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夢幻です。
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改めてありがとうございました!(^^)/
今回は特別編として、添付付録としてお付けしたサンプルストラテジーを使ったデイトレ銘柄抽出のやり方をお話したいと思います。
まず、使用するストラテジーは以下のフォルダにあるファイル一式です(新興銘柄デイの場合)
3-6 陽線・陰線の長さ
4-1 移動平均線乖離率
4-2 株価位置
4-3 ボラティリティ
4-4 RSI
4-5 平均売買代金
全部で156個のサンプルストラテジーがありますが、これらの検証結果が損益マトリクスのシート(パラメータ詳細検証)にあると思います。
このシートを使って、156個のストラテジーを自由に優先順位付けします。
例えば、平均損益(率)の大きい順(降順)にソートするとしましょう。
あとは、その優先順位付けをもとに、マルチストラテジーを設定するだけです。
実際に、新興銘柄の平均損益率の大きい上位20個のストラテジーファイルを選んでマルチストラテジーを組んで検証してみます。
初期資金は1000万円、1銘柄50万円(下限5万円)、単利運用の結果です。
結果は上図の左側のグラフになりました。
(上側が直近3年、下側が通年です)
右は改善サンプル(OR条件)を同じ条件で運用した場合の損益グラフですが、これよりも安定したグラフになっていると思います。
売買シグナル抽出も同じように、サンプルストラテジーを使って優先順位付けし抽出すればデイトレ候補銘柄のリストが作成可能です。
さて、ここで一つの注意点があります。
今回は過去検証の損益率の重視して優先順位付けしていますから、マルチの結果の損益率も良くなるのは当然の結果と言えるでしょう。
すなわちこれは多少のカーブフィッティングの要素があるという事になります。
すなわち、過去検証の平均損益率が高いから次の3年、5年も同じ損益率を維持できるかは分かりません。
これを調べる一つの方法がウォークフォーワードテストです。
いわゆる過去データを分割してバックテストとフォーワードテストを行うやり方です。
例えば、2005年から2022年のデータを直近数年を除いたものを過去データとして扱い、残りの直近数年のデータを疑似的に未来のデータと想定して検証します。
こうして過去データでまず、それぞれのサンプルストラテジーを検証します。
その検証結果を用いて、同じように優先順位付けした後、残りの数年(疑似の未来データ)で検証します。
これを繰り返せば、過去データでどのような優先順位付けをすれば未来に於いても自分の期待する結果が得られるか見えてくるでしょう。
サンプルストラテジーはこのようなフォーワードテストにも使えますので、ぜひ試してみてください
では次回もお楽しみに!
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夢幻
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