今後の検討方針

昨日のコラムで、ＫＦインデックス推移の回帰推定値で、システムの機能性を評価できるのではないかと考えましたが、その後の検討の結果、この予想は正しくないことが分かりました。
もう一度、振り出しからの検討に戻ってしまいましたが、まあ、そんなにすんなりとお宝を拝めるとは思っていません。

ＫＦインデックスに限らず、例えばEERなどの指標についても時系列分析を行なっているのですが、こちらは感度が低いというか、ＫＦインデックスほどにはパラメータによる違いが大きくありません。

理想的には、パラメータによる違いが大きいと共に、長期に渡ってそのパラメータの順位が変化しないことが良いのですが、今のところこの要件を最大限満たしているのは、ＫＦインデックスであると考えています。
これらを総合的に評価する手法が確立できれば、より効果的な指標を開発できるかもしれません。

これまでの検討で、例えばＫＦインデックスが最大になるパラメータを、全ての日付に渡って求める、などということは、考えたことすらありませんでした。
なぜならば、最適化演算の時間は、1条件あたり通常4～5分は掛るからです。

これを全期間に渡って行なおうとすれば、概ねその4千倍の時間が掛ってしまいます。1回4分としても、その4千倍で1万6千分、すなわち267時間も掛ります。
これは、パソコンをフル稼働しても11日、並列運用しても3～4日は掛ると思われます。

でも、今回の方法でＫＦインデックスを時系列データとしてワークシート上で演算させれば、1パラメータ当たり約1秒で全期間（約4千日分）のＫＦインデックスが求まります。
最も細かく走査した場合でも、概ね150×50＝7,500パラメータで7,500秒、すなわち2時間ほどで、全パラメータ、全期間のＫＦインデックスが求まることになります。

これならば、十分実用的な評価時間であり、その結果得られる情報を考えると、十分やってみる価値はあります。
例えば、ＫＦインデックスが最大となるパラメータの推移を、全期間に渡って求めれば、システムの機能性をある程度評価することができます。

もしも、最適パラメータがほとんどの期間に渡って変化していないならば、そのシステムは堅牢であると考えられますし、最適パラメータが頻繁に変わるようなシステムは、安定性に欠けるだろうと予測できます。

そのような評価の必要性は以前から感じていましたが、前述の理由により、それは困難だろうと思い込んでいました。
今回の一連の検討で、その可能性が見えてきました。

もちろん、これはＫＦインデックスに限ったことではなく、他の指標についても実行することができます。
様々な指標間でこれらの結果を比較することにより、どの指標が最も有効かを判定すると共に、新たな指標の評価にも効果的なのではないかと考えます。

この事案につきましては、最優先課題として取り組んでいくつもりです。
ここまで取扱説明書の作成を優先的に進めてきましたが、以上の事情により、当初予定より遅れる見込みです。何卒ご容赦いただきますよう、お願い申しあげます。

タグ：システム トレード パラメータ インデックス 時系列 評価 最適化 エクセル ワークシート 演算 指標