さまざまな種類のバックテスト戦略とは何ですか？

バックテスト戦略には、3つの主流のアプローチがあります。実際の価格データを3つのグループに分けて使用します。 ブートストラップ。実際の価格データを使用しますが、リサンプリングします。 およびモンテカルロシミュレーション。 システムビルダーを最適な方法で分割する理論的な問題があります。 トレーダーにとって重要なことは、彼のシステムにトレーディングキャピタルを信頼する前に、システムに少なくとも1つのバックテスト戦略を正しく採用することです。 バックテスト戦略を選択する際の重要な問題は、生成される取引の数です。 システムビルダーの作業の各段階で少なくとも1,000件の取引が必要です。

3つの部分に分割された実際の価格データを使用することは、ほとんどのシステムビルダーにとって通常の出発点です。 システムは、データの最初の3分の1を使用して作成されます。 この時点で、ビルダーは、十分な利益を生み出し、良好な見込み顧客を提供するのに十分なリスクの少ないアルゴリズムを見つけました。 データの2番目の3分の1は、システムを最適化するために使用されます。

システムが最適化されると、残りの3分の1のデータに適用されます。 これはサンプル外テストと呼ばれ、ほとんどのシステムで障害が発生する場所です。 少なくとも1,000件の取引でシステムの結果が良好な場合、システムビルダーには実行可能なシステムがあります。 システムがサンプル外テストで生成する取引が1,000未満の場合、ビルダーは別のバックテスト戦略を検討する必要があります。

ブートストラップは、合計セットから一部のデータを描画し、テストし、データを元に戻し、さらにデータを描画するか、リサンプリングして再テストする方法です。 リサンプルの理想的な数はn ⁿまたはnのn乗です。ここで、nは元のサンプルのデータ数です。 少なくとも2,500個のデータポイント（10年間で年間250日）を処理する可能性が高いトレーダーにとって、これは現実的ではありません。 幸いなことに、100個のリサンプルは、ブートストラップサンプルが元のデータをミラーリングするという高いレベルの信頼性を提供し、結果の信頼性を高めます。 100のリサンプリングを行っても必要な1,000の取引が得られない場合、トレーダーは、データのリサンプリングだけでなく、システムが信頼できると予想される場合、その目標が達成されるまでリサンプリングを続ける必要があります。

バックテスト戦略の最後の方法は、モンテカルロ（MC）シミュレーションです。 この方法では、コンピューターを使用してシミュレートされたデータを生成し、そのデータでシステムをテストします。 MCシミュレーションの利点は、無制限の量のデータを作成できることです。これにより、10,000件の取引またはその他の取引を生成できます。 もう1つの利点は、新しいデータセットがそれぞれサンプルから外れていることです。 これにより、最適化とテストを繰り返し実行できます。 このデータセットで最適化するだけで、それらのシステムパラメーターをコンピューターが生成する次のデータに適用します。

MCシミュレーションの欠点は、データが取引データとまったく同じ確率分布関数を持たない可能性があり、結果が歪む可能性があることです。 可能な限りすべての世界で、3つのバックテスト戦略すべてをシステムの検証プロセスで使用する必要があります。 3つすべてで成功すれば、実世界の取引で成功する可能性が非常に高くなります。