バックテスト

バックテストとは、モデリングにおいて、履歴データに基づいて予測モデルをテストすることを意味する用語です。バックテストは、遡及分析の一種であり、過去の期間に適用される 特殊なタイプのクロス検証です。

経済および金融の分野では、バックテストは、過去の期間に戦略またはモデルが使用されていた場合のパフォーマンスを推定することを目的としています。これには、過去の状況を十分に詳細にシミュレートする必要があり、バックテストの制限の 1 つは詳細な履歴データが必要であることです。2 つ目の制限は、過去の価格に影響を与える戦略をモデル化できないことです。最後に、バックテストは、他のモデリングと同様に、潜在的な過剰適合によって制限されます。つまり、過去にはうまく機能した戦略が将来はうまく機能しないことがよくあります。^[1]これらの制限にもかかわらず、バックテストは、モデルと戦略を合成データでテストした場合には入手できない情報を提供します。

歴史的に、バックテストは、詳細なデータセットの取得と使用に費用がかかることから、大規模な機関投資家やプロの資産運用マネージャーによってのみ行われてきました。しかし、バックテストはますます広く使用されるようになり、独立したウェブベースのバックテストプラットフォームが登場しています。この手法は広く使用されていますが、弱点を抱えがちです。^[2] バーゼル金融規制では、大規模な金融機関に特定のリスクモデルのバックテストを義務付けています。

250日連続でバックテストされた1日のリスク値の99%の場合、テストは次の表に応じて緑（0-95%）、オレンジ（95-99.99%）、または赤（99.99-100%）と見なされます。 ^[3]

250 日連続で 10 日間の 99% の Value at Risk をバックテストした場合、テストは次の表に応じて緑 (0-95%)、オレンジ (95-99.99%)、または赤 (99.99-100%) と見なされます。

海洋学^[5]や気象学^[6] では、バックテストはハインドキャストとも呼ばれます。ハインドキャストは数学モデルをテストする方法であり、研究者は過去の出来事に関する既知または近似推定の入力をモデルに入力して、出力が既知の結果とどの程度一致するかを確認します。

予測とは、通常、観測が同化されていない歴史的期間の数値モデル統合を指す。これが予測実行と再解析を区別する。塩分や温度の海洋学的観測、および有義波高などの表面波パラメータの観測は気象学的観測よりもはるかに少ないため、予測は気象学よりも海洋学でより一般的である。また、表面波は風が唯一の発生力である強制システムを表すため、波予測は完全な再解析をほとんど必要とせずに波の気候を適切に表現するのに十分であると考えられることが多い。水文学者はモデル河川流量に予測を使用する。^[7]

予測の一例としては、気候モデルに気候強制力（変化を強制するイベント）を入力することが挙げられます。予測によって適度に正確な気候反応が示された場合、モデルは成功したとみなされます。

ECMWF再解析は、波動パラメータが同化されず、波動部分が予測実行となる波動モデル統合と組み合わせた大気再解析の組み合わせの例です。