トムの影響とは？ロボットは異なる時間帯や曜日でどのように振る舞うのでしょうか？
これは非常に重要な点です。
市場は時間帯によって特定の動きをします。
市場がどのように振る舞うか、そしてロボットが異なる時間帯でどのように動作するかを知ることは、市場に対する優位性を得るために重要です。
市場適応性（Market Adaptivity）
市場適応性とは、市場が変化するにつれてロボットがそれに応じて変化できる能力を指します。
例えば、固定値を使用して損切りや利確を設定している場合、ロボットの適応性は限定的です。
一方で、動的適応性を持つロボットは、市場条件の変化に応じて設定を調整する変数をルールに組み込んでいます。
簡単な例として、ATR（平均真幅レンジ）インジケーターを使用して市場のボラティリティを測定し、市場が変化した際にロボットが異なる動作をするようにルールを設定することが挙げられます。
また、「スイッチ」という概念もあります。
取引ルールにスイッチを組み込み、市場条件が特定の状態になった場合には完全に新しいルールを使用し、条件が変わればまた別のルールに切り替える、という仕組みです。
これらはすべてロボット内で自動的に処理されます。
適切なロットサイジング（Sizing Method）
ロットサイズの設定は、ロボットの収益性に大きく影響します。
ロットサイジングとは、どれだけ買うか、どれだけ売るかを決定する重要な部分です。
これは資金量、ボラティリティ、戦略の種類、取引する商品の種類に基づいて計算されます。
ロバスト性（Robustness）
ウィキペディアによれば、経済的ロバスト性とは、異なる市場や異なる市場条件の下でも有効であり続ける金融取引システムの能力を指します。
簡単に言えば、取引戦略がどれだけ適応力を持ち、変化に耐性があるかということです。
例えば：
- 異なる通貨や資産で使用する場合
- 債券や固定収益商品など、通貨以外の資産クラスに適用する場合
資産クラスを超えてロバスト性が高いロボットは、より優れた性能を発揮する傾向があります。
しかし、特定の資産クラスに特化したロボットが必要な場合もあります。その場合は、異なる資産クラスに適応する必要はありません。
ロバスト性は、時間、パラメータ変更への耐性、ポジティブフィードバックテストや最適化手法などにも関連します。
一般的な経験則として、ロバスト性が高いロボットほど優れています。
ロボットのパフォーマンスを評価する
ロボットを設計する際、初期の期待値に基づいて、そのロボットがどのように動作すべきか、トレンドのある市場、レンジ相場、非常にボラティリティの高い市場、または低い市場でどのように振る舞うべきかを大まかに理解しておく必要があります。
期待値と得られた結果を比較することで、ロボットに対する理解を深めることができます。
もし結果が期待と異なる場合、トレーダーはその理由を見つける必要があります。
パフォーマンスチェック
優れたパフォーマンスとは何か？
単に総利益だけを評価すべきではありません。
ロボットのパフォーマンスをより包括的に見る必要があります。
- パフォーマンスのためにどれだけのリスクを取ったのか？
- 時間を通じてどれだけ一貫しているのか？
これらすべてが重要です。
例えば、すべてを1回の取引で賭けて100％の利益を上げたロボットは、長期的には持続可能ではありません。
最終的に、パフォーマンスのバランスを取ることが重要です。ロボットの収益性とリスクを考慮した適切な報酬が求められます。
