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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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