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
メリット
デメリット
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
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。
メリット
デメリット
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
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
3.実運用とのギャップを埋める
過剰最適化(オーバーフィッティング)について

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
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

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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