シェアーズ通信

短期トレードにおける米国株・ETFの注目銘柄等を紹介しています。

短期トレード入門 - 戦略:パフォーマンス分析

戦略のバックテスト等を行った結果であるパフォーマンスレポートには様々な項目がありますが、その中でも次の5項目を私は注視しています。

 

トレード数
  • テストを行なった対象期間中、その戦略においてトレードシグナルが点灯した(新規ポジションを保有してから手仕舞いするまでの)回数。
  • 例えば勝率が100%でもトレード頻度が10年に1回では戦略として使い物にならない。
  • また手数料を含んでいないテストの場合、高勝率、高トレード頻度であっても平均損益が小さければ戦略として使い物にならない可能性がある。例えば手数料を含んでいない場合、戦略A「平均利益:3000円、トレード数:10000、総純利益:3000万円」、戦略B「平均利益:5000円、トレード数:3000、総純利益:1500万円」というパフォーマンスであれば、総利益の観点から戦略Aの方が優位となる。しかし、ここに3000円の手数料を含めた場合のパフォーマンスは、戦略A「平均利益:0円、トレード数:10000、総純利益:0円」、戦略B「平均利益:2000円、トレード数:3000、総純利益:600万円」と変更され、戦略Bの方が優位となる。このことからもテストは必ず手数料を含まなければならない。

 

総純利益または平均利益
  • (平均利益)×(トレード数)。まずこの値が0より大きくなければいけない。

 

プロフィットファクター
  • (総利益)÷(総損失)。2以上が望ましいが、経験的には8を越えると過剰最適化の可能性が高いので注意が必要。
  • 過剰最適化とは、過去のデータについて過剰にカーブフィッティングすること。過去の時系列通りに未来も価格が変動すればその通りのプロフィットファクターを得られるが、もちろん未来は過去の通りに価格が推移することはない。そのため普通、過剰最適化した戦略は未来において機能しない。過剰最適化を避けるには、戦略の各種パラメータを変えてプロフィットファクターの変化(安定度)を評価する。パラメータを変化させてすぐさまプロフィットファクターが減少するようであれば過剰最適化の可能性が高い。またウォークフォワード、リアルフォワード等のフォワードテストで過剰最適化を評価することもある。

 

平均保有期間
  • (合計保有期間)÷(トレード数)。ポジションを新規で建ててから手仕舞いするまでの平均期間。保有期間が短く、平均利益が大きいほど資金効率の高い戦略と言える。
  • 保有期間が長ければ平均利益は大きく、保有期間が短ければ平均利益は小さい傾向にある。

 

勝率(%)
  • (利益の出たトレードの数)÷(トレード数)× 100。
  • 勝率が高ければ平均利益は小さく、勝率が低ければ平均利益は大きい傾向にある。
  • 機能する戦略においてトレンドフォローの勝率は30%程度、カウンタートレードの勝率は60%程度。
  • 勝率が高い戦略ほど資産推移曲線が滑らかに推移する。

 

最大ドローダウン
  • テスト期間中でもっとも大きかったドローダウン(最大資産からの落ち込み率)。
  • 勝率が高ければ最大ドローダウンは小さく、勝率が低ければ最大ドローダウンは大きくなる傾向にある。
  • ざっくり年次リターン100%を得るには最大ドローダウン50%を覚悟する必要がある。