過剰最適化とは、自動売買プログラムの売買ルールを過去の値動きに合わせて良い成績になるように調整した結果、未来の相場では良い成績が出せない状態をいいます。カーブフィッティング、オーバーフィッティングと呼ばれることもあります。
過去の値動きを参照して売買ルールを調整することを「最適化」と呼び、それ自体は自動売買プログラムの売買ルールを作成する際に一般的に行われていますが、過去の値動きへの適合が「過剰に」行われている状態が過剰最適化です。過剰最適化となった自動売買プログラムは、売買ルールを調整した際に値動きを参照した期間のバックテストでは良好な結果になりますが、実際の運用(未来の値動き)で同等の結果を残せないばかりか、損益曲線が右肩下がりになってしまうことすらあります。
バックテストでは優秀なのに、実戦に投入すると成績が出ないというのは、自動売買プログラムの世界によくある話です。その問題を回避するには、フォワードテスト(売買ルール作成時点以降の運用成績)の結果も確認する必要があります。半年、1年と集積されていくフォワードテストの結果が、バックテストと同じような傾向を示せば、その自動売買プログラムのルールは過剰最適化ではないものと判断することができます。
バックテストの期間が長くなればなるほど、結果の信頼性は高くなります。逆にバックテストの期間が短いと、信頼性は低くなり、過剰最適化の余地が大きくなってしまいます。そのため過剰最適化の余地をできるだけ排するには、バックテストの期間を数年ではなく10年などまとまった年数にすることが望ましいといえます。
読み方
かじょうさいてきか
同意語
カーブフィッティング、オーバーフィッティング