ファイナンス機械学習

ファイナンス機械学習 バックテスト3 交差検証によるバックテスト

2つのアプローチを検討する。

1つは、ある投資戦略を過去実施したかのようにシミュレートする。(ウォークフォワード)もう1つは、過去に発生しなかったシミュレートする。

ウォークフォワード

メリットは、明確な履歴的な解釈ができ、履歴は増大情報系であるため、適切に実施すればテストデータがアウトオブサンプルでリーケージがない。訓練データがテストデータよりも常に前の時点であるためエンバーゴの必要がない。デメリットは、履歴経路のテスト時に、過学習する可能性がある。また、結果は必ずしも未来のパフォーマンスの代表値とならない。

交差検証法のメリット、デメリットも紹介されています。特に金融に関する考え方を元にしており、以前の章との関連性についても触れられており、対応方法もわかりやすかったです。

組み合わせパージング交差検証法

ウォークフォワード、交差検証法では、単一の経路でしかテストができないという欠点を解決するための手法。この手法では、選択バイアスが発生しない、偽の発見確率は無視できるほど小さくなる。

組み合わせによる分割、パージング交差検証バックテスト(バックテストにパージングとエンバーゴを活用するアルゴリズムの解説)、及びその設定例が解説されている。

読み応えのある章でした。現時点では、合理的、妥当だなと考えますが、もう少し学びを進めて再び考えると別の側面も見えてきそうで、奥深さを感じます。