過去検証をして、ものすごくいい結果が出た場合、システムトレードにせよ、裁量にせよ、たいていが先読みバイアスに引っかかっている。

 

例えば裁量で引っかかる例として、移動平均線等のインジケータがある。

 

移動平均線のゴールデンクロスとかはまさにそうなんだが、移動平均線が本当にクロスするのかどうかは終値が確定するまではわからない。

 

で、たいていの検証で、クロスした次の足からエントリーしたとして検証しなおすと、利益は出ないだろう。そういうものだ。

 

かといって、その移動平均線がクロスするのかどうかを予測するというのは、その予測精度を確かめるためのまた新たな検証が必要になる。(特にこれを感覚でやるとすると、相当に検証の難易度は高い)

 

そして、インジケータはそのほとんどが足が確定して初めて算出できるものなので、常に先読みバイアスにかかっている可能性があると考えて、検証していかなければならない。

 

なので、俺は裁量で行う場合、こういった終値が確定しないと判断できないインジケータは極力補助的な要素でしか用いず、基本はそうではないインジケータを分析の基軸におくようにしている。これは過去検証の信頼性を高めるための、せめてもの手段だ。

 

システムであれば、先読みバイアスはより厳しくチェックしなければならない。

 

まず、ありがちなのは予測する目的変数に対して、その説明変数が現実には入手できない場合。

 

例えば、当日のNYの指数騰落率の予測を目的変数とする場合、説明変数に当日の欧州の指数騰落率は使えない。当たり前だが時間が被っているからだ。

 

次にありがちなのは目的変数の形成が間違っている場合。

 

例えば目的変数が個別銘柄の、本日の終値から翌日の終値の騰落率だとした場合、実際には寄付きとのギャップがあるので使えない。

 

まぁ、シミュレーションのときに工夫はできるが、そもそも終値から翌日の終値の騰落率と、翌日寄付きから翌日終値の騰落率に高い相関がみられない以上、より現実の売買におけるリターンに相関の高い目的変数を設定するべきであろう。

 

最後に、知らず知らずのうちに未来のデータを使っている場合。

 

例えば、説明変数の選択のときに、例えば2016年のバックテストをしたいとなると、本来であれば2015年までのデータから何らかの統計的処理を行って選択する必要がある。これを、2016年までを含めてやってしまうと元も子もない。

 

文章に書くと「んなことやるわけないじゃん」てなもんだが、案外気を付けないと、知らず知らずにこの落とし穴にはまってしまっていることがよくある。

 

以上、基本的なことではあるが、検証する際は各トレーダー、注意していただきたい。

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