マルチタイムフレームボリンジャー 検証その1
さて、ようやくマルチタイムフレームボリンジャーの検証まで
たどりつけますた (→o←)ゞ
順番にやらんといかん理由はないんだけど、ボリンジャーバンドほど
概念毎の使い方を知らないと使う意味が薄くなるテクニカルはないか
らねえ・・
で、
マルチタイムフレームって何？
ってところだろうけど、簡単ですわｗ
移動平均線の短期・長期の区分けと同様に、
標準偏差計算における観測日数の短いものと長いもの
を同時に使うだけだべさ (＃⌒∇⌒＃)ゞ
まあ、実際にはどのように組み合わせるかってところだけど、この考え
方も難しくない。だって～既に扱ったもん (●´ω｀●)ゞ
そこで！
ちょっとおさらいと進行を兼ねてみまする。
まずボリンジャーバンドに使われている
を拡張していくと。カウンターの考え方が真っ先に思い浮かぶよね。それ
をデフォルトとしてバックテストをすると
まあデフォルト結果が悪いのは理解できる。カウンターのみだと上下トレン
ド形成時に弱いってのもある。だからカウンターが得意とするレンジ局面と
不得意とする上下トレンド局面を区分けした条件付けにパワーアップさせて
みると、
が見事にとれた。で、皆さん気になってるのは、
なんで最適化してみないの？
ってことではないかのう。だから歪度拡張バージョンで最適化してみた、
結果として、総損益に対しての優位性は
観測日数 ⇒ 45日前後が望ましい
歪度設定 ⇒ 0.3～0.5の間が望ましい
という結果になり申した。歪度設定は元から数値の幅が少ないから
参考にならんけど、観測日数は結構幅をとってみた。あまりにも観測
日数が短いのは論外だけど、
それ以外は大きくは変わらん
ってところだね。まあ、ちょっとフィルター挟んだら使えるんじゃないの～
チャンチャン♪
って終わらせたりはしませんｗ
もちっと観測日数の詳細をみてみまする。
ちょっと過剰最適化っぽいけど、
15日前後のパフォーマンス
と
45日前後のパフォーマンス
どちらも同じ程度のパフォーマンスを記録している。これは、たまたま
というよりも、実は70日前後もちょっとパフォーマンスが良くなっている
んだけど、
30日周期の変動
がパラメーターに影響している可能性が高いとも考えられる。本当か
どうかは調べないとわからないけど、1つ言える事は、
観測日数が短くても長くても、どちらにも長所はある
ってことで、それをどうにか融合できないかってことになるべさ。まあ、
ちょっと短絡的かつ理論が飛躍しているけど、最終的には期間の組み
合わせってどうなのってことは明らかにしたいよねｗ
で、実際の組み合わせは前にやった検証が参考になりんす
面倒な作業が、全区間の標準偏差だよね・・
だから検証その1なのだｗ
ロジックとしてのヒントは標準偏差のシステムにあるから、後は実際に
組み立てるだけ！！
仕様としては、
【パラメーター】
±2σ使用
標準偏差は20日前後と50日前後で調整
トレンド区分けは歪度を参照 ±0.3～±0.5で調整
【シグナル化】
トレンド区分けに従って、観測期間の異なる標準偏差のクロスを
シグナル化に使用する
シグナル発生後、翌日に仕掛ける
【決済】
思惑がはずれｍ、再度±2σを逆方向に割った場合強制決済
条件適合後、翌日執行
という条件と実務的な問題をクリアーしながら、次には検証結果を載せよ
期待してくれる方は
クリック宜しくね♪
(＃⌒∇⌒＃)ゞ
