Walk-Forward Matrix はプラ StrategyQuant ットフォームの強力でユニークな機能です。この機能は2つの点で役立ちます：

1. 戦略の強さを確認する
   この戦略がWalk-Forwad Matrixテストに合格した場合、パラメータの再最適化により幅広い市場環境に適応できることを意味します。
2. 戦略の再最適化のための最適な期間を見つける
   それは最適化の頻度を最適化するのに役立ちます。

標準 ウォークフォワード最適化 戦略の結果を定期的な再最適化（例えば 300 日ごとに）でテストします。.
でも、どうやって知るんだ？ 最適な再最適化期間は何ですか？ 我々は、再最適化期間の様々な組み合わせをテストするWalk-Forward Matrixを使用しない限り、推測するしかありません。.

ウォーク・フォーワード・マトリックスとは何ですか？

これは単に、再最適化期間の数とOut of Sampleの数値が異なるWalk-Forward最適化のセットです %。.

WF Matrixの結果は、以下の画像のように表示され、合計の結果と理想的な再最適化期間が表示されます。.

また、このWFマトリックス内で実行されたOOS/ランのすべての組み合わせによるスコア（堅牢性結果）の3Dチャートも表示されます。.

この図表はこの記事の最後で説明します。まず、完全な例から始めましょう。.

Walk-Forward Matrixの事例 StrategyQuant

Walk-Forward Matrix の実行は WF 最適化の実行と同じくらい単純です。次の幾つかの行で、その完全なプロセスを示します。.
WF Matrix を使用するプロセス全体は WF 最適化の使用とほぼ同じなので、この例ではその違いだけを説明します。.
参照してください ウォーク・フォワード最適化の例 未記載のステップの詳細についてはこちらをご覧ください。.

内容：

1. 最適化用の戦略の読み込み
2. 設定最適化値の設定
3. 歩行前進ランの構成
4. 結果を確認する
5. 結果の解釈

ステップ1:最適化用の戦略のロード

Optimizer ウィンドウに切り替え、最適化したい戦略を読み込む必要があります。.

今回はWalk-Forward Matrixモードに切り替え、パラメーターを設定します。WF Matrixは一連の単一のWalk-Forward最適化を実行するため、どの期間（ラン）とOOS % を通過するかを設定する必要があります。これについては、Start、Stop、Incrementフィールドを使用できます。.

マトリックスでは、Walk-Forward Optimization をテストする組み合わせを指定する必要があります。弊社例では、5、7、9、11、13、15 のランと OOS % 20、30、40 を使用します。.

ご注意ください！
ウォーク・フォーワード・マトリックスの計算は非常に時間がかかるため、マトリックス内のすべての組み合わせに対して完全なウォーク・フォーワード最適化を実行する必要があります。結果を比較的早く得たい場合は、少なくともステップ数をあまり多く設定しない方が良いでしょう。.

Walk-Forward 最適化の新しいタイプである Simulation が利用可能で、Walk-Forward 最適化または WF マトリックスの計算速度を 10 倍から 100 倍高速化できます。.

ステップ2:最適化値の設定

ステップ 3: ウォーク・フォーワード ランの構成

これらの設定は、同じ方法または非常に類似した方法で設定されます。 ウォーク・フォワード最適化の例.

私たちはクリックすることができます 開始 テストを開始するためのボタン。.

ステップ4：結果を確認する

前述したように、Walk-Forward Matrix 解析には非常に時間がかかる場合があります。そのため、解析が完了するまでお待ちください。より少ないパラメーター、ステップ数、WF の組み合わせを使用することで、必要なテストの数を減らし、解析の完了を早めることができます。.

最適化が完了すると、データバンクに再び新しい「Walk-Forward Matrix」の結果が表示されます。.

完了すると、データバンクにはオリジナルトレーニング戦略とウォークフォーワード・マトリックスの結果という2つの結果しか残っていないことがわかります。.

データバンク内のWF行列の結果は、実行されたWalk-Forwad最適化のすべてから得られた最適なNet Pro適合を示しています。データバンク内のWF結果をダブルクリックして詳細を開いてみましょう。.

詳細には、最終的な堅牢性テストの結果（戦略がテストに合格したか、または失敗したか）と、すべてのマトリックス組み合わせの結果を表示できる設定可能な3Dチャートが表示されます。.

最終結果の下に、テストされた任意の「ウォーク・フォーワード」の組み合わせを選択し、その詳細な結果を以下に確認できます。.

エクイティチャートに切り替えると、WF マトリックス テーブルから選択した組み合わせに対する Walk-Forward 最適化の結果も表示されます。.

青い線は最適化された戦略を表し、薄いグレーの線は本来の最適化されていない戦略を表しています。.
この戦略は定期的に最適化されるとより良い結果を出せることは明らかです。.

これらの結果とエクイティチャートは、選択した最適化条件（20% OOSの7回の実行）について表示されます。別の組み合わせを選択した場合、結果やチャートは異なるようになります。.

結果の解釈

この記事の冒頭に述べたように、Walk-Forward Matrixは以下の両方の目的にも役立ちます。 戦略の堅牢性チェック そして、 戦略の再最適化のための最適な期間を見つけるためのツール.

ロバスト性チェックとしてWalk-Forward行列を使用する

様々なパラメーターを用いたウォークフォワード最適化による戦略の最適化により、異なる再最適化期間における戦略の「生存性」を検証できます。また、最適化された履歴の長さも異なるため、異なるシナリオでの戦略の性能を比較することも可能です。.

Score 3D チャートは各パラメーターの組み合わせに対する堅牢性結果を示します。これは、過剰最適化（カーブフィッティング）を特定して回避するための優れたツールです。堅牢な戦略は、表面プロットに急激な変化ではなく、徐々に変化を示すようになります。.

我々が求めているのは、可能な限り多くのWF組み合わせが成功することです。.
最低限、失敗よりも成功の組み合わせが少なくとも3×3個以上あるクラスタを探しています。.

[Configure]ボタンをクリックすると、この設定を自動的に StrategyQuant 認識するように設定できます。弊社の場合、9つのWalk-Forwardテストのうち少なくとも7つが成功する3×3の組み合わせのグループを生成したいのです。.

私たちの例では、このような2つのクラスタがあり、その境界は黄色と青で示されています。どちらの場合も、9つのウォーク・フォワードテストのうち7つは合格しました（緑色の色で示されています。テストは赤い円で示されています）。.

マトリックスにそのような3×3のグループが1つだけ見つかった場合、この戦略は強固であると判断します。 グループ化とは、戦略が再最適化によって恩恵を受けるだけでなく、異なる期間で再最適化が可能でありながら依然として収益性を維持できることを意味します。これは強靭性の指標です。.

単一の Walk-Forward 最適化の成功を決定するのは何でしょうか？

以上で、この戦略が堅牢であるかどうかを評価するために、テストしたすべての Walk-Forward の組み合わせを評価しました。その際、単一の WF 最適化の大部分が当社の基準を満たしていることを確認しました。.
しかし、どうやって単一の「Walk-Forward」最適化が合格したかどうかの判断をしたのでしょうか？
これにはカスタマイズ可能な機能を使用します。 堅牢性スコア これは、各 Walk-Forward 最適化に対して計算されます。.

堅牢性スコアは完全にカスタマイズ可能です。[堅牢性スコア]コンポーネント表に、監視したいすべての条件を設定し、その境界値を設定できます。詳細スコアコンポーネントの説明を確認してください。 ウォークフォワード最適化 記事.

主な堅牢性スコアの閾値（2）は、WFの結果が成功とみなされるためには、これらのスコアのどれがどれだけ満たされている必要があるかを意味します。.

例えば、9ラン/20% OOSが失敗したのは、6つのスコアのうち2つが通過しなかったためです。つまり、ロバストネススコアは80点を % 通過させる必要があったのに、66% 点（6つのうち4つが66%）しか取得できませんでした。.

失敗した組み合わせを振り返ることは常に良いことです。その失敗の理由は何か？
詳細についても検討すべきです。失敗した組み合わせはすべてありますか？もしそうなら、成功基準が厳しすぎるかもしれません。.

Walk-Forward Matrix を使用して最適な再最適化期間を見つける

これは堅牢性チェックの自然な延長です。例えば、3×3の単一の「Walk-Forward」最適化グループを見つけたら、その中間にあるものを選択するのが好みです。.
StrategyQuant これは自動的に実行されます（適切に設定すれば、最終結果のすぐ下に結果が表示されます：）

戦略は再最適化設定にも対応している必要があることに注意してください。つまり、正確な再最適化日は問題ありません。ただ、再最適化期間と履歴期間は、本来の通りに維持される限りは問題ありません。.

この戦略の場合、私は今（8月）の2年間分のデータを元に戦略を再最適化できます。また、来年（1年後）の8月に再び最適化する予定です。.

高度な3Dチャート

Newでは新しい機能が StrategyQuant 提供されます。それはすべてのWalk-Forwardコンビネーションの3Dチャートです。すでに述べたように、3Dチャートは各パラメーターの組み合わせの価値を示し、過度の最適化を特定して回避するのに非常に有効なツールとなります。堅牢な戦略は表面図に徐々に変化が現れるでしょう。.

ネット利益、ドローダウン、スタグマトン、 Proフィットファクター、安定性などの3種類の表示形式で3Dチャートを表示できます。これらは表面図、棒グラフ、またはヒートマップです。.

ヒント – もし記事が役に立ったなら、こちらもチェックしてください。 高度な「歩行前進」値の説明 様々な値の記述はフィルタで利用したり、データベースに表示したりすることができます。.