tag:blogger.com,1999:blog-3764781492495559537.post7569456604393463621..comments2023-12-04T02:31:40.115+09:00Comments on ■ FXシステムトレード奮闘記: 初本番に向けて - 最適化の目的関数/期間、WF期間の選定方法を見直してみるahahaFxhttp://www.blogger.com/profile/12925100687041373057noreply@blogger.comBlogger4125tag:blogger.com,1999:blog-3764781492495559537.post-14088189805962339162013-05-07T18:36:25.448+09:002013-05-07T18:36:25.448+09:00kartz様
返信ありがとうございます!
> R、R^2 の値にはかなりブレがありそう...kartz様 <br /><br />返信ありがとうございます! <br /><br />> R、R^2 の値にはかなりブレがありそうなので、下手すると数字遊びになってしまうかも <br />> まあ、既に実験を始めてらっしゃることですし、結果報告をお待ちしています。 <br /><br />アタリです。。。 <br /><br />次回ブログのネタばれですが、実際やってみると、符号付R2がゼロ以上であったことを証明できる程度の結果で、とても符号付R2を有意なレベルになる値にすることはできませんでした。 <br />#期間毎に見ると、マイナス値になるWF期間もでてきます。。 <br /><br />なので、定期的な再最適化が裏目に出ない(つまり、逆相関にならない)程度にとどめるレベルが精一杯でした。 <br /><br />なので、そもそも定期的な再最適化自体にエッジがあるのahahaFxhttps://www.blogger.com/profile/12925100687041373057noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-3764781492495559537.post-84101460542965878282013-05-07T18:35:44.834+09:002013-05-07T18:35:44.834+09:00手法の趣旨は理解しているつもりです。
私が言いたかったのは、この手法で使われる R、R^2 の値に...手法の趣旨は理解しているつもりです。 <br />私が言いたかったのは、この手法で使われる R、R^2 の値にはかなり <br />ブレがありそうなので、下手すると数字遊びになってしまうかも…、 <br />ということです。ダメ元の軽い気持ちで試してらっしゃるだけなら、 <br />別にいいのですが…。 <br /><br />記事中の手順4「スキャン結果から堅牢なものを選ぶ」の段階で、データは <br />すべて in-sample 化してしまっていますので、別途、この手法自体の <br />out-of-sample テスト (フォワードテスト) が必要になるでしょうが、 <br />それに触れられていなかった点も気になりました。 <br /><br />まあ、既に実験を始めてらっしゃることですし、結果報告をお待ちして <br />います。 <br /><br />>「統計的にkartz 【旧ブログから転記】noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-3764781492495559537.post-40392424654529825632013-05-07T18:34:53.838+09:002013-05-07T18:34:53.838+09:00kartz様
ご無沙汰です!突っ込みありがとうございます!
ご指摘頂いのは、堅牢な最適化期間...kartz様 <br /><br />ご無沙汰です!突っ込みありがとうございます! <br /><br />ご指摘頂いのは、堅牢な最適化期間とWF期間、最適化目的関数を選択するのに、今回の手順が解決(もしくは改善)にならないのではないか、って事であってますでしょうか? <br /><br />確かに、最適化スキャン数を30→100に増加させた事によって堅牢性の向上にはならないと思います。 <br /><br />ただ今回のケースの場合、従来の手法だと1回のフォワードテストで評価されるのは1つのパラメータセットだけになります。 <br />この場合、異なる期間を比較するので、市場状況の変化(つまり評価対象期間の違い)によって、たまたまいいパラメータを選択したのかどうかがわからないと考えました。 <br /><br />なので今回の手順は、1回のフォワードテストでR2による評価を行う事で、ahahaFxhttps://www.blogger.com/profile/12925100687041373057noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-3764781492495559537.post-60977502982961934302013-05-07T18:33:55.108+09:002013-05-07T18:33:55.108+09:00お久しぶりです。
誰も突っ込まないので、ちょっとだけw
2つのケースに対する、上図のような散布...お久しぶりです。 <br />誰も突っ込まないので、ちょっとだけw <br /><br />2つのケースに対する、上図のような散布図があるとします。 <br />点の数は 100個としましょう。このとき、2つの散布図から求めた2つの相関係数(R) <br />の間に統計的に有意な差があるためには (危険率は 5%とします)、 <br />大雑把な計算で、両相関係数間に 0.23 程度の差 (Rd) が必要となります。 <br /># 両係数の値に依存しますので、厳密には 0.23 といった定数にはなりませんが。 <br /><br />したがって、下の3つのケースでは、R^2 はそこそこ違っているように見えても、 <br />統計的には 3つとも同じということになります。 <br /><br />データ数 100 <br />ケース1: R^2 = 0.36 (R ≒ 0.6) <br kartz 【旧ブログから転記】noreply@blogger.com