統計に絶対は無いということを認識すべし

・統計分析の「危険率」
ミラートレーダーに実装されているストラテジーは、過去の損益データを閲覧できる仕様になっています。期間内に何回取引したのか、どれだけの損益を出したのか、各種データを見れば有用なシステムとそうでないシステムを見極める際に役立ちます。

特に重要なのが、「プロフィットファクター」と「取引回数」です。プロフィットファクターはシステムの積み上げた利益額を損失額で割った数値であり、このパラメータが1より大きければ自動売買で黒字を見込めます。取引回数が多いほどプロフィットファクターはシステム本来の実力に収束する傾向があり、おおよそ100回時点で1.5以上を維持できれば優秀と見なせます。

しかし、統計的分析はあくまで一部のサンプルデータをもとに全体を類推する手法であり、完璧ではありません。時には、非力なシステムを優秀なシステムと誤認してしまう可能性があります。これを統計分析の「危険率」と呼びます。

たとえば危険率が2.5%の統計分析の場合、40回選択して1回間違う程度の失敗率です。その気になればもっと危険率を下げることも可能ですが、その場合パラメータの条件が厳しくなりすぎてシステムの選別そのものが難しくなってしまいます。従って、危険率を必要以上に恐れないことが大切です。

統計分析における「検出力の限界」

統計分析には「検出力の限界」があります。簡単に言うと、高利回りを期待できるはずの優秀なシステムを分析時点で見落としてしまう問題です。 上述のように、取引回数が所定値を満たしたうえでプロフィットファクターが一定値を超えていればそのシステムは自信を持って実力ありと判断できます。

しかし、その条件に達していないシステムの中にも安定して利益を積み重ねられる優れもののシステムは存在します。

どんなロジックのシステムにせよ、偶然のノイズの影響は受けるものです。偶然のノイズによって本来の実力が見えなくなってしまうと、せっかくの統計分析が逆効果になってしまいます。優秀なシステムを見落としてしまうのは実にもったいない話ですが、世の中には計算できないこともあるので諦めも肝心です。

統計分析の精度を上げるには

統計分析を活用すれば、「使えるストラテジー」と「使えそうにないストラテジー」を論理的に分けることは十分に可能です。けれども、100%の精度を期待するのはやはり無理があります。実力の乏しいストラテジーが残ってしまったり、使えるストラテジーが候補から消えてしまったりする可能性があります。

1回の分析で全てを判断するのではなく、定期的に統計分析の手法を駆使していくつかのストラテジーを選出し、自分の「引き出し」を増やすことが重要です。その中から複数のシステムを組み合わせ、自分のトレードスタイルに合ったポートフォリオを構築しましょう。





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