FX 自動売買の組立 ①自動売買の発想 統計編

どんなブログにするか悩んだ

実は、他にもブログを書いており、そこでは自動売買の成績表を公開したり

手法のうんちく、スキャルの成績公開、たま～に統計解析等を書いているので

同じ内容は避けたい。

そこで思い付いたのが、自動売買作成時の発想～運用までを記録する。

※設計プロセスの流れ

１、自動売買を行いたいロジックの策定

２、ルールをソフトで検証可能な形に書き換える。

３、仮検証

４、強因子の抽出

５、最適化

６、ウォークフォワード分析

７、リアルトレードによる確認作業

８、リアルとヒストリカルパフォーマンスの比較分析

９、レバレッジの設定（自動売買開始）

本日は、

１の自動売買を行いたいロジックの策定について

（基本　統計分析編）

ここで重要なのは、統計的有意なロジックを見つけるわけだが、

統計的とは何か？

よく言われるのは　１トレードあたりの期待値を求めて

それがプラスであれば良いとされているが

それは　単なる四則演算を使って求めているだけであって

統計的とは、ある特性値（損益、ＰＦ、ＤＤ等）が

偶然的な数字なのか　そうでないのか

（そうでない→特性値に影響を与える因子が存在する）

を見極めるために行う計算や考察である。

これを理解していないと、オーバーフィッティングを繰り返す

最適化を行うはめとなる。

また、統計的手法（色んな形の分布が基本）を理解すると　

シンプルな手法の重要性が理解できます。（結局効果のある因子は

せいぜい３個までです　パレート75％理論による）

しかし、トレードにはこの統計処理がむずかしいです。

一般に物作り（製造、研究等）で使用される　品質工学では機械、治具等を使い

一定のばらつき、パターンを数値化していくので非常に安定した中で行います

それに反し　結局トレードは人と人との心理戦が多数を占めるので、

ファジーな部分が多く、

正規分布の検定や中心極限定理、大数の法則等の考え方はあまりマッチしないです（と考えてます。）

それでも、大きな枠の中で誤差を検出する事はある程度可能となります。

（主に重回帰分析を使いながら　２次元配置法、因子分析等を使用します）

ただ、統計分析は計算出来るだけではだめで、データーの分類と抽出能力が

非常に大事になります。これは、やはり現場で実践的に使用した人間でないと

むずかしい様な気がします。

話がずいぶんそれましたが、次回に続きます。