ロバート・パルドの作品一覧
「ロバート・パルド」の「アルゴリズムトレーディング入門 ──自動売買のための検証・最適化・評価」「トレーディングシステムの開発と検証と最適化 ──オーバーフィッティングの健全な解決方法を求めて」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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4.5まだカンに頼って、トレードしますか？ 過去を検証しないで、あなたはトレードできますか？ トレーディングシステムを開発しようと思っている人、必読の書！ ロバート・パルドは長年にわたってトレーディングシステムの最適化問題に取り組んできた。汎用テストプログラム「アドバンスド・トレーダー（AdvancedTrader）」の作成者として知られ、数々のトレーディング戦略の開発者でもある彼は、1990年代初めから最適化プロセスを、開発、テスト、結果の検証というあらゆる面から考察するのに必要なすべての資質を備えた人物と言えるだろう。 最適化手法は一見、「勝てるトレーディングシステム」を見つけるための理想的な方法であるかに思えるが、本書を読めば、それが難しい意思決定を伴うものであることが分かってくる。 テストを行う目的は、そのルールと数式（つまり、戦略）を使って過去にトレーディングを行っていたならば、どんな成果を上げていたかを知るためである。どんなシステムでもそのほとんどが、過去を検証することで構築されることを考えれば、過去に起こったことを正しく認識しているかどうかを確認したいと思うのは当然だ。自分の戦略が、勝てるのか、どれくらいのリスクにさらされているか、そして理想的な結果を得るためにどれくらいの資金が必要なのかも知らずにトレードすることほど危険なことはない。 しかし、テストには落とし穴もある。コンピューターの性能向上によって、パターン、ルール、公式のあらゆる組み合わせをテストすることが可能になり、成功すると思える戦略は確実に見つかるようになったと思われがちだ。しかし、経験によれば、こういった方法による戦略はリアルトレーディングでは利益を出せないことが分かっている。「オーバーフィッティング（こじつけ）」と呼ばれるこの現象は、トレーディングプログラムの開発者たちを悩ます難題である。ロバート・パルドは本書でこの問題を詳しく解説するとともに、正しい解決方法を提示している！ 最適化結果の評価もまた統計学的に健全なものでなければならない。結果を正しく解釈できなければ、最良の解決策を導き出すことはできない。最適化は正しく行わなければ意味のある結果を導き出すことはできないこと、正しく行わなければ信頼度の低い結果しか得られず、引いてはそのシステムが損失につながることをパルドはよく理解したうえで、初心者にも分かるように詳しく解説している。 トレーディングシステムをこれから開発しようと思っている人、または、すでにあるシステムを検証したいと考えている人は、本書を読んで内容をしっかり理解することから始めることをぜひともお勧めする。 -
-本書の初版である『トレーディングシステムの開発と検証と最適化』が出版された1991年からはや16年の歳月が流れた。この間、世界は劇的に変化した。通信、テクノロジー、そしてトレーディングスタイルの大きな変化に伴い市場での競争が激化した今ほど、トレーディング戦略を正しく設計・検証するための実用的で包括的な知識が必要とされているときはないだろう。トレーディング戦略を正しく評価し、トレーディングを成功へと導くには、利益とリスクの正確な測定が不可欠だ。そして、これを可能にするのはコンピューターによる検証以外にない。今や古典ともなった初版の改訂版である本書は、プロのマネーマネジャーであり、トレーディング戦略の設計・検証とコンピュータートレーディングのエキスパートであるロバート・パルドが、トレーディング戦略開発の明快なロードマップとしてトレーダーたちに贈る書だ。トレーディングアイデアを、検証、適正な資金配分を経て、利益の出る自動化トレーディング戦略に育て上げるまでの設計図と言ってもよいだろう。 トレーディング戦略を正しく検証・最適化することは、正しく応用することよりもはるかに重要だ。トレーディングアイデアを使える戦略に変換するには、設計・検証・評価という正しいステップを踏むことが何よりも重要だ。本書では、正しい最適化、アウトオブサンプルデータによるウォークフォワード分析、トレーディング特性の作成、評価特性との比較によるリアルタイムパフォーマンスの評価だけでなく、間違った最適化によって発生し、間違った結論を生み出す元凶とも言えるオーバーフィッティングの見分け方とその防ぎ方についても解説する。 トレーディングゲームがかつてないほど激化し、市場の効率性がかつてないほどに高まった今の時代にあっても、稼ぎ続ける人はいる。それはなぜなのか。それは彼らがエッジを見つけたからである。トレーディングから大きな実りを得るためにはエッジが必要なのである。これからアルゴリズム戦略、つまりメカニカル戦略を開発しようとしている人は、まさにそのエッジに手を伸ばそうとしている人々だ。そのノウハウを本書で身につけてもらいたい。
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