検証中に気づいたこととして
という記事を書きましたが、気になることがあったので確かめてみました
概略だけ書きますが、この記事でグラフに示した顕著な特徴というのは、時系列における周期性を捉えていると考えられます
要は、暴落前は周期性の特徴より、個々のパラメタの値と損益との相関の特徴が顕著で、暴落後は逆になっている! という気づきだったのですが、、、、
記事を書いたあと、ふと気になったのが、採用したデータの期間に差があるなあということです
暴落後は暴落からまだ日にちが経っていないので、データ期間が短く、暴落前はそれなりに長いという差がありました
で、周期性の特徴というのは、データ期間が短いとより顕著に出るのは当たり前ではないかと、、、、
つまり、データ期間を長くとると、いろんな周期の特徴が現れて、それらが混ざるので、周期性の特徴は重なり合ってぼやけてしまうのではないかと、、、
なので、すごいことに気づいたみたいに思ったのですが、実はそれは「みかけだけのもので、当たり前のこと」なんじゃないかと、、、
で、確認のために暴落前のデータの期間も暴落後と同じ長さにしてみたのですが、、、
結果だけ書くと、「暴落前はやはり、周期性の特徴は左程でもなく、個々のパラメタの値と損益との相関の特徴の方が顕著」だという結果でした
あくまで、今回の暴落前後の比較ですが、このことは割と普遍的に当てはまるのかもしれません
というか、定期的にこうしたことをモニターしておいて、周期性の特徴に重きをおくか? それとも個々のパラメタの値に重きを置くか? シストレのウエイトを変えていくのも有効かもしれません
とはいえ、まだ周期性特徴に重きをおくストラテジーを構築できてないのですがw
明日、もう少し頑張ってみようと思います
これに関しては改めて書くつもりです