【要約】デイトレ戦略の「定石」を4つ試して、4つとも損益が悪化した [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
個人開発者が、自動売買戦略の精度向上を目指して既存の定石を適用した。しかし、期待値が低下するという問題に直面した。
- ・「定石」が、実際の収益構造に適合していない。
- ・勝率を高める施策が、利益の源泉である「大きな勝ち」を削っている。
- ・単一指標の改善が、全体の損益悪化を招いている。
// Approach
開発者は、4つの定石を実装し、厳格な評価プロセスを用いてバックテストを実施した。
- ・評価ルールを定義。前半で選定し、後半で評価する。ランダムエントリーと比較する。
- ・施策①：損切り幅を狭める。リスクリワード比の改善を狙う。
- ・施策②：利確目標を時間で下げる。保有時間に応じて目標値を下げる。
- ・施策③：出来高フィルタ。出来高倍率によりエントリーを制限する。
- ・施策④：トレーリングストップ。決済ラインを価格に追従させる。
// Result
検証の結果、試行したすべての施策で損益が悪化することが判明した。
- ・勝率と損益の乖離。②③④は勝率が向上したが、総損益は減少した。
- ・構造的要因の特定。利益が少数の大きな勝ちに依存している。
- ・利確側を制限する施策は、期待値を下げる結果となった。
- ・今後の対策。パラメータ調整ではなく、実データの蓄積を行う。
Senior Engineer Insight
> 典型的な「局所最適化の罠」である。勝率という単一指標の向上に固執すると、全体の目的関数を毀損する。これは機械学習の過学習や、通信レイテンシの最適化において、全体のThroughputを下げてしまうミスと同様の構造を持つ。検証期間の短さは課題だが、検証プロセスの設計は堅実である。