訂正箇所（表2.1に合わせた表現に変更した場合）
62ページ
誤）パーセンテージベースの平均利益は
正）平均損益（％）は
63ページ
誤）勝ちトレードの回数は
正）勝ちトレード（の回数）は
誤）最大の勝ちトレード（％）は
正）最大（の）勝ちトレード（％）は →表２．１では％が抜けている
誤）勝ちトレードの平均利益（％）は
正）平均勝ちトレード（％）は→表２．１では％が抜けている
63,64ページ
誤）(F$2:FX,”>0”)
正）(F$2:FX;”>0”)
64ページ
誤）負けトレードの回数は
正）負けトレード（の回数）は
誤）最大の負けトレード（％）は←（６行目の文章）
正）最大（の）負けトレード（％）は
誤）負けトレードの平均損失（％）は
正）平均負けトレード（％）は
誤）最大の負けトレード（％）は←（12行目の文章）
正）（最大の）ドローダウン（％）は
誤）現在の金額ベースの平均トレードは
正）平均損益（％）を現在の金額ベースに換算した数値は
65ページ
誤）トレード回数は
正）総トレード数（トレード回数）は
誤）勝率は
正）表2.1の”勝ちトレード”の右となりの値（勝率（％））は
誤）今日の最大の勝ちトレードの金額は
正）最大（の）勝ちトレード（％）を現在の金額ベースに換算した数値は
誤）今日の勝ちトレードの平均利益の金額は
正）平均勝ちトレード（％）を現在の金額ベースに換算した数値は
誤）今日の累積利益の金額は
正）累積利益（％）を現在の金額ベースに換算した数値は
66ページ
誤）負けトレードの割合は
正）表2.1の”負けトレード”の右となりの値（負ける確率（％））は
誤）今日の最大の負けトレードの金額は
正）最大（の）負けトレード（％）を現在の金額ベースに換算した数値は
誤）今日の負けトレードの平均損失の金額は
正）平均負けトレード（％）を現在の金額ベースに換算した数値は
誤）今日の最大ドローダウンの金額は
正）（最大の）ドローダウン（％）を現在の金額ベースに換算した数値は
表が完成できたら”別名で保存”を選び保存するが、OpenOfficeを使用している場合は CSVではなくOpenOffice形式で保存する。
そうしないと、せっかく入力した計算式が消える可能性があるためだ。
データの準備
データがなければなにもはじまらない。
「データマイニングによりマーケットの傾向をさぐる」ことを行うのであれば当然マーケットのヒストリカルデータが必要となる。
そうでない場合はバックテストに使用するためにデータが必要となる。
データのタイプはポイント修正ベースつなぎ足と、比率修正つなぎ足（Ratio Adjusted Data、略名RAD）の２種類が必要。
この２つを多くのマーケットについて準備する。
また本書では、日足と週足と月足のデータも使っている。
（デイトレードであれば本来１時間足などの日中足がのデータが必要になるが、本書では使っていない。
その理由はおそらく長期にわたって日中足のデータがあるマーケットが存在しないかもしれないためと推測する。）
どのマーケットも同じ期間のデータが必要であり、長いほどよい。システム構築用と最後のテスト用の２つに期間を分けてバックテストに使用する。
以上から合計（データの種類：２ × マーケットの数 × 時間枠の種類３）の数のヒストリカルデータが必要となる。
ここで本書の67ページから77ページにかけての「先物のデータ」について復習すると、先物には期限が存在しその期限が終了すると次の期限が始まる。
バックテストではこれらの期限のデータをつなぎ合わせて長い期間のデータ（つなぎ足）として使う必要がある。
ここで問題となるのが期限が変わった日＝限月の乗り換え日にプライスが突然変更されることがあることだ。
これはマーケットの動きとは関係のない変更である。
本書には
「マーケットのプライスとボラティリティ（プライスの時間足の高値安値の幅）には
ボラティリティ（高値－安値）÷そのボラティリティの時間足の始値（終値でも可）、は年月でほとんど変化しない
という関係がある。」という前提がある。
この前提が、このプライスの変更の問題により先物のヒストリカルデータでは崩れてしまうのだ。
この問題を解決する目的で使うのがポイント修正ベースつなぎ足とRADである。
ポイント修正ベースつなぎ足は単純に「限月の乗り換え日に変更のあったプライス」と変更前のプライスとの差を使って、変更前もしくは変更後のプライスを修正する。
ちなみに変更前（乗り換え日以前＝ロールオーバー以前）のプライスを修正した場合は”バックアジャスト”といい、変更後のプライスを修正した場合は”フォアードアジャスト”という。
本書のRADについてはその修正方法が複雑となり、その計算式は次のとおり。
Cinew = Ciold X (1+(C – c) / C)
ここで
Cinew = iバー前の修正後価格、
Ciold = iバー前の修正前価格
C = 乗り換え日の新しい限月の終値
c = 乗り換え日の旧限月の終値
無修正のヒストリカルデータを手に入れて、この計算式を使い自分でRADを作るつもりは私にはないため、この式を深く考えることはしないが、この式をそのまま使うすると、フォアードアジャストのデータとなる。
しかし現在のプライスをベースとするならば当然バックアジャストのデータを使うべきでだろう。
（本書ではどちらのタイプのデータなのかは不明。）