記事「古典的な戦略を再構築する（第14回）：高確率セットアップ」についてのディスカッション

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高確率セットアップ(high probability setups)は、私たちの取引コミュニティではよく知られていますが、残念ながら明確には定義されていません。この記事では、「高確率セットアップ」とは具体的に何かを、経験的かつアルゴリズム的な方法で定義し、それを特定して活用することを目指します。勾配ブースティング木を用いることで、任意の取引戦略のパフォーマンスを向上させる方法、そしてコンピュータに対して「何をすべきか」をより明確かつ意味のある形で伝える手段を、読者に示します。

私たちのコミュニティの多くのメンバーの間では、「高確率セットアップ」を積極的に探して取引するべきだという考えが広く受け入れられています。しかし、実際に「高確率の取引セットアップ」とは何かについての正式な定義はほとんど存在しません。特定の取引セットアップに関連する確率をどのように経験的に測定すればよいのでしょうか。誰に尋ねるかによって、その識別方法や活用方法についての定義は異なるでしょう。

本記事では、これらの問題に対処するために、旧来の定義から脱却し、根拠に基づいた数値的な定義に依拠するアルゴリズム的枠組みを提案します。これにより、取引戦略が自動的に、かつ一貫性を持って、そうした高確率のセットアップを特定し、利益を上げられるようにすることを目的としています。 

私たちが望むのは、自身の取引戦略と、取引対象として選んだ銘柄との関係をモデル化することです。そのためにはまず、MetaTrader 5端末を用いて、市場を完全に記述する市場データと、取引戦略を構成するすべてのパラメータを取得します。
その後、統計モデルを構築し、戦略が利益を生むシグナルを生成するのか、あるいは損失につながる可能性が高いシグナルを生成しているのかを分類します。 

このモデルによって算出された確率が、その特定のシグナルに関連付けられる「確率」となります。こうして、「高確率セットアップ」について、より科学的かつ実証的な観点から語ることができるようになります。それは証拠と関連する市場データに基づいた論理的アプローチです。

この枠組みは、取引戦略に「目的意識」を持たせ、戦略自身が有利だと見込むアクションのみを実行するよう明示的に指示することを可能にします。私たちは、アルゴリズム取引戦略に必要な構成要素を形式化し始めており、それは戦略自身が自らの行動のもっともらしい結果を推定しようとする試みに他なりません。これは、強化学習の理念を、教師あり学習的アプローチで実現しようとする試みとして正しく位置づけられるでしょう。

作者: Gamuchirai Zororo Ndawana