外国為替取引の良い取引モデルを見つける方法

比較的成熟したトレーダーにとって、プログラムのエントリポイントは、最初に既存のシステムを客観的にプログラムすることを選択する傾向があると思います。初心者や既存のシステムを定量化するのが難しいトレーダーの場合、プログラムのエントリポイントは、いくつかのシンプルで古典的なモデルを模倣することから始まります。

その後はテストです。何をテストしますか

すべての一般的なプラットフォームでパラメータ最適化に関連するインタフェースを見ることができるはずです。少なくとも国内では、「パラメータ最適化」は、みんなが関心を持って論争している問題かもしれない。多くの新人はまず困惑します。多くのプログラム化された人は、パラメータ最適化に反対しているからです。実は、私が最初に聞いたのは過度のフィッティングの弊害で、道理は受け入れやすい――ある時期にフィッティングが十分であればあるほど、別の時期に乖離する可能性も高くなる。私たちはいつもある特徴だけをフィッティングしている、つまり私たちのフィッティングは不完全である運命にあるので、未来の乖離は必然的である。しかし、後に私が聞いたのは「パラメータ最適化に反対する」です。これは少し狭いと思います。ソフトウェア上のこのボタン機能に反対して多くのソフトウェア会社がこのような機能を設けなければならないのは、常に価値がある。最適化しようとする考え方に反対していますか?しかし、最適化しなければ、パラメータはどのように決められますか?「常識に頼っている」常識はどうやって来たのか?新人はどれくらいの常識を持っているのか?

たとえば、例を挙げて、臭素化N-エチルピリジンの特性について説明します。色や比重などのパラメーターは言うまでもなく、室温で固体か液体かさえわかりません。室温イオン液体の研究をしていないのなら、どうやって知ることができますか?プログラムされた取引は、誰もが子供の頃から経験し、経験してきたものではありません。初心者にとってはまったく新しいものであり、高齢者にとっては理解できないことがたくさんあります。したがって、常識に頼ってパラメーターを設定することは、人間の脳の認知法則に完全に反していると思います。初心者は頭が空っぽで、常識をあまり撮影できません。ある期間の過剰適合は別の期間に過度の逸脱を引き起こす可能性があるとしても、ある期間に過度の逸脱の存在が認められれば、それは間違いなく将来の比較的良好な結果と交換されるため、これはプログラムされた取引にとって必ずしも有益ではないと思います。フィッティング?そのような必然性はありますか?ランダムに設定されたパラメータは、このセクションに適合せず、そのセクションにも適合しないのではないかと思います。優れたパフォーマンスを待つ前に、元本は大幅に削減されます。トレーダーに長期的な信念を持たせるにはどうすればよいですか?特定のパラメーターのセットの特定のパフォーマンスの詳細な特性に注意を払い、将来の可能な意味を理解することが最後の言葉です。

パラメータはしばしばシステムの固有値であり、主に市場のボラティリティを測定するための固有値であると思います。パラメータテストの主な目的は、意味のある固有値を見つけようとすることであり、意味のある固有値の測定基準は、パラメータの依存性の安定性、履歴の安定性、およびサイクル間および品種間の普遍性です。これらの抽象的な言葉を説明するために例を挙げます。まず、市場のボラティリティはさまざまな周波数の波の合成の結果であるという理論的前提があります。物理的な基礎がある人は、波を基本波とすべてのレベルの高調波に分解し、各正弦波の周波数、振幅、位相を個別に記述することで、合成波の記述を解決できることを知っておく必要があります。基本波と高調波の周波数、振幅、位相を知っていれば、元の合成波を再現できます。これらの周波数、振幅、位相の特性は、プログラムされたトランザクションのパラメーターとして反映されます。もちろん、このパラメーターを見つけた場合は、高い安定性と普遍性があります。これらの分解波の起源は非常に多様で複雑であり、（その非線形の市場の性質のために）網羅するのは難しいとさえ言えますが、それでもいくつかの線形特性に対応する高調波をはっきりと観察できます。

例えば工業品の場合、需要は通常着実に増加しており、需要の多様性は需要側の変化を意味する。しかし、供給側は比較的簡単である。経済サイクルや政策サイクルの下で、投資のピークが発生することが多く、投資のピークは一定時間後に生産のピークになり、下落の波を引き起こす。原油鉱物のような原材料からPTAのような中間工業品まで、非常に明らかで、しかも国内では政府のマクロコントロールが、実際にこの投資の不均衡を激化させている。多くの品種にとって、自然に淡旺季がある。例えば、服装は春夏と秋冬の二つの季節がある。毎年あるファッション発表会の後、大規模な量産で、量産後は布の購入が増加し、布の購入が増加して上流に伝わり続け、糸と綿の購入が増加する。

もういくつかの方向はポリエステル短繊維、ポリエステルフィラメント、スパンデックス、ニトリル、ビスコース繊維などの購入の増加で、さらに上はポリエステル工場がPTAとMEGを購入し、さらに上はPTA工場が氷酢酸とPXを購入し、芳香族炭化水素工場がナフサを購入する……これらの購入の時間はあまり差がない(在庫コストの制約)、また完全に毎日に均等に分けることもできない(物流の規模経済性の考慮)、そして、波の購入ピークとして現れる運命にある。すべての産業に購入サイクルが存在するが、強弱が異なる。これらの購入サイクルは物流効率、情報システム、管理方式によって決まる。現在は電子ネットワークの時代であり、通常は2か月ですが、ネットワーク化の前（10年前）は、当時、道路や鉄道のネットワークがカバーできない場所が多く、道路状況も悪かったため、倉庫の調達サイクルは3〜6か月である必要があります。さらに、200年前の馬車と帆船の時代は間違いなく長くなります。大洋横断の国境を越えた貿易（南洋諸島からロッテルダムへの香辛料の輸送など）は1年以上であり、購入量も2〜3年使用できます。

要するに、この周期は経済発展レベルによって決まる、これは波である。この波は中期波で、しかも非線形特性が弱い、つまり発見と測定が容易で、その変化は非常に遅く、5年もしないと明らかな変化が見えない、そして一度変化したら、戻るのも難しい。しかし、もう一つの波は、心理的な期待による変動である。購買側はいつも低価格で購入したい、販売側はいつも買いだめしたい。だから購買側はこの波の位相を前に出す傾向があり、販売側はこの波をできるだけ方形波にしたい――高い位置にいる時間が長いほどいい。需給関係やマクロ環境は毎年異なり、すべての関係者が過去2年間のリズムを参照することに慣れているため、毎年の高値には範囲がありますが、異なる必要があることがわかります（胞子理論）。たとえば、前年の銅の高値が4月に表示され、明らかな高値が1つしかない場合。購入者は、3月末に購入すると、競合他社よりも安く購入できると考えます。そして、販売者は3月末に問い合わせが増えるのを見るとすぐに3月末に価格を引き上げ、3月に価格の高値を形成しました。早期購入のため、4月には量がなくなり、下落する可能性があります。

もちろん、この品種がその年に不足していれば、早めに購入することも早めに使い切ることになると同時に、前期の足踏みの需要も加わるので、4月に下落した後、5月に在庫を補充する集中的な購入行動があるかもしれない。このように、春には2つの高い点が出るかもしれない。これは心理的期待の離着陸で、元の購入サイクルの重ね合わせによるものである。心理的期待にもリズムがあるが、変化しやすく、自己フィードバックであるため、強い非線形的特徴を持っている。しかし、これはまだあなたが見ている最終的な相場リズムではありません。大きな小さな要素による変動がたくさん重なっているからです。最後に、常に存在しない背景騒音があります

上記では、安定性と普遍性を備えたいくつかのパラメーター値を見つけることが可能であることを説明するための例を示しました。見つかった値には実用的な意味がありますが、現実は繰り返し歪められているため、現実を観察して意味のあるパラメーター値を直接推測することはできません。しかし、パラメータテストは、それらの値を見つけ、安定性と普遍性の検出を通じてそれらの値を最終的に決定するのに役立ちます。一般的に、それは私たちが推測する実用的な値と同じ桁違いです。パラメータテストは、これらの意味のあるパラメータ、それらの普遍性と安定性の程度も教えてくれます。たとえば、いくつかは品種間で普遍的ですが、期間間で比例関係はありません。

もう1つの可能性のある歴史的安定性は許容できますが、商品やサイクルの両方にまたがることはできません。一部の歴史的安定性でさえそうではありませんが、歴史的な反応と特定の関連する特徴との間には単一のリンクルールがあります。パラメータテストでは、決定的な実用的な重要性が見つからないが、別の動的変数（多くの場合、品種特異性、季節特異性などの具現化）に依存するパラメータを知ることもできます。この理解により、さまざまな品種、さまざまな期間、さまざまな市場スタイルを扱うときに、いくつかの関連するパラメータに対して特定の調整方向をとることができます。これは、適応パラメータ法と動的パラメータテーブル法の基礎です。半自動パスに固執している場合でも、この理解は、実行レベルで主観的なスクリーニングを実行するための強固なモデルを変更したいが、どこから始めればいいのかわからない、またはランダムに変更するという恥ずかしい状況はありません。理解するのが本当に難しいのは、安定性が低く、普遍性が低く、相関に単一の方向性のパラメータがないものです。しかし、それは問題ではありません。折りたたむだけです。

モデルがプラスのリターンモデルであるかどうかを定性的に判断できます。30%の年間収益率と20%の最大ドローダウンが得られるが、実際的な意味と変化の法則を見つけることができない2つのパラメータがある場合、将来的には利益を上げることができない可能性があると考えていますが、結局のところ、それはお金を稼いだので、それに固執し、それは資本を維持するモデルになることが期待されています。日中の短期モデルにする方法があれば、リスクをコントロールでき、手数料を推測するのに最適です。これを重視しなくても、少なくとも最初は他の戦略のパフォーマンスの変動をスムーズにするための組み合わせオブジェクトと考えてください。実際、いつの日かパラメータの実際的な意味や法則を発見し、それをより大胆に使用できるようになるかもしれません。最初にあなた自身のプログラマティックトレーダーは毎日何を考えているのでしょうか?それは主にこれを研究しているからです。

それ以外の時間は何を考えていますか?論理テスト。実際、論理テストはパラメータテストよりも重要であり、改善効果も優れています。パラメータテストがコンピューターのハードウェアレベルをテストする場合、論理テストは戦略設計者の市場理解と創造性をテストします。しかし、2つは切り離せません。実際、一部のパラメータが最大値に達すると、特定のロジックをブロックするのと同じです。

論理テストの入り口:市場の微細構造分析と論理自体の微細構造分析です。前者のキーワードはキャプチャであり、後者のキーワードは分割です。

キャプチャにはアクティブとパッシブがあり、既存の一般的なプラットフォームと私の数学的知識ではアクティブなキャプチャを実現することは困難です。さらに、私たちのパーソナルコンピュータを既存のプログラムされたプラットフォームと組み合わせると、複雑すぎるアルゴリズムやロジックを実行することは不可能です。そうしないと、計算がコンピュータのショックになります。しかし、例を挙げると、アクティブキャプチャの意味を誰もが理解できます。マンマシン音声対話は、実際には、各音節の音響法則を介してアクティブキャプチャを介して特徴を識別し、語彙の復元を完了します。波形解析に従事するパターン認識の専門家にこれを行わせるのが最も適切です。パッシブキャプチャは愚かな方法ですが、必ずしも迂回する必要はありません。それはテスターを信じられないほどに感じさせ、結果の不確実性は時には崩壊し、パッシブキャプチャは、実際にはロジックとパラメーターを使用して特定の機能を測定することです。ロジックとパラメーターは基本的に制限されており、市場パターンの微細構造も決定されます。高い数学的期待値の安定した値を見つけることによってのみ、成功したボリュームが取得されたことを示します。実用的な機能。目を閉じてカップを持って水の中で魚を捕まえるようなもので、1匹を捕まえると1匹になります。捕まえる前は、カップに何が入っているのかわかりません。

私には既成の例があります。いくつかの品種はしばしば複数のトップとボトムを持っていますが、不規則で、これらの複雑で不規則なK線の組み合わせ形態を識別するには、本当に簡単な論理で実現できるものではありません。これは最初に直接実現しようとした時で、考えてあきらめた。しかし、あるパラメータがどのようにモデルの行動を制御するかを研究したとき、分割と最適化の後、簡単な論理でこの形態の特徴を十分に捉えることができないことを発見した。このパラメータの導入は全く関係のない考え方であった。このレベルで、私は世界の混沌性を十分に理解した。正確な設定で正確な結果を達成しようとすると、失敗することが多い。しかし、あいまいな設定は、まだ盲目的な試行錯誤とは異なるはずで、形態と論理自体の認識は、依然として必要な前提であり、様々なソフトウェアプラットフォームが提供するプラットフォーム以外(EXCELやMATLABなど)のテストは、この認識を得る手段であり、「最適化」テストは、ある種のガイド(収益率、最大撤退など)を設定した数学的期待テストにすぎない。

論理の分割。これは原則であり、設計時には可能な限り各リンクを個別に測定できるように設計する必要があります。他のパラメータと論理の関連付けをマスクし、現実的な意味を決定した後にのみこの関連付けを使用します。これにより、後で説明する順列と組み合わせ、および後で説明するクロスロジックの組み合わせが可能になります。

論理テストの方向性は、漏れを補うことと組み合わせを整えることの2種類があります。

ギャップのチェックと補完は、ストップ、継続的なストップ、巨大なオーバーナイトギャップなどの極端な市場の処理に焦点を当てることがよくあります。特に分足取引戦略。外国為替取引でない限り、市場の継続性は常に周期的に損なわれ、短期戦略のテストの有効性にかなりのテストをもたらします。組み合わせを並べ替えることは、理解できるロジックと理解できないロジックを繰り返し試すことであり、これを行うことは不確実です。多くの疑わしいものと多くの疑わしいものがあります。私の経験はさらに、頭を叩いて設計することは実行可能ではないことを教えてくれました。実際に使用できる戦略を見つけるための近道はありません。それは試し続けることです。プログラムは人間の脳を情報の海から解放できると思っていたが、プログラムも体力的な仕事である――基本的な面から研究した情報の海が出てきて、プログラム研究の論理の海に突き刺さった。