カーブフィッティングに注意!?


 

パラメータを変えながらバックテストを何度も行うことで、成績の良いパラメータセットが見つかることがあります。

 

しかし、これはあくまでバックテストの結果であって、将来も同じような結果が出るとは限りません。

 

このように、過去のデータにパラメータを過剰にフィッティングして、無理やり成績を良くすることをカーブフィッティングと言います。

 

では、成績の良いパラメータを探すことは悪いことなのでしょうか?

 

「相場は常にランダムである」

「相場には法則性が存在する」

 

これらの言葉は、どちらも間違いではありません。

 

人間の行動が相場を動かしますので、人間の心理が影響して、レンジ相場もトレンド相場も、似たような相場の形を形成しているのも事実です。

 

しかし、似かよった相場は存在しても、全く同じ相場はないとも言えます。

 

つまり、何が言いたいかといいますと、ある法則性を捉えるためのパラメータ設定は、将来的にも有効に働きますが、過去の相場に無理やり当てはめただけのパラメータフィッティングは、将来は有効には働かないということです。

 

これらをどこで切り分けるかは難しいですが、相場本来の動きをどう捉えるかをイメージしながらパラメータ調整することは良いですが、闇雲に成績の良い数値を探せばよいというわけではないということです。

 

最終的な目的は、将来の相場で機能するEAを運用することにある、ということを忘れずにいてください。

 

バックテストの役割は、良いパラメータセットを探るのと同時に、本来のパフォーマンスを把握することにあります。

 

バックテストをしていくうえで、EAがどのような動きをして、どのような相場に強く、どのような相場に弱いのかを把握することで、より安心してEAを運用できるようになることでしょう。

 

 

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