Pythonによるバックテスト
Pythonを用いたバックテストや検証の記録
大相場は多くの銘柄が強い（逆）相関が多くなる
Colab、単一銘柄の最適化、移動平均２本と終値でトレード
ATRで除した価格推移をつくってみる
Ku-Chart の１日の平均的な変動を調べて、そこから大きく乖離する銘柄で取引
勝率rrの推移
リスクオンとリスクオフで、かなり勝率が変動するのでは？勝率58%でも〜、相関はシグナルの判断に必要になるのと同じくらい短期間で確認する必要がある
Pending
トレンドに依存しない手法
取引回数を意識
ブレイク後の逆張りなど、因果がイメージできて、かつ普遍的な変数
最大リスクはすべての銘柄が連動しても耐えられる水準にするのがよさそう
どの価格が出ると、決済のシグナルがでるのか。日々想定して、その水準をグラフ化
相関係数を井上さんの手法に基づいて（5平均＋10平均みたいな）
相関係数による分散投資と成績の検証
統計学 多変量解析 spss sas