gogoFortune

カーブフィッティング、つまり過剰最適を防ぐには、トレードのサンプルを多くするのが良いのですが、あまりにも古いデータは、逆に外乱になってしまう恐れがあると思います。

それは、条件が変わってきているからです。

例えば、夜間取引が始まった、JGATEシステムが稼働した、出来高があまりにも低いなどなど。

一番よいのは、各パターンごとに分けられるといいかもしれません。

コロナやリーマンショックなどの暴落暴騰時期と平常時期に分けてバックテストをするとか。 過去のデータを、激しいときと、激しくないときでうまく分けてみるとなにか見えてきそうです。

ただし、今日はどっちのロジックを採用するのかトレード時に判断が必要になります。 過渡期はしょうがなくても、大きなスパンで場合分けはできそうですが。

バックテストを分けて、現状に即したロジックでトレードすると勝率は上がりそうですね。しかし完全自動売買にならなく、人間の判断が入ってしまいますね。

その判断自体も、昨日のボラティリティで判断してしまうなどの手もありますね。