バックテストする期間はどれくらいが適当ですか？

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質問者：gsr_gsr
質問日時：2010/03/08 22:09
回答数：2件

はじめまして。

MT4でバックテストをしているのですが、何年くらいの期間でいい結果が得られれば、実用できますか？

EAは、
MACDをメインで、短期・長期EMA・シグナルを最適化してパラメータを決定
日足・EvryTickでバックテスト

過去10年でいい結果が出たものを、過去15年で再テストしたところ、
たしかに過去10年はいい結果なのですが、それ以前ではよい結果は得られず、資産は減る一方でした。

プログラムによると思うのですが、
一般的にいえることがあれば教えてください。

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回答 (2件)

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No.1ベストアンサー

回答者： takezochan
回答日時：2010/03/09 17:37

バックテストについては、「期間」よりも、「トレード回数」が重要だと思います。

私の場合、１０００回以上が理想です。

なので、日足の場合と、５分足とでは、理想的な「期間」は当然異なるわけです。

あと、バックテストの期間や時期を変えると、パフォーマンスが大きく変わってしまうのは、おそらく、カープフィッティング（過度の最適化）が原因だと思われます。とくに、移動平均線、ＲＳＩ、ストキャス、ＭＡＣＤといった、過去の値動きから算出されるテクニカル指標や、それらを組み合わせたシステムの場合、カーブフィッティングが発生しやすく、パラメーターを少し変えただけで、パフォーマンスが大きく変わってしまうシステムは、トレードの期間や時期が変われば、当然成績も大きく変わってしまい、実運用では耐えられないと、私は考えています。

そこで、私の場合、そういったテクニカル指標への依存は最低限にして、なるべくシンプルなアイディアを大切にして、パラメーターの数も極力少なく、これを多少変えてもびくともしないようなシステムの構築をめざしています。

参考になれば幸いです。

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この回答へのお礼

ご回答ありがとうございました。

1000回ですか。
日足で1000回のトレードとなるとかなり長い期間で検証しないといけないかもしれませんね。

最適なパラメーターを少し変化させて、結果をみることはやはり大事なんですね。

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お礼日時：2010/03/09 21:24

No.2

回答者： neet7777
回答日時：2010/03/18 10:27

統計的根拠で言うと１５００～２０００回以上ですね。

http://www.wound-treatment.jp/next/wound225.htm

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Q統計学的に信頼できるサンプル数って？

統計の「と」の字も理解していない者ですが、
よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。

あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか？
また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか？
たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか？

わかりやすく教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
　調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
　何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。
　最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル(比べるための基準となるサンプル)を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布(正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式)でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低６つのサンプル数が必要になります。それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。
　また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、Ａ国とＢ国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「ｔ検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合(分散値)、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された(差を出すために)必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます(すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる)。よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された(差を出すために)必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。

　具体的に例示してみましょう。
　ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
　ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率５％、検出力0.8とした場合に5.7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。有意確率5%で差があるとはいえない結果になります。この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551.33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。

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> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
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　そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

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　ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20～30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低６～８のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。

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Excelで株投資
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このなかの、右下のほうで、
■　解析ツール関連ＶＢＡの解説
┣[1]-1Webから株価データ取得マクロ(Yahoo)
　┣[1]-2Webから株価データ取得マクロ(Infoseek)

参考URL：http://www2s.biglobe.ne.jp/~iryo/kabu/index.html

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# define MAGIC 0001

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# define MAGIC 16384

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