システムトレードはじめの一歩（15）

■Step3b-1 探索的アプローチ：データ探索の取りかかり

それでは「探索的アプローチ」によってシステムを構築してみます。

ただし今回以降公開するシステムは少々お金の匂いがしはじめますので、直接的なシステムの売買ルールを公開することは控えさせてください。
とはいえある程度のヒントは公開いたしますので、それをみなさんのシステム開発の一助としてもらえればと思います。


さて、「探索的」といっても”何を探索すべきか”という取りかかりに悩むと思います。
まず考えるべきことは、データを”素直に”見ることであり、既存のテクニカル分析などを用いる必要はありません。

テクニカル分析が行っていることはすべて『データの縮約』であり、データを縮約することで”確実”に『含有情報量の減少』が起こります。
それに対して、『有用な情報の抽出』に関しては”不確実”です。





縮約したデータの有用な情報含有率が、生データのそれよりも高いことを判別することは現実的に難しいと思います。
厳格なルールに基づいたシステムトレードでありながら、”不確実”であることを意図して組み込むことにはやはり矛盾があるのではないかと。
であれば、有用な情報を（そのデータに関しては）最大に含むことが保障された生データを用いてシンプルな組み合わせを探索するというのが合理的といえます。
そしてその結果、最適な組み合わせを発見したならば、有用な情報を最大限活用したという意味いおいて、そのシステムは堅牢で高いパフォーマンスを与えてくれるでしょう。


『素直に生データのシンプルな組み合わせを探索すべし』

このメッセージをもとにじっくり頭を悩ませ手を動かしてみましょう。


ということで次回は、上記の考え方で構築した実際のシステムのパフォーマンスを見ていきます。


※「情報量」という言葉は情報理論の世界では特別な意味合いを持つ言葉ですが、ここではわかりやすくするために、感覚的な意味で情報量という表現を用いました。

（Step3b-2へ）


【KonSin】


この記事が面白い/役に立ったら応援してください！