短期投資技術研究所

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MT4:遺伝的アルゴリズムを利用してのパラメータ最適化(1)

トレーディングシステムの構築する際、あるいは構築しなくとも自分で商用等のEA(Expert Advisor)のパラメータチューニング(パラメータの最適化作業)をする方は少なくないと思います。

さて、システムトレードで最も難しいのがパラメータチューニング(パラメータの最適化作業)であると管理人は思います。
そうそう余談ですが、「最適化」のことをオプティマイズともいいます。管理人の嫌いな略語では「オプティ」とか「オプチ」ともいうらしいです。何それ?車の名前?
ドクシャガ5ニンヘッタゾ゙、カンリニン!

さて、パラメータの最適化作業についてですが、MT4(メタトレーダー)には「遺伝的アルゴリズム」という機能が実装されています。パラメータの最適化作業において、最適化のための計算時間を劇的に短くしてくれる仕組み(※)と考えればいいでしょうね。(今のところは。)
※例外もあります。

さて、ここで具体例を見てみましょう。
下記の図は、このブログでもよく紹介する損益とパラメータ(2種類)の関係図です。
あるテクニカル指標の2つのパラメータを決定するために2つのパラメータの組合せと損益を表示させたものですね。
で、MT4の遺伝的アルゴリズムを使った結果です。

para_sample2.gif
↑クリックすると大きくなります。

上図はこのブログでも度々お見せすることがありますが、遺伝的アルゴリズムを利用した場合、上図の説明をいつもと変える必要があります。

いつも(遺伝的アルゴリズムを利用しない場合)は、

「緑の部分は損益がプラスつまり利益が上がっている部分ですが、白の領域の部分は利益が小さいか損失を被っていることを示している」

と説明していますが、遺伝的アルゴリズムを利用した場合の白の部分の説明は、

「白の部分は利益が小さいか損失を被っているか、あるいは計算していないことを示している」

となります。

先ほど、遺伝的アルゴリズムは「計算時間を劇的に短くする」と書きましたが、短くなる理由は遺伝的アルゴリズムを使わない場合は総当りで、つまりパラメータの組合せすべてで損益等を計算するのに対し、遺伝的アルゴリズムを利用した場合には計算を「はしょっている」ことがその要因です。もちろん、単にはしょっているわけではなく、それらしい解(パラメータの組合せ)を求めるための仕組みがあるんですけどね。誤解を恐れずに言ってしまいますが、遺伝的アルゴリズムというのは「限られた計算時間内にそれらしい解(答え)を求めるための仕組み」と考えていただいてもよいかもしれません。


えっと、この記事は長くなるかもしれないなあ。

この記事の目的は「遺伝的アルゴリズムとは何か?」ということではなく、遺伝的アルゴリズムを利用する際に注意すべきポイントを説明しようかと思ったのですが、ちょっと長くなりそうなので次回に続きを。次回で終わるかわかりませんが、具体例を用いて説明したいと思います。

ココデキッテイイノカ、カンリニン!



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[ 2009/10/16 11:57 ] Metatraderの基本 | TB(-) | CM(-)
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前総理は国会審議中も内職に忙しいようですが、管理人もEAのパラメータ最適化作業で忙しい毎日を過ごしております(ウソ!w)


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