自らの取引履歴を統計的優位性に活用する
記事 arXiv papers · 著者: Tommaso Gastaldi
サマリー
この論文は、取引戦略が自らの過去の取引情報を使って新しい注文を執行するか判断することで、成績を改善できると論じています。このような条件付けを統計的優位性に必要なものとして提示し、自らの取引履歴を無視する戦略については、一般的な条件下で損益を系統的に改善する修正版を構築できると主張しています。
著者らは意思決定の仕組みを用いてこの考えを定式化し、検証と例示のためにシミュレーションと実世界の取引証拠を報告しています。提示された説明では、仕組みの詳細、前提の正確な内容、証拠の設定や測定方法は示されていません。そのため、実装、コスト、特定市場における改善主張の頑健性を評価するには情報が足りず、広範な原則を述べるにとどまります。
主なアイデア
- 戦略自身の過去の取引情報を使い、新しい注文を執行するかどうか判断できます。
- 注文執行をその情報に基づいて条件付けることが、統計的優位性に必要だと論じています。
- 一般的な条件下では、自らの取引履歴を使う戦略が、それを使わない戦略を改善できると主張しています。
- 意思決定の仕組み、シミュレーション、実世界の証拠によって主張を裏付けています。
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全文
# On a fundamental statistical edge principle # On a fundamental statistical edge principle This paper establishes that conditioning the probability of execution of new orders on the self-generated historical trading information (HTI) of a trading strategy is a necessary condition for a statistical trading edge. It is shown, in particular, that, given any trading strategy S that does not use its own HTI, it is always possible to construct a new strategy S* that yields a systematically increasing improvement over S in terms of profit and loss (PnL) by using the self-generated HTI. This holds true under rather general conditions that are frequently met in practice, and it is proven through a decision mechanism specifically designed to formally prove this idea. Simulations and real-world trading evidence are included for validation and illustration, respectively.
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