失敗モード
Cost-fatal
「Cost-fatal」とは、その戦略が机上では実際に機能したことを意味します。グロスではプラス、ネットではマイナス — 本物のシグナルが、取引コストによって打ち消された状態です。
これが定義のすべてです。生のエントリーとエグジットには本物のエッジがあり、コストが1セントも差し引かれる前はエクイティカーブは上昇していました。しかし、実際のbid/askスプレッド、手数料、スリッページを追加すると、カーブは横ばいになるか下降しました。戦略が正しく呼び出したすべての取引は、稼いだ額よりもエントリーとエグジットにコストがかかりました。ロジックは悪くありません。請求が悪かったのです。
これは誰もが最大の失敗だと予想するものです。取引コストはすべてのバックテストに付随する標準的な警告であり、それには正当な理由があります — それらを正直にモデル化するまで見えません。しかし、Cost-fatalは当社の4番目に多い却下理由にすぎません。より大きな話は現実です。しかし、それは大多数の話ではありません。ほとんどの却下された戦略は、そもそも失うべき実際のエッジを持っていなかったため、コストが食い潰すものは何もありませんでした。
コストが実際のキラーである場合、通常はその時間枠が原因です。数時間ポジションを保持する戦略は、数十回の取引で数ポイントのスプレッドを吸収してもほとんど気づきません。数分ごとに再エントリーする戦略は、すべての往復取引でそのスプレッドを支払い、取引ごとのエッジは取引ごとのコストのサイズに近づきます。最終的にはゼロを下回ります。
15分未満のFXは、私たちが目にした中で最も明確なケースです。その時間枠で構築された戦略は、コストによって一貫して損失を出すため、30分足以下のFXおよびCFD戦略のテストを完全に中止しました。エントリーロジックは間違っていませんでした。スプレッドがエッジが支払われる前に単純に発生し、シグナルをいくら調整してもその計算は変わりません。
不快な点:システムはほとんどの取引で方向性について正しくても、純粋に自身の取引コストのために毎月損失を出す可能性があります。グロスリターンは取引する価値があるように見えます。ネットリターンが真実を語ります。Cost-fatalはまさにこれら2つの数字の間のギャップであり、存在しない摩擦のない市場ではなく、すべての約定に実際のスプレッドと実際のスリッページを組み込んだ場合にのみそれを見ることができます。
この背景にある研究
- Sullivan, Timmermann & White (1999). “Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap.” Journal of Finance 54(5). — 約1世紀にわたるダウデータにデータスヌーピングが組み込まれると、最良のインサンプル取引ルールはその後10年間市場を上回ることをやめました。これは、机上では良く見えるものと実際のテストに耐えるものの間の距離であり、Cost-fatalが測定するのと同じです。
- Brock, Lakonishok & LeBaron (1992). “Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns.” Journal of Finance 47(5). — 摩擦が組み込まれる前に強力に見えたグロス取引ルールリターンの初期の例であり、Cost-fatalテストがストレステストのために構築された結果の種類です。
- López de Prado (2018). “Advances in Financial Machine Learning.” Wiley. — バックテストがエッジを過大評価する理由に関する教科書で、過学習、データリーク、誤った発見、そしてカーブを信頼する前にそれらを検出する検証規律について説明しています。これは、紙上のエッジと実際のエッジを分けるテスト条件に関する同じ誠実さです。
外部研究は、文脈とさらなる読書のためにリンクされています。FoxAlgoは独立しており、これらの著者や出版社とは提携していません。
これらはThe No Listの背景にある用語です — 完全な監査、すべての戦略とインジケーターの名前、その評価、そしてそれが生き残ったか死んだかの正確な理由が記載されています。
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