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バックテストで好成績が出ても、本番で同じ成果が出るとは限りません。過剰最適化を回避する基本的な考え方を整理します。
1. 複数銘柄での検証
1銘柄だけで良好な結果が出ても、他の銘柄や別の期間で同様の傾向が見られるかを確認する視点も重要です。
2. ウォークフォワード
期間をずらしながら学習・検証を繰り返す手法。固定期間より頑健性を測りやすいとされます。
3. パラメータ感度
微小な変更で結果が大きく変わるならカーブフィット過剰の可能性があります。
4. サンプル数の確認
取引回数が少ないバックテスト結果は、統計的な信頼性が低いことがあるため注意が必要です。
5. In-Sample / Out-of-Sample 分割
学習期間と検証期間を分けることで、未知データへの汎化性を確認しやすくなります。
関連サービス (公式)
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FX/暗号資産/株式投資は元本毀損のリスクがあります。最新の手数料・条件・キャンペーンは必ず各公式サイトでご確認ください。最終的な投資判断はご自身の責任でお願いします。
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