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korosukeです。
最近ツイッターで2058年の未来から来た人がツイッター上にこれから起こることを書いていて、それが非常に的中しているとのことで話題になっています。
コロナショックの暴落の時期や、安倍首相の退陣、オリンピックで日本が獲得する金メダルの数までぴったり当てています。
多くの人はこれを見て驚き、本当の未来人だと感じているでしょう。
しかし、これにはトリックがあり、この方はすでに数年前から複数のツイートをしていて、鍵をかけていて、後になって当たったものだけ残して、外れたものは消しているということがわかりました。
種明かしをしてしまえば、後出しジャンケンに近いものでがっかりしてしまいますが、世の中にはこのようなものが沢山あります。
予言という類のものは大体そうで、一時期話題となったノストラダムスの大予言も、後になってなんとでも解釈できるような文章で書かれており、そのことが起きた後に、この予言が示していた、ということが後付けでわかります。
このようなことは、株のチャートでもよくあることで、チャート上である移動平均線上で反発しているとします。
チャートでは確かにそのような動きをしているので、優位性がありそうですが、チャートはあくまでも過去のものです。
後になってみると確かにそのような動きをしているのがよくわかるかもしれませんが、実際に現時点で同じ場面になったときに必ずしも同じ動きになるかはわかりません。
とくに、チャートを都合の良いように解釈して見てしまうと、特異的な場面を抜き出してしまいカーブフィッティングしてしまうことがあります。
そのため、シストレではバックテストを行い、期待値、トレード数、平均損益、PF、などいろいろな角度からそのロジックが本当に優位性があるかを検証します。
ただ、ここでバックテストを入念にやることはもちろん重要なのですが、あくまで過去のものを検証しているだけです。
より重要なのは、バックテストよりフォワードテストを行うことです。
フォワードテストとは、バックテスト期間を分けて、全期間の内例えば1年前までの期間でストラテジーを作りバックテストします。
そこで優位性が得られたら、同じロジックで残りの1年で同じような結果になるかどうかを検証します。
これによって過去を検証するだけでなく、未来を検証することで、この先そのストラテジーが有効に機能するかどうかを確かめることができます。
これは、AIを使った学習でディープラーニングのモデルでもよく言われることで、過去のデータだけで誤差(訓練誤差)が最小化されるようにパラメーターを調整するだけでは将来的に得られる未知のデータに対する誤差(汎化誤差)を評価できない、ということが問題となっています。
過去を検証することもとても大事なことですが、それだけにとどまらず未来を検証することはもっと大事なので、フォワードテストもしっかり行いましょう。
ーkorosuke
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korosuke



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