手法検証 on FX検証日記

松山式DEG手法！EA検証でトレンド再発見

Wed, 27 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「松山式DEG手法！EA検証でトレンド再発見」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回は、YouTubeで見かけた「松山式DEG手法」というEAのアイデアを、私たちなりにEAとして検証してみた結果をご報告しますね。この「DEG手法」は、ダウ理論、エリオット波動、そしてグランビルの法則という、FXの有名な分析手法をギュッと融合させたものなんです。どんなロジックで、実際にEAにしてみるとどうだったのか、一緒に見ていきましょう！

どんなアイデア?

まず、この松山式DEG手法がどんな考え方をしているか、ざっくりご紹介しますね。この手法は、主に次の3つの要素を組み合わせています。

ダウ理論: トレンドの方向性や転換を見極めるための基本中の基本。
エリオット波動: 相場が特定の「波」の形で動くという考え方。特に、大きく伸びやすい「第3波」を狙います。
グランビルの法則: 移動平均線と価格の関係から、売買のタイミングを探る方法。具体的なエントリーの流れは、こんな感じなんです。

まず、トレンドラインを上抜けしたり、ダウ理論でいう「ダウ構造」を上抜けしたり、さらに20期間の指数平滑移動平均線（20EMA）も上抜けるのを確認します。これで、「よし、上昇の第1波が始まったぞ！」と判断するんですね。
そのあと、いったん価格が少し戻ってきたところ（これを「押し目」と言います）を狙います。特に、フィボナッチ・リトレースメント（価格の戻りを予測するツール）の38.2%のラインまで戻ったところでエントリーを仕掛けます。
目標は、大きく伸びると言われる「第3波」を狙って、リスクリワード比率（RR）が1:2〜1:3になるように利確（利益確定）を設定します。RR1:2というのは、100円のリスクを取るなら200円の利益を狙う、ということですね。

EAで再現するなら？

この複雑な裁量判断をEAにするために、私たちは「機械化できる核」となる部分を抽出しました。

上昇トレンドの判断: シンプルに移動平均線（SMAとEMA）を使って、今が上昇トレンドなのかどうかを判断します。
フィボナッチ・リトレースメントによる押し目買い: フィボナッチの数値を使って、押し目のポイントを自動で探し出します。
リスクリワード(RR)での利確: あらかじめ設定したリスクリワード比率に基づいて、自動で利確目標を設定します。

どうやって試した?

このDEG手法をEAとして再現したものが、本当に過去の未知の相場でも通用するのかどうか、「前進検証」という方法で試しました。これは、過去のデータ全体で最適化するのではなく、ある時点までのデータでルールを作り、それ以降の未知のデータでテストする、という実際の運用に近い検証方法なんです。様々な設定（パラメータ）を変えながら、このEAがどれくらい通用するのかを徹底的にチェックしました。

結果はどうだった?

さて、ここが本題です。初期の検証では、ある特定の組み合わせ（DEG RR2という、フィボナッチ23-61%、EMA20、SMA100の組み合わせ）が、なんと**「前進検証6/6」という素晴らしい結果を出したんです！これは、過去の未知のデータで6回テストしたところ、すべて良い成績を出した、ということなので、私たちも「お！これは期待できるかも！？」とワクワクしました。しかし、さらに詳しく「確認ゲート」という厳しいチェックをしてみると、残念ながらいくつかの限界**が見えてきました。

ちょっとした設定変更でガタガタに…

EAの強さを見る上で「パラメータ頑健性（がんけんせい）」というものがあります。これは、設定（パラメータ）を少し変えても、安定して利益を出せるか、という強さのこと。まるで、どんな道でも走れるタフな車のようなイメージですね。今回のDEG手法EAは、この頑健性が**「4/7中5/6」と、ちょっと心もとない結果でした。つまり、7つのテストのうち、安定して良い結果を出せたのは4つだけ、ということなんです。特に驚いたのが、SMA（単純移動平均線）の期間を100から150に変えただけで、なんと「-6.3%の損失」**となり、まるで崩壊してしまったんです。これは、SMAの期間設定に非常に敏感で、まるで特定の温度でしか動かない精密機械みたいに、少し環境が変わるだけでダメになってしまう、ということなんですね。

利益は出るけど、ちょっと薄い…

さらに、PF（プロフィットファクター）という指標も見てみました。これは「総利益 ÷ 総損失」で計算され、1を超えるとトータルで黒字、というEAの収益性を示す大切な数値です。今回のDEG手法EAのPFは1.09でした。1を超えているので一応黒字なんですが、「ちょっと薄い」と感じる数値です。PFが1.09というのは、リスクに対して利益の余裕があまりない状態なので、少しのドローダウン（含み損や一時的な損失）で簡単にマイナスに転じてしまう可能性を秘めています。

コアロジックとの相関も…

最後に「核相関」というものも確認しました。これは、EAが狙っている「核となるロジック」（今回の場合はトレンドに乗ること）と、実際の値動きのトレンドがどれくらい一致しているか、という相関の度合いを示すものです。結果は**+0.66**でした。そこそこ相関はあるものの、RR（リスクリワード）利確を入れる前のフィボナッチ単体で見たときの相関（0.84）より下がってしまっていました。つまり、リスクリワードを意識した利確を入れることで、本来のトレンドを捉える力と少しズレが生じてしまった、ということになります。

ここから学んだこと

今回の検証から、私たちはいくつかの大切な教訓を得ることができました。

どんな複雑な手法も、機械化すると「トレンド再発見」に収束する！？

松山式DEG手法のように、ダウ理論、エリオット波動、グランビル、フィボナッチ、EMAといった有名な分析手法をあれこれ組み合わせてEAにしてみても、最終的にEAとして安定した「優位性(エッジ)（優位性）」になるのは、結局**「ロング・トレンド（上昇トレンド）に乗ること」という、ごくシンプルな部分に落ち着く、という結論に至りました。これは、過去に行った他の多くの検証（研究54、71-76、82-83、83グランビルなど）でも一貫して出てきた結論なんです。どんなに複雑なロジックを組んでも、EAという「価格データのみで動く機械」に落とし込むと、最終的には「トレンドを追いかける」という、いわば「トレンドの再発見」**に行き着く、ということなんですね。

フィボナッチ押し目とRR利確は「恒久資産」だけど…

フィボナッチを使った押し目買いや、リスクリワード比率（RR）に基づいた利確設定自体は、EA開発における大切な「恒久資産」だと考えています。これらは今後も使える強力なツールです。ただ、今回のDEG手法においては、これらが新しい「優位性（優位性）」になったり、ポートフォリオの「分散材料」になったりするほどの力はありませんでした。特にRR利確は、核相関を下げる効果があったため、独立した強みとして機能するには至らなかった、というのが正直な感想です。

伝説の「ブレイクアウト戦略」をEA基盤で徹底強化！

Wed, 13 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「伝説の「ブレイクアウト戦略」をEA基盤で徹底強化！」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

図: ブレイクアウトのエントリー例(XAUUSD 日足・実データ)。直近の高値を上抜けたところで買います。

今回の研究では、以前から注目していた「breakout_h1（ブレイクアウト・エイチワン）」というFX自動売買（EA）の戦略を、私たちのEA検証基盤で徹底的にクロス検証し、さらに強化できる点がないかを調べてみました。

どんなアイデア？：あの「ブレイクアウト戦略」を徹底深掘り！

今回検証の主役となった「breakout_h1」は、実は別の研究プロジェクト「fto」で最高のパフォーマンスを出した実績のある戦略なんです。具体的には、H1（1時間足）でトレンドのブレイクアウト（価格が一定の範囲を突き抜けること）を狙うロング（買い）専用のEAで、Donchian en30/ex25（ドンチャンチャネルという指標の30期間エントリー/25期間エグジット）、SMA150（150期間の単純移動平均線）をフィルターに使い、SL3.0ATR（3倍のATRという変動幅を示す指標を損切りラインに設定）でリスクを管理します。対象通貨ペアは7種類（XAU/USDJPY/EURJPY/AUDJPY/GBPJPY/CHFJPY/NZDJPY）と幅広いのが特徴ですね。面白いことに、私たちのEAプロジェクトでも、このbreakout_h1と全く同じ戦略が、独立した研究から自然発生的に「デフォルト設定」として採用されていたんです！まさに「同じ戦略に収束した」という、ちょっと運命的な出会いを感じました。今回の検証では、この戦略を私たちのEA基盤で「厳密なゲート」を通すような形で審査しました。特に重要だったのは、ftoプロジェクトと「全く同じAxioryの過去データ」を使いつつ、「別のエンジン（EAのバックテストシステム）」で検証した点です。これにより、データによる誤差ではなく、EAのロジックやコスト計算の違いがどう結果に影響するかを正確に比較できたんです。 補足：データについて大事なお知らせ！ 実は当初、「ftoとEAでは独立したデータを使っている」と考えていたんですが、詳細に調べたところ、なんとFXの過去データはバイト単位で同じAxioryのリアルデータだったことが判明しました！これは「HistData系ASCII」というフォーマット名が、データの出所ではなく「形式」を指していたため、誤解していたんですね。つまり、今回の研究は「独立したデータで検証」ではなく、「同一のAxioryデータを使って、EAという別のエンジンで、より細かいM1（1分足）レベルまで踏み込んで再検証した」ということになります。この検証方法だからこそ、データ以外の要因（EAエンジンの計算方法、コスト約定モデル、ドローダウンのスケール、フィルターの扱い方など）による数値の差を洗い出すことができたんですよ。

どうやって試した？：EAの厳しい目で「本当に使えるか」をチェック！

私たちは、このbreakout_h1戦略が「本当に実戦で通用するのか」「もっと強く、安全にできないか」を確かめるため、以下のような厳しい条件でテストを行いました。

同一のAxioryデータ使用: 実際の相場に近いデータで検証。
EA独自のエンジンでのテスト: ftoとは異なる、より厳密な約定（トレード成立）モデルやコスト計算を適用。
M1（1分足）レベルの検証: 普段の取引では見落としがちな、より細かい時間軸でのリスクや挙動も徹底的にチェック。
モンテカルロシミュレーション（MC）: ランダムな要素を加えて、未来の不確実な相場でも通用するかをシミュレーション。
前進検証（フォワードテストに似た考え方）: 過去のデータで最適化した設定が、未来の未知の相場でも機能するかを確認。これらの方法で、戦略の耐久性や隠れたリスクを炙り出すことを目指しました。

結果はどうだった？：期待と裏切り、そして新たな発見！

検証の結果、驚くべき事実や、私たちが考える「真の強化ポイント」が見えてきました。

期待外れだった2つの「強化策」

ftoプロジェクトでは、breakout_h1をさらに強化するアイデアとして2つのレバー（追加機能）が提案されていましたが、私たちのEA基盤で検証したところ、これらは**残念ながら「有害」**であることが判明しました。

ショート・スリーブ（売り戦略の組み合わせ）はまさかの「お荷物」に！

ftoの主張：ロング（買い）戦略にショート（売り）戦略を組み合わせることで、リスク調整後のリターンが約2倍になり、相関が-0.18（逆の動きをするのでリスクヘッジになる）とされていました。まるで「買い」の保険として「売り」を少し加えるようなイメージですね。
EAでの検証結果：ところが、私たちの検証では、ショート単体ではインサンプル（IS: 過去のデータで最適化した期間）でもアウトオブサンプル（OOS: 未知のデータ期間）でも純粋なマイナスになってしまいました（OOSで-17.5%、ISで-43.3%）。さらに、ロングとショートの相関も-0.05と、ほとんど無相関でヘッジ効果は期待できませんでした。結果として、このショート・スリーブを加えると、全体の効率（PF=プロフィットファクター、総利益÷総損失。1を超えると黒字）が5.04から3.80へと単調に悪化。モンテカルロシミュレーションでも成績が悪化してしまいました。
要するに： このショート・スリーブは、リスクを減らすどころか、まるで足かせのようにパフォーマンスを下げてしまう「純ドラッグ」だったんです。以前の研究（研究25C、48）で「短い時間軸での売りは期待値がマイナスになりがち」という結果が出ていましたが、今回もそれを再確認する形となりました。同じデータを使っているので、「データが違ったから」という言い訳はできません。これはデプロイ（実際の運用）は非推奨とさせていただきます。

「overlay（フィルター）」は逆に効率を下げてしまった！

ftoの主張：overlayというフィルターを適用することで、ドローダウン（DD: 資産の最大減少幅）が32%から20%へ非対称に削減されるとされていました。これは、相場の悪い時期を避けることで、下落幅を抑えるようなイメージです。
EAでの検証結果：ところが、私たちの検証では、overlayをオンにすると、なんと効率が9.40から5.04へと半減してしまいました。リターンも+284%から+159%へと大きく減少したにもかかわらず、ドローダウンはほとんど変わらなかったんです。
要するに： overlayはドローダウンを削減するどころか、稼ぐチャンスまで削ってしまい、結果的に効率を悪化させていた、という結論です。以前のEA研究52でもoverlayが改善効果を持たないことが示されていましたが、今回もそれに一致しました。overlayはOFFにするのが正解です。

隠れていた「リスクの落とし穴」を発見！

今回の検証で最も重要だった発見は、ftoで推奨されていたリスク設定（1ペアあたり0.3〜0.5%）だと、実際の運用で大きなリスクに直面する可能性があったということです。

YouTubeグランビル法則をEA検証！「優位性無し」の真実

Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「YouTubeグランビル法則をEA検証！「優位性無し」の真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

図: 逆張り(RSI)のシグナル例(EURUSD 日足・実データ)。RSIが売られすぎ圏に入った反発を狙います。

今回は、YouTubeでよく見かける「グランビルの法則」を使ったFX手法、特に200EMA（指数移動平均線）に注目した「3波狙い」が、EA（自動売買）としてどこまで通用するのかを検証してみました。

どんなアイデア？

今回の検証の元になったのは、YouTube動画「0から勝てるグランビルの法則」（霊夢・ゆっくり解説、同「3波狙い」シリーズ）で紹介されていた手法です。この手法の核は、200EMA（指数移動平均線）だけを使うというシンプルなもの。上昇トレンド中に、価格がこの200EMAに近づいてきて、そこから再度クロスしたり、あるいは反発したりするタイミングを狙って、「トレンドの3波」の初動を取ろう、というアイデアなんです。動画の中では、この手法について「機械化は難しいですよ」と明言されていました。なぜなら、一番大事なのはトレーダーがチャートを見て判断する「主観的なエリオット波動の認識」であり、グランビルの法則はあくまで補助的な役割だから、とのこと。これって、料理のレシピでいうと、「愛情を込めて煮込む」が一番大事で、調味料は二の次、みたいな感じですね。肝心な部分が「感覚」なので、EAにするのはかなり骨が折れそうだな、というのが最初の印象でした。

どうやって試した？

動画で紹介されていた手法を、私たち独自のEA「GranvilleEma」として機械的に再現し、検証してみました。

裁量判断をEAに落とし込む工夫

本来は「波形認識」（チャートの形を見てトレンドを判断すること）が大事なんですが、EAにそれをさせるのはとても難しいんです。そこで、今回は「EMAの傾き」（移動平均線が上向きか下向きか）でトレンドを判断するように近似させてみました。

3つのモードで検証

グランビルの法則にはいくつかのパターンがありますが、今回は動画のアイデアを元に、以下の3つのモードでエントリーロジックを実装しました。

recross（再クロス）：価格が200EMAの下から上に再クロスするタイミング（グランビルの買い2）。
bounce（反発）：価格が200EMAの近くでタッチして、そこから陽線（上昇を示すローソク足）で反発するタイミング（グランビルの買い3）。
deviation（乖離からの平均回帰）：価格が200EMAから大きく離れた後、平均線に戻ってくる動きを狙う（グランビルの買い4、いわゆる逆張りですね）。さらに、allow_long（買いのみ）とallow_short（売りも含む）の両方で試しました。もちろん、検証方法に「未来の情報を先読みする」といったズル（リーク）がないかも、しっかり確認していますよ。

結果はどうだった？

STEP1: 最初のテスト（インサンプル検証）

まず、多様な通貨ペアと時間足（H4）を使って、過去のデータでざっくりとEAの性能を試してみました。これを「IS（インサンプル）検証」と呼びます。結果はというと、なんと全てのパターンでPF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失。1を超えると黒字）がだいたい0.96〜1.01くらいだったんです。これは要するに、この最初のテストの段階で、ほとんど儲けが出ない、つまり「優位性(エッジ)がない」（優位性がない）という結果だった、ということ。もうこの段階で、ちょっと雲行きが怪しいな、という感じでしたね。まるで、初めての料理を試作したら、味は悪くないけど、特別美味しくもない、みたいな感覚です。

STEP2: 本当に通用するか？（完全前進検証）

次に、その中で比較的マシだったものを選んで、まだEAが一度も見たことのない未来のデータ（検証時に使っていないデータ）でテストしました。これが「OOS（アウトオブサンプル）検証」と呼ばれ、EAが本当に通用するかを確かめる、一番大事なステップです。私たちの検証では、「頑丈な優位性がある」と判断するためには、最低でも6回中5回以上プラスにならないといけない、という厳しい基準を設けています。

recross/long（再クロスで買いのみ）：プラス5.6%でしたが、6回中4回しかプラスになりませんでした。
bounce/long（反発で買いのみ）：プラス5.1%でしたが、こちらも6回中4回しかプラスになりませんでした。どちらもプラスにはなったものの、私たちの基準（6回中5回以上プラス）には届きませんでした。これは、たまたま相場が上昇トレンドだったからプラスになっただけで、EA自体に安定した優位性があったわけではない、と判断できるんです。いわゆる「ドリフト乗り」、つまり相場の流れに乗っかって一時的にプラスになっただけ、という可能性が高いんですね。例えるなら、たまたま追い風が吹いていたから進んだけど、自分で漕ぐ力は強くなかった、みたいなイメージです。
both版（買いも売りも）：6回中3回しかプラスにならず、基準には遠く及びませんでした。
deviation/both（乖離からの平均回帰、買いも売りも）：なんとマイナス25.4%で、6回中2回しかプラスにならず、壊滅的な結果に終わってしまいました。これは以前の検証（研究⑦⑧）でも確認済みなんですが、逆張り（相場の流れに逆らってエントリーすること）はEAでは非常に難しく、今回も大失敗に終わってしまいました。

ここから学んだこと

今回の検証から、いくつかの重要な学びがありました。

機械化されたグランビルの法則（200EMA）には、安定した優位性（優位性）が見つかりませんでした。 一番良かった「買いのみ」バージョンでも、プラスになったのは相場の上昇トレンドに乗れたから、という側面が強く、EAそのものの力で安定して利益を出せるわけではなかったようです。そして、逆張りはやっぱり難しい、ということも改めて確認できましたね。
YouTube動画の本体は「主観的なエリオット波形認識」だった！ 今回の結果から、YouTube動画で紹介されていた手法の「肝」は、やはり「トレーダーがチャートを見て判断するエリオット波動の認識」だった、ということが強く示唆されました。これを機械的に再現しようとすると、その優位性が消えてしまう、という結果になったんですね。以前の研究（研究㊳ MLメタラベル/72 よすが上積み）でも同じようなパターンがあったんです。
教科書的なMA手法の限界 今回の結果は、過去の移動平均線を使った手法全般の検証で得られた結論とも一致しました。それは、「長期トレンドフォロー（買い一択）は有効な場合があるが、押し目買いやMAクロスといったテクニックは、機械化すると安定した優位性が消えてしまう」というものです。
YouTube手法の検証パターンが見えてきた 今回の検証（研究83）と前回の検証（研究82）で、YouTubeでよく見かける「3波を確実に取るEMA戦略」系の手法（20/200クロス、グランビルなど）は、どれも機械化された骨格だけでは安定した優位性がなく、裁量部分（トレーダーの判断）が利益の本体になっている、という一貫したパターンが見えてきました。今後も、私たちの検証基盤youtube_extract.pyを使って、YouTubeで人気の手法を効率的に検証し、その真偽を確かめていきたいと思います。

この検証のつながり

この検証は、過去の次の検証を踏まえています(前回ダメだった→今回こうした、別ロジックとの比較など)。

プライスアクション、EA化の試練！不採用の衝撃

Mon, 04 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「プライスアクション、EA化の試練！不採用の衝撃」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回の検証では、「よすが式」という裁量トレード手法に含まれる「プライスアクション」の考え方をEA（自動売買プログラム）に組み込んでみたら、どうなるのかを試してみました。結論から言うと、残念ながら「不採用」という結果になったんです。

どんなアイデアだったの？

私たちはこれまで、裁量トレーダーさんの判断をEAで再現できないか？というテーマで「よすが式裁量機械化シリーズ」を進めてきました。今回はその中でも「プライスアクション」に注目したんです。プライスアクションって、例えば「ローソク足に長いヒゲが出たら、そこで価格が拒否されたサインだ！」とか、「前のローソク足をすっぽり包むような足が出たら、トレンド転換のサインだ！」といった、ローソク足の形から相場の心理を読み取る手法のことですね。この「長いヒゲ」や「包み足」といったプライスアクションのパターンを、EAが判断できるように数値化してみました。そして、以前の検証（研究73）でかなり良い結果を出していた「頑丈な水平レベル」を基準にするEAに、この「プライスアクション確認」というフィルターを加えてみたら、もっと成績が良くなるんじゃないか？というアイデアだったんです。

どうやって試してみたの？

検証方法は、すでに優秀な成績を出していた「頑丈な水平レベル」（具体的には、過去のデータで目立つ高値や安値として20回以上確認された信頼性の高い水平線）をEAのロジックの土台としました。この土台EAは、6回の検証期間中5回もプラスになっていた、安定感抜群のEAなんです。そこに、今回数値化した「プライスアクション確認」のロジックを付け加えて、過去の相場データでEAを動かしてみました。この検証は「前進検証」という方法で行っています。これは、まだEAが見ていない未来の相場データでテストする、本番に近いかなり厳しい検証方法なんです。

ドキドキの結果発表！まさかの「劣化」？

さて、肝心の検証結果です。

元の「頑丈な水平レベル」だけのEA：
利益率 +42.2%、6回の検証期間中5回がプラス（5/6）！
これは本当に素晴らしい成績で、安定感も抜群でした。
「頑丈な水平レベル」に「プライスアクション確認」をプラスしたEA：
利益率 +12.1%、6回の検証期間中3回がプラス（3/6）。なんと、プライスアクションの確認を加えたことで、成績が大幅に「劣化」してしまったんです！ 利益率も大きく落ち込みましたし、プラスだった回数も減ってしまいました。まるで、すごく美味しい料理に、良かれと思って普段入れない調味料を加えたら、逆に味がぼやけてしまった…みたいな感じですね。他にも「プライスアクションのみ」で動かすパターンなども試してみましたが、どれも元の「頑丈な水平レベル」だけのEAには及ばず、成績は悪くなる一方でした。特に残念だったのは、プライスアクション確認を入れたことで、元のEAが持っていた「6回中5回プラス」という安定した頑丈さが「6回中3回プラス」にまで落ちてしまったことです。これは以前検証した「斜めチャネル」という手法の時と同じで、取引回数を減らすだけでなく、EAの一貫性や安定性を削ってしまう結果になりました。このため、今回のプライスアクションは、EAのロジックとしては「不採用」という結論になりました。

「よすが式」機械化シリーズ、衝撃の総括！

今回の研究76で、「よすが式裁量機械化シリーズ」は一区切りとなります。これまで検証してきた裁量トレードの3つの要素について、改めて総括してみましょう。

ダウ理論とMTF（マルチタイムフレーム分析）：

これはトレンドの方向を判断する要素でした。相関は0.65とそこそこ関係性はありましたが、EAの成績への寄与は限定的で「△」という評価になりました。

水平レベル（目立つ高値や安値）：

これはまさに**「本物の頑健な優位性(エッジ)」**でした！
前進検証という厳しいテストで、6回の期間中5〜6回もプラスという驚異的な安定性を見せてくれました。
EAのパラメータ（設定値）を少し変えても結果が安定する「頑健さ」も確認できました。
PF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失。1を超えると黒字）は1.63、Sharpe（シャープレシオ = リスクに対してどれだけリターンがあるかを示す指標。高いほど効率が良い）も1.16と、非常に優秀な数値でした。
これは「押し目買い・戻り売り系のEAは、前進検証で成績が伸び悩む」というEA業界の常識を、初めて覆す画期的な発見だったんです！

チャネル（斜め線）：

以前の検証で不採用になりました。教材でも「弱い」とされていた通り、EAでは効果を発揮できませんでした。

プライスアクション：

そして今回、残念ながら成績を「劣化」させてしまう結果となり、不採用となりました。

裁量は「勘」じゃなくて「論理」だった？私たちの答え！

このシリーズを通して、私たちは「裁量トレードって、本当に『勘』だけじゃなくて、論理的に数値化して機械化できる部分があるんじゃないか？」という問いに挑んできました。その問いに対する完全な回答は、**「部分的に、明確に実証できた！」**ということになります。

成功した部分：裁量トレードの「構造的な核」となる部分、つまり「トレンドの方向」や「本当に相場に効いている水平レベル」といったものは、EAで機械化できることが分かりました。これこそが、私たちが探し求めていた**「本物の頑健な優位性」**だったんです。これはEA開発者にとって、非常に大きな一歩と言えるでしょう。
うまくいかなかった部分：一方で、より細かい執行の判断、例えば「斜めチャネルの読み方」や「ローソク足のパターン認識（プライスアクション）」といった部分は、単純な機械的なルールに落とし込むと、前進検証で成績を「劣化」させてしまうことが分かりました。これは、以前の「機械学習でEAを開発しようとしたけどうまくいかなかった」（研究34）という結果とも一致するんです。つまり、裁量トレードの「上位階層」（相場の全体的な地合いや、重要なレジスタンス・サポートラインといった大きな流れ）は論理的に捉えて機械化できる。でも、「下位階層」（ローソク足一本一本の微細な動きや、ちょっとしたパターン）は、人間の「高次元な判断」が必要で、自由度の低いEAのルールには落とし込みきれない、ということなんですね。機械学習を使っても、特定のデータにしか効かない「過学習」になりやすい、ということも示唆しています。今回のシリーズで開発した「dow_structure」（ダウ理論の構造をコード化したもの）や、「levels.py」（水平レベルを検出するコード）、「channels.py」（チャネルを検出するコード）といったツールは、今後も裁量手法をEAとして検証していく上で、非常に価値のある「恒久資産」となりました。現在のEAシステムは「v1.1.0」で、引き続きこのバージョンが最も安定して優秀だと判断しています。今回検証した「水平レベルでフィルタリングしたよすが式」も非常に高品質なEAですが、既存の「核」となる厳密なEAと比較すると、まだ相関が0.52。既存のEAの優位性を超えるほどの厳密な「核」には至っていないため、当面は現在のシステムを据え置くことになります。今回のシリーズで得られた知見は、今後のEA開発に大いに役立つはずです。皆さんのEAトレードのヒントにもなれば嬉しいです！

この検証のつながり

この検証は、過去の次の検証を踏まえています(前回ダメだった→今回こうした、別ロジックとの比較など)。

斜め線はEAの夢か？チャネル数値化、不採用の結末

Sun, 03 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「斜め線はEAの夢か？チャネル数値化、不採用の結末」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回の研究テーマは、以前良い結果が出た「水平線（レベル）」だけでなく、もう一つの重要な裁量トレードの要素である「チャネル（斜め線）」が、EAで使えるかどうかを検証したお話です。

どんなアイデア?

前回の研究（研究73）では、価格が何度もタッチしたり反発したりする「水平線」（これを「レベル」と呼んでいます）を数値化してEAで活用できないか試したところ、かなり良い成績が出ましたよね。今回は、それに続いて「チャネル」という、価格のトレンドを斜めの線で囲んだ「価格が通る道」のような要素に注目しました。裁量トレーダーの方なら、チャートに斜めの線を引いて、その中で価格が動くのを見てエントリーの判断をすることも多いと思います。このチャネルを、私たちの独自のツール（channel_linesという内部ツールです）で数値化し、EAのロジックに組み込めるか試してみよう、というのが今回のアイデアです。具体的には、過去の価格の動きから自動でチャネルを引いて、その線に価格がタッチしたり反発したりするのを「点数（スコア）」として評価。未来の情報を先読みしない（no-lookahead）ように注意深く検証を進めました。

どうやって試した?

前回と同様、「前進検証」という方法でテストしました。これは、ある期間のデータでEAのルールを最適化したら、その次の期間の、まだEAが見ていないデータで実際にどう動くかを検証していくやり方です。まるで、過去問を解いて勉強したら、本番のテストで本当に点が取れるか試すようなものですね。こうすることで、特定の過去データにだけ都合の良い「見せかけの良い成績」ではない、未来の相場でも通用する「頑丈さ（ロバスト性）」があるかを確認できます。今回は、チャネルの「強さ」を示すスコアがどれくらいあれば効果的なのか、いろいろなパターンで試してみました。

結果はどうだった?

それでは、肝心の結果発表です！

水平線（レベル）単体での成績は安定

まず、前回の研究73で検証した「水平線（レベル）」の成績を再確認すると、+42.2%という利益率で、6つの検証期間のうち5期間でプラスという安定した結果を再現できました。これは本当に素晴らしいですね！

残念ながらチャネルは不採用に…

しかし、今回の主役である「チャネル」単体での結果は、残念ながら期待外れでした。

チャネルスコアが「10以上」の場合: -6.8%の損失で、6期間中プラスになったのはたった1期間でした。これは「失敗」と言わざるを得ません。
チャネルスコアを「20以上」に上げて、より強いチャネルに限定した場合: +0.3%とほぼ利益が出ず、6期間中プラスになったのは2期間だけでした。しかも、取引回数が54回と非常に少なく、ほとんど活動していない状態でしたね。過去のデータ（インサンプル）で見たときは、PF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字）が1.49や2.20と良さそうに見えたんです。でも、これは言わば「選別的蜃気楼」。特定の過去データに都合よく合わせた結果で、未来の相場では通用しない幻想だった、ということなんです。

水平線とチャネルを併用すると成績が悪化

「じゃあ、水平線とチャネルを両方使ったらどうなるか？」と試したところ、これもまた残念な結果に。水平線単体では**+42.2%で5/6期間がプラスだった成績が、チャネルと組み合わせることで+47.4%で4/6期間がプラス**に悪化してしまいました。せっかく安定していた水平線の良い成績を、チャネル由来の質の低いエントリーが台無しにしてしまった、という感じですね。まるで、おいしい料理に合わないスパイスを加えて、かえって味が落ちてしまったようなものです。

ここから学んだこと

結論：チャネルは不採用！

今回の検証から、チャネルはEAのロジックとしては不採用という結論に至りました。未来の相場で通用する「頑丈さ」がなく、他の良い要素と組み合わせても、かえって成績が悪くなってしまうことがデータで証明されたからです。

教材の教えとデータの一致

実は、私たちの参考にしている裁量トレードの教材でも「チャネルは水平線よりも効果が弱い」と書かれていたんです。今回の検証結果は、その教えをデータで裏付ける形になりましたね！つまり、水平線の方が斜め線（チャネル）よりも相場でしっかり機能するという、教材の考え方がデータでも証明されたわけです。なので、前回検証して良い結果が出た「水平レベル」の方を、引き続き採用していくことにしました。

検証システムが「本物」を見極める

今回の検証で、私たちの分析システムが「効果のある裁量トレードの要素（水平線）」と「そうでない要素（チャネル）」を、データという「事実」に基づいてしっかり見分けられることが証明されました。「裁量トレードの考え方は全部良いものだ！」と盲信するのではなく、ちゃんとデータで検証して「本当に効く部分」を見極められる。これって、EA開発の仮説検証として、すごく信頼性が高い証拠なんです。効果がないものを排除し、本当に効果があるものだけを積み上げていく。この地道な作業が、EAの性能を上げていく上で何よりも大切だと改めて感じました。今回作ったチャネルの分析ツール自体は、不採用になったからといって捨てるわけではありません。将来的に違う使い方を試したり、再検証する時のために、大切な資産として残しておきますよ。

この検証のつながり

この検証は、過去の次の検証を踏まえています(前回ダメだった→今回こうした、別ロジックとの比較など)。

EAの目覚め！効くラインを数値化、勝てる仕組みの進化

発見！強力な優位性をEAへ統合、成績は爆上げか？

Sat, 02 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「発見！強力な優位性をEAへ統合、成績は爆上げか？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

図: Connors RSI2 のエントリー例(USDJPY 日足・実データ)。200日SMAより上で RSI(2) が10以下に沈んだ押し目を買います。

以前から持っていた「これは！」という良い取引アイデア（優位性(エッジ)）を、今使っているEAに組み込んだらもっと全体の成績が良くなるんじゃないか？そんな期待を胸に、今回も新しい検証に挑戦してみました！

どんなアイデアを試したの？

今回の検証の核となったのは、以前の研究（研究73）で見つけた、かなり質の高い取引アイデア（優位性=相場における優位性、つまり「統計的に勝てる可能性のある取引のクセ」みたいなものです）でした。具体的には、PF(プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字)が1.63、Sharpe Ratio(シャープレシオ=リスクに対してどれだけリターンが得られたかを示す効率性の指標。数字が大きいほど優秀)が1.16と、かなり優秀な成績をたたき出していたんですね。さらに、この優位性は既存のEAとは相関が0.52と、そこそこ独立性も持っていました。相関とは、複数のEAやロジックがどれだけ同じような動きをするかを示す指標で、相関が低いほどリスク分散の効果が期待できるんです。そこで、「こんなに良いパーツがあるんだから、これを既存のEAに組み合わせて、全体のパフォーマンスをもっと引き上げられるんじゃないか？」というのが、今回の検証の大きなテーマでした。例えるなら、高性能なエンジンを見つけたので、今乗っている車に載せ替えたらもっと速く、快適になるんじゃないか？というイメージですね。

どうやって試したの？

具体的には、「よすが×レベル」という新しいロジック、つまり裁量トレーダーさんがよく使う「効いているライン」のようなものを数値化して、EAのロジックに落とし込んだものを、既存のEA群に組み込む形で検証を進めました。過去の市場データを使って、組み合わせたEAがどんな成績になるのか、徹底的にバックテストで確認していったんです。

結果はどうだった？思わぬ落とし穴も…

さて、気になる結果ですが、いくつかの数字は確かに改善しました！

月利：平均で0.58%だったのが、0.71〜0.79%に少しアップ！
PF：1.39だったのが、1.45〜1.47に改善！「お、これは幸先良いぞ！」と思ったのも束の間、残念ながらいくつか気になる点も浮上してしまいました…。
Sharpe Ratioは改善せず：なんと、優秀なSharpe Ratioを持っていた優位性を組み込んだにもかかわらず、全体のSharpe Ratioは0.29から0.27〜0.29と、ほとんど改善しませんでした。これは、新しい優位性と既存のEAとの相関が0.52と、そこそこ高かったことが原因なんです。せっかく新しいエンジンを積んでも、他の部品が同じような動きをするものばかりだと、結局車全体の性能アップには繋がりにくい、という感じでしょうか。
ドローダウンが拡大：ドローダウン(DD=資産のピークからどれだけ一時的に減少したかを示す指標。登山でいうと「頂上からどれだけ下り道に転じたか」のようなもの)が、なんと10%を超えてしまいました（-10.3%〜-11.4%）。これは、EAの運用においてかなり大きなリスク要因です。
最大損失失格も悪化：特定のEAが許容範囲を超える損失を出して「失格」になる割合も、1.9%から3〜5%に悪化してしまいました。つまり、月利やPFは上がったものの、その代わりにリスク（ドローダウンや失格率）も大きくなってしまった、という「トレードオフ」の関係だったんです。「月利が0.13%増える代わりに、失格率が1.2ポイント悪化する」という状態。これでは、厳密な意味での「改善」とは言えませんよね。以前の研究（研究67）で試した統合型EAでも似たような結果が出ていたので、安易な統合は難しいんだなと改めて実感しました。モンテカルロシミュレーション（MC=過去のデータを使って、未来に起こりうる様々なシナリオを仮想的に何百回、何千回と試すシミュレーション手法）全体で見ても、安定性は91%と悪くはないものの、これ以上の大きな伸びは期待できない「天井」のような状態でした。

今回の検証から学んだこと

今回の検証の結果、残念ながら既存の**「確定システムv1.1.0」を「v1.2.0」にバージョンアップするほどの改善には至らない**、という結論になりました。Sharpe Ratioやモンテカルロシミュレーションが改善せず、ドローダウンや最大損失失格が悪化してしまったため、現状維持が最も堅実な判断だと考えられます。新しい「よすが×レベル」というロジックは単体では高品質でしたが、既存のEAと組み合わせると、その相関の高さからリスクを増大させてしまうことが分かりました。

でも！実は大きな発見があったんです！

今回の検証では、EAの統合自体はうまくいきませんでしたが、実はもっと本質的で大きな成果があったんです！それは、私たちのチームが長年抱いていた仮説、「裁量トレードは、単なる勘ではなく、論理や数値で説明できるもの。そして、本当に効いているラインや考え方は、客観的な指標として統計的に優位性を持たせられるはずだ」というものが、今回の実データ検証で実証されたことなんです！今回開発した**「レベル・エンジン（btengine/levels.py）」**という新しい分析ツールが、この仮説を裏付ける画期的なものになりました。この「レベル・エンジン」は、未来のデータでもしっかり機能すること（頑健性）が証明され、さらに既存のEAよりも高いPFやSharpe Ratioを示す、まさに「本物の優位性（優位性）」を生み出すことができたんです。これは、EA開発の世界でよく言われる「押し目買いなどの裁量的な手法は、未来のデータで検証すると優位性が消えてしまう（つまり、過去のデータに最適化されすぎている）」という常識を、正しい仕様化によって覆した初めての事例なんです！この「レベル・エンジン」ができたことで、今後、プライスアクション、チャネル、ライン理論など、これまで感覚的だと思われていたあらゆる裁量手法を、この基盤を使って客観的に検証できるようになります。これは、FXの自動売買の世界にとって、非常に大きな一歩になると確信しています！今回はEAの統合には至りませんでしたが、この「レベル・エンジン」は、未来のEA開発において「恒久資産」となる、非常に価値のある発見だったと言えるでしょう。

この検証のつながり

この検証は、過去の次の検証を踏まえています(前回ダメだった→今回こうした、別ロジックとの比較など)。

EAの目覚め！効くラインを数値化、勝てる仕組みの進化

Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAの目覚め！効くラインを数値化、勝てる仕組みの進化」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

図: ブレイクアウトのエントリー例(XAUUSD 日足・実データ)。直近の高値を上抜けたところで買います。

今回は、以前から読者さんからいただいていた「裁量トレードで『効いている』と感じる水平線（サポート・レジスタンスライン）って、実は数値化できるんじゃないの？」という鋭いご指摘に応えるべく、私たちのEA検証基盤を大きく進化させた研究のお話です！

どんなアイデア?

FXの裁量トレーダーさんなら、「このラインはよく効く！」とか「何度も反発してるから重要だ」と感じる瞬間がありますよね。でも、その感覚って、どうやってEAに教えてあげたらいいんだろう？これが今回の研究のスタート地点でした。私たちは、この「効いているライン」という感覚を、EAが理解できる形に数値化できないかと考えたんです。具体的には、

「レベル・エンジン」の導入: 水平線（サポート・レジスタンス）を自動で認識し、その「効き具合」を数値化してくれる新しい仕組みを開発しました。
「レベル重要度」の算出: そのラインがどれくらい強力なラインなのかを数値で表す指標です。具体的には、価格がそのラインにどれだけタッチしたか、そこからどれだけ強く反発したか、といった要素を積み重ねて算出します。
「未来を見ない」ルール: EAの検証ではとっても大事なことなんですが、未来のデータは一切見ずに、過去の限られた情報だけで判断する仕組みなんです。これ、未来を先読みしちゃったらズルになっちゃいますからね！そして、私たちのEA「YosugaDow（よすがダウ）」に、この「レベル重要度」を取り入れました。「min_level_score（最小レベルスコア）」という設定値を追加して、**「ある程度、効いていると判断されたラインの近くでしかエントリーしない」**というフィルターをかけたんです。これで、無駄なエントリーを減らし、勝率を上げられるんじゃないかという仮説を立てました。

どうやって試した?

まずは、新しく作った「レベル・エンジン」を私たちの検証システムに組み込みました。そして、「YosugaDow」というEAに、先ほどご紹介した「min_level_score（レベル重要度）」の閾値（ボーダーライン）を設定できるようにしました。検証には、EAの未来予測能力を見るためのとても重要なテストである**「前進検証（Walk Forward Test）」**を使いました。これは、過去のデータでEAの設定を最適化（調整）し、その設定でまだEAが見たことのない未来のデータで実際に利益を出せるかを試す、厳しいテストなんです。今回は、水平線（サポート・レジスタンス）の重要度が「オフ（フィルターなし）」の場合と、「重要度10以上」「重要度25以上」「重要度50以上」の4つのパターンで、それぞれ前進検証を行いました。

結果はどうだった?

前進検証で初の「頑健性突破」！

これが今回の研究で最も興奮したポイントです！

フィルターなし（OFF）の場合: 6年間中4年間でプラスになり、通算で+25.9%の利益でした。
重要度10以上の場合: 6年間中4年間でプラスになり、通算で**+45.3%**と、利益が大きく伸びました！
重要度25以上の場合: なんと、6年間中5年間でプラスになり、通算で+27.2%の利益でした。これは、私たちが設定している「未来の相場でもちゃんと利益を出せるか（6年間中5年間でプラス）」という、EAの**「頑健性（ロバスト性）」**を見るための厳しい基準を、押し目買い・押し目売り系のEAで初めて突破したことを意味します！
重要度50以上の場合: 残念ながら、取引回数が大幅に減ってしまい、通算で+1.9%と、ほとんど利益が出ませんでした。この結果を見ると、重要度が低すぎても高すぎてもダメで、中程度の「重要度10〜25」あたりが一番美味しい「スイートスポット」だったんですね。ちょうど、グラフにすると逆U字型になるようなイメージです。また、検証に使った期間（インサンプル）では、重要度フィルターの閾値を上げていくと、PF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字）が1.05から1.26へと単調に改善し、DD（ドローダウン=資産が一時的に減る最大幅）も-17.6%から-9.0%へとほぼ半分に減らせました。これは、フィルターが有効に機能している証拠です。

「偶然じゃない」ことを徹底的に確認！

「もしかしたら、たくさんのパターンを試した中で、たまたま良い結果が出ちゃっただけじゃないの？」という心配（「多重検定のまぐれ」と言います）もありますよね。そこで、私たちはさらに徹底的に、様々なパラメータの組み合わせで「パラメータ頑健性ガントレット」というテストを行いました。その結果、15種類の異なる設定でテストしたところ、なんと14設定で前進検証が通算プラス、かつ6年間中5〜6年間でプラスという、非常に安定した結果が出たんです！これは、以前、私たちが「本物の頑健優位性(エッジ)」と認定した「金Donchian」というEAの研究⑯と同じような、**「これは偶然じゃない、本物の優位性がある証拠！」**と言えるパターンなんです。

本番化に向けた最終チェックの結果は？

さらに、実運用に移行するための最終チェック項目（「本番ゲート」と呼んでいます）も確認しました。

相関性: 他のEAとの動きの連動性を示す相関は+0.52でした。これは、素のYosugaDowの+0.65からは少し低下しており、他のEAと比べて動きが独立している部分が増えたことを意味します。完全に独立した新しい優位性ではないものの、分散投資の材料としては期待できます。
品質: この「YosugaDow + レベル・エンジン」のPFは1.63、Sharpe（シャープレシオ=リスクに見合うリターンが得られているかを示す指標。高いほど効率が良い）は1.16、DDは-7.8%と、私たちの基幹EAである「核Breakout」のPF1.27/Sharpe1.01/DD-13.3%よりも優れた品質を示しました。
実運用シミュレーション（OOSデプロイ）: 未知のデータでのシミュレーションでは、+31%の利益、DD-14%、Sharpe0.67と、まずまずの結果でした。
M1日中テスト: 1分足での日中取引シミュレーションでは、最悪のシナリオでも損失が4.18%に抑えられ、リスクは低いと判断できました。
モンテカルロシミュレーション（MC）: 過去のトレード履歴をシャッフルして、未来の収益変動の幅をシミュレーションするテストです。全体では62%がプラスでしたが、最大損失が19.7%を超えるリスクも示され、実際の運用ではリスク管理（取引ロット数を減らすなど）が重要になりそうです。

ここから学んだこと

今回の研究で、私たちは冒頭で触れた**「裁量で『効いている』と感じる水平線は、低自由度でも数値化でき、統計的に勝てる優位性（優位性）になり得る」という読者さんの仮説を、事実として実証することができました！** 「YosugaDow」のような押し目買い・押し目売り系のEAで、「前進検証5-6/6」と「パラメータ頑健性」の両方をクリアしたのは、これが初めての快挙なんです。今回開発した「レベル・エンジン」は、人間の熟練トレーダーが「ここは効くラインだ！」と判断する感覚を、EAに教えて機械化できたようなもの。これは、今後のEA開発において非常に重要な、恒久的に使える基盤資産になると考えています。このEAの性質としては、「トレンドに乗ってエントリーするタイミングをより精緻にした」というイメージです。完全に新しい相場の歪みを見つけたわけではありませんが、高Sharpe（シャープレシオ）であるため、運用資金の増え方（エクイティカーブ）がなめらかになりやすく、心理的な負担が少ないという大きなメリットがあります。また、部分的とはいえ他のEAとは異なる動きをするため、複数のEAを組み合わせたポートフォリオに加えることで、全体の安定性を高める「分散材料」としても期待できます。今後は、このシステムを他のEAと統合することで、ポートフォリオ全体のSharpeやモンテカルロシミュレーションの結果がどう変化するのか、さらに検証を進めていきます！

よすが式EA、ライン付近限定で飛躍！最終結論は？

Thu, 30 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「よすが式EA、ライン付近限定で飛躍！最終結論は？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回は、前回に引き続き「よすが式」EAの検証で、特に「ライン付近に限定してエントリーする」というアイデアを試した結果についてお話ししますね！以前の検証で、よすが式トレードの基本的な「トレンドフォロー」の考え方は、EA（自動売買プログラム）として再現できることが分かりました。でも、講師の方がさらに成績を上積みしていた部分（62%から76%への改善）は、どうすればEAにできるんだろう？というのが今回のテーマだったんです。

どんなアイデアだったの？

よすが式トレードの教材の中で、成績の上積みにつながる部分として唯一、具体的なルールに落とし込めそうだったのが、「目立つ高値や安値（これを『ライン』と呼びます）の付近で、トレンドが転換するタイミングだけエントリーする」という考え方でした。まるで、大きな山脈（トレンド）の中で、目立つ山頂や谷底（ライン）の近くでだけ、次の登りや下りに乗り換えるようなイメージですね。私たちはこのアイデアを、EAとしてプログラムに組み込んで、自動で試せるようにしました。具体的には、相場の大きな流れ（dow_structure：ダウ理論でいうトレンドの構造、高値・安値の切り上げ・切り下げのことです）から引いた水平線（ライン）から、どれくらいの距離までを「付近」とみなすか、というフィルターを設定しました。この「距離」の目安には、ATR（Average True Range：平均的な値動きの幅を示す指標。ボラティリティの目安になります）という値動きの大きさを表す数値を使っています。今回は、このフィルターを「使わない（OFF）」、「ATRの0.5倍の範囲内（line0.5）」、「ATRの1.0倍の範囲内（line1.0）」、「ATRの1.5倍の範囲内（line1.5）」という4つのパターンで比較検証してみました。

どうやって試した？

これらのフィルターを組み込んだEAを、過去のデータで徹底的にテストしました。特に重視したのは「前進検証」という方法です。これは、過去のデータでEAの設定を最適化（インサンプル）した後、まだEAが一度も見たことのない、未来の相場に近いデータ（アウトオブサンプル）でも、その設定がちゃんと通用するかを試す、より実践的な検証方法なんです。もし前進検証で良い結果が出なければ、それは「過去のデータにたまたま当てはまっただけの、再現性の低いルール」である可能性が高い、ということになります。

結果はどうだった？

さて、肝心の検証結果です！まず、EAの学習期間（インサンプル）では、このフィルターを入れると取引回数は減ったものの、PF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字）は少しだけ改善して1.05から1.11になりました。ここだけ見ると「お、いい感じかも？」と思いますよね。

前進検証では残念な結果に…

しかし、いざ未知の期間（前進検証）で試してみると、このフィルターは残念ながらまったく通用しませんでした。

フィルターなし（OFF）の場合：+26.4%（3ヶ月中6ヶ月でプラス）
ラインからATR1.0倍の範囲内（line1.0）の場合：+4.2%（4ヶ月中6ヶ月でプラス）
ラインからATR1.5倍の範囲内（line1.5）の場合：+1.1%（4ヶ月中6ヶ月でプラス）このように、フィルターなしの場合が+26.4%と好調だったのに、ライン付近限定フィルターを入れると、+4.2%や+1.1%と、大きく成績が落ち込んでしまったんです。さらに、安定性を示す基準（例えば、6ヶ月中5ヶ月以上プラス収益）も満たせず、むしろトータルの成績も悪化してしまいました。特に2019年の成績は、フィルターを入れてもマイナスのままでしたね。つまり、このフィルターは「取引回数を減らすだけ」で、EAの「稼ぐ力（優位性(エッジ)）」を強くすることはできなかった、という結論です。

ここから学んだこと

今回の検証で、私たちが知りたかったのは、「裁量トレード（人間が判断するトレード）のテクニックは、すべて論理的に分解してEAにできるのか？」という大きな問いでした。

トレンドフォローの核は本物、でも上積みは裁量に依存

検証の結果、基本的な**「トレンドフォロー（トレンドに乗っていく）」という考え方は、EAとして機械化できる、本物のロジックだということが、改めて確認できました。これは私たちのこれまでのEA開発の方向性とも一致しています。しかし、「よすが式」の講師の方が、基本的なロジックに加えてさらに成績を伸ばした部分（62%から76%への上積み）については、今回EAに組み込んだ「ライン付近限定」という唯一具体的なルールとして試せる部分ですら、安定して稼げるEAのロジックにはなりませんでした。これは残念ながら「×」です。では、その「上積み」は何だったのかというと、おそらく「どのラインが本当に機能するかを判断する目」や「ローソク足の動きから状況を読む力（プライスアクション）」、そして「相場のシナリオを立てて、トレード全体を管理する能力」といった、その時々の相場状況によって判断が変わる、人間ならではの「裁量」の部分に大きく依存していた、という結論に至りました。以前の検証（研究33）でも、AI（機械学習）を使って「勝ちやすいトレードを選ぶ」という試みをしましたが、これも上手くいきませんでした。今回の結果は、「裁量的なトレードの選択は、機械のルールでもAIでも再現が難しい」**という、これまでの検証と一致する結果だったんです。これは、以前検証した別の手法（維新の介先生の研究54）と似ていますね。基本的な考え方は非常に理にかなっているけれど、実際に稼ぎを大きく伸ばす部分は、やはり人間の「裁量」に頼るところが大きい、ということです。

裁量をEAにする難しさ

もちろん、「裁量的な判断も、突き詰めれば論理的に説明できるはずだ！」という考え方もできます。でも、それを**「誰でも使える、シンプルで安定したEAのルール」に落とし込むのは、今回のようなちゃんとした教材の手法であっても、非常に難しい**ことが分かりました。無理に全てをEAにしようとすると、過去のデータにたまたま当てはまるだけの「見せかけのルール（偽陽性）」を拾ってしまうリスクがあるんです（これは研究33でも経験済みですね）。今回の検証で、「よすが式」のEA化については一旦区切りをつけたいと思います。私たちのメインEA「Core System v1.1.0」は、今のところ変更なしで、引き続きこのままが最善だと考えています。

この検証のつながり

この検証は、過去の次の検証を踏まえています(前回ダメだった→今回こうした、別ロジックとの比較など)。

よすが式ダウ手法、EA化で検証！驚きの勝てる仕組み

Wed, 29 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「よすが式ダウ手法、EA化で検証！驚きの勝てる仕組み」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回は、FXトレーダーの「よすが」さんが提唱されている「よすが式ダウ手法」というトレードロジックを、EA（自動売買プログラム）として再現できるか、そしてその性能はどうだったのかを検証してみました！

どんなアイデア?

今回の検証は、読者の方から提供していただいた「よすが式ダウ手法」の教材（PDF）を元に進めました。この教材の根幹にある考え方、それはズバリ「FXで勝つ方法はトレンドフォローが唯一！」「FXの勝負はトレンドの初動をどれだけ早く取れるか！」というものなんです。これ、実は私たち検証チームが独自に研究を重ねてたどり着いた結論と「完全に一致」しているんですよ。だから、この手法には検証前からすごく期待が高まりました！

どうやって試した?

よすが式ダウ手法の核となるロジックを、EAとして忠実に再現することを目指しました。具体的には、次の手順でエントリーと決済を判断するようにEAを組み立てました。

大きなトレンドの転換を見つける: まず、「Z1（大ジグザグ）」という、相場の大きな波（スイング）を示すインジケーターを使って、現在のトレンドが転換したかどうかを判断します。これは登山でいうと、大きな山脈の方向転換を見極めるようなイメージですね。
上位足のトレンドと合わせる: 次に、確認したトレンドの方向が、より長期的な時間足（上位足=HTF）のトレンド方向と一致しているかを確認します。例えば、1時間足で買いトレンドに転換したと判断しても、4時間足がまだ売りの強いトレンドだったら、いったん様子見、というように、複数の時間足（MTF=マルチタイムフレーム）でトレンドの方向を一致させるんです。
「転換後の押し目」で初動を狙う: トレンドの方向が一致したら、「Z2（小ジグザグ）」という、もう少し小さな波を示すインジケーターを使って、トレンド転換後の「押し目買い」や「戻り売り」のポイントを探します。これが、新しいトレンドの波に乗り始める「初動」を捉える瞬間なんですね。
損切りと手仕舞い: エントリーした後、もし再びトレンドが転換してしまったら（例えば、買いエントリー後に押し安値が割れたら）、そこで損切りや手仕舞いを行います。この際、ジグザグの設定は「確定スイング」というものを使って、未来の相場情報を見てしまうような「ズル」がないように工夫しました。

まだEAにできなかった部分も…

ただし、教材には、さらに勝率や利益率を高めるための「上積みレバー」と表現されている部分がありました。例えば、「特定のライン付近に限定してエントリーする」「プライスアクション（ローソク足の形など）を見て判断する」「複数のシナリオから最適なものを選ぶ」といった、かなり裁量的な（人間が判断する）要素です。今回の検証では、まずはロジックの「核」となる部分（教材でいう62%の部分）だけをEA化し、これらの裁量的な「上積み」部分はまだEAには組み込んでいません。まずは基本的な部分の性能を確かめてみよう、という方針です。

結果はどうだった?

それでは、検証結果を見ていきましょう。

STEP1：基本的な検証結果（H1/H4ロング）

まず、1時間足と4時間足の組み合わせで、買い方向（ロング）のみを試した基本的なバックテストの結果です。

利益率: +6.6%
最大ドローダウン (DD): -17.6% (ドローダウンとは、一時的に資産がどれくらい減ったかを示す割合のことです。登山でいうと、どれくらい下りに転じたか、のようなイメージですね)
プロフィットファクター (PF): 1.05 (PF=総利益÷総損失。1を超えると黒字、1.5を超えると優秀と言われます)
勝ち年数: 検証期間6年間のうち3年が勝ち年でした。この結果だけを見ると、プラスにはなっていますが、ドローダウンが少し大きく、プロフィットファクターも「まあ黒字」という水準ですね。

STEP2：トレンド核との相関

次に、このEAが、私たちが考える「本質的なトレンド」とどれくらい似た動きをするかを確認しました。結果は「相関+0.65」という数値でした。これは、今回のEAのロジックが、私たちが理想とするトレンドの動きと「かなり近い動き」をしていることを示しています。よすがさんご本人がおっしゃる「トレンドフォローこそ唯一」という考え方と、私たちの検証結果がしっかりリンクしていることが分かった、というわけです。

STEP3：完全前進検証

そして、一番重要なのが、過去のデータに最適化しすぎず、未来の相場でも通用するかを試す「完全前進検証」です。

通算利益率: +28.1%
勝ち年数: 検証期間6年間のうち3年が勝ち年一見すると「+28.1%」は悪くないように見えますが、もう少し詳しく見ていくと課題が見えてきました。
「弱い」と評価: 私たちの検証基準では、6年間のうち最低でも5年以上は勝ってほしいのですが、今回は3年しか勝ち年がありませんでした。
特定の年への依存: この+28.1%の利益の大半が、実は2020年という特定の年に集中していたんです。特定の年に大きく稼げても、他の年で安定して勝てないと、EAとしてはまだ「安定性に欠ける」と言わざるを得ません。
ドローダウンが大きい: STEP1と同じく、ドローダウンも大きめでした。要するに、よすが式ダウ手法の「核」の部分だけをEA化した現状では、まだ安定して大きく稼ぐのは難しいかも…という結果でした。

ここから学んだこと

今回の検証から得られた結論は、いくつかあります。

維新の介「100億トレード」自動化の勝てる仕組みは？

Fri, 17 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「維新の介「100億トレード」自動化の勝てる仕組みは？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回は、FX界隈でとても有名な日本人トレーダー、維新の介さんのトレード手法を、もしEA（自動売買プログラム）にしたらどうなるんだろう？というテーマで検証してみました！彼の「100億トレード」という言葉を聞いたことがある方もいるかもしれませんね。

どんなアイデア？「維新の介」さんの手法って？

まず、維新の介さんについて簡単にご紹介しますね。彼はバンコク在住の日本人FX教育者で、『維新流トレード術』という本を出したり、ブログやYouTubeでも活発に情報発信されている方なんです。彼のトレードスタイルは、EAのような機械的なものではなく、トレーダーが自分で判断して取引する裁量デイトレードが中心です。その手法の核となっているのは、大きく分けて次の3つ。

ダウ理論ベースの順張り: トレンドの方向を見極めて、その流れに乗っていくというFXの基本中の基本ですね。
マルチタイムフレーム（MTF）環境認識: 複数の時間足（例えば4時間足と日足など）を使って、相場全体が今どんな状態にあるかを判断する手法です。
「4つの鉄板パターン」: これは、具体的に「4時間足での押し目買いや戻り売り」「4時間足でのトレンド転換」といった、エントリーの形を指しています。さらに、移動平均線（MA）や水平線、そして多くのトレーダーの心理（大衆心理）を読むこともとても重要だとされています。ただし、具体的なMAの設定値や何pipsで利確・損切りするかといった細かい数値は、彼の有料教材や書籍でしか公開されていません。ここがポイントなんですが、維新の介さん自身も「FXは技術のゲーム」であり「練習が95%、本番が5%」と明言されているんです。これは、単なるルールだけでなく、トレーダー自身のスキルや判断力が成功の鍵を握る、ということなんですね。

どうやってEAで試してみたの？

維新の介さんの手法は「裁量」が肝なので、これをそっくりそのままEAにするのは正直とても難しいんです。例えば、チャートに線を引く判断や、大衆心理を読むなんて、EAにはできませんからね。そこで今回は、彼の裁量手法の中から、EAでも再現できそうな「機械化可能な骨格」に絞って検証してみました。具体的には、以前の検証で使ったmtf_rsi_smaというEAを応用して、

**マルチタイムフレーム（MTF）**で4時間足（H4）と日足（D1）のトレンドを認識する
そのトレンドに沿った順張りで、一時的に逆行したところを狙って押し目買いをするというロジックで試しました。検証は、過去10年間のデータを使って、8種類の通貨ペアで実行しました。そして、EAのパラメーター（設定値）は検証期間中に固定して使っています。「後知恵なし」というのは、過去のデータを見てから都合よくパラメーターを調整する、というズルは一切していない、という意味なんです。

「ロングのみ」で試したら？

まずは、トレンドに沿って「買い（ロング）」方向のみでエントリーするパターンを検証してみました。結果はというと……

総利益: -2.9% (10年間で口座資金が2.9%減った)
PF(プロフィットファクター): 0.96 (総利益 ÷ 総損失。1を超えると黒字なので、少しマイナス)
過去10年間のうち、利益が出たのは4年 期待していたほどの成績ではありませんでした。残念ながら、この方法では安定して利益を出す「優位性(エッジ)（優位性）」を見つけることはできませんでしたね。

「押し目買い＋戻り売り」両方で試したら？

次に、維新の介さんの「4つの鉄板パターン」に忠実に、トレンド中の「押し目買い（ロング）」だけでなく、「戻り売り（ショート）」も両方で試してみました。ショートとは、価格が下がると利益になる取引のことです。この結果はさらに厳しく……

総利益: -19.0% (10年間で口座資金が19.0%減った)
PF: 0.85
過去10年間のうち、利益が出たのは3年 特に「戻り売り（ショート）」が大きく足を引っ張ってしまい、全体的な成績を悪化させる原因となりました。

ここから学んだこと：裁量とEAの違い

今回の検証から見えてきたのは、「維新の介さんの手法をEAの形にしても、残念ながら安定して稼ぎ続ける『頑健な優位性』は得られなかった」という結論です。これは、以前の私たちの研究（研究㊼）とも一致する結果なんです。過去の検証でも、「EAで安定して稼ぐには、買い（ロング）方向のトレンドに絞るのが効果的で、売り（ショート）方向は難しい」という傾向が見られています。今回の検証でも、特にショート（戻り売り）が悪い成績だったことは、この傾向を再補強する形になりました。なぜEAではうまくいかなかったのでしょうか？それは、維新の介さん自身が「FXは技術のゲーム」と語っている通り、彼のトレードの真髄は「裁量スキル」にあるからだと考えられます。例えば、

チャートに適切なラインを引く感覚
多くのトレーダーが今どう考えているかを読み取る「大衆心理」
相場の「文脈（背景）」を読んで総合的に判断する力
状況に応じて柔軟にトレードを管理する能力これらは、今のEAでは原理的に再現できない部分なんです。EAは、あらかじめ決められたルールにしか従えませんからね。つまり、どんなに有名な裁量手法でも、その「機械化できる骨格」だけをEAにしても、安定した優位性を見つけるのは難しい、ということが改めてわかりました。以前の「価格のみで動く機械的なシステムでは、ロング方向のトレンドに乗るのが一番頑健な優位性になる」という私たちの全体的な結論も、今回の検証でさらに確かなものになったと言えるでしょう。 EAで稼ぐためには、EAに合った、EAだからこそできるシンプルな戦略が必要なんですね！

この検証のつながり

この検証は、過去の次の検証を踏まえています(前回ダメだった→今回こうした、別ロジックとの比較など)。

外部EAは本当に稼げる？「ATR Candle Breakout」検証！

Sun, 12 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「外部EAは本当に稼げる？「ATR Candle Breakout」検証！」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

図: ブレイクアウトのエントリー例(XAUUSD 日足・実データ)。直近の高値を上抜けたところで買います。

今回検証したのは、外部サイトで見つけたEA「ATR Candle Breakout EA」についてです。このEAが本当に使えるのか、私たち独自の環境でじっくりと調べてみましたよ！

どんなアイデア？

今回私たちが注目したのは、「bmtrading.de」というサイトで公開されているEAの一つ、「ATR Candle Breakout」というものです。このEAを選んだのは、公開されているバックテストの成績が魅力的だったことと、そのロジックが比較的具体的に説明されていたからなんです。このEAの基本的な考え方は、こんな感じです。

「相場が大きく動いた！」と感じたらエントリー
ローソク足の長さ（確定足レンジ）が、その時の相場の値動きの平均（ATR=Average True Range）に比べて、特定の倍率（mult）以上に大きくなった時、つまり「ボラティリティ（値動きの大きさ）が拡張した」と判断します。
さらに、そのローソク足の終値が、高値や安値の「極値近く」で引けていたら、「このままその方向に勢いが続きそうだ！」と判断して、その流れに乗るようにエントリーするんです。
リスク管理もバッチリ
エントリーするポジションの量（サイジング）は、その時の値動きの大きさ（ボラティリティ）に合わせて調整します。値動きが大きい時はリスクを抑えるために小さめに、小さい時は少し大きめに、という感じですね。
損切りライン（ストップロス）も、ATRを使って相場の動きに合わせて自動的に動かす「ATRトレーリング」という仕組みを採用しています。サイトで公開されていたバックテスト（2015年〜2026年のリアルティックデータ）では、なんと利益が+39%でPF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字）が1.15、最大ドローダウン（maxDD=資産が一時的にどれだけ減ったか。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの）も約9.6%と優秀な数字でした。取引回数は1552回で、勝率は約23%と低めですが、これは「損小利大」、つまり小さな損切りを繰り返しながら、大きな利益を狙うタイプの戦略によく見られる特徴なんです。

どうやって試した？

私たちは、この魅力的なEAが本当にその通りの成績を出せるのか、自分たちの検証環境でバックテストをしてみることにしました。対象としたのは、元のEAが推奨していた「金（XAUUSD）」の1時間足（H1）と4時間足（H4）です。同じサイトには他にもいくつかEAがあったのですが、指数CFD（日経平均やダウ平均などの株価指数に連動する金融商品）を狙うものは、私たちのデータに指数が含まれていなかったため、今回は検証を見送りました。

結果はどうだった？

さっそく、検証結果を見ていきましょう！

(a) 買いも売りも狙う「対称版」はちょっと弱い…

まず、元のEAのロジックそのまま、つまり買い（ロング）と売り（ショート）の両方でエントリーする「対称版」を試してみました。

2015年〜2024年のきれいなデータで検証した結果、1時間足（H1）では利益が+7.6%でPFが1.01。
4時間足（H4）では利益が+23%でPFが1.12。うーん、公開されている成績には遠いですね。H1はほとんど利益なし、H4もかろうじてプラスという感じです。さらに、EAの設定値（パラメータ）を少し変えるだけで、利益がマイナスに転じたりすることもあり、あまり安定しているとは言えませんでした。つまり、「頑丈さに欠ける」という印象ですね。

(b) ところが！「ロングオンリー版」は本物の優位性（優位性(エッジ)）を発見！

ところが！買い（ロング）方向だけに絞ってテストしてみたところ、驚くべき結果が出たんです！

4時間足（H4）では利益が+46.5%、PFはなんと1.44！ 最大ドローダウンも-11.2%に収まり、検証期間の10年間中6〜10年で安定して利益が出ていました。
1時間足（H1）でも利益が+99.5%、PFは1.18と、こちらも安定して利益が出ています。特にH4でPF1.44というのは、かなり優秀な数字です！さらにすごいのは、このEAの肝となるいくつかの設定値（エントリーの基準となる倍率size_multやnear_frac、損切り・利確の幅を示すsl_atrやtrail_atrなど）を色々と変えてみても、どの設定でもちゃんと利益（PF1.20〜1.84）が出続けたんです。 これは、特定の期間や設定値にだけたまたま上手くいった「過学習」ではない、本物の優位性（優位性）がある証拠だと考えられます。以前検証した「金Donchian EA」（研究⑯）と同じくらい頑丈な優位性を見つけた、ということですね！

(c) 公開されている成績にはちょっとしたカラクリが…

ここで、元の公開バックテストの成績がなぜあんなに良かったのか、そのカラクリが判明しました。

手法検証 on FX検証日記

松山式DEG手法！EA検証でトレンド再発見

どんなアイデア?

EAで再現するなら？

どうやって試した?

結果はどうだった?

ちょっとした設定変更でガタガタに…

利益は出るけど、ちょっと薄い…

コアロジックとの相関も…

ここから学んだこと

どんな複雑な手法も、機械化すると「トレンド再発見」に収束する！？

フィボナッチ押し目とRR利確は「恒久資産」だけど…

伝説の「ブレイクアウト戦略」をEA基盤で徹底強化！

どんなアイデア？：あの「ブレイクアウト戦略」を徹底深掘り！

どうやって試した？：EAの厳しい目で「本当に使えるか」をチェック！

結果はどうだった？：期待と裏切り、そして新たな発見！

期待外れだった2つの「強化策」

隠れていた「リスクの落とし穴」を発見！

YouTubeグランビル法則をEA検証！「優位性無し」の真実

どんなアイデア？

どうやって試した？

裁量判断をEAに落とし込む工夫

3つのモードで検証

結果はどうだった？

STEP1: 最初のテスト（インサンプル検証）

STEP2: 本当に通用するか？（完全前進検証）

ここから学んだこと

この検証のつながり

人気YouTube手法をEA検証！まさかの「偽陽性」の真実

どんなアイデア？

どうやって試した？

結果はどうだった？

第一関門は突破！でも…

後段ゲートで脱落…その理由とは？

(1) パラメータ頑健性が不合格

(2) 時間軸（TF）頑健性が壊滅的

補足：ショート（売り）限定バージョンも試してみたけど…

プライスアクション、EA化の試練！不採用の衝撃

どんなアイデアだったの？

どうやって試してみたの？

ドキドキの結果発表！まさかの「劣化」？

「よすが式」機械化シリーズ、衝撃の総括！

裁量は「勘」じゃなくて「論理」だった？私たちの答え！

この検証のつながり

斜め線はEAの夢か？チャネル数値化、不採用の結末

どんなアイデア?

どうやって試した?

結果はどうだった?

水平線（レベル）単体での成績は安定

残念ながらチャネルは不採用に…

水平線とチャネルを併用すると成績が悪化

ここから学んだこと

結論：チャネルは不採用！

教材の教えとデータの一致

検証システムが「本物」を見極める

この検証のつながり

発見！強力な優位性をEAへ統合、成績は爆上げか？

どんなアイデアを試したの？

どうやって試したの？

結果はどうだった？思わぬ落とし穴も…

今回の検証から学んだこと

でも！実は大きな発見があったんです！

この検証のつながり

EAの目覚め！効くラインを数値化、勝てる仕組みの進化

どんなアイデア?

どうやって試した?

結果はどうだった?

前進検証で初の「頑健性突破」！

「偶然じゃない」ことを徹底的に確認！

本番化に向けた最終チェックの結果は？

ここから学んだこと

よすが式EA、ライン付近限定で飛躍！最終結論は？

どんなアイデアだったの？

どうやって試した？

結果はどうだった？

前進検証では残念な結果に…

ここから学んだこと

トレンドフォローの核は本物、でも上積みは裁量に依存

裁量をEAにする難しさ

この検証のつながり