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5 バックテストの統計値

パフォーマンスの総合分析に、測定指標が必要になる。

はじめの方の節では、一般的な特性、パフォーマンスの各項目について確認した。また、ランというダウンサイドリスクを増大させる要素について、測定指標で評価するための式と実装も紹介されている。執行コストの重要な各測定指標についても説明がある。

効率性

以下の3つについて、式と図を交えながら解説があった。

また、最後の項では、有効な効率統計が一覧で紹介されている。

  • シャープレシオ
  • 確率的シャープレシオ
  • 収縮シャープレシオ

分類スコア

メタラベリング戦略で利用できる正解率、適合率、再現率、F値について解説がある。4つの極端な事例があり、理解をより深める。

パフォーマンス要因分析

目的はリスククラスの観点からPnLを分解すること。リスクが直行していない場合、重複がある。マルチファクター法や各クラス内のカテゴリ間でPnLを属性付けするアプローチの紹介があった。