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Central Limit Theorem(1)

最適なサンプル数は一体どうやって決めているのでしょうか?


過去データの参照は必要十分に少ない方がいいのはわかるのですが。どういった基準によってその区間を決めたらいいのでしょう^^;


これが今の悩みの一つです。


膨大な過去データを参照したところでロバストな手法を構築できるかどうかは全く別の問題です。(取引するインターバルによっても、時間の長さは変わってくるので10年前からのデータでやればいいとかそういった問題ではないと思います。重要なのは最適なインターバルのデータであり、サンプル数がどの程度必要なのかという問題だと思います。)


例えば、ある銘柄の日足のデータのROR(Rate of Return)を取得可能な限りの過去データで検証したとしても、数が多すぎれば、中心極限定理に基づき何も特徴の無い分布に近づいていってしまうだけだと思います。


では、最適なデータの数とはどういった方法で設定すれば良いのでしょうか?


私が今考えている方法では、国内市場のようなオープン、クローズがあるような取引所ではセッション毎のあるモデルの係数を比較し、ロバスト性の高さを求めていく方法かなと思っています。


検証の後、確認して行きたいと思います^^




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