パラボリックのパラメータはどう設定すべきか？最適設定値をバックテストで徹底検証

以前、以下の記事においてパラボリックで勝てるのかを検証しました。

上記の記事は、エントリーや手仕舞いに関していろいろなパターンを用意し、各パターンの収益性をバックテストで検証したものです。

しかし、パラボリックのパラメータはよく使われる値で固定としています（加速因子の最大値を0.2、加速因子のステップを0.02で固定）。もしかしたらパラメータを変えてみると収益性が高まるかもしれません。

そこで本記事では、パラボリックのパラメータをいろいろ変えてバックテストを実施し、最も収益性の高まるパラメータ（最適設定値）を検証してみようかと思います。

パラボリックのパラメータをどのように設定しようか迷われている方は、ぜひ参考にしてみてください。

この記事でわかること

パラボリックのパラメータ

パラボリックには加速因子の最大値とステップという2つのパラメータがあります。

ローソク足が1つ進むたびにステップだけ増加させ、それをトレンドが継続する限り最大値まで続けていくという流れなのですが…。

文章で説明するよりも以下のサイトがわかりやすいかと思います。

ステップの大きいほうが感度が大きくなります。つまり、トレンドの発生を早く捉えることができるメリットがある一方で、騙しに合う確率も高くなるというわけです。

以下はステップを0.03とした場合のパラボリックの例です。

以下はステップを0.01とした場合のパラボリックの例です。ステップが0.03のときよりも追従が遅い様子がわかるかと思います。

どちらがいいかはバックテストで収益性を比較してみないとわかりません。どれだけ理屈で説明したところでそれは定性的な議論に過ぎず、エビデンスがないからです。

そのため本記事では以下で記載する検証条件に基づいてバックテストを実施し、そのエビデンスを得ることにしたいと思います。

検証においては、以下の条件でバックテストを行いました。

SARとチャートが交差するタイミングでドテンを繰り返すトレードを対象に検証を実施します。

下図が一例です。黄色の丸で買い、緑の丸で売ることを繰り返すイメージです。この例はレンジ相場なのであまりいい結果になりそうではありませんが。

実際の裁量トレードにおいて、パラボリックだけでトレードを行ったり、常にドテンでエントリーや手仕舞いをしたりすることはないと思いかと思いますが、この条件での検証を行うことでインジケータそのものの性能を確かめることが可能になると考えられます。

よく使われるのが最大値0.2、ステップ0.02という設定値です。

ではそれ以外に何かあるのかとネットを漁りましたが、ほとんど情報が出てきません。

そのため今回はエイヤで決めることにしました。

つまり全組み合わせ9パターンで検証をすることになります。

時間足は15分足、1時間足、4時間足を対象とします。それぞれ前から、スキャルピング、デイトレード、スイングトレードを意識したものになります。

それでは実際に検証結果を見てみたいと思います。バックテストは以下の条件にて行いました。

以下が検証結果です。括弧の左の数字はプロフィットファクタを表していて、1より大きければ期待値はプラス、1未満であれば期待値はマイナスとなります。また括弧の中の数字は取引回数になります。

どの組み合わせでもプロフィットファクタは1以下なので、スキャルピングでは基本パラボリックを使うのは推奨されないということでしょうか。ステップが0.02以上と大きくなるとプロフィットファクタは1を下回るため、スプレッド負けしている可能性が高そうです。

表の見方は15分足と同様です。

プロフィットファクタはどの組み合わせでも1より大きく、デイトレードにおいてはパラボリックの使用は推奨されるかと思います。特にステップが0.01のときのパフォーマンスがよいようです。

表の見方は15分足と同様です。

文字色が灰色になっている箇所は、取引回数が1000未満の場合です。個人的には1000回の施行もなかったものは統計的信憑性に欠けると考えてますので、あくまで参考程度と思った方がいいかも知れません。