スポンサードリンク 今回は「ルールの最適化」という場合の「最適化」の意味について説明します。 売買ルールというのはたいていの場合変数（パラメーター）を持っています。たとえば移動平均線のクロス（いわゆるゴールデンクロス、デッドクロス）によって売買するルールを考えてみましょう。 日足におけるクロスでは一般に５日線と２５日線のクロスを見ることが多いでしょう。しかし、この５と２５という数字は果たして売買するのに最適な値なのでしょうか。もしかしたら７日線と３０日線のクロスのほうが高いパフォーマンスを出すかもしれません。 そこで「ｓ日線とｔ日線のゴールデンクロスで買い、デッドクロスで売り」という一般化されたルールが想定できます。 このｓとｔという未知数が変数（パラメーター）です。 こういった場合に最高のパフォーマンスを出すｓとｔの組み合わせを見つけることを最適化と呼びます。 他に１４日ＲＳＩが３０％以下になったら買い、７０％以上になったら売り、などというルールも 「ｓ日ＲＳＩがｔ％以下になったら買い、ｕ％以上になったら売り」のように一般化することができます。 そしてパフォーマンスが最高となるｓとｔとｕの組み合わせをみつけるわけです。 では具体的な最適化の方法を見ていきましょう。 ルールを最適化する方法はいくつかあります。 たとえば前述のゴールデンクロスのルールであれば、短期移動平均線の日数を１〜１５日、長期移動平均線の日数を１６〜５０日まで変化させて全パターンの損益を計算し、そのなかからパフォーマンスのよいものを選ぶ、というのが一つの方法です。 この場合１〜１５と１６〜５０ですから（１５＊３５＝）５２５通りのルールで売買した結果を全て計算するわけです。 この方法は全てのパターンを計算するため確実性は高いといえます。しかし、このように変数が２つの場合はなんとか全て計算することができますが、変数のかずが3個、4個と増えた場合、計算するパターンの数は指数関数的に増えてしまいます。たとえば1変数につき20パターンだとして4変数であれば50の4乗で16万通りです。1パターンの売買結果を計算する時間を1秒(実際にはもっとかかる)としても44分、実際には最新のＰＣを使っても1パターン10秒以上かかるものも多く10秒とすれば7時間、30秒なら22時間です。まだなんとか頑張れば不可能ではないでしょうが、これが5変数、6変数ともなればもうそれこそ数週間、数ヶ月単位の時間が必要になってしまいます。 この問題に対する一つの答えは、変化させるパラメーターを必ず二つにするということです。 どういうことかというと、たとえば変数が３つあった場合、変数の１つを固定してしまうのです。 １つを固定し、残りの２つについて前述のように全パターンの計算を行うのです。 そしてその２つのパラメーターの最適値がわかったところで、その２つをその値に固定し、残りの1個についてまた全パターンの計算をおこなうのです。 これなら変数が増えても計算時間が指数関数的に増えてしまうということはなくなるでしょう。 しかし、全てを計算するわけではないので３つのパラメーターの本当に最適な組み合わせを見逃してしまう恐れはかなり大きいといえます。 さらに、変数が５つ、６つになってくると不可能ではないまでも計算するパターンの数は多くなってきます。 多くの変数をもつルールを効率的に最適化する方法はないのでしょうか。 非常に高度な方法になりますが、あることはあります。次回はそれについてお話します。 スポンサードリンク  |
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