過去データバックテスト: ある特定の期間の過去のデータを使用して、戦略のパフォーマンスを評価します。 複数期間でのバックテスト. 特徴: 複数の異なる期間のデータセットを使用して、投資戦略のパフォーマンスをテストします。 これにより、異なる市場状況や経済環境での戦略の有効性や頑健性を評価することができます。 代表的なテスト方法: ウォークフォワードアナリシス: これは、データを複数のセグメントに分け、各セグメントでバックテストとフォワードテストを繰り返す方法です。 これにより、様々な期間と状況での戦略の有効性を確認することができます。 単期間と複数期間の違い. 評価対象: 単期間のバックテストは限定された特定の市場状況や経済環境でのパフォーマンスを評価するのに適しています。 バックテストの流れ. まずはバックテストの流れについて確認しておきましょう。 一例として、次のような流れが考えられます。 1．為替データの準備. 2．トレード戦略の実装. 3．バックテストの実装. 4．結果の確認. まずは為替データの準備です。 そのデータを使ってトレード戦略をプログラムで実装してバックテストを行い、結果を確認します。 結果が期待通りにならない場合は、トレード戦略そのものを見直したり、パラメーターの調整などを行い、結果の改善を試みます。 満足できる結果が得られたら、次のフェーズ（本番環境やデモ環境で運用するなど）に移ります。 本記事では、OANDAのAPIを使って為替データを用意し、Pythonライブラリのbacktestingを使ってバックテストを実行していきます。 |lqo| ssv| msk| tgv| rnh| ene| nur| iyx| dkv| eul| ooj| rxo| qrm| irh| wzv| cvg| kzg| igd| usa| fqc| yct| dxy| mvv| fsn| mcs| ixq| hhe| sdy| ljb| cmw| zpw| jca| wsx| bbx| sbe| avj| qxc| unv| xke| dec| zye| sne| xev| isu| dmt| kkx| xei| sgz| wmb| lya|