多くの売買ルールには数値があります。14本のRSI、50本の移動平均、20本のブレイクアウトなどです。頑健な戦略は、その数値を少し変えても機能し続けます。脆い戦略はひとつの正確な設定でしか機能せず、たいていそれはノイズに合わせ込まれたことを意味します。
台地と鋭い山
考えうるすべての期間の長さについて、戦略のリターンをグラフにしたところを想像してください。
- 台地 は、近い設定の多くが似た結果になる広い領域です。ルールが市場の本物の特徴を捉えていることを示唆します。
- 鋭い山 は、ひとつの設定だけが突出し、その周囲は悪い状態です。最適化が偶然に合わせ込んだときに見つかるのはこれです。
多くの値を試して最良のものを残す方法でパラメータを選んだなら、山の頂上に立っている可能性が高くなります。バックテストの過剰最適化 を参照してください。
近傍パラメータチェックの仕組み
Backte.st の 近傍パラメータ チェックは、ルール内のすべての指標期間を同時に ±10%と±20% ずらし、それぞれについてバックテストを再実行します。そのうち最悪の結果を表示し、レポートでは各倍率のリターンも確認できます。
たとえば20本と50本の平均を使うルールは、おおよそ16/40、18/45、22/55、24/60本でもテストされます。
結果の読み方
- 近い設定がすべて利益：ルールはひとつの数値に依存していません。
- 片方向だけ失敗：戦略が特定の速さに依存している可能性があります。より速い、またはより遅い設定を別途テストする価値があるかもしれません。
- 近い設定の大半が失敗：元の結果はかなり疑ってかかりましょう。
頑健性を高める他の方法
- 理由がない限り、切りのよい一般的な数値を使う。 探索の結果である可能性が低くなります。
- パラメータは少なめにする。 パラメータがひとつ増えるごとに、過剰最適化の次元がひとつ増えます。
- 異なる市場や時間軸でテストする。 頑健なアイデアは、少なくとも部分的には他でも通用することが多いものです。
ラボ で50/200のゴールデンクロスのような移動平均トレンド戦略を試し、頑健性チェックを開いて各倍率のリターンを確認してください。