うーん

仕掛けた前後の価格の動きを勝ったやつ、負けたやつに分けて、負ける時の特徴みたいなのを見極められないか見ようとしてるんだけど、どーもうまくない。価格の推移を全部のトレードについて抽出するのはできたんだけど、Excelのグラフが１つの銘柄を１つのグラフ系列としてしか扱えないみたいで、うまく散布グラフにできない。点の密度をみて「このへんが濃いのがだめなのかな？」とか見ようと思ったんだけどな･･･
しょうがないので度数分布にでもしてみるか。技術的にマケっぽくてちょっとシャクだけど･･･　やっぱしExcelじゃなくてRがファイナルアンサーなのか？
今のDBSシステムの全トレードについて価格の推移を度数分布の等高線グラフにしてみたんだけど、傾向がつかめない；；　移動平均フィルターとボラティリティフィルターをかました状態で見ているから、ある程度傾向が寄ってしまっているのかな･･･　今一度フィルターを外して素の状態で流してもう一度みてみるか。そうすればこのシグナルに有効なフィルターについて、何かヒントが見えるかも･･･

･･･傾向を見る方法がわかった。勝っているトレードと負けているトレードの２つの度数分布表をつくってその差をとればいい。勝っている方の度数分布の数字から負けている方の度数分布を引いて、正の数なら勝ちトレードの場合の傾向、負の数なら負けトレードの場合の傾向と言える。

あんまり大きい画像は載せないようにしてたんだけど、これ小さくするとわけわからないので、原寸で。中央がトレードを仕掛けた時で、左が過去、右が未来。上が利益で下が損失。コレ見るとものすごく狭い価格帯を通ってきたやつが、利益を出す率が高いみたいだ。あと、仕掛けた後、ちょっとでも逆行したやつは損を出す可能性の方が高そう。ふむ。

しかし、しかしだ。これ、今ある全ての日足データで出した結果なんだけど、これで新しいフィルター作って適用したとしてだよ。成績はアップするんだろうけど、それは今後のトレードでも生きるものなんだろうか？　単なる過去期間へのカーブフィットに過ぎないんではないだろうか？

その疑問に答えるには、過去期間を１年とかで区切って同じ分析をしてみればいい。その結果どの期間でも同じ傾向が見られるなら、カーブフィットではなく、将来期間でも通用する可能性の高い性質と言えるんではないだろうか？

お、ん、ちょっとまてまてまて。このグラフ（というか二次元の配列）そのものをマスクにして、升目に点数をつけて、通ってきた升目の合計点をシグナル点灯時点で評価。一定の閾値以上なら仕掛けるっていうちょっとナレッジベース風味なフィルターはどうだろう？　これは面白いかも。この仕組みを実装して、テスト期間をずらしながらやってみればカーブフィットかどうかもわかる。ふむ。