仮想通貨初心者入門: 回溯テストとは？取引戦略の回溯テストをどのように行うか？

市場に対して良いアイデアを持っていると思いますが、実際にお金を失うことなくそれを実行する方法がわからないということはありませんか？取引戦略の回溯テストを理解することは、優れたシステムトレーダーにとって基本的な能力です。
回溯テストの背後にある前提は、過去に有効だった方法が将来にも適用できる可能性があるということです。しかし、どのように回溯テストを行い、結果を評価すればよいのでしょうか？簡単な回溯テストプロセスについて理解しましょう。
回溯テストは、自分でチャートや取引戦略を策定するための重要な要素の一つです。それは、歴史データに基づいたシステムを通じて、過去に起こり得た取引を再構築します。回溯テストの結果は、投資戦略が有効かどうかの大まかな理解を提供します。
バックテストとは何ですか？
簡単に言えば、バックテストの主な目的は、あなたの取引アイデアが有効かどうかを示すことです。まず、過去の市場データを使用して戦略の実行状況を理解することができます。この戦略が有望に見える場合、実際の取引環境でも有効である可能性があります。
バックテスト前に何をすべきですか？
バックテストを開始する前に、あなたがどのタイプのトレーダーであるかを特定する必要があります。あなたは自律的な意思決定型トレーダーですか、それともシステム型トレーダーですか？
自律的な意思決定型取引は、判断に基づいて取引者がいつエントリーとエグジットを決定することに基づいています。これは比較的緩やかでオープンな戦略であり、ほとんどの決定は取引者の状況評価に依存します。したがって、自律的な意思決定型取引ではバックテストはそれほど重要ではありません。なぜなら、この戦略には厳密な定義がないからです。
もちろん、これは自律的な意思決定型トレーダーであっても、バックテストやシミュレーション取引を全く使用しないべきではないという意味ではありません。これは単に、テスト結果がシステム型トレーダーが得た結果ほど信頼できないことを意味します。
システム型取引はバックテストに適しています。システム型トレーダーは、エントリーまたはエグジットのタイミングを定義し、通知できる取引システムに依存します。システム型トレーダーは戦略の大部分を制御しますが、エントリーとエグジットのタイミングは完全に戦略によって決まります。簡単なシステム型戦略を二段階として見ることができます：
AとBが同時に発生したとき、取引に入ります。
Xが発生したら、取引を終了してください。
一部のトレーダーはこのアプローチを好みます。これは取引における感情的な決定を排除し、取引システムの利益を合理的に保証します。もちろん、絶対的な保証はありません。
そのため、あなたのシステムにはいつエントリーまたはエグジットするかに関する具体的なルールが設定されていることを確認する必要があります。戦略が明確に定義されていない場合、結果も一貫性がありません。ご想像の通り、この取引スタイルはアルゴリズム取引でより人気があります。
プロセスを自動化したい場合は、バックテストソフトウェアを購入できます。自分のデータを入力するだけで、システムがバックテストを行います。しかし、この例では手動バックテスト戦略を紹介します。これはより多くの労力がかかりますが、完全に無料です。
取引戦略をどのようにバックテストしますか？
このリンクからGoogleスプレッドシートのテンプレートを見つけることができます。この基本的なテンプレートを基にして、自分のテンプレートを作成できます。これはバックテストスプレッドシートに含まれる可能性のある情報を大まかに理解するのに役立ちます。一部のトレーダーはExcelやPythonのコードを使用することを好みますが、この点には厳格な規定はありません。必要なデータや、役立つと思われるその他の情報を追加できます。
いくつかのシンプルな取引戦略をバックテストしてみましょう：
私たちはゴールデンクロス後、最初のデイリークローズ価格で1ビットコインを購入しました。50日移動平均線が200日移動平均線を上回るときがゴールデンクロスです。
私たちはデッドクロス後、最初のデイリークローズ価格で1ビットコインを売却しました。200日移動平均線が50日移動平均線を下回るときがデッドクロスです。
ご覧の通り、私たちは戦略が有効な時間範囲も定義しています。つまり、ゴールデンクロスが4時間チャートに出現しても、私たちはそれを取引シグナルとは見なしません。
この例の期間は2019年初頭に始まります。ただし、より正確で信頼性の高い結果を得るには、ビットコインの歴史的価格推移をさらに遡ることができます。
さて、私たちはこの期間中にシステムが生成した取引シグナルを見てみましょう：
購入 @ ~$5,400
売却 @ ~$9,200
購入 @ ~$9,600
売却 @ ~$6,700
購入 @ ~$9,000
以下は、私たちのシグナルがチャート上に重ねられたときのビューです：
私たちの最初の取引は約$3800の利益を上げ、2回目の取引は$2900の損失をもたらします。これは私たちの実現済み損益が$900であることを意味します。
私たちの取引も非常に活発で、2020年12月時点で未実現利益は約$9000です。私たちが最初に策定した戦略を守れば、次回のデッドクロスでポジションを閉じることになります。バックテストの結果を評価します。
では、これらの結果は何を示しているのでしょうか？私たちの戦略は合理的なリターンをもたらすはずでしたが、これまでのところ優れたパフォーマンスはありません。現在の未決済取引を実行することで、実現済みの損益を大幅に増加させることができますが、これはバックテストの目的に反します。計画通りに実行しなければ、結果も信頼できません。
たとえそれがシステム戦略であっても、その時の特定の背景を考慮する必要があります。$9600から$6700の未実現取引は、2020年3月のコロナウイルス感染症による崩壊期間に発生しました。このようなブラックスワンイベントは、いずれの取引システムにも大きな影響を与える可能性があります。そのため、この損失が異常な状況に属するのか、それとも単に戦略の副作用なのかを理解するために、さらなるバックテストを行う必要があります。
これはシンプルなバックテストプロセスの例です。もし私たちがバックテストを行い、より多くのデータでテストしたり、他のテクニカル指標を取り入れたりすれば、より強力なシグナルを生み出し、戦略をより有望にする可能性があります。
しかし、バックテストの結果は他に何を教えてくれるでしょうか？
ボラティリティ測定：最大の上昇と下落。
リスクエクスポージャー：この戦略を実行するために、全体のポートフォリオから割り当てる必要がある資金の量。
年率リターン：この戦略の1年間のパーセンテージリターン。
損益：システム内でどれだけの取引が利益を上げる可能性があり、どれだけの取引が損失を出す可能性があるか。
平均約定価格：戦略におけるエントリーとエグジットの平均価格。
ご注意ください：上記の例はバックテストの役割を詳しく説明するには不十分です。具体的に追跡する必要がある指標は完全にあなた次第です。いずれにせよ、取引日記に設定に関する詳細を多く記録すればするほど、得られた結果から学ぶ機会が増えます。一部のトレーダーはバックテストに非常に厳格であり、それは彼らの結果に反映されることがあります。
最後に考慮すべき要素は最適化です。バックテストに関する記事をお読みいただければ、バックテストと先行テスト（シミュレーション取引）の違いがわかります。
私たちは取引戦略の手動バックテストの基本的な流れを理解しました。ただし、過去のパフォーマンスが将来のパフォーマンスを保証するものではないことを必ず覚えておいてください。
市場環境は絶えず変化しており、取引戦略を改善したい場合は、これらの変化に適応する必要があります。データを盲目的に信頼しないことも心に留めておく必要があります。結果を評価する際には、常識（しばしば無視されがちですが）も非常に有用なツールです。
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