメータ、時系列ともにランダム)

平均値を比較すると

①バックテスト、②パラメータランダム、③時系列ランダム、④パラメータ/時系列ランダム

利益: ①1579万円、②983万円、③1606万円、④934万円

DD  : ①14%  、②15%、③14%  、④17%

簡単にまとめると、以下の通りです。

・パラメータのランダム化(①⇒②)で、バックテストよりもドローダウンがやや大きくなる(14%⇒15%)。

・時系列をランダム化(①⇒③)で、バックテストとドローダウンは変化なし(14%⇒14%)。

・最終的なリスク評価(①⇒④)は、バックテストよりもドローダウンが大きくなる(14%⇒17%)

 

時系列ランダム化による、ドローダウンへの影響はほぼなく、

結果、バックテストより、利益/ドローダウン共に厳しく評価できている

 

 Light-α、Light-β、Light-γ(3システムのポートフォリオ)

複利も同様に、3つの条件で比較を行いました。

① バックテスト結果

② パラメータの組換え(パラメータのみランダム)

③ 時系列組み替え(時系列のみランダム)

④ 厳しいリスク評価(パラメータ、時系列ともにランダム)

平均値を比較すると

①バックテスト、②パラメータランダム、③時系列ランダム、④パラメータ/時系列ランダム

利益: ①153,505万円、②61,605万円、③121,572万円、④45,825万円

DD  : ①17%  、②21%、③17%  、④21%

簡単にまとめると、以下の通りです。

・パラメータのランダム化(①⇒②)で、バックテストよりもドローダウンが大きくなる(17%⇒21%)。

・時系列をランダム化(①⇒③)で、バックテストとドローダウンは変化なし(17%⇒17%)。

・最終的なリスク評価(①⇒④)は、バックテストよりもドローダウンが大きくなる(17%⇒21%)

時系列ランダム化による、ドローダウンへの影響はほぼなく、

結果、バックテストより、利益/ドローダウン共に厳しく評価できている

 

問題点の整理

単一通貨ペアでの評価では、以下が問題となりました。

単一通貨ペア:時系列のランダム化により、バックテストよりリスクが緩和される結果となった。

 

しかし、複数通貨ペアに分散したLight-α、複数システムに分散したLight-α、β、γポートフォリオでは、

分散化システム:時系列のランダム化の前後で、リスクの変化がほぼない結果となった。

 

分散化システムでは時系列ランダム化によるリスクへの影響が小さく、

少なくとも、『Lightシリーズでは、時系列ランダム化によるリスクへの影響はない』事を確認しました。

そして、厳しいリスク評価を確率的として表現する事ができました

 

まとめ

2回に渡り、『バックテスト』と『カーブフィットの影響を除去する厳しいリスク評価』の比較を行いました。

結論としては、

・単一システム : 時系列のランダム化により、バックテストよりリスクが緩和される可能性がある。

・分散化システム : 時系列ランダム化によるリスクへの影響は小さい。

           少なくとも、Lightシリーズでは、時系列ランダム化によるリスクへの影響はほぼない。

           つまり、評価方法で、厳しいリスク評価が可能と考える。

 

もともとカーブフィット対策を行っているLightシリーズでも、本評価法により、バックテスト結果より厳しく評価される結果となりました。

カーブフィットされているシステムの場合は、バックテスト結果から大幅に悪化する事が想像されます。

機会があれば、適当なEAを探し、その結果を紹介できればと思います。