インサンプルとは?意味・読み方を美容師トレーダーが解説【FX用語集】
EAのバックテストをするとき、「このデータで最適化した」という期間がインサンプルだ。
アウトオブサンプルとセットで理解しないと、意味が半分しかわからない。
意味・読み方
読み方:インサンプル
簡単に言うと:EAや戦略のパラメータを最適化するために使った過去データの期間のこと。
もう少し詳しく:バックテストでは全データを「最適化に使う期間(インサンプル)」と「検証に使う期間(アウトオブサンプル)」に分けて評価する。
インサンプルはパラメータを「鍛える」期間で、この期間で良い成績が出るのは当然だ。
問題は、その成績がインサンプル外でも再現するかどうかにある。
別名・類似語・略称
| 表現 | 補足 |
|---|---|
| IS | 英語略称 |
| 最適化期間 | 役割を直接示した表現 |
| 学習期間 | 機械学習分野での対応概念 |
| トレーニングデータ | 同上 |
インサンプルとアウトオブサンプルの分割
| 項目 | インサンプル(IS) | アウトオブサンプル(OOS) |
|---|---|---|
| 用途 | パラメータ最適化 | 実力の検証 |
| 比率目安 | 全体の60〜70% | 全体の30〜40% |
| 成績の扱い | 参考程度(必ず良くなる) | 本当の評価基準 |
インサンプル成績が良いのは「当たり前」
インサンプルで最適化するということは、そのデータに最も「フィットする」パラメータを探す作業だ。
データに合わせてパラメータを調整しているのだから、インサンプルで高い成績が出るのは必然に近い。
重要なのはアウトオブサンプルで成績が維持されるかどうかで、それが崩れるなら「過剰適合(オーバーフィット)」が起きている可能性が高い。
過剰適合のリスク
| 兆候 | 内容 |
|---|---|
| ISの成績がOOSより著しく良い | 過去データへの特化が起きている |
| パラメータの範囲が極端に狭い | 特定の条件にしか機能しない |
| OOS期間ごとに成績がバラバラ | 安定したエッジがない |
よくある誤解・勘違い
「インサンプルで年利300%出た!」と興奮して本番稼働させたら、最初の1か月で大きくドローダウンした。
インサンプルの成績は「そのデータへの最適化結果」であって「未来への予測精度」ではない。
それを理解するまで何度も同じ失敗をした。
インサンプルの数字は「戦略が過去に何をできたか」を示すだけで、「未来に何ができるか」はアウトオブサンプルと実運用で確かめるしかない。


