開発型自動売買におけるストラテジーの検証:インサンプル方式とアウトオブサンプル方式

開発型自動売買におけるストラテジーの検証:インサンプル方式とアウトオブサンプル方式

開発型自動売買におけるストラテジーの検証

開発型自動売買におけるストラテジーの検証

自動売買ストラテジーを開発する際には、過去のデータを使って戦略がどれだけ効果的かを検証することが必要です。このとき、インサンプル方式(In-Sample)とアウトオブサンプル方式(Out-of-Sample)という2つの検証方法が重要な役割を果たします。
以下、それぞれの方式について詳しく説明します。

1. インサンプル方式(In-Sample Testing)

インサンプル方式

インサンプル方式とは、ストラテジーを開発する際に使用する過去のデータの一部を使って、その戦略を最適化・調整する検証方法です。

特徴

  • 使用データの範囲
  • 過去のデータを一定の期間(インサンプル期間)に限定して戦略を検証します。このデータは、ストラテジーの開発・調整に直接使用されます。
  • 目的
  • ストラテジーを「良い成績が出るように」調整・最適化すること。
  • 最適化の例
  • 例えば、移動平均線の期間(短期線と長期線の期間)を調整し、最も利益が出るパラメータを探すといった作業。

    メリット

  • 効率的にストラテジーを調整・改善できる
  • データを繰り返し使用できるため、試行錯誤が容易。
  • デメリット

  • 過剰最適化(オーバーフィッティング)のリスク
  • 過去のデータに最適化しすぎると、実際の運用では機能しなくなる(市場の動きに適応できない)可能性が高い。

    2. アウトオブサンプル方式(Out-of-Sample Testing)

    アウトオブサンプル方式

    アウトオブサンプル方式とは、インサンプル期間外のデータを使って、ストラテジーの検証を行う方法です。ストラテジーを調整した後、その性能をテストするための新しいデータ(アウトオブサンプル期間)を使用します。

    特徴

  • 使用データの範囲
  • インサンプル期間外の、過去データの別の期間を使用します。このデータはストラテジー開発中には使用しません。
  • 目的

  • 開発したストラテジーが、新しいデータでも同じように機能するかを確認すること。
  • テストの例
  • インサンプル期間で最適化した移動平均線のパラメータを、アウトオブサンプル期間で再度試し、同様のパフォーマンスが出るかを確認する。

    メリット

  • ストラテジーの汎用性(新しい市場データでの性能)が確認できる。
  • 過剰最適化(オーバーフィッティング)を防ぐ助けになる。
  • デメリット

  • アウトオブサンプル期間での結果が悪い場合、ストラテジーの再調整が必要となる。
  • 使用可能なデータが少ないと、十分な検証が難しい。
  • インサンプルとアウトオブサンプルの関係性

    インサンプルとアウトオブサンプルの関係性

    アウトオブサンプル方式とは、インサンプル期間外のデータを使って、ストラテジーの検証を行う方法です。ストラテジーを調整した後、その性能をテストするための新しいデータ(アウトオブサンプル期間)を使用します。

    1.データの分割

  • インサンプルデータ
  • (学習用データ):ストラテジーの最適化に使用。
  • アウトオブサンプルデータ(検証用データ)
  • ストラテジーのテストに使用

    一般的な比率として、インサンプル:アウトオブサンプルを70:30または80:20に分けます。

    2.検証の流れ

  • ステップ1 インサンプル期間でストラテジーを最適化。
  • ステップ2 アウトオブサンプル期間で、その性能を検証。
  • ステップ3 必要に応じてストラテジーを調整。
  • 3.実運用とのギャップを埋める

  • 実際の市場では未知のデータで運用するため、アウトオブサンプル期間の結果が重要。
  • 過剰最適化(オーバーフィッティング)について

    過剰最適化

  • 問題点
  • インサンプル期間に最適化しすぎると、過去データでは良い結果が出る一方、実際の市場では全く機能しない可能性があります。
  • アウトオブサンプルの役割
  • 新しいデータでの性能を確認することで、過剰最適化の影響を減らします。

    具体例:インサンプル&アウトオブサンプルを使ったストラテジー検証

  • インサンプル期間
  • 過去3年間(2018年〜2020年)のデータを使って、短期移動平均線と長期移動平均線の期間を調整。最適な組み合わせ(例:10日と50日)を決定。
  • アウトオブサンプル期間
  • 2021年〜2022年のデータで、同じパラメータを適用し、性能を確認。

    まとめ:インサンプル方式とアウトオブサンプル方式の違い

    まとめ
    項目 インサンプル方式 アウトオブサンプル方式
    目的ストラテジーの調整・最適化汎用性や実用性の確認
    使用するデータ過去データの一部(学習用)学習に使用しなかった別のデータ(テスト用)
    メリット効率的にストラテジーを作成可能過剰最適化を防ぎ、新しいデータでの性能確認
    デメリット過剰最適化のリスクがあるデータ量が少ない場合、十分な検証が難しい

    インサンプル方式で戦略を作り、アウトオブサンプル方式で実用性をテストしする流れが、効果的なストラテジー開発の基本です。

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    • ●ストラテジーの運用成績には、スワップポイントは加味されておりません。
    • ●取引の仕組みや操作方法については、必ず当社WEBサイト等をご確認ください。
    • ●お客様は、複数のストラテジーを選択し稼働することができます。そのため、同じ銘柄の異なるストラテジーを稼働させる場合、両建てになることがあります。
    • ●当社が提供するシステムトレード及びストラテジーの仕組み
       1. 各ストラテジーの売買判断基準はそれぞれのストラテジー画面に表示のテクニカル指標により機械的に判断されますが、利用しているテクニカル指標のパラメータ等の詳細は公表しておりません。
       2. 当社が提供しているストラテジーは、全て当社システムトレード事業部及び分析者によるインサンプルテスト*注1 及びアウトオブサンプルテスト*注2によるバックテストの結果を基に採用しています。
    • ●システムトレードの稼働による損失の発生
      シストレセレクト365におけるランキング画面及びストラテジー詳細画面の各ストラテジーのパフォーマンスは、あくまでも過去の試算結果であり、将来も同様の結果になることを約束するものではありません。そのため相場の状況によっては、想定以上の損失となる場合があります。
    • ●シストレセレクト365で複数のストラテジーを稼働する場合
      シストレセレクト365では、複数のストラテジーを稼働させることが可能です。それにより1つのストラテジーを複数枚稼働させるよりもリスクを分散させる効果も期待できますが、相場の状況によっては、想定以上の損失となる場合もあります。
        注1:過去のデータを使って、ルールや設定を調整するテスト。
        注2:インサンプルテストで調整したルールが新しいデータでもうまくいくか確かめるテスト。

    【シストレセレクト365の費用等】

    助言報酬:990円(税込み)/年

    【契約の解除について】

    • ●この自動売買管理サービスは、クーリング・オフの対象になります。クーリング・オフにより契約の解除をおこなわれる場合、お支払いいただいた助言報酬は全額返金いたします。
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