複数ブローカーのヒストリカルデータでバックテストをする意義

複数ブローカーのヒストリカルデータでバックテストをする意義
 
ここ数日、カコテンiMAシリーズのバックテスト結果を掲載してきましたが、わざわざ複数ブローカーのヒストリカルデータを使ってバックテストをしていることに疑問を持たれた方がおられるかもしれません。
 
ここで、複数ブローカーのヒストリカルデータでバックテストをする意義を説明したいと思います。
とは言っても言葉で説明するのは難しいので、実例を交えて説明します。
 
以下のバックテストはRVIの動きに応じて売買シグナルを生成する単一ロジックEAの結果です。
FXCMのヒストリカルデータを使って最適化しています。
テスト条件は口座通貨JPY、初期証拠金50万円、スプレッド3.0pips、テスト期間は2005年6月~2015年5月の10年間です。
残高曲線図をクリックすると詳細画面が開きます。
 
【FXCMヒストリカルデータでバックテスト】
総利益 2,479,160円、PF 1.37、最大DD 283,870円、勝率 47.73%、取引回数 1121回
StrategyTester_iRVI_DI_FXCM.gif
 
単一ロジックの割に優秀な成績ですね\(^o^)/
そこでFXDDのヒストリカルデータでバックテストしてみましょう。
 
【FXDDヒストリカルデータでバックテスト】
総利益 1,099,110円、PF 1.15、最大DD 357,243円、勝率 44.42%、取引回数 1155回
StrategyTester_iRVI_DI_FXDD.gif
 
如何でしょうか?
同一条件なのに総利益が半分以下になってしまいました orz...
続いてDukascopyとForexiteのヒストリカルデータでバックテストしてみましょう。

【Dukascopyヒストリカルデータでバックテスト】
総利益 2,385,790円、PF 1.34、最大DD 332,200円、勝率 46.25%、取引回数 1161回
StrategyTester_iRVI_DI_Dukascopy.gif
 
【Forexiteヒストリカルデータでバックテスト】
総利益 1,778,100円、PF 1.22、最大DD 341,300円、勝率 45.40%、取引回数 1359回
StrategyTester_iRVI_DI_Forexite.gif
 
全体としては右肩上がりですので運用しても良いのですが、FXCMバックテストの成績を期待してFXDDのような結果になったらガッカリしませんか?
このようになる要因はいくつかあると思いますが、一番の要因はFX取引を突き詰めると『全て相対取引』と見做せる点です。インターバンク市場直結や取引所FXなどもありますが、結局のところカバー先の提示する価格は銀行毎に異なっており、リファレンスとなり得るヒストリカルデータは何処にも存在しません
 
どのEAでも売買シグナル生成には条件と閾値が存在するのですが、これらは提示価格のバラツキの影響を受けやすい傾向にあります。そして条件や閾値の許容範囲が狭い場合は、ブローカーが違うと全く異なる成績になってしまうことすらあります。このような状態はブローカー依存のカーブフィッティング(過剰最適化)と言えるでしょう。
 
複数ブローカーのヒストリカルデータでバックテストをする意義は、ブローカー依存のカーブフィッティングに陥っていないか見極めるのに有効です。そして先ほどの実例を評価すると、
『FXCMに過剰最適化している傾向が見られるため、他ブローカーでの運用ではバックテスト成績を大幅に下回るリスクがある』
ということになります。僕としてはボツ扱いです。
 
ちなみにカコテンシリーズは、売買シグナル生成条件や閾値の許容範囲をある程度確保し、また一時的に売買シグナルが異なったとしても年間を通せば成績が収束するような安定性を求めています。
キャッチフレーズに「安定した運用を求める貴方に。」と謳っている以上、複数ブローカーのヒストリカルデータを使ったバックテストは欠かせません。
 
今回は以上です。
でわでわ~ nya!

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ゲムトレードはEAの将来価値をリスクヘッジするには良い仕組みを提供していると思います。ただし本当に実力のあるEAはfx-on等から買った方が良いでしょう。
取引明細には現れませんがIBのような仕組みでゲムトレードへ報酬が渡っていますので、単一EAの長期運用ではデメリットが成績に現れると思われます。

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