一連の戦略をバックテストし、一連の指標を調べるとき、私たちは本当にその瞬間に立っているのでしょうか? 本稿では、「将来のデータ漏洩」と「過学習」という2つの罠からスタートし、2021年のダブルトップオンチェーン分析の致命的な試練を分析します。 (あらすじ:Continuation of life market: analysis of the weirdest double top in 2021 with on-chain data) (背景補足:オンチェーンデータアカデミー(1):市場全体のBTCの平均コストはどれくらいか知っていますか? キーポイント: 「先読みバイアス」の概念について話す 取引におけるヒットについて話す:2021年のダブルトップのオーバーフィッティング:剣を彫るための最大の試練 3つの指標と1つのモデルのパフォーマンスのレビュー 先読みバイアス シナリオを想像してみてください:「私が取引戦略を開発し、過去50年間にわたって厳密にバックテストしたとしましょう 1975年~2024年、非常に良いバックテスト性能を得ました。 だからこそ、2025年にこの戦略を立ち上げることにしたのです」 親愛なる読者の皆さん、上記の説明について、何が間違っているかわかる人はいますか? 本当に1975年~2024年のバックテストしかやっていないと、実は「将来のデータ漏洩」という罠に陥りやすいのです。 バックテストを行うために「これまで」のすべてのデータを使用しただけなので、これは私たちが訓練した戦略パラメータにつながり、「せっかち」である可能性が高いです! より厳密なアプローチは、たとえば、「1975 ~ 2023」の 2024 年全体のパフォーマンスをバックテストし (2024 年と仮定して)、トレーニング戦略を使用できます。 もちろん、1975~2022年の期間のデータを使用して戦略をトレーニングし、トレーニングされた戦略を使用して2023年と2024年のパフォーマンスをバックテストすることもできます。 より正確には、「ローリングバックテスト」または「ステップバックテスト」によって、「将来のデータ漏洩」を可能な限り回避できます。 この利点は、「トレーニング後の戦略が将来のテストに耐えられるようにする」ことです。 オーバーフィッティング:最も致命的な毒 基本的な定量的戦略開発の概念を少し持っている人なら誰でも、オーバーフィッティングの問題がどれほど深刻であるかを知っているでしょう。 いわゆるオーバーフィッティングとは、平たく言えば「刀のために舟を彫る」ことであり、バックテストのデータは見栄えが良い(訓練誤差が少ない)が、実際の実戦には適用しにくい(テスト誤差が高い)のです。 ここでは、説明するために数学的概念を紹介するつもりです:(数学を見ると頭痛がする読者は、次の段落に直接スキップして結論を確認できます)「1、2、4、8、16、?」 数字に少し敏感な読者は、最初の5つのデータ項目が明らかに「2の累乗」に関連しているため、次の数値は32であると考える必要があります。 しかし、実際のところ、次の数字がどうなるかは予測できません。 数学的な観点からは、ラグランジュ補間を使用して別の高次多項式を構築できるため、6番目のデータは32ではなく、法則も満たします。 つまり、「有限のデータポイントのみに基づいて推定される予測は信頼できない」ということです。 2021年セカンドトップ:ほとんどの指標にとって最大のテスト 退屈な理論的概念について話した後、実際の戦闘について話しましょう。 以下では、3つのオンチェーンデータ指標と、すべての読者に説明するために私が個人的に開発したモデルを取り上げます。 MVRV オンチェーンデータ分析を少し勉強した読者はMVRVについて聞いたことがあると思いますが、以前の記事でもこの指標について詳しく説明しました( オンチェーンデータスクール(1):市場全体のBTCの平均コストを知っていますか? ）。 上記のように、これはMVRVの履歴データのチャートです。 グラフの1、2、3、4は、それぞれ13、17、2021年の上位に対応しています。 各ラウンドの上部にあるMVRVの高値が「減少している」ことがはっきりとわかります。 高値が減少する現象に対処するために、多くの人が次のような方法を使用しているのを聞いたことがあります:「それが減少していることはわかっているので、トップを判断するときは、警告信号として、より保守的で低いしきい値をつかみます。」 ここで疑問が生じます:より保守的なしきい値をどのように設定するか? 2021 年 4 月にさかのぼって、13 年または 17 年の履歴データしか表示されない場合、控えめに設定されたしきい値を 21 年 4 月にトリガーできますか? このように設定された閾値は、2021年の2番目のトップでトリガーできますか? 2021年4月がトップだと思わないなら、2021年の2番目のトップがトップを逃れる可能性はさらに低くなりますよね? 私が言いたいのは、BTCのヒストリカルデータのサンプルサイズが小さすぎるため、以前のサイクルを単純に考えると、「将来のデータ漏洩」の罠に陥る可能性が高いということです。 2021年4月(最初のトップ)の人は、13年または17年のデータしか見ることができないため、その時点でのMVRV値が実際にはそのサイクルの最高点であることを知りません。 同様に、2021年に2番目のトップが出現したとき、MVRV値は非常に低い位置にあり、最初のトップが逃げられなかった場合、2番目のトップのデータによると、当然トップを脱出することは不可能であり、2021年にトップを脱出する最高の機会を逃すことになります。 2. AVIV指標 AVIVは、補正された、よりよく考えられたMVRVと見なすことができ、MVRVよりも明白な「平均回帰」特性を持っています。 しかし、それでもなお「ピーク(高値)の減少」という現象は明らかで、図中の1、2、3、4は、それぞれ13、17、2021年の頂点に相当します。 同じ質問について、読者が検討できるように上記のテキストを直接コピーします:より保守的なしきい値を設定する方法は? 2021 年 4 月にさかのぼって、13 年または 17 年の履歴データしか表示されない場合、控えめに設定されたしきい値を 21 年 4 月にトリガーできますか? このように設定された閾値は、2021年の2番目のトップでトリガーできますか? 2021年4月がトップだと思わないなら、2021年の2番目のトップがトップを逃れる可能性はさらに低くなりますよね? RUP(相対未実現利益) 以前にもRUPのオンチェーンデータについて詳しく紹介しましたので、興味のある方は以下の2つの記事をご参照ください。 オンチェーンデータアカデミー (9): マーケットバロメーター RUPL(I) - データ紹介 > ボトムリーディングアプリケーション オンチェーンデータアカデミー (10): マーケットバロメーター RUPL(II) - 最強のトップシグナルとヒストリカルサイクルトップ 詳細分析 ある読者から「RUP発散の論理が理解できる。 しかし、RUPが到達した史上最高値も考慮すべきでしょうか?」 上図の通り、これはRUPの履歴チャートであり、図中の1、2、3、4は、それぞれ13、17、2021年のトップに対応しています。 RUPが時価総額で標準化されても、ピークが逓減する現象が見られることが分かります。 もう1つの魂の拷問:より保守的なしきい値を設定する方法は? 2021年4月にさかのぼると、過去のデータはわずか13年または17年であり、控えめに設定されたしきい値は21に設定できることがわかります...
ビットコイン 2021 年のダブルトップ構造を例に：未来のデータ漏洩とは何か
一連の戦略をバックテストし、一連の指標を調べるとき、私たちは本当にその瞬間に立っているのでしょうか? 本稿では、「将来のデータ漏洩」と「過学習」という2つの罠からスタートし、2021年のダブルトップオンチェーン分析の致命的な試練を分析します。 (あらすじ:Continuation of life market: analysis of the weirdest double top in 2021 with on-chain data) (背景補足:オンチェーンデータアカデミー(1):市場全体のBTCの平均コストはどれくらいか知っていますか? キーポイント: 「先読みバイアス」の概念について話す 取引におけるヒットについて話す:2021年のダブルトップのオーバーフィッティング:剣を彫るための最大の試練 3つの指標と1つのモデルのパフォーマンスのレビュー 先読みバイアス シナリオを想像してみてください:「私が取引戦略を開発し、過去50年間にわたって厳密にバックテストしたとしましょう 1975年~2024年、非常に良いバックテスト性能を得ました。 だからこそ、2025年にこの戦略を立ち上げることにしたのです」 親愛なる読者の皆さん、上記の説明について、何が間違っているかわかる人はいますか? 本当に1975年~2024年のバックテストしかやっていないと、実は「将来のデータ漏洩」という罠に陥りやすいのです。 バックテストを行うために「これまで」のすべてのデータを使用しただけなので、これは私たちが訓練した戦略パラメータにつながり、「せっかち」である可能性が高いです! より厳密なアプローチは、たとえば、「1975 ~ 2023」の 2024 年全体のパフォーマンスをバックテストし (2024 年と仮定して)、トレーニング戦略を使用できます。 もちろん、1975~2022年の期間のデータを使用して戦略をトレーニングし、トレーニングされた戦略を使用して2023年と2024年のパフォーマンスをバックテストすることもできます。 より正確には、「ローリングバックテスト」または「ステップバックテスト」によって、「将来のデータ漏洩」を可能な限り回避できます。 この利点は、「トレーニング後の戦略が将来のテストに耐えられるようにする」ことです。 オーバーフィッティング:最も致命的な毒 基本的な定量的戦略開発の概念を少し持っている人なら誰でも、オーバーフィッティングの問題がどれほど深刻であるかを知っているでしょう。 いわゆるオーバーフィッティングとは、平たく言えば「刀のために舟を彫る」ことであり、バックテストのデータは見栄えが良い(訓練誤差が少ない)が、実際の実戦には適用しにくい(テスト誤差が高い)のです。 ここでは、説明するために数学的概念を紹介するつもりです:(数学を見ると頭痛がする読者は、次の段落に直接スキップして結論を確認できます)「1、2、4、8、16、?」 数字に少し敏感な読者は、最初の5つのデータ項目が明らかに「2の累乗」に関連しているため、次の数値は32であると考える必要があります。 しかし、実際のところ、次の数字がどうなるかは予測できません。 数学的な観点からは、ラグランジュ補間を使用して別の高次多項式を構築できるため、6番目のデータは32ではなく、法則も満たします。 つまり、「有限のデータポイントのみに基づいて推定される予測は信頼できない」ということです。 2021年セカンドトップ:ほとんどの指標にとって最大のテスト 退屈な理論的概念について話した後、実際の戦闘について話しましょう。 以下では、3つのオンチェーンデータ指標と、すべての読者に説明するために私が個人的に開発したモデルを取り上げます。 MVRV オンチェーンデータ分析を少し勉強した読者はMVRVについて聞いたことがあると思いますが、以前の記事でもこの指標について詳しく説明しました( オンチェーンデータスクール(1):市場全体のBTCの平均コストを知っていますか? ）。 上記のように、これはMVRVの履歴データのチャートです。 グラフの1、2、3、4は、それぞれ13、17、2021年の上位に対応しています。 各ラウンドの上部にあるMVRVの高値が「減少している」ことがはっきりとわかります。 高値が減少する現象に対処するために、多くの人が次のような方法を使用しているのを聞いたことがあります:「それが減少していることはわかっているので、トップを判断するときは、警告信号として、より保守的で低いしきい値をつかみます。」 ここで疑問が生じます:より保守的なしきい値をどのように設定するか? 2021 年 4 月にさかのぼって、13 年または 17 年の履歴データしか表示されない場合、控えめに設定されたしきい値を 21 年 4 月にトリガーできますか? このように設定された閾値は、2021年の2番目のトップでトリガーできますか? 2021年4月がトップだと思わないなら、2021年の2番目のトップがトップを逃れる可能性はさらに低くなりますよね? 私が言いたいのは、BTCのヒストリカルデータのサンプルサイズが小さすぎるため、以前のサイクルを単純に考えると、「将来のデータ漏洩」の罠に陥る可能性が高いということです。 2021年4月(最初のトップ)の人は、13年または17年のデータしか見ることができないため、その時点でのMVRV値が実際にはそのサイクルの最高点であることを知りません。 同様に、2021年に2番目のトップが出現したとき、MVRV値は非常に低い位置にあり、最初のトップが逃げられなかった場合、2番目のトップのデータによると、当然トップを脱出することは不可能であり、2021年にトップを脱出する最高の機会を逃すことになります。 2. AVIV指標 AVIVは、補正された、よりよく考えられたMVRVと見なすことができ、MVRVよりも明白な「平均回帰」特性を持っています。 しかし、それでもなお「ピーク(高値)の減少」という現象は明らかで、図中の1、2、3、4は、それぞれ13、17、2021年の頂点に相当します。 同じ質問について、読者が検討できるように上記のテキストを直接コピーします:より保守的なしきい値を設定する方法は? 2021 年 4 月にさかのぼって、13 年または 17 年の履歴データしか表示されない場合、控えめに設定されたしきい値を 21 年 4 月にトリガーできますか? このように設定された閾値は、2021年の2番目のトップでトリガーできますか? 2021年4月がトップだと思わないなら、2021年の2番目のトップがトップを逃れる可能性はさらに低くなりますよね? RUP(相対未実現利益) 以前にもRUPのオンチェーンデータについて詳しく紹介しましたので、興味のある方は以下の2つの記事をご参照ください。 オンチェーンデータアカデミー (9): マーケットバロメーター RUPL(I) - データ紹介 > ボトムリーディングアプリケーション オンチェーンデータアカデミー (10): マーケットバロメーター RUPL(II) - 最強のトップシグナルとヒストリカルサイクルトップ 詳細分析 ある読者から「RUP発散の論理が理解できる。 しかし、RUPが到達した史上最高値も考慮すべきでしょうか?」 上図の通り、これはRUPの履歴チャートであり、図中の1、2、3、4は、それぞれ13、17、2021年のトップに対応しています。 RUPが時価総額で標準化されても、ピークが逓減する現象が見られることが分かります。 もう1つの魂の拷問:より保守的なしきい値を設定する方法は? 2021年4月にさかのぼると、過去のデータはわずか13年または17年であり、控えめに設定されたしきい値は21に設定できることがわかります...