前回の記事では、ACE Goldが過去の似たチャネルを探すときに、サンプル数を重視しているという話をしました。

サンプルが数件しかなければ、

「反発率80％」

と表示されていても、それだけで信用するのは危険です。

では逆に、

サンプル数は多ければ多いほどいいのでしょうか？

開発を進めていくと、今度はここに疑問を持つようになりました。

データが多いほど安心？

たとえば、

過去30件中21件が反発した場合。

反発率は70％です。

一方、

過去1,000件中700件が反発した場合も、

反発率は70％です。

同じ70％なら、普通に考えれば1,000件の方が信頼できそうです。

私もそう考えていました。

だからACEでも、できるだけ多くの過去データを使って統計を取る方向で開発してきました。

ところが、ここで一つ問題が出てきます。

その1,000件は、いつのデータなのか？

という問題です。

10年前の相場と、今の相場は同じなのか

ACE Goldが対象としているGOLDも、長い期間で見ると相場環境は変化しています。

値動きの大きさも違います。

トレンドの出方も違います。

価格水準そのものも大きく変わっています。

そこで疑問が出てきました。

たとえば、

最近1年間の100件

と、

何年も前を含めた1,000件

があったとします。

統計的には1,000件の方がサンプル数は豊富です。

でも、

「今の相場を判断する材料」としても、本当に1,000件の方が優秀なのでしょうか？

ここは単純ではないと思っています。

ACEは現在、どうしているのか

現在のACEでは、過去の値動きの中から条件の似たチャネルを探し、

その後にどのような値動きをしたのか

を統計として利用しています。

そして現在は、対象となる過去データを基本的に同じ重さで扱っています。

1年前に発生した似たチャネルも、

もっと以前に発生した似たチャネルも、

条件が一致すれば統計の1件です。

これは非常に分かりやすい方法です。

しかし検証を続けるうちに、

「古いデータと新しいデータを、本当に同じ1票として扱っていいのか？」

という疑問が出てきました。

古いデータを捨てればいいわけでもない

だったら、

「最近のデータだけ使えばいい」

と思うかもしれません。

でも、それも簡単ではありません。

期間を短くすれば、今の相場には近くなります。

その代わり、

サンプル数が減ります。

珍しいチャネル形状なら、十分な件数が集まらない可能性もあります。

逆に期間を長くすれば、

サンプル数は増える。

しかし、現在とはかなり違う相場環境まで混ざってきます。

つまり、

新しさを優先するとサンプル数が減る。

サンプル数を優先すると古いデータが増える。

ここにはトレードシステムを作る上で、なかなか面白い問題があります。