記事「信頼区間を用いて将来のパフォーマンスを見積もる」についてのディスカッション

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この記事では、自動化された戦略の将来のパフォーマンスを推定する手段として、ブーストラッピング技術の応用について掘り下げます。

取引システムの候補をテストするとき、当然のことながら、さまざまなパフォーマンスメトリクスのコレクションに行き着きます。このデータは、直感的にシステムの利益の可能性を示してくれますが、この直感だけでは十分ではないかもしれません。テストでは十分な利益を上げたストラテジーも、実戦で取引すると、あまり良いリターンが得られないこともあります。テスト中に観察されたパフォーマンスが同じレベルで継続するかどうか、より良いアイデアを得る方法はあるのでしょうか。そうでなければ、パフォーマンスはどの程度悪化するのでしょうか。

そこで標準的な統計的手法が役に立ちます。これから説明するテクニックは、正確な推定を意味するものではなく、決して正確な推定にはならないことに留意すべきです。これから説明するテクニックがすることは、大きな、あるいは許容できる利益を生み出す確率の高い戦略を特定する方法を提供することです。

私は、生のシャープレシオの数値を使って、将来のパフォーマンスを確率的に仮定している人たちをたくさん見てきました。これは危険です。過去の実績が将来の利益を示すものではないことを忘れてはいけません。金融市場はバカにできません。価格チャートはあっちへ行ったりこっちへ行ったりしていて、多くの場合原因は不明です。私たちがやりたいのは、意思決定プロセスに適用できる適切な確率に基づくパフォーマンス予測を計算することです。

信頼区間とは、データの集まりまたは母集団のある統計量が、ある時間の割合である範囲内にある確率のことです。それらは、計算された水準が推定された真の統計量を含む確率を計算することによって、確実性の程度を測定します。統計学者は通常、90％から99％の信頼度を用います。これらの間隔は、さまざまな方法で計算することができます。この記事では、一般的なブーストラップのテクニックをいくつか取り上げます。

作者: Francis Dube