収益曲線の回帰残差の標準誤差

この間からやっているランダムトレード（いろんな通貨ペアでランダムにトレードを行って収益やプロフィットファクタ、勝率等を計算）して算出された結果の相関関係をみるということを少し通貨ペアを増やしてやってみました。今回は通貨ペアを増やして（合計１６ペア）でまたまた相関をとってみました。

あと今回は「売買システム入門（Turshar S. Chande著）」からネタを仕入れた「収益曲線の回帰残差標準誤差」なる指標も計算させてみました。　この指標はどれだけなめらかに収益が伸びているかということを表すというもので小さければ小さいほどよいというものです。今回はその数値で平均利益を割った数値をＲＳＥという名前で算出しました。それからもう一つ収益曲線の回帰残差から算出するRSDなる数値（過去の投稿でRSSとか読んでいたやつを少し変更）も合わせて出しています。

今後これらの数値のどれかがシステムの良し悪しの評価に使えないかなと考えています。

相関の結果は以下のような感じでした。

追加情報としてランダムトレードにおいてのRSEと平均利益の散布図を描いてみました。

システムの良し悪しの判断に使えそうな指標のもう一つにSharpe比というものがあるのですがこちらも比較対象として以下に載せてみます。Ｓｈａｒｐｅ比は１を超えると良いモデルということらしいです。

参考までに他の数値の例として勝率と平均利益（ＡｖｅＰｒｏｆ）の散布図は以下のような感じでした。

更にランダムトレードにおいてのRSEのヒストグラムは以下のような感じです。

Sharpe比のヒストグラムは以下のような感じでした。

今後の記録のためにとっておきたいと思います。