【超本気!!コラム】第16回 統計学ってなんぞや


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kawasumiが本音でシステムトレードを考えるコラム第16回です。

kawasumi独自理論を好き放題に語ります。

本日のテーマ 「統計学ってなんぞや」

EAのレビューや評価などを見ていて

たまに統計学的に取引回数が1000回無いので宜しく無いということをみます。

統計学なんて特に意識してませんでしたが

wiki的に統計学とはこういうことらしいです。

統計学は、経験的に得られたバラツキのあるデータから、応用数学の手法を用いて数値上の性質や規則性あるいは不規則性を見いだす。統計的手法は、実験計画、データの要約や解釈を行う上での根拠を提供する学問であり、幅広い分野で応用されている。

私的に要約すると

・数学的に規則性、不規則性を探す

・データの積み重ねから根拠を探す

この2種類が統計学と呼べそうです。

 

なので、「取引回数1000回以下はデータ不足だ!」ということなのでしょう。

勿論、私も取引回数は少ないよりはある程度多い方が良いとは思います。

「でも、それってロウソク足何本分のデータなんですか?」

ということが大事だと思います。

 

1年間で1000回取引していればOKなのか

5年間で1000回取引していればOKなのか

10年間で1000回取引していればOKなのか

取引回数だけに注目していると

「期間」について見落としがちになりやすいと思います。

回数や期間だけじゃなくて

全体的にバランスがとれていると良いですねw

 

システムトレードを統計学の観点に当てはめると

数学的に規則性、不規則性を探す

→過去の値動きを分析し売買ロジックの構築

データの積み重ねから根拠を探す

→バックテストやフォワード実績で勝てる根拠を確認する

ではないか?と私は思います。

 

あと統計学でもシステムトレードでも最も重要なのは元となるデータです。

データが変われば分析結果が変わります。

最も信頼できるデータはリアル口座データです。

次に信頼できるのはデモ口座データです。

これら2つのデータはブローカーが直接配信しているデータなので

OANDAのようにモデリング品質がn/aだろうと疑いようがありません。

デモデータはリアルデータと100%の一致はしませんが限りなくリアルに近いデータです。

またブローカー毎に価格データが違います。

問題は「取得できる期間が短い」という点です。

 

他にFXCMの有料データやTickstoryのような無料データなどがあります。

こちらは長期バックテストなどできるので便利ですが

「どのブローカーと似たような価格データなのか」という点が問題です。

FXCMなら最低限FXCMでは使えるEAにはなるでしょう。

TickstoryはGAINCapitalやアヴァトレードなどと似たようなデータだと確認してます。

そして特定のデータでのみ最適化をすると

特定のデータでしか勝てないEAになりやすいです。

現実はブローカーが違えばデータが違うのですから

「1つのデータで確認してOK問題ない」という判断はとても危険です。

必ず一度は複数のデータで確認しましょう。

 

 

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