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大数の法則⇒無作為抽出⇒猿ダーツ

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唐突に 

こんな記事書いたんですが、今回やらかしたバグと関係がありまして、、

まあ、大数の法則の説明は特にしません

でもまあ、確率論(なんちゃってかもしれませんが)で武装して、期待値がどうとか言ってシストレやってるからには

「一応大数の法則ってのがあってそれをトレードに応用してる」とかしたり顔で言ってたりするんですが、、、

で、大数の法則が成り立つには「無作為抽出」が前提になっているぞ、と、、、

ん? 待てよ?

無作為抽出=ランダムに適当に作為を持たずに抽出=猿ダーツ?

うーん

まあ、詳しいことは何も言いませんが、、、

今回、非常に単純なストラテジーの検証をやってました

単純すぎるのでそのままでは通用しないだろうと思っていましたが、意外にも

  • そこそこ期待値があって(DDは大きいですが)
  • 下落、暴落に強く(2010年だけは駄目でしたが) 

という結果で、、、

実はこれ、ほとんど1つの条件でのセットアップでして「この条件さえ押さえれば大丈夫!」と一瞬興奮したのですが、、、

よく調べてみるとプログラムにバグがあり全然その条件通りのセットアップになっていなかった、、、

でプログラムを見直してバグを潰して、ちゃんと条件通りのセットアップにしてみると「まるで儲からない」ということでアチャーと、、、

しかし、バグありプログラムだと(あくまでバックテストでですが)ちゃんと儲かる

で、じゃあ、そのバグによってどんな条件になってるのか? を調べてみたんですが、、、

どう考えても「特に意味のない条件」になってたわけでして、、、

乱数を使っているわけではないのですが、たまたまデータが並んだ順番によって結果が変わるので、どうしても「無作為抽出」=「猿ダーツ」にしかなっていない

でも、結局これでうまく行くのならセットアップは猿ダーツで構わない話になってしまうのですが、、、

しかし、大数の法則でも「無作為抽出」と言っているわけで、ちょっとなるほどとも思ったりしてまして、、、

何のことかわからないでしょうけど(全然うまく説明できていない)これはちょっと面白いなと、、、

勿論、猿ダーツシステムといっても、完全にすべて「無作為」でいいわけではなく、ちゃんと検証しないいけないパラメタみたいなものがありそうなんで、ちょっと土日にいろいろ検証してみようと思います(当然R言語環境で)

 

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CとRでス・パ・カー・エス・ティー
高級アセンブラC言語と統計分析R言語を
駆使して生まれたその名は、ス・パ・カー・エス・ティー!

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