記事「リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第24回）：FOREX (V)」についてのディスカッション

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本日は、Last価格に基づくシミュレーションを妨げていた制限を取り除き、このタイプのシミュレーションに特化した新しいエントリポイントをご紹介します。操作の仕組みはすべて、FOREX市場の原理に基づいています。この手順の主な違いは、BidシミュレーションとLastシミュレーションの分離です。ただし、時間をランダム化し、C_Replayクラスに適合するように調整するために使用された方法は、両方のシミュレーションで同じままであることに注意することが重要です。これは良いことです。特にティック間の処理時間に関して、一方のモードを変更すれば、もう一方のモードも自動的に改善されるからです。

この方法は「最小努力経路」として知られ、必要な動作の数が歩行距離の合計よりも少ない場合に有効です。これにより、不必要に長く複雑なルートを選択することを避けることができます。この計算アプローチにより、この記事で提案されたいくつかの議論や方法は、最終的なアプリケーションには現れないかもしれません。次の2つの図は、システムの有効性を示すものです。実際のティックデータに基づくグラフと、最小努力戦略を用いたシミュレーション結果です。

図02：実データに基づくチャート

図03：システムでシミュレーションされたデータを使用して作成されたチャート

一見すると同じチャートに見えますが、そうではありません。よく見ると、各図に記載されているデータソースがそれぞれの違いを際立たせているなど、違いが見つかるかもしれません。この比較では、EURUSD資産、すなわちFOREX通貨ペアに特化したアプリケーションで提示されたデータを使用して実験をおこなうようにユーザーを招待します。このデモンストレーションは、シミュレーション手法がLastとBidの両方のプロットタイプに適応できることを示しており、既存のデータに対してシステムの性能をテストすることができます。

作者: Daniel Jose