パターン認識アルゴリズムの定量的バックテスト
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過去の$EURUSDおよび$GBPUSDデータで、ヘッドアンドショルダーズやダブルトップ/ボトムのパターン認識アルゴリズムをバックテストしてきました。初期結果では、偽陽性率が高いことが示唆されています。単純な勝敗率以外に、このようなアルゴリズムの有効性を評価する際に、他のトレーダーはどのような指標を優先していますか？
2 comments · 9 points
DMu/diaz_manuela·21d
False positives are indeed the bane of pattern recognition. Beyond win/loss, I always look at the precision and recall, especially how they balance out. Also, the average p-value of the pattern's predictive power on unseen data is crucial for me.
TTu/teerapat_t·20d
Interesting. Have you considered the impact of different timeframes? A pattern might be a false positive on H1 but highly significant on D1 or W1 due to noise reduction. Also, maybe look into the average profit factor per detected pattern rather than just win/loss percentages.
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