W2C-Socute_Pro. Portfolioその最大ドローダウン、本当か?

2016年04月29日

相場という科学の現場

おはようございます。

TTR です。

相場 = サイエンス

そう、それは、

相場(トレード)には科学的分析(具体的には統計学的解析)が必須

というお話です。

以前の記事で相場にはエッジが潜むという話をしました。

http://blog.livedoor.jp/ttr_thanks/archives/21032879.html


利益が獲得できるエッジを " プラスエッジ " といい、
我々は、プラスエッジ を持つ EA を採用しなければ勝てません。

では、どうやって、プラスエッジを判定するのか。

その判定は、TTR が専門のサイエンスの領域に通じます。

例えば、医薬品を開発する場合、

薬物 A が有効かどうかを判定するために、
有効性ゼロの化合物 B と比較します。

有効性が

薬物 A > 化合物 B

となれば良いわけです。

まあ、医薬品の開発はこんなに単純ではないですが、
ざっくり言うと、こういうわけです。

この比較が、偶然ではないという判定をするために統計学的解析を行います。


実は、同じ事を自動売買においても、実行する必要があります。


ここに、ストラテジー X があります。

ストラテジー X にプラスエッジが存在するかどうかを判定するためには、
以下のいずれかを証明できれば良いでしょう。

Profit factor > 1
Expected payoff > 0

とはいえ、如何なる統計手法を用いても、100%を保証することはできません。
では、具体的な数字を見ていきましょう。


まず、
Profit factor についてです。
 

ここに、神が作り出した
ストラテジー G があります。

ストラテジー G ; Profit factor = 1

この数字は
ストラテジー G が持つ絶対的な数字で、
神が作ったので間違いはありません。
つまり、
ストラテジー G の持つ真の Profit factor と言えます。

とはいえ、この
ストラテジー G を使ってトレードしたからといって、
常に
Profit factor = 1(口座残高 = ± 0) を維持するわけではありません。
トレードを重ねることで増減を繰り返し、
最終的には
Profit factor = 1 に収束する方向に向かうわけです。

つまり、
Profit factor = 1 になる過程において、
とりうる
Profit factor の値は常に 1 ではなく、
上下しながら、1 に収束する方向に向かうわけです。
Profit factor = 1に収束するためには、 ∞ のトレード数が必要です)

では、1 に収束する過程で
ストラテジー G のとりうる
Profit factor の " 幅 " はどの程度でしょうか?

ストラテジー G の Profit factor の " 幅 " の上限よりも
大きい
Profit factor をストラテジー X が持つのであれば、
ストラテジー
X には、プラスエッジがあると言えます。

結論的には、
ストラテジー G のとりうる Profit factor の " 幅 " はトレード数によって異なります。

ストラテジー G の 100 トレードであれば、Profit factor は、

90%
の信頼水準で、0.7175 ~ 1.3937 の幅に収まります。
95%信頼水準で、0.6722 ~ 1.4876 のに収まります。
99%信頼水準で、0.5904 ~ 1.6939 収まります。


言い換えれば、
ストラテジー X の 100トレードにおける Profit factor が、

1.3938 以上であれば、90% の信頼水準で、プラスエッジを持つ。
1.4877 以上であれば、95% の信頼水準で、プラスエッジを持つ。
1.6940 以上であれば、99% の信頼水準で、プラスエッジを持つ。

と言い換えることができます。

なお、この " 幅 " を信頼区間といいます。


次に、Expected Payoff です。

ストラテジー X のバックテスト結果は、

Expected payoff = 18.27
Total trades = 610

でした。

610回のトレードを執行し、

過去の相場では、たまたまExpected payoff = 18.27
であった
ストラテジー X がとりうる Expected payoff は、

99.0% の
信頼水準で、2.2083 ~ 34.3411 信頼区間収ります。
99.9% の
信頼水準で、-2.2850 ~ 38.8344 の信頼区間に収まります。

つまり、この
ストラテジー X には、
99.0 % 以上、 99.9 % 未満の
信頼水準で、
プラスエッジがあると言えます。

開発者、販売者およびユーザーのすべてが、
統計学的解析を用いて、自身が
採用するストラテジーのプラスエッジを評価する必要があります。

明日は、最大ドローダウンについて考えてみたいと思います。


今後、これまで紹介してきた

W2C-
Socute に加え、

まだ、紹介していない

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Angely
W2C - Zelinsky
W2C - Ginzooo

も、統計学的に解析していきます。


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ttr_thanks at 07:00│Comments(0) 101.総説 | 102.統計解析

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