パラメータとＫＦインデックス推移

先日より、パラメータとＫＦインデックス推移の関係を調べているのですが、定性的な性質がおぼろげながら分かってきました。
もちろん、現段階ではまだ確定的なことは何一つ言えませんが、簡単に触れたいと思います。

昨日のコラムで、ＫＦインデックスの推移はトレンドを描きやすいと述べました。これまでのチャートを見る限り、お世辞にもロバストとは言えませんが、ちょっと強引に各チャートに回帰直線を引いてみました。
その結果が、次図になります。

各パラメータにおける直近の回帰推定値（回帰直線の終端）を見ると、直近でよく機能しているシステムほど大きいことが分かります。
茶色のラインは、パラメータの変更によりリアルタイムで更新されるようにしていますが、多くのパラメータで確認したところ、このシステムでは上記関係を満たしているようです。

他のシステムでも検討を始めていますが、今のところ、概ね同様の結果が得られています。ただし、まだサンプル数は十分ではなく、今後反例が見つかる可能性も十二分にあります。
私も100%は無理だろうとは思っていますが、もしもかなり高い割合で上記関係が認められれば、それだけでもシステム開発にとっては大きなプラスになります。

大きなポイントとしては、推移の最初の時期も回帰算出期間に含める、ということです。一見すると、最初の3～4年ほどは数値が大幅にぶれるため、算出期間から除外したくなりますが、この時期を含めてのトレンド判定ということになります。

そのことからも想像できるように、期間の最初にＫＦインデックスが極端に大きくなるパラメータは、その後の運用で機能停止する時期が早く訪れる、ということが言えそうです。
一方、最初はＫＦインデックスが小さくても、その後徐々に値が安定してくるパラメータは、機能する期間が比較的長くなると考えます。

もちろん、ＫＦインデックスが小さいシステムは、十分な期待値が得られないことになりますので、回帰直線の傾きが大きく、値もまた大きいパラメータが良さそうということになります。
それを満たす条件の一つが、直近の回帰推定値が最大となるパラメータということです。

このパラメータを採用した場合、長期に渡って機能する可能性が、他のパラメータと比較して大きいのではないかと考えます。
これらについては、条件の設定も含めて、今後、より詳細に検証していくつもりです。

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