パブリッシュされたプロダクト
ほとんどのエキスパートアドバイザーがバックテストのパフォーマンスは完璧でも、実際の取引では効果的でない理由について考えたことはありますか？ 最もありそうな答えは過学習です。多くの EA は利用可能な過去のデータに完璧に適応するように作成されていますが、構築されたモデルに一般化能力がないため、将来を予測することができません。 一部の開発者は、過学習の存在を知らないか、知っていても防止する方法を持っていません。他の人はそれをバックテスト結果を美化するためのツールとして利用し、統計的な有意性を考慮せずに数十の入力パラメータを追加し、取引戦略を過去のデータに過度に合わせ、自分の EA が将来において同様のパフォーマンスを達成できると他の人に納得させようとします。 もし興味があって、過学習についてより深く理解したい場合は、こちらの私の記事を参照してください。 Avoiding Over-fitting in Trading Strategy (Part 1): Identifying the Signs and Causes Avoiding Over-fitting in Trading St
ほとんどのエキスパートアドバイザーがバックテストのパフォーマンスは完璧でも、実際の取引では効果的でない理由について考えたことはありますか？ 最もありそうな答えは過学習です。多くの EA は利用可能な過去のデータに完璧に適応するように作成されていますが、構築されたモデルに一般化能力がないため、将来を予測することができません。 一部の開発者は、過学習の存在を知らないか、知っていても防止する方法を持っていません。他の人はそれをバックテスト結果を美化するためのツールとして利用し、統計的な有意性を考慮せずに数十の入力パラメータを追加し、取引戦略を過去のデータに過度に合わせ、自分の EA が将来において同様のパフォーマンスを達成できると他の人に納得させようとします。 もし興味があって、過学習についてより深く理解したい場合は、こちらの私の記事を参照してください。 Avoiding Over-fitting in Trading Strategy (Part 1): Identifying the Signs and Causes Avoiding Over-fitting in Trading S