バックテストの落とし穴：AI取引戦略における過学習を回避する方法

過去のデータで完璧に機能する戦略も、過剰適合している場合はライブ市場で失敗する可能性があります。

よくある過剰適合の罠

先読みバイアス、生存者バイアス、過度のパラメーター調整、不十分なアウトオブサンプル期間が最も一般的な間違いです。これらのいずれかが、無価値な戦略を有望に見せかけることがあります。

ウォークフォワード分析

これにより、戦略がリアルタイムでどのように使用されたかをシミュレートします。

組み合わせクロスバリデーション

CPCV（Combinatorial Purged Cross-Validation）は数千の合成バックテストパスを生成し、単一の誤解を招くエクイティカーブではなく、期待パフォーマンスの分布を提供します。