却下手法 on FX検証日記

新EA開発の盲点？週足平均回帰で探る「優位性」の秘密

Sat, 27 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「新EA開発の盲点？週足平均回帰で探る「優位性」の秘密」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。

今回の研究テーマは、これまでのEA開発で試してきた「新しい仕組み」が、なぜなかなか成果に結びつかないのか？その根本的な理由を探ってみよう、というものなんです。特に「週足を使った平均回帰」という新しいアイデアも試したので、その結果と合わせて、これまでのEA検証を振り返ってみましょう！

どんなアイデアを試したの？

今回は「週足（しゅうあし）」という、かなり長い時間軸で「平均回帰（へいきんかいき）」のロジックが通用するかを試してみました。「平均回帰」というのは、価格が一時的に大きく動いても、やがて平均的な水準に戻ろうとする性質を利用した戦略のこと。例えば、株価が急落したら「一時的な下がりすぎだから、また元に戻るだろう」と考えて買う、といったイメージですね。この「平均回帰」の戦略って、実は短い時間軸（例えば数分足や数時間足）だとすごく有効なんです。価格が一時的に大きく振れた時に、すぐに戻りやすい傾向があるからですね。

週足だとどうだった？

そこで、今回は「週足」（1週間ごとの値動きを見るチャート）で、RSIというテクニカル指標の3期間設定（RSI3）を使って、平均回帰のサインを探してみました。結果は…残念ながら「正の優位性(エッジ)（優位性のある取引機会）」はゼロでした。つまり、この戦略では利益を出せる可能性が見つからなかったんです。理由としては、週足という長い時間軸だと、そもそも取引のチャンスが極端に少なくなってしまうこと。そして、先ほどお話ししたように「平均回帰」という戦略自体が、短期的な価格のブレを狙うものなので、週足のような長期の時間軸とは相性が悪かった、ということが分かりました。これは以前の研究（研究129）でも同じような結果が出ていたんです。

これまでの「新アイデア」検証、実はこんな結果でした…！

さて、ここからが今回の研究の核心部分です。実は、これまでの研究（研究124〜133）で、私たちは「Connors」という既存のEA（自動売買システム）のバージョン1.5.0以降に、約12種類もの新しいEAのアイデアを試してきました。具体的には、以下のような様々なアプローチです。

ショート（売り戦略）：買いだけでなく売りからも利益を狙う
BB（ボリンジャーバンド）：統計的な価格の範囲からブレイクアウトを狙う
ブレッド（ブレッドアンドバター）：特定のパターンで順張り
レジームローテ（相場局面の切り替え）：相場の状態に合わせて戦略を変える
中期MR（中期での平均回帰）：もう少し長い期間での平均回帰
オーバーナイト（持ち越し戦略）：夜間の値動きを狙う
連続陰線MR（連続で下落した後の平均回帰）：何日も連続で陰線が出た後の反発狙い
52週高値Mom（52週高値更新時のモメンタム）：過去1年の最高値を更新した銘柄の勢いに乗る
過大陰線Rev（極端な陰線後のリバーサル）：大きく下落した後の反転狙い
週足Donchian（週足ドンチャンチャネル）：週足での高値・安値ブレイクアウト
VWAP MR（VWAPを使った平均回帰）：出来高加重平均価格からの乖離を狙う
スクイーズBO（スクイーズブレイクアウト）：価格が収縮した後の爆発的な動きを狙う
安値引けMR（安値で引けた後の平均回帰）：その日の安値で終わった後の反発狙い
そして、今回の週足MR（週足平均回帰） これらの、本当にたくさんのアイデアを試してきたのですが、なんと、そのすべてが「不採用」という結果になってしまったんです…！ これには私たちも正直驚きと、少しばかりの落胆がありました。「これだけ色々な角度から試しても、なかなか既存のEAを超えるものが見つからないんだな」と痛感した瞬間でしたね。

なんで新しいアイデアはうまくいかないんだろう？深掘りしてみた！

なぜこれほど多くのアイデアが不採用になってしまうのか、その根本的な理由を深く考えてみました。私たちが探しているのは、既存のEA「Connors」に「加算的に（足し算のように）利益を上乗せできる」新しい仕組み（これを「スリーブ」と呼んだりします）なんです。この「加算的に上乗せできる」ってどういうことかというと、既存のEAが「苦手な局面」や「利益を出しにくい時」に、新しい仕組みが代わりに利益を出してくれるような、チームの弱点を補う新メンバーみたいなイメージなんですね。特に大事なのは、既存のEAの「ドローダウン（一時的な最大損失）」と逆の動きをしてくれること。例えば、既存のEAがトレンド相場で利益を出すタイプなら、ドローダウンしやすい「トレンド下落時」に利益を出してくれるような仕組みが理想なんです。そして、この「既存EAのドローダウンと逆の動きをしてくれる」という条件を唯一満たすのが、**「短期の平均回帰」**という戦略なんです。 …あれ？「短期の平均回帰」って、なんか聞き覚えがありますよね？そうなんです！実は、この「短期の平均回帰」という、最も効率の良い利益源は、すでに既存のEA「Connors」がしっかりと捉えて、活用しているんです。 つまり、新しいアイデアを試しても、結局は以下のどれかのパターンに落ち着いてしまうことが分かりました。

平均回帰EA、全不採用！だが「重要洞察」が見えた日

Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「平均回帰EA、全不採用！だが「重要洞察」が見えた日」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。

今回の検証では、新しく開発した3つのEA（自動売買システム）をテストしてみました。特に、「既存のEAと組み合わせたときに、本当に良い効果があるのか？」という視点で、じっくり見ていったんですよ。

平均回帰（MR）系のEAを試してみた結果は…？

まず試したのは、相場の「平均回帰（MR）」という性質を利用したEAです。これは、価格が一時的に大きく動いても、やがて平均的な水準に戻ってくるだろう、という考え方に基づいた戦略のこと。具体的には、

VWAP（出来高加重平均価格）から大きく乖離（かいり）したら戻るだろうと予測するEA
安値で引けた日には翌日反発しやすい、といった現象を狙うEA の2種類です。これらのEAは、単体で見ると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1.35〜1.63、Sharpe（シャープレシオ=リスクあたりのリターン。高いほど効率が良い）も0.96〜1.39と、そこそこ優秀な成績を出してくれました。「お、これはいけるかも？」と思ったんですが、ここで「Connors相関」という指標を見てみると、どちらも0.52〜0.55と、かなり高い数値が出たんです。これは要するに、**「既存のEAと動きがかなり似ている」**ということ。せっかく新しいEAを導入するなら、既存のEAが苦手な場面で活躍してくれるような、違うタイプのEAが欲しいですよね。似た者同士を組み合わせても、リスク分散の効果は薄くなってしまいます。残念ながら、この2つは「今回は見送り」という結果になりました。

ボリンジャーバンドのブレイクアウトEAは期待の星…だったのに？

次に試したのは、「ボリンジャーバンドのスクイーズ・ブレイクアウト（BBスクイーズBO）」というEAです。これは、ボリンジャーバンドがギュッと収縮（スクイーズ）して値動きが小さくなった後、大きく動き出す（ブレイクアウト）瞬間を狙って利益を出す、という戦略。まさに「嵐の前の静けさ」を狙うタイプですね。このEAは、単体でのPFが1.81と非常に優秀でした！さらに、「コア相関」や「Connors相関」といった、既存のEAとの動きの似ている度合いを示す指標も、なんと0.07〜0.13と、ほとんど無相関だったんです！「これはすごい！既存のEAとは全く違う動きをしてくれる、期待の新人だぞ！」と、私たちも興奮しました。さらに、過去のデータだけでなく、まだ見ぬ未来の相場に近い状況でテストする「前進検証（OOS=アウトオブサンプル検証）」でも、PF1.36と良い成績を出し、71回ものトレードをこなしてくれたんです。「よし、これは既存のEAと組み合わせたら、ポートフォリオ全体のリスクを分散して、もっと安定した収益を上げてくれるはず！」そう信じて、既存の主力EA（v1.5.0）と**「併走（一緒に稼働）」させてみたんです。ところが、ここでまさかの事態が…。なんと、既存EAと新しいEAを一緒に動かしたら、「ドローダウン（DD=資産の最大減少幅）」がむしろ悪化してしまった**んです。具体的には、最大ドローダウンが-9.4%だったのが、-13.3%にまで増えてしまいました。ドローダウンは、登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの。せっかく新しいルートを開拓したのに、かえって下りの幅が大きくなってしまったような状況です。これは非常に残念な結果でした。単体では優秀で、既存EAとも相関が低いように見えたのに、なぜこんなことになってしまったのでしょうか？

ここから見えてきた、EAを組み合わせる上での「超重要ポイント」！

今回の検証で、私たちは非常に重要な「鍵となる洞察」を得ました。それは、 「日々の取引結果の相関が低い」＝「ドローダウン（資産減少）のタイミングも分散される」ではない！ ということなんです。どういうことかというと、先ほどのBBスクイーズBOのように、日々の売買は既存のEAと違う動きをしていたとしても、大きなトレンドの転換点や、投資家が一斉にリスクを避ける「リスクオフ」のような局面では、どちらのEAも同時に損失を出してしまう傾向がある、ということなんです。たとえるなら、登山で別々のルートを登っていたとしても、突然の嵐が来たら、どちらのルートも足元が危うくなってしまうようなもの。普段は違う動きをしていても、いざという時には一緒に沈んでしまう可能性があるんですね。

本当にリスクを分散させるには「逆の動き」が必要

EAを複数組み合わせることで、本当にリスクを分散させ、ポートフォリオ全体のパフォーマンスを向上させるには、**「核となるEAが損失を出している時に、新しいEAが利益を出してくれる」**という、まるでシーソーのような「逆の動き」をしてくれるEAが必要なんです。そして、この「逆の動き」をしてくれる可能性が高いのは、実は「平均回帰（MR）」系の戦略なんです。相場が一時的に大きく動いて、既存のトレンドフォロー系EAが損失を出すような局面で、平均回帰系のEAは「いずれ平均に戻るだろう」と逆張り的な動きをすることで、利益を出してくれることがあるんですね。今回の検証で、最初に試した平均回帰系のEAは、既存EAとConnors相関が高かったため見送りましたが、実はこの「Connors相関」という指標は、そういった「逆の動き」をする可能性をある程度捉えていることがわかったんです。つまり、見た目の「日々の取引の無相関」だけでは判断できず、もっと深いところで「ドローダウンのタイミングがずれるか」を見極める必要がある、ということ。トレンドフォロー系の新しいEAは、個別の成績が良く、日々の動きが既存EAと違って見えても、結局大きな相場転換時には同時に損失を出してしまうため、ドローダウンの分散には繋がりにくい、ということが明確になりました。これは、これまでに8つの新しいEAを検証してきた中で、一貫して見られた構造だったんです。

まとめ：EA選びは「本当にリスク分散になるか」を見極めるのが大事！

今回の検証から学んだのは、ただ単に「成績が良いEA」をポートフォリオに足せば良い、というわけではない、ということです。本当に大切なのは、

既存のEAが損失を出すような「苦手な局面」で、新しいEAが利益を出してくれるか？
ドローダウン（資産が減る期間）のタイミングが、既存のEAとずれてくれるか？ という点を見極めること。そのためには、単体の成績や日々の取引の相関だけでなく、ドローダウンがどのように連動するのか、というより深い分析が不可欠だと改めて感じました。 EA選びは奥が深いですが、こうした検証を通じて、皆さんのEA選びのヒントになれば嬉しいです。

新EAアイデア4連敗！失敗から学ぶ勝てる仕組みの真実

Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「新EAアイデア4連敗！失敗から学ぶ勝てる仕組みの真実」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: 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。

今回の記事では、新しい4つのFX自動売買(EA)のアイデアを検証した結果をお話しします。結論から言うと、残念ながらどれも採用には至りませんでした。なぜダメだったのか、一緒に見ていきましょう。

どんなアイデア?

FXの自動売買(EA)で新しい稼ぎ方を見つけられないか、4つの異なる売買アイデア（「機構」と呼んでいます）を試してみました。これらのアイデアに共通する検証ルールとして、次の3つの視点からEAのパフォーマンスを総合的に診断しました。

優位性(エッジ)（優位性）があるか？：その戦略がそもそも利益を出す力があるか、ということ。
コア相関（既存のEAとの相性）はどうか？：すでにあるメインのEAと一緒に動かしたときに、お互いの足を引っ張り合わないか、むしろ相乗効果があるかを見る指標です。
Connors相関（別の種類のEAとの相性）はどうか？：さらに別の種類のEAと組み合わせたときに、リスク分散に役立つかを見る指標です。相関が低いほど、リスク分散に役立ちます。検証は「上昇トレンドの時だけ買う（ロング）」という条件に絞って行いました。具体的な4つのアイデア（「機構」）は次の通りです。
A. 連続陰線MR（Mean Reversion = 平均回帰）：株価が何日か連続で下がったら、そろそろ反発するだろうと買って利益を狙う戦略です。
B. 52週高値Mom（Momentum = 順張り）：過去52週間の最高値を更新した銘柄は、さらに勢いがつくことが多いので、それに乗じて買う（順張り）戦略です。
C. 過大陰線Rev（Reversal = 反転）：急激に大きく下がった日（過大陰線）の翌日は、反発しやすいという考えで買う（逆張り）戦略です。
D. 週足Donchian（ドンチャンブレイクアウト）：週足で過去一定期間の高値を更新したら買う、というトレンドフォロー戦略です。

どうやって試した?

これらのアイデアを過去のデータで動かしてみて、どれくらい利益が出たか、既存のEAとの組み合わせでどうなるかをテストしました。特に重要だったのが、「優位性（優位性）」があるか、「PF（プロフィットファクター）」という指標で利益と損失のバランスを見る、そして「相関」をチェックすることです。

結果はどうだった?

残念な結果が続々…

A. 連続陰線MR(k3)
この「連続陰線MR」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1.28と、単体で見れば悪くない数字でした。
しかし、既存のEA（Connors系のEA）と組み合わせたときの「Connors相関」が0.73とかなり高かったんです。
これはどういうことかというと、「すでに持っている別の短期的な押し目を狙うEAと、やっていることがほとんど同じ」ということ。例えるなら、登山で「同じ山道を別の入り口から登っているだけ」みたいなもの。リスク分散にはならず、むしろトレードが重複してしまい、効率が悪い「冗長な」戦略だと判断しました。
C. 過大陰線Rev
「過大陰線Rev」は、そもそも「優位性（優位性）」が見つかる銘柄がゼロでした。つまり、この戦略単体では利益を出す力が全くなかった、ということになります。これはもう、試すまでもなく不採用ですね。
D. 週足Donchian
「週足Donchian」も、この戦略が有効だと判断できる銘柄がたった2つしか見つからず、しかもその効果もごくわずかでした。これでは実用性に乏しい、ということで不採用です。

一番期待したB. 52週高値Momも…

B. 52週高値Mom
「52週高値Mom」は、一番期待していたアイデアでした。PFが1.58と高く、既存のEAとの相関（コア相関0.43、Connors相関0.32）も比較的低めで、リスク分散にも役立ちそうだったからです。
さらに、未来のデータでも通用するかを試す「前進検証（OOS = Out-Of-Sample、まだ見ていない期間のデータでテストすること）」でも、PF1.33、シャープレシオ（リスクあたりのリターンを示す指標）0.38と、まずまずの結果を出しました。これは「本物のモメンタム（勢い）」を捉えている可能性が高い、と期待が膨らんだんです。
しかし、実際に他のEA（v1.5.0）と「併走」（同時に動かすこと）させてみたところ、残念な結果に…。
月ごとの平均利益率が0.99%から0.63%に低下。
月間の勝率（MC = Monthly Count）も96%から85%に悪化。
そして一番の問題は、最大ドローダウン（DD = drawdown、資産が一時的にどれだけ減ったか。登山でいうと「山頂からどれだけ下りに転じたか」のようなもの）が-9.4%から-16.7%へと、大きく悪化してしまったんです。
なぜこうなったかというと、この「52週高値Mom」は、既存のEA（特に研究55の一目均衡表やSupertrendを使ったもの）と「コア相関」が0.43と中程度あったため、「トレンドを再発見」するような動きをしてしまい、結果的に既存のEAと同じようなトレンドに集中してしまい、リスクが分散されるどころか、かえって集中して悪影響が出てしまった、というわけなんです。

ここから学んだこと

今回の検証で、新しいEAのアイデアは、結局「トレンド再発見（既存のEAと似たようなトレンドを狙う）」、「短期MR（既存の押し目買いEAと重複）」、「優位性なし（そもそも利益が出ない）」、「コスト死（取引手数料などで利益が消える）」のどれかに収束してしまう、という傾向が改めてはっきりしました。新しいEAを追加してポートフォリオ（複数のEAの組み合わせ）を強化するためには、「Connors相関」が極めて低い、つまり既存のEAとは全く違う動きをする「無相関スリーブ」（リスク分散効果の高い、新しい柱となるEAのこと）を見つけることが、本当に希少で唯一の道なんだな、と痛感しました。今回の4つのアイデアは、残念ながらどれも採用には至りませんでしたが、この経験も次の研究に活かしていきますね。

夜間ギャップに優位性は？FXアノマリー検証の意外な真実

Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「夜間ギャップに優位性は？FXアノマリー検証の意外な真実」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: 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。

FX自動売買(EA)の検証ブログへようこそ！今回は、「オーバーナイト・ドリフト（夜間ギャップ）」という現象に注目したEAのアイデアを検証したお話です。結論から言うと、「面白い現象だけど、FXの自動売買で利益を出すのは難しい」という結果になりました。

どんなアイデア?

みなさん、「アノマリー」って言葉を聞いたことがありますか？これは市場で観察される「あれ？なんか変だな、普通と違うぞ？」という、ちょっと不思議な現象のことなんです。株式市場では昔から、「夜間の値動き（前日の終値から今日の始値までの間）が、日中の値動きよりもはるかに大きい」という不思議な現象が知られています。これを「オーバーナイト・ドリフト」と呼びます。これは学術的にも「頑健（がんけん）」、つまりしっかりとした研究で何度も確認されている、本物の現象なんですね。この現象は、例えば「トレンドに乗る（トレンドフォロー）」とか「行き過ぎたら戻る（平均回帰）」といった一般的なEA戦略とは、根本的に違う「時間帯」に注目したアイデアなんです。「じゃあ、この夜間の値動きに乗って利益を出せないかな？」と考えたのが今回の検証のきっかけです。特に、市場全体が上昇傾向にある時に、夜間だけ買い（ロング）で入る戦略を試してみました。

どうやって試した?

私たちは、アメリカの主要な株価指数（US500、US100、US30など）の過去のデータを使いました。これらの指数の「昨日の終値」と「今日の始値」の差を「夜間の値動き」、「今日の始値」と「今日の終値」の差を「日中の値動き」として分けて分析したんです。そして、夜間の値動きで利益を狙う「夜間ロング（買い）」戦略を、過去のデータで検証する「バックテスト」を行いました。

結果はどうだった?

驚き！夜間の値動きは本当にすごかった！

まず驚いたのは、この「夜間の値動きが重要」というアノマリーが、FXのCFD（差金決済取引）でも本当に確認できたことです！例えば、アメリカの代表的な株価指数であるUS500（S&P500のようなもの）の場合、年間で平均+6.8%ものリターンが夜間だけで出ていました。それに対して、日中の値動きはたったの+0.4%！つまり、ほとんどすべての利益が夜間に生まれていたんです。 US100（ナスダック100のようなもの）では年間+10.1%、US30（ダウ平均のようなもの）でも+4.7%と、本当に素晴らしい数字が出ていました。「シャープ・レシオ（Sharpe Ratio）」という、リスクに見合うリターンの効率性を示す指標も、US500で1.35とかなり優秀な値でした。（シャープ・レシオは、1を超えると「リスクを取った甲斐があったね！」という感じの、効率的な投資と言われます）さらに面白いことに、この夜間の値動きは、私たちが普段検証している他のEA戦略（トレンドフォローや平均回帰など）とはほとんど「無相関（むそうかん）」であることがわかりました。これは、既存のEAと組み合わせれば、リスクを分散できる可能性を秘めている、という点で大きな魅力なんです！

しかし…コストの壁が立ちはだかった！

「これはすごいEAになるかも！」と期待が膨らんだのも束の間、大きな壁にぶつかりました。それが「取引コスト」、つまりスプレッドや手数料です。この戦略は、毎日「前日の終値で買って、今日の始値で売る」というような取引を繰り返します。つまり、年に約250回も売買することになるんです。これは「高頻度取引（こうひんどとりひき）」と呼ばれる部類に入ります。シミュレーションで取引コスト（往復スプレッド）を段階的に上げてみると…

コストが全くない場合（仮想）：年間+7.2%の利益、シャープ・レシオ1.25。これは素晴らしい！
往復1pips（または1bp=0.01%）のコストがかかる場合：利益は+4.7%に減少。
往復2pips（2bp）のコストがかかる場合：利益は+2.2%に激減し、シャープ・レシオも0.37と効率が悪くなります。
そして、往復3pips（3bp）のコストがかかる場合…なんと年間-0.4%と、赤字になってしまいました！ 実際のFXのCFD取引では、特に「今日の始値」や「昨日の終値」といった、市場が閉まる直前や開く直後の時間帯は、スプレッド（買値と売値の差）が広がりやすい傾向にあります。現実的には、往復で2pipsから4pips程度のコストがかかることが多いんです。これを考えると、せっかくの年間+2%以下の利益は、コストでほとんど消し飛んでしまうか、むしろマイナスになってしまう可能性が高い…という結論になりました。

ここから学んだこと

今回の検証で分かったのは、この「オーバーナイト・ドリフト」という現象は、確かに株価指数では実在し、他の戦略とは異なる動きをする「本物のアノマリー」だということ。これは素晴らしい発見でした！しかし、FXの自動売買（EA）として実用化するには、大きな課題があることも分かりました。

「コストの壁」が厚すぎる！ 毎日取引を繰り返す高頻度な戦略は、わずかな取引コストでも利益を大きく削ってしまいます。過去にも、高頻度なアイデアは「コストで死ぬ」ケースが多かったことを、改めて実感しました。（まさに「高頻度=コスト死の系譜」なんです。）
「執行の難しさ」と「運用の複雑さ」。市場の始値や終値といったタイミングで正確に取引を執行するのは、スプレッドの広がりや「スリッページ（想定と異なる価格で約定してしまうこと）」のリスクがあり、かなり難しいんです。また、毎日取引を繰り返すのは、運用の手間もかかります。こういった理由から、今回の「オーバーナイト・ドリフト」を狙ったEAは、残念ながら私たちが目指す「安定して利益を出せるプロ仕様のEA」としては、現状では難しいと判断しました。実は、学術の世界でも「夜間のプレミアム（利益）は、取引コストを考慮すると取りにくい」というのが定説になっていて、今回の検証でそれが実データとしても確認できた形です。数日間ポジションを保有して取引頻度を抑え、コストに強い「Connors」のような戦略とは、対照的な結果になりましたね。というわけで、今回は「すごいアイデアだけど、現状ではEAとして採用は見送り」という結論になり、現在のEAのバージョン（v1.5.0）は据え置きとなります。でも、こうした「うまくいかなかった」検証も、次につながる大切な一歩。これからも色々なアイデアを試して、皆さんに役立つ情報をお届けしていきますね！

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)。

中期RSIに優位性は？EAが探る平均回帰ロジックの限界

Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「中期RSIに優位性は？EAが探る平均回帰ロジックの限界」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。

今回の研究テーマは、「中期的なRSI（相対力指数）を使った平均回帰戦略」が、新しいFX自動売買（EA）のアイデアになるのかどうか、という検証です。

どんなアイデア?

FXの世界には「平均回帰（MR）」という考え方があります。これは、価格が一時的に大きく動いても、やがて平均的な水準に戻ろうとする性質のこと。まるで振り子が左右に振れても、最終的には真ん中に戻ってくるようなイメージですね。これまで、私たちは「Connors（コナーズ）」という、RSI（相対力指数）の期間を2日という超短期に設定した平均回帰戦略が非常に有効であることを確認してきました。これは、例えば急激な暴落（つまり「短期間に極端に売られすぎた」状態）の後には、いったん価格が急反発しやすい、という性質を狙ったものです。そこで私たちは考えました。「RSIの期間をもう少し長くして、例えば14日間のRSI（RSI14）で『売られすぎ』を判断したら、Connorsとはまた違ったタイミングで新しいチャンスが見つかるんじゃないか？」と。ConnorsのRSI2とは無関係な、新しいEAの柱（スリーブ）になり得るのではないか？という仮説を立ててみたんです。

どうやって試した?

今回の検証では、RSIの期間を14日に設定し、その数値が30を下回ったら「売られすぎ」と判断して買いでエントリーする、というシンプルな戦略でバックテストを行いました。色々な通貨ペアや金融商品で試してみて、本当に利益が出せるのかどうかを調べてみたんです。

結果はどうだった?

残念ながら、期待通りの結果にはなりませんでした。今回の検証では、私たちが設定した「PF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字で、一般的に1.05以上が望ましいとされます）」が1.05を超えるような銘柄は、1つもありませんでした。これはつまり、中期RSI14を使ったこの平均回帰戦略では、ほとんどのケースで利益を出すことができなかった、ということを意味します。

ここから学んだこと

なぜうまくいかなかったのか、今回の結果から見えてきたのは、平均回帰で利益を出す「優位性(エッジ)（優位性）」は、「超短期の極端な売られすぎ」に特化している、ということなんです。イメージしてみてください。ゴムを強く引っ張ったとき、その反動で勢いよく元に戻りますよね？FXの平均回帰も似ていて、RSI2（2日間の値動き）のような「激しい投げ売り」からの「スナップバック（急反発）」、つまり市場の「オーバーリアクション（行き過ぎた反応）」を狙うときに特に効果を発揮するんです。一方で、RSI14のような「緩やかな中期的な下げ」というのは、実は単なる一時的な調整ではなく、本格的なトレンドの始まりだったり、さらに下落が続くサインだったりすることが多いんです。だから、簡単に反発はしてくれないんですね。今回の検証で改めて分かったのは、Connors（RSI2）が既に、平均回帰戦略で存在する「唯一の優位性」をしっかり捉えていた、ということ。中期的な視点での平均回帰は、残念ながら新しいEAの柱にはなりませんでした。この結果を受けても、現在稼働している私たちのEAのバージョン（v1.5.0）を変更する必要はない、という結論になりました。新しいアイデアを探す旅は続きますが、うまくいかなかった検証からも、大切な学びがあるものですね！

相場適応ロジックは幻？EA「優位性」切替の厳しい現実

Mon, 22 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「相場適応ロジックは幻？EA「優位性」切替の厳しい現実」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: 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。

今回の検証では、EA「v1.5.0」に搭載されている2つの主要な戦略、「核」と「Connors」について、相場の状況に合わせてどちらかに資金配分を傾けたら、もっと成績が良くなるんじゃないか？というアイデアを試してみました。

どんなアイデアだったの？

EA「v1.5.0」には、主に2つのタイプの戦略が組み込まれています。

核（トレンド戦略）: 相場がグイグイと一方向に動く「トレンド相場」に強い、ブレイクアウト系の戦略です。
Connors（レンジ・押し目戦略）: 一方で、相場が一定の範囲を行ったり来たりする「レンジ相場」や、一時的に下がったところを狙う「押し目買い」に強い、平均回帰系の戦略ですね。私たちのアイデアは、まるで季節に合わせて服を選ぶように、「今の相場がどんな状態か」を見極めて、得意な方に資金を多く配分したら、もっと効率よく利益を狙えるんじゃないか？というものでした。例えば、トレンドが強い時は「核」にもっと多く資金を回し、トレンドが弱いレンジ相場では「Connors」に比重を置く、というイメージです。この「相場の状況に合わせて資金配分を変える」ことを、私たちは「メタ配分」と呼んでいます。現在のv1.5.0は、この2つの戦略に固定の割合で資金を配分していますが、このメタ配分で固定配分を超えることを目指しました。

どうやって試したの？

相場の状況、特に「トレンドの強さ」を測るために、今回は「ADX」というインジケーターを使いました。ADXは、トレンドの勢いを数値で示してくれる便利なツールなんです。このADXの値と、「核」戦略の成績、そして「Connors」戦略の成績をそれぞれ比較して、ADXの数値によってどちらの戦略がより利益を出しやすいのか、その関係性を詳しく調べてみました。具体的には、ADXが高い（トレンドが強い）時に「核」が勝ちやすく、ADXが低い（トレンドが弱い）時に「Connors」が勝ちやすい、という仮説が成り立つかどうかを検証したわけです。

結果はどうだったの？

残念ながら、私たちの予想は外れてしまいました。 ADXの数値と、それぞれの戦略の成績の差（「核」が「Connors」よりどれくらい良かったか、悪かったか）には、ほとんど関係性が見られなかったんです。相関関係を示す数値はなんと**-0.035**。これは「ほぼゼロ」と言っていいレベルで、統計的には「関係がない」と判断される数値です。つまり、ADXが高い時も低い時も、どちらの戦略が優位に立つかというのは、まるでサイコロを振るようにバラバラで、一定の傾向を見つけることができませんでした。「トレンドが強いなら核が有利、弱いならConnorsが有利」という私たちの仮説は、残念ながら今回の検証では成立しなかった、ということなんですね。

ここから学んだこと

なぜ、相場の状況に応じて戦略を切り替えるという、一見理にかなっていそうなアイデアがうまくいかなかったのでしょうか？その理由は、「核」と「Connors」という2つの戦略が、私たちが考えていたよりも相場の局面によって完全に分離できるものではなかった、という点にありました。

例えば、Connors（平均回帰）戦略は、レンジ相場だけでなく、上昇トレンド中の「一時的な押し目（少し下がったところ）」でも機能することがあります。トレンドに乗って利益を出すこともあるわけです。
また、核（ブレイクアウト）戦略も、レンジ相場の中で急にブレイク（相場がレンジを突き抜けること）が発生すれば、そこで利益を出すこともあります。つまり、それぞれの戦略は、必ずしも「トレンド相場」「レンジ相場」とカッチリと区別されるわけではなく、意外な局面でも活躍できるオールラウンダーな一面を持っていたんです。そのため、相場のトレンド強度に応じてどちらかに資金を大きく傾けても、かえってタイミングを見誤る「余計なリスク」を増やしてしまうだけ、という結果になりました。今回の結果は、過去の研究（研究95）で「相場状況に合わせて動的に資金配分を変えるよりも、固定配分の方が安定して良い結果を出すことが多い」という結論が出ていたのを、改めて裏付ける形となりました。結論として、EA「v1.5.0」の現在の固定配分が、すでに「核」と「Connors」の両方の戦略の強みをバランス良く取り込んでいる最適な形であることが再確認できました。ですので、今回のアイデアは不採用とし、v1.5.0の現在の設定を据え置くことにします。今回の検証を通して、単純に「得意な時に得意な戦略を」という発想だけではうまくいかない奥深さを改めて感じることができましたね。これからも、皆さんに役立つEAの検証結果をお届けしていきます！

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)。

複雑さは無用！ポートフォリオの最適解は固定？

EAの弱点克服なるか？新たな「優位性」探索の結末

Thu, 18 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAの弱点克服なるか？新たな「優位性」探索の結末」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。

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。

既存のEA（自動売買システム）「v1.5.0」は、順張りのロングトレンド戦略と、押し目買いのConnors平均回帰戦略を組み合わせた、主に上昇相場に強いEAなんです。でも、どんなEAにも得意不得意がありますよね。v1.5.0のちょっと苦手なところは「下降相場」や「レンジ相場」。そこで今回は、この弱点を補ってくれるような、新しいロジック（これを私たちは「無相関スリーブ」と呼んでいます）を探してみることにしました！「無相関」というのは、既存のEAの動きとあまり関係がなく、お互いの足りない部分を補い合える関係のこと。「登山で例えるなら、登り坂が得意な人と、下り坂が得意な人が組むようなイメージ」ですね。うまく見つかれば、どんな相場でも安定して利益を狙えるEAに進化できるはず、という期待を込めて検証スタートです！

候補A: Connorsショート戦略を試してみた結果…

まず試したのは、「Connorsショート」という戦略です。これは、下降トレンドの中での一時的な戻りを狙って売りを入れる、いわゆる「戻り売り」のアイデアですね。

どんなアイデアだった？

下降相場やレンジ相場で活躍してくれることを期待しました。既存のEA（v1.5.0）の「核ロングトレンド」と「Connorsロング」とは逆の動きをするので、無相関どころか「負の相関」（逆の動き）になってくれると、とても良い補完関係を築けるはず、と考えたんです。

どうやって試した？

過去のデータを使ってバックテストを行い、既存の戦略との相関性や、利益率、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）などを確認しました。さらに、過去のデータでEAを開発し、そのEAが未知の未来のデータでも通用するかを試す「前進検証（IS期間で選抜→OOS期間で評価）」も行いました。これは、過去のデータにたまたまフィットしただけの「見せかけの優位性」を見抜くために、とても大切な検証なんです。

結果はどうだった？

残念ながら、このConnorsショート戦略は採用を見送ることになりました。

全期間のバックテストでは、一見すると良さそうに見えたんです。
月利で+0.09%
PFは1.26（しっかり黒字！）
既存の「核ロングトレンド」とは-0.13と、少し逆の動きをしてくれそう。
「Connorsロング」とも+0.19と、ほぼ無相関に近い動き。
まさに理想的な「無相関スリーブ」になるかも！と期待が膨らみました。
しかし、前進検証（特に2020年から2025年の期間）で、まさかの結果に…
PFは0.87と、まさかの赤字に転落。
月利も-0.04%とマイナス。
シャープ・レシオ（Sharpe=リスクに対してどれだけリターンが得られたかを示す指標。高いほど効率が良い）も-0.29と、とても投資対象とは言えない数値になってしまいました。これは、過去のデータにたまたまフィットしただけで、本物の優位性ではなかった、という「選択バイアス」に引っかかってしまった典型的な例なんですね。特にこの期間は、相場全体が上昇傾向にあったため、下降相場での「戻り売り」のチャンスが少なく、EAが十分に機能しなかった、という側面もありそうです。以前の研究でも「ショート戦略はEAにとって重荷になりやすい（ドラッグ）」という結果が出ていましたが、今回もその難しさを再確認する形となりました。

候補B: ボリンジャーバンド逆張りロング戦略を試してみた結果…

次に試したのは、「ボリンジャーバンド（BB）逆張りロング」という戦略です。これは、価格がボリンジャーバンドの下限に触れたら「売られすぎ」と判断して買いを入れる、という逆張りのアイデアですね。

どんなアイデアだった？

こちらも、上昇相場以外での利益を狙えるのではないかと考えました。

結果はどうだった？

こちらも、残念ながら採用を見送ることになりました。

バックテストの結果は、悪くなかったんです。
月利で+0.14%
PFも1.63と、かなり優秀な数値です。
既存の「核ロングトレンド」とは+0.03と、ほとんど相関がない状態でした。
しかし、問題は「Connorsロング」との相関です。
なんと+0.45という、かなり高い相関が出てしまいました。これはどういうことかというと、「ボリンジャーバンド逆張りロング」と、既存の「Connorsロング（押し目買い）」が、同じようなタイミングでエントリーしてしまう、ということなんです。せっかく新しい戦略を追加しても、得意な相場が既存の戦略と被ってしまうと、リスク分散の効果が薄れてしまいますよね。登山で例えるなら、「登り坂が得意な人がもう一人増えたけど、下り坂は相変わらず苦手なまま」といった感じでしょうか。これでは「無相関スリーブ」としての役割は果たせない、と判断しました。

今回の検証から学んだこと

今回の検証では、既存のEA「v1.5.0」の弱点を補う「無相関スリーブ」を探しましたが、残念ながらすぐに採用できるような強力な候補は見つかりませんでした。改めて感じたのは、FX市場における「本物の優位性（優位性(エッジ)）」を見つけることの難しさです。特に、ショート戦略や既存の戦略と似たロジックは、一時的に良い結果が出ても、安定して利益を出し続けるのが難しい傾向があるようです。現在の「v1.5.0」に組み込まれている「ロング・トレンド戦略（核）」と「ロングの平均回帰戦略（Connors）」は、やはり非常に頑健で、FX市場において数少ない「本物の優位性」を持っているんだなと再確認できました。特に「Connors」は、トレンドフォローとは違う角度から利益を狙える、希少な追加優位性だったんですね。ですので、現時点では「v1.5.0」を据え置き、今回の検証で得られた知見を元に、引き続き新しい「無相関スリーブ」の探索を続けていきます。TD SequentialやICT-SMCといった他のアイデアも検討中ですが、こちらも小さな期待値で地道に検証を進める予定です。 EA開発は、地道な検証の繰り返しです。うまくいかないことも包み隠さずお伝えすることで、皆さんのEA選びやトレードのヒントになれば嬉しいです！

ドローダウン削減の秘策!?「無相関EA」の夢は叶うか

Sun, 14 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「ドローダウン削減の秘策!?「無相関EA」の夢は叶うか」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: 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、EAのパフォーマンスをさらに安定させるための新しいアイデアを検証してみました。具体的には、「複数のEA（スリーブ）を組み合わせるとき、それぞれのEAがバラバラの動きをするようにすれば、全体の成績の落ち込み（システムドローダウン）を抑えられるんじゃないか？」という仮説を立ててみたんです。

どんなアイデアを試してみたの？

私たちのEAは、複数の通貨ペアや戦略（これを「スリーブ」と呼んでいます）を組み合わせて運用しています。全体の成績が一時的に落ち込むこと（ドローダウン）は、FXトレードにつきものですよね。登山でいうと、「どれだけ下りに転じたか」のようなものです。このドローダウンを減らすにはどうすればいいか？これまで、私たちは「個々のスリーブの成績が良いものを選ぶ」という視点でポートフォリオを組んできました。でも、今回はちょっと違うアプローチです。「もし、個々のスリーブがお互いに似た動きをせず、バラバラに動いてくれたら、全体のドローダウンをさらに抑えられるはず！」そう考えました。つまり、「良い成績を出すペアを選ぶ」だけでなく、「お互いに影響し合わない（相関が低い）ペアを選ぶ」ことで、全体のドローダウンを減らし、結果的に安全に運用できる資金量（レバレッジ）を増やして利益を伸ばせるんじゃないか、という仮説を立てたんです。

どうやって検証したの？

この仮説を検証するために、まずは以下のステップで進めてみました。

対象の選定: FXの主要な19通貨ペアと、金（XAUUSD）を対象にしました。
戦略の統一: すべての対象で、私たちが得意とする「トレンドフォロー型のロング戦略」（BreakoutLong+HTF）を適用し、過去のデータでバックテストを行いました。
優位性(エッジ)（優位性）と相関の計算:

それぞれの通貨ペアが、このトレンド戦略でどれだけ利益を出しやすいか（「優位性」と呼びます）を、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）という指標で測りました。
さらに、それぞれの通貨ペアが日々の値動きでどれだけ似た動きをするか（「相関」と呼びます）を計算しました。こうして、「トレンドに乗って利益が出やすい通貨ペアはどれか？」「それらの通貨ペアは、お互いにどれくらい似た動きをするのか？」というデータが揃ったわけです。

衝撃の発見！トレンドに乗れる通貨ペアって？

検証を進めていく中で、私たちはある「決定的で衝撃的な事実」に気づいてしまいました！なんと、私たちが試したトレンドフォロー戦略で利益が出やすい（PFが1を超える）通貨ペアは、19通貨ペア中たったの8つだけだったんです。しかも、その8つのうち**7つが「円クロス」（米ドル/円、ユーロ/円など、円が絡む通貨ペア）で、残りの1つが「金」**でした。具体的には以下の通りです。

USDJPY (PF 1.56)
XAUUSD (PF 1.34)
GBPJPY (PF 1.25)
EURJPY (PF 1.21)
AUDJPY (PF 1.19)
CHFJPY (PF 1.15)
NZDJPY (PF 1.08)
CADJPY (PF 1.01) 一方、ユーロドル（EURUSD）やポンドドル（GBPUSD）といった、いわゆる「非円」の通貨ペアでは、この戦略ではほとんど利益を出すことができませんでした。

「トレンドする通貨」＝「相関の塊」だった！

この結果が意味することは、「トレンドに乗って利益を出しやすい通貨ペア」というのは、実は**「円が絡むペア」と「金」に集中している**ということ。そして、ここが一番重要なんですが、これらの円クロスと金は、お互いに非常に似た動きをする（相関が高い）グループなんです！ つまり、「トレンドフォロー戦略で利益を出しやすい通貨ペア」は、残念ながら「バラバラに動いてくれる（相関が低い）もの」ではなかったんです。「無相関のトレンドペアは存在しない」という、厳しい現実を突きつけられました。

なぜ負ける？EA「負けトレード」1166回分の共通点

Sat, 13 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「なぜ負ける？EA「負けトレード」1166回分の共通点」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、私たちが開発しているEA「トレンド核(robust5 FX)」が、どんな時に負けてしまうのか？その共通点を探ってみました。負けトレードのパターンを特定できれば、それを避けてEAの成績をもっと良くできるんじゃないか、という期待を込めて分析したんです。

どんなアイデア？

私たちのEA「トレンド核」は、主に1時間足チャート（H1/HTF）を使ってトレードする、トレンドフォロー型のEAです。今回は、このEAが行った全1166回もの実際のトレードデータを徹底的に分析しました。具体的には、それぞれのトレードがエントリー（新規注文）した時の様々な情報に注目しました。例えば、相場の勢いを示すRSI（アールエスアイ＝相場の買われすぎ・売られすぎを示す指標）やADX、値動きの大きさを示すATR%、価格がどれくらい伸び切っているか、エントリーした時間帯や曜日、リスクの取り方（riskon）、そしてポジションをどれくらいの期間持っていたか（保有bars）など、たくさんの要素を洗い出したんです。そして、これらの要素が、トレードの「勝率」や「期待値」（1回あたりの平均損益）にどう影響しているのかを詳しく調べてみました。

結果はどうだった？「負け」に共通していた2つのこと

分析の結果、負けトレードには大きく2つの共通点が見つかりました。

1. ポジションの保有期間が短いトレードは負けやすい

まず一つ目は、「ポジションを保有している期間が短い」トレードが負けやすい、という傾向です。例えば、エントリーから12本以下のローソク足（つまり12時間以内）で決済されたトレードは、勝率が0.4%とほとんど負けていて、1回あたりの平均損益もマイナス0.445%と大きく損失を出していました。一方で、83本以上のローソク足（83時間以上）と長く保有したトレードは、なんと90.6%もの高い勝率を誇り、平均損益もプラス1.04%とかなりの好成績だったんです。これは、トレンドフォロー型のEAの特性とも言えます。トレンドに乗って利益を伸ばすには、ある程度の期間ポジションを持ち続ける必要があるんですね。ただ、これは「結果的に保有期間が短かったから負けた」という話で、エントリーする時点で「これは短期間で終わるトレードだな」と見分けるのは、残念ながら非常に難しいんです。

2. エントリー時のRSIが低い（勢いの弱いブレイク）時に負けやすい

そして、もう一つ、そして唯一、エントリーする前に判断できる負けやすいパターンが見つかりました。それが「エントリー時のRSIが低い」という状況です。 RSIは相場の勢いを示す指標ですが、このRSIが30〜60くらいの低い状態でEAがエントリーしたトレードは、勝率が24.4%と低く、期待値もマイナス0.068%でした。これは「モメンタム弱ブレイク」、つまり勢いの弱いブレイクに乗ってしまった時に負けやすい、ということを示しています。逆に、RSIが72以上と高めの、勢いのある状態でエントリーしたトレードは、勝率が45.5%と高く、期待値もプラス0.142%と好成績でした。他の要素（ATR%やADX、伸び具合、時間帯、曜日など）では、これといった負けやすいパターンは見つかりませんでした。つまり、「エントリー時のRSIが低い」というのが、私たちが事前に手を打てる可能性がある唯一の負けパターンだった、ということなんです。

フィルターを試してみたけど…

「よし、それならRSIが低い時にはエントリーしないようにすれば、EAの成績が上がるんじゃないか？」そう思って、「RSIが低い時にエントリーしない」というフィルター（条件）をEAに加えて、バックテスト（過去のデータで検証すること）を行ってみました。結果はどうだったでしょうか？検証期間（IS=インサンプル。EA開発に使った期間）では、特にEAが苦手とする相場（弱期）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。1を超えると黒字）が0.98から1.02にちょっとだけ改善しました。これは「最悪期でも少しは生き残りやすくなるかも？」という、わずかな希望が見えた瞬間でした。しかし、未知の相場（OOS=アウトオブサンプル。EA開発に使っていない期間で、未来の相場に近い検証結果）でのPFは1.48から1.47〜1.48と、ほとんど変化がありませんでした。 さらに、他の検証期間でもほとんど差がなく、しかもこのフィルターを追加することでトレード回数は9%も減ってしまったんです。つまり、負けやすいトレードを避けるためのフィルターを入れても、EA全体の成績は結局良くならなかった、という残念な結論になりました。

なぜ改善しなかったの？トレンドフォローの宿命

なぜ、負けやすいパターンがわかったのに、それを避けても成績が上がらなかったのでしょうか？これには、トレンドフォロー型EAならではの構造的な理由があるんです。 RSIが低い時のエントリーは確かに負けやすいのですが、実はその時の負け幅はそこまで大きくないんです。そして、ごく稀にですが、その中に大きな勝ちトレードが紛れ込んでいることもあるんですね。このフィルターで負けを避けようとすると、そうした「隠れた勝ちトレード」まで捨ててしまうことになるんです。登山に例えるなら、「ちょっとした平坦な道や緩やかな下り坂で足を滑らせることはあるけど、大怪我にはならない。でも、その道を避けると、その先にあった絶景ポイント（＝大勝ち）まで辿り着けなくなってしまう」ようなイメージです。トレンドフォロー型EAの利益って、実は「たまにやってくる大勝ち（ファットテール現象）」で大きく伸びるものなんです。小さな負けをいくら減らしても、この「大勝ち」を逃してしまうと、全体の成績は結局良くならない、ということなんですね。つまり、「負けやすいパターンはわかるけど、それを避けてもEAのパフォーマンスが上がるわけじゃない」というのが、トレンドフォローEAの宿命とも言えるんです。

今回の検証から学んだこと

今回の検証で、「エントリー時のRSIが低い時（勢いの弱いブレイク）」が負けやすい共通点だとわかりました。しかし、この条件でトレードを避けるフィルターを導入しても、EA全体の成績はほとんど改善しない、という結果になりました。唯一、EAが苦手とする相場（弱レジーム）での検証期間（IS）では、PFがわずかに改善（0.98→1.02）しました。これは、EAが特に厳しい状況に陥った時に、少しだけ生き残りやすくなる「保険」のような意味合いがあるかもしれません。そのため、この「RSIが低い時のエントリーを避ける」機能は、保守的なオプションとしてEAに組み込んだままにしています。今回の分析結果を受けて、EA「トレンド核」のバージョン1.4.1に変更はありません。今回のデータに基づいた詳細な分析でも、私たちのEA「トレンド核」がすでにかなり頑丈（ロバスト＝様々な状況に耐えうる安定性がある）で、これ以上成績を劇的に改善させる「おいしい部分」はほとんど残されていない、ということが再確認できました。これからも、皆さんに安心して使っていただけるEAを目指して、地道な研究を続けていきますね！

利益確定と買い増し、EAを強くする秘策はどっち？

Wed, 10 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「利益確定と買い増し、EAを強くする秘策はどっち？」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。

今回の記事では、EAの成績をさらに良くするための「スケールアウト（部分利確）」と「ピラミッディング（買い増し・売り増し）」という2つの戦略について、私たちの最新の検証結果をお話しします。特に「どんな場面で役立つのか」に注目しました。

どんなアイデア?

まずは、今回検証した2つの戦略について、簡単にご説明しますね。

スケールアウト（部分利確）って？

これは、利益が出ているポジションの一部だけを先に決済して、残りのポジションはさらに利益を伸ばす、という戦略です。たとえば、登山で頂上を目指しているとき、途中の景色が素晴らしい場所で「ここまでの景色も素晴らしいから、記念に一枚撮って、ちょっと休憩しようかな」と立ち止まるようなイメージです。リスクを少し減らしつつ、残りの登りも楽しむ、という感じですね。 EAの世界では、含み益（まだ確定していない利益）を途中で確定させることで、もしその後相場が逆行しても、利益を一部確保できる安心感があります。また、含み損（ドローダウン）のリスクを減らす効果も期待できるんです。

ピラミッディング（買い増し・売り増し）って？

こちらは、利益が出ているポジションに、さらに同じ方向のポジションを追加していく戦略です。イメージとしては、競馬で「この馬、すごく好調だ！」と見て、さらに賭け金を増やしていくようなもの。勝ち馬に乗り続けることで、一気に大きな利益を狙おう、という考え方です。

どうやって試した?

私たちのEAの核となるロジック「v1.4.1核（FX/H1/HTF）」を使って、過去のデータで検証を行いました。

IS/OOS検証: EAが過去のデータに最適化されすぎていないかを確認するため、データの一部を最適化に使い（In-Sample=IS）、残りの未知の期間（Out-of-Sample=OOS）で実際の性能を評価しました。これは、実際の未来の相場でもある程度通用するかを見るための大事なステップなんです。
スケールアウトのモデル化: 「利益目標（tp_atr）の半分で利確し、残りの半分はそのままポジションを持ち続ける」という形で検証しました。これは、EAのプログラム自体を大きく変えずに、部分利確を実現できるかを探るためのアプローチです。
評価指標:
PF（プロフィットファクター）: 総利益 ÷ 総損失。1を超えると黒字で、高いほど効率よく利益を出せている証拠です。
DD（ドローダウン）: 資産が一時的に最高値からどれくらい減少したか。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの。小さいほど安定していると言えます。
r/DD（リターン・ドローダウン比）: どれだけ効率よく利益を上げられたかを示す指標。高いほど良いですね。
M1日中: 1日あたりの最大損失額。これが大きすぎると、資金管理上危険です。

結果はどうだった?

ピラミッディングはやっぱり危険だった…

まず、ピラミッディングを試した結果からお話ししますね。残念ながら、効率を示すr/DDは基準の7.4から5.4（2回追加）や4.8（3回追加）へと悪化してしまいました。さらに、ドローダウン（DD）も17%から22%に拡大！これは「勝ち馬に集中して賭け金を増やす」という戦略が、結局はリスクを大きくしてしまうことを改めて確認する結果となりました。過去の検証（研究53/112）でも同じ結論が出ており、私たちのEAの核となるロジックでも、ピラミッディングは不向きだと判明しました。

スケールアウト（部分利確）は良い面と悪い面が

次に、スケールアウト（部分利確）を試した結果です。

良い面: OOS期間では、勝率が38%から最大57%まで向上し、ドローダウンも17%から11〜12%に減少！効率を示すr/DDも7.4から9.0へと改善しました。これは一見するとすごく魅力的ですよね。
悪い面: でも、PF（プロフィットファクター）は1.48から1.29〜1.40に少し下がってしまいました。これは、大きく利益を伸ばせるはずだったトレードを途中で利確してしまうため、全体の利益額（リターン）が減ってしまうからです。また、相場の状況によっては、成績が悪化することもありました。

スケールアウトの真価は「日中の安全弁」として発揮！

スケールアウトの一番のメリットは、実は「日中の急な含み損（M1日次損失）を抑える」ことにあると分かりました。検証の結果、日中の最悪損失が3.65%から2.48%へと、なんと約32%も減少したんです！これは、もし日中に急な相場変動があっても、含み益を途中で確定させることで、損失が膨らむのを防いでくれる、ということです。しかも、この改善を、月利やドローダウン、効率をほとんど変えずに達成できました（月利0.18%→0.17%、DD-6.1%→-6.0%など）。これは、私たちが日次損失の上限として設定している「-5%」というラインに触れるリスクを大きく減らす、つまり「日中の安全弁」として非常に有効だということが判明しました。

利益14%増の秘策!?「集約vol-target」が再び見送り

Sun, 07 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「利益14%増の秘策!?「集約vol-target」が再び見送り」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。

FX自動売買(EA)の検証ブログへようこそ！今回は、以前から気になっていた「集約vol-target」というアイデアを、最新のEAバージョンv1.4.0で改めて検証してみました。結論から言うと「見送り」なのですが、その理由を初心者の方にもわかりやすく解説していきますね。

どんなアイデア？

まず、「集約vol-target」って何？という話から。これは、私たちのEAが持っている複数の取引戦略（これを「スリーブ」と呼んでいます）全体を、口座全体の資金（「合算equity」）の動きに合わせて、取引量を調整しようというアイデアなんです。以前の「研究88」でこのアイデアを試したところ、各スリーブが個別に取引量を調整する「分散版」に比べて、なんと約14%も成績が良かったことがありました。これはすごいですよね！でも、その時は採用を見送ったんです。なぜかというと、全体を調整する「マスター調整役」が必要になるため、運用が複雑になったり、もしその調整役がうまく機能しなくなると全体が止まってしまうリスク（「単一障害点」といいます）があったからです。ところが！その後のEAの仕組みの進化で、私たちは「単一のMT5 EA（自動売買プログラム）」で複数の戦略を運用する形になりました。これだと、EAはすでに口座全体の資金状況を把握しているので、集約vol-targetを導入するための追加コストがほとんどかからないことになったんです。「あれ？これなら、もしかして、タダで成績アップできるんじゃない！？」そんな期待が再燃し、最新バージョンv1.4.0（「株式フィルタ」や「vt_cap3.0」といった新しい機能が搭載されています）を使って、もう一度このアイデアを検証してみることにしました。もちろん、未来のデータは使わない「後知恵なし」で、過去のデータだけで評価しています。

どうやって試した？

今回は、v1.4.0に組み込まれている「株式フィルタ」やボラティリティ（価格変動の激しさ）の計算方法を改善した「vt_cap3.0」という機能を活かしつつ、集約vol-targetの仕組みを組み込んでみました。「2パス反復」という、計算を何回か繰り返して最適な値を探す方法で、過去のデータを使ってバックテスト（過去の相場でEAがどう動いたかをシミュレーションすること）を行いました。

結果はどうだった？

さあ、肝心の結果です。まずは全体像から見てみましょう。

一見すると良さそうに見えたけれど…

全期間でのバックテスト結果を見ると、

今の「分散版」（現行のv1.4.0）は、ドローダウン（資産が一時的に減る最大の幅。登山で言う「どれだけ下りに転じたか」のようなものです）10%あたりの月利が**+1.59%**。
それに対して、「集約版」は**+1.68%。数字だけ見ると、集約版の方が約6%も利益率が高い**！「おお！やっぱり集約版は優秀じゃないか！」と、一瞬は喜んだんです。さらに、集約版は「M1最悪1.43%/0日」（最大ドローダウン時の月利が1.43%で、回復にかかった日数が0日、つまりすぐに回復したという意味です）という、かなり安定感のある数字も出ていましたし、「MC94%維持」（モンテカルロシミュレーションという、乱数を使って未来を予測するテストで、94%の確率で目標を達成できるという意味です）という結果も出ていました。でも、ちょっと待ってください。以前の検証では「+14%」も成績が良かったのに、今回は「+6%」に留まっています。なぜこんなに差が出たのでしょうか？その理由は、v1.4.0に搭載された**「株式フィルタ」が非常に優秀だった**ことにありました。この株式フィルタは、株式市場の動きを見て、FX市場全体の「リスクが高まっているタイミング」をいち早く察知し、自動的にリスクを抑える働きがあるんです。つまり、集約vol-targetがやろうとしていた「全体のリスクを管理して、取引量を調整する」という役割を、すでに株式フィルタが果たしてくれていたため、集約vol-targetによる上乗せ効果がほとんどなくなってしまっていた、ということなんですね。

でも、よく見たら問題点が…

さらに詳しく検証を進めていくと、集約vol-targetには2つの大きな問題があることが分かりました。私たちはこれを「2つのゲートで脱落」と呼んでいます。

計算が安定しない（収束しない） 集約vol-targetは、全体の資金状況に合わせてレバレッジ（てこの原理で少ない資金で大きな取引ができる仕組み）を調整します。ところが、そのレバレッジがまた資金に影響を与え、その資金がまたレバレッジに影響を与える…という、「レバレッジの自己参照」というループが起きてしまうんです。まるで「卵が先か、鶏が先か」のような状態ですね。このため、計算を繰り返しても利益率が「L1+1.61% → L2+1.68% → L3+1.50%」と上がったり下がったりして、安定した結果が出ませんでした。どの段階の数字を信じればいいのか分からない、非常に不安定な状態だったんです。一方、分散版は各スリーブが自分のボラティリティだけを見ているので、この問題は起きません。
相場によって得意不得意がある（サブ期間でレジーム分裂） 全体で見ると集約版が少し良かったのですが、相場の状況（「レジーム」と呼びます）をいくつかの期間に分けて見てみると、意外な事実が判明しました。

弱期（2015年〜2020年）： 相場が停滞していた時期です。この時期は集約版が少しだけ良かった（+0.71% vs +0.61%）。
強期（2021年〜2026年）： 相場が活発で、最近の傾向に近い時期です。なんと、この時期は分散版の方が成績が良かった（+2.45% vs +2.55%）んです！つまり、全期間で集約版が少しプラスに見えたのは、昔の停滞相場での成績が良かったからで、最近の活発な相場では、むしろ分散版の方が優秀だったということになります。これは、私たちがこれからEAを運用していく上で、非常に重要なポイントですよね。

ここから学んだこと

今回の再検証で、私たちは以下の結論に至りました。

EAの最適解を探せ！2つの新戦略が示す真実

Sat, 06 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAの最適解を探せ！2つの新戦略が示す真実」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。

この記事では、EAの「v1.4.0」というバージョンについて、さらに掘り下げた検証結果をお話しします。このバージョンが本当にベストな状態なのか、いくつか新しいアイデアを試して再確認してみたんですよ。

どんなアイデアを試したの？

今回、主に2つのアイデアを試してみました。

アイデア1：株価指数の「フィルタ」を替えてみよう！

私たちのEAはFX取引をするのですが、実は株価指数を「フィルタ」（取引判断の材料）として使っているんです。株式市場全体のムードが悪い時（「リスクオフ」といいます）など、市場の状況に応じてEAの取引量を調整したり、取引を控えたりする判断に使っているんですね。これまではUS500（アメリカの主要な株価指数で、S&P500のことですね）をフィルタとして使ってきました。でも、EAの核となるFX取引は「円クロス」（ドル円やユーロ円など、日本円が絡む通貨ペア）が中心です。だったら、「日本の株価指数であるJP225（日経平均のことですね）を使った方が、より日本の市場の動きに合った判断ができるんじゃない？」という疑問が出てきたんです。そこで、US500を使うパターン、JP225を使うパターン、そして両方を使うパターンで、EAの成績を比較してみることにしました。

アイデア2：利益が出たら「ピラミッディング」で攻めてみよう！

「ピラミッディング」というのは、FXの取引で利益が出ているポジションに対して、さらに追加でポジションを積み増していく手法のことです。うまくいけば、より大きな利益を狙える可能性があります。以前の研究（研究53）では、私たちのEAにはこのピラミッディングがあまり合わない、という結果が出ていました。しかし、v1.4.0では新しいロジック「オーバーレイ」（EAの基本ロジックに上乗せされる、追加の売買ルールやフィルターのこと）が加わっています。この新しいオーバーレイと組み合わせたら、もしかしてピラミッディングも良い結果をもたらすんじゃないか？と再検証してみることにしたんです。

どうやって試したの？

それぞれのアイデアについて、過去のデータを使って「もしこのルールで取引していたらどうなったか」をシミュレーション（「バックテスト」といいます）しました。特に重視したのは、「ドローダウン（DD）」（一時的に資産が減る最大幅）です。このDDが同じ10%になるように条件を揃えて、それぞれのパターンで月ごとの利益率（「月利」といいます）がどれくらいになるかを比較しました。これによって、同じリスクを取った場合に、どの方法が一番効率よく利益を出せるのかが分かるわけです。

結果はどうだった？

さあ、気になる結果発表です！

フィルタはやっぱりUS500が一番！

株価指数のフィルタを切り替えてみた結果がこちらです。

US500をフィルタにした場合: 月利 +0.22%
JP225をフィルタにした場合: 月利 +0.18% (これはフィルタを全く使わない場合とほぼ同じ成績でした)
US500とJP225の両方をフィルタにした場合: 月利 +0.20% この結果を見ると、US500をフィルタとして使うのが、一番良い成績を出してくれることが分かりました。要するに、私たちのEAにとっては、日本の株価指数を見るよりも、アメリカの市場（US500）の動きの方が、世界の投資家心理（リスク・センチメント）をいち早く察知できる「先行指標」として優秀だということですね。米市場が世界の相場のムードを主導している、という現状がここにも表れているようです。v1.4.0でUS500を採用している判断が正しかった、と再確認できました！

ピラミッディングは残念ながら成績ダウン…

次に、ピラミッディングを試した結果です。

ピラミッディングをしない標準設定: 月利 +0.23%
2段階ピラミッディング: 月利 +0.21%
3段階ピラミッディング: 月利 +0.19% 残念ながら、ピラミッディングを使っても、かえって成績が悪くなってしまいました。新しいオーバーレイと組み合わせても、改善は見られなかったんです。これは、ピラミッディングを使うことで、EAが一度に持つポジションの平均的なサイズが小さくなってしまい、結果的に「もっと利益を出せるはずの場面で、控えめな取引になってしまった」ためと考えられます。つまり、資金を十分に投入しきれていなかった、ということですね。以前の研究結果が、新しいロジックでもやはり変わらなかった、という形です。

ここから学んだこと (そして今後のEAは？)

今回の検証で、「指数ショート（特定の株価指数が下がると利益が出るような取引）」「JP225フィルタ」「ピラミッディング」といった、いくつかの改善案を試しましたが、残念ながらどれもEAの成績を良くすることはできませんでした。むしろ、現在使っているCore System v1.4.0のロジックが、現状の価格データを使ったEAとしては、非常に洗練されていて、**「これ以上はなかなか難しい、最高の状態（フロンティア）にある」**ということが改めて確認できました！この結果を受けて、EAの基本システムは変更しないことにしました。今できる最善の形を、v1.4.0が既に実現している、ということなんですね。今後もしさらなる進化を目指すなら、新しい種類のデータ（例えば金利差など）を使うアプローチを考えるか、それとも実際の運用（「フォワードテスト」といって、リアルタイムでEAを稼働させて成績を検証することです）でさらにデータを積み重ねていくことになりそうです。

暴落で稼ぐ！夢のEAがまさかの「壊滅」

Fri, 05 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「暴落で稼ぐ！夢のEAがまさかの「壊滅」」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、株価指数が大きく下がった時に利益を狙う「指数ショート」のEAについて検証してみました。

どんなアイデア？

株価指数（例えば、日経平均やダウ平均のような、たくさんの会社の株価をまとめた指標のことですね）って、時々大きくドーンと下がる時期がありますよね。記憶に新しいところだと、2018年末や2020年のコロナショック、2022年などもそうでした。私たちは、この「下がるトレンド」に乗って、ショート（売り）で利益を出せないか？と考えたんです。もしこれがうまくいくと、普段使っているEA（自動売買システム）とは逆の動きで利益を出してくれるので、相場が荒れた時にポートフォリオ（資産全体の組み合わせ）を守ってくれる「お守り」みたいになるんじゃないか、という仮説を立てました。以前、FXの円買いで同じようなヘッジ（リスク回避）を試してうまくいかなかった研究（研究104）とは、また別の視点からのアプローチなんですよ。

どうやって試した？

過去の相場データを使って、指数が下がるトレンドを追いかける「ショート・トレンドフォロー」のEAを動かしてみました。これは、過去のデータで「もしこのEAが動いていたらどうなっていたか？」をシミュレーションする「バックテスト」という方法で、どんな時にエントリー（新規注文）して、どんな時に決済するのか、そのルールを検証したんです。

結果はどうだった？

結論から言うと…残念ながら「壊滅的」でした！ 全期間を通して、なんと**-29.6%もの損失を計上してしまいました。PF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失）は0.13**。これは「1」を超えないと利益が出ていないことを意味するので、大幅な赤字だったということですね。「暴落で稼ぐ」はずが、肝心の暴落した年（2022年や2020年）でも全然ダメだったんです。

2022年: +0.1%（しかも2回しかトレードしなかった）
2020年: -1.2%

なぜうまくいかなかったのか？

この結果から見えてきたのは、ショート戦略の難しさでした。

V字回復の壁: 株価指数の暴落って、実は「V字」で一気に戻ることが多いんです。例えば、谷底まで一気に落ちて、そこからまた一気に駆け上がっていくようなイメージですね。ショートでトレンドを追いかけようとすると、下がり始めた時に出遅れてしまったり、戻る時に「踏み上げ」られてしまう（損失が拡大する）パターンが多かったようです。
上昇ドリフトの圧力: 長い目で見ると、株価指数はジワジワと上がっていく傾向があります。これを「上昇ドリフト」と呼びます。例えば、登山でずっと緩やかな上り坂が続くようなもの。この地味な上昇が、ショートの利益を少しずつ削り取ってしまったんですね。既存の主力EAとの相関は-0.11で、確かに逆の動きは少ししていましたが、「大負け」してしまっては意味がありません。過去の研究（研究㉕）でも「違う場所で負けるだけ」という結論になったことがありましたが、まさにその通りでした。

ここから学んだこと

今回の検証で、改めて痛感したのは、**「ショート（売り）戦略は本当に難しい！」ということです。FXでも株価指数でも、売りで利益を出すのは、まるで常に逆風の中を進むようなもの。結局、足を引っ張る「ドラッグ」（マイナスの要因）になってしまうことが多いんですね。私たちEA開発チームは、「価格が上がるトレンドに乗って買い（ロング）で利益を狙う」**という戦略こそが、最も確実で優位性のある方法（これを「頑健優位性(エッジ)」と呼んでいます）だと考えています。今回の結果を受けて、既存のEAシステムを変更する必要はない、という結論に至りました。今後も、皆さんに安心して使っていただけるEAを目指して、地道な検証を続けていきますね！

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)。

銀相場とAI予測！なぜこのロジックは棄却された？

Thu, 04 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「銀相場とAI予測！なぜこのロジックは棄却された？」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、FX自動売買(EA)の新しい可能性を探るべく、「銀(XAGUSD)のトレンド」と「カウフマン効率比（ER）を使ったトレンドフィルター」の2つのアイデアを検証してみました。残念ながら、どちらも今回は「非採用」という結果になったんですが、その過程で色々な学びがあったので、皆さんにもシェアしたいと思います！

どんなアイデアだったの？

銀(XAGUSD)でトレンドを狙ってみよう！

FXで人気の貴金属といえば「金（XAUUSD）」ですよね。金相場は比較的きれいなトレンドが出やすく、トレンドを追いかけるEAが有効なことがあります。そこで「同じ貴金属なら、銀(XAGUSD)でもトレンドを狙えるんじゃないかな？」と考えたのが、最初のアイデアです。金と同じように、銀でも安定したトレンドを見つけて、利益を出せるEAが作れたら嬉しいですよね。

トレンドの「質」を見極めるフィルターってどう？

もう一つのアイデアは、「カウフマン効率比（ER）」というちょっと聞き慣れない指標を使ったフィルターです。これは簡単に言うと、「価格がどれだけ効率よく、一直線に進んだか」を測るものなんです。イメージしてみてください。山を登るとき、まっすぐな一本道を進むのと、ジグザグの道を何度も曲がりながら進むのとでは、同じ距離でも「効率」が違いますよね？ ERは、相場がまっすぐ効率よくトレンドを形成しているか、それともジグザグと非効率な動きをしているかを数値で教えてくれるんです。ERの値が大きいほど、きれいなトレンドだと判断できます。このERを使って、「きれいなトレンド」の時だけEAを動かすようにすれば、無駄なエントリーを減らして、勝率アップや利益改善につながるんじゃないか？という期待がありました。

どうやって試したの？

銀トレンドの検証

銀(XAGUSD)のトレンドを狙うために、今回は2つの異なる戦略でバックテストをしてみました。

ブレイクアウト戦略: 価格が一定のレンジ（値幅）を上抜けたり下抜けたりしたら、トレンドが発生したと判断してエントリーする、比較的シンプルな方法です。
ATRキャンドル戦略: 「ATR（Average True Range = 平均真の値幅）」という、相場の変動幅を示す指標を使ったトレンド戦略です。ATRの値動きからトレンドの強さを判断します。これらの戦略が、過去の相場で安定して利益を出せる「頑健性（ロバストネス）」があるかを、複数のテスト環境（期間や設定を変えて）で確認しました。

カウフマン効率比（ER）フィルターの検証

ERフィルターは、まだ開発途中の「ブレイクアウト」EAに組み込んでみました。このEAはまだ最適化されておらず、いわば「素の状態（bare breakout）」のブレイクアウト戦略です。この素のEAにERフィルターを追加することで、どれくらいパフォーマンスが改善するのかを調べたんです。もし、フィルターを追加することで明確な改善が見られれば、他のEAにも応用できる可能性がありますからね。

結果はどうだった？

銀トレンドは難しかった…

残念ながら、銀(XAGUSD)のトレンド戦略は、期待する結果にはなりませんでした。

ブレイクアウト戦略: 複数のテスト環境で試したところ、+5.8%の利益が出たテストもありましたが、これは6つのテストのうち2つでしか利益が出なかったケースです。残りのテストでは損失が出てしまいました。
ATRキャンドル戦略: こちらはさらに厳しく、-33%という大きな損失が出てしまいました。この結果から、「銀で安定して利益を出せる優位性（優位性(エッジ)）は見つからなかった」と判断せざるを得ません。なぜかというと、メモにもある通り「銀はノイジー」なんです。ノイジーというのは、価格の動きが荒くて、予測しにくい、わちゃわちゃした動きが多いということ。金のように「クリーンな（きれいな、分かりやすい）トレンド」がなかなか出にくいんですね。金と銀の相関関係も0.44と、そこまで強くありません。つまり、金のEAがうまくいっているからといって、そのまま銀に転用したり、既存の金のEAに銀の取引を安易に追加したりしても、良い結果にはつながらないだろう、という結論になりました。

カウフマン効率比フィルターも、いまのところ見送り

カウフマン効率比（ER）フィルターの方も、期待したほどの効果は得られませんでした。素のブレイクアウトEAにERフィルターを追加した結果、6つのテスト環境のうち3〜4つで利益が出ました。これはフィルターなしの場合（3つ）と比べると、わずかな改善ではあります。しかし、私たちが目標としていた「5/6（6つのうち5つで利益が出る）」というレベルには届きませんでした。以前、移動平均線の傾き（SMA傾き）をフィルターとして試した研究（研究94）でも似たような結果が出たんですが、ERフィルターもそれと同じような感じですね。まだ開発途中の、あまり磨き上げられていないEAであれば、ERフィルターで少しは改善できるかもしれません。でも、すでにしっかり最適化されて良い結果を出しているEAに、後からERフィルターを追加したとしても、劇的な改善は期待できないだろう、という見込みです。そのため、今回はERフィルターを現在のEAに「非採用」とすることにしました。

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。

貴金属でも市場特性は違う: 金と銀は同じ貴金属ですが、その値動きの特性は大きく異なります。金で有効な戦略が、そのまま銀に当てはまるとは限らないんですね。銀はより「ノイジー」で、トレンドを捉えるのが難しいということが改めて分かりました。
フィルターの限界: トレンドの「質」を見極めるフィルターは魅力的なアイデアですが、すでに最適化されたEAに後から追加しても、パフォーマンスを大幅に改善するのは難しいのかもしれません。フィルターは、EAの基本的なロジックを設計する段階で、一緒に組み込む方が効果的なのかもしれませんね。今回の検証で、銀のトレンド戦略とERフィルターは残念ながら採用には至りませんでしたが、ERフィルターの機能自体は、今後のEA開発で「恒久資産」として残しておきます。つまり、今は使わないけれど、将来の新しいEAのアイデアや、特定の市場状況で役立つ可能性があるので、いつでも使えるように準備しておく、ということなんです。今回の結果も、皆さんのEA開発のヒントになれば嬉しいです！

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)。

幻の優位性？レンジバーの落とし穴と教訓

Thu, 28 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「幻の優位性？レンジバーの落とし穴と教訓」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。

今回の記事では、いつも見ているチャートのローソク足とはちょっと違う、「レンジバー（値幅バー）」を使ったブレイク手法の検証結果についてお話ししますね。実は、最初は「すごい発見かも！？」と期待したんですが、最終的には残念な結果に…でも、とっても大切な教訓を得られたんです。

どんなアイデア?

みなさんが普段見ているローソク足って、例えば15分足なら「15分間」という時間の区切りで新しい足ができますよね。でも、今回のアイデアは、この「時間」ではなく「値幅」、つまり「どれだけの値段が動いたか」という区切りでローソク足を作るというものなんです。これを「レンジバー」とか「値幅バー」と呼びます。相場の細かい値動き（ノイズ）を減らして、トレンド（相場の方向性）を捉えやすくする狙いがありました。まるで、何分でどれだけ進んだかではなく、「どれだけ進んだら次のチェックポイント」というルールで旅の記録をつけるようなイメージですね。具体的には、15分足のデータを使って、ATR（Average True Range = 平均的な値動きの幅を示す指標）を基準にした「ブリック」という形のレンジバーを作ってみました。そして、このレンジバーを使って、「ドンチャン・ブレイク」という、高値・安値を更新したらエントリーするシンプルな順張り（トレンドフォロー）手法を試したんです。今回は買い（ロング）方向だけに絞って検証しました。

どうやって試した?

まず、いくつかの通貨ペアでこの手法をバックテスト（過去のデータで検証）してみました。結果を見てびっくり！なんと、PF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失。この数値が1を超えると黒字、高いほど優秀とされます）が、なんと2.0〜2.7という素晴らしい数字を叩き出したんです！これって、通常の時間足（いつも見ているローソク足）を使ったブレイク手法だと、PFが1.2〜1.4くらいが一般的なことを考えると、めちゃくちゃ良い数字なんですよ。「これはすごい発見かも！？」って興奮しました。まるで、どんな料理を作っても必ず最高金賞が取れるような感じ、とでも言いましょうか。

結果はどうだった?

あれ？なんかおかしいぞ…

最初は素晴らしい結果に喜んだんですが、よくよく見ていると、ちょっと気になる点が出てきました。通常はあまり明確な優位性（優位性(エッジ)）が見つかりにくいと言われるEURUSDやAUDUSDといった通貨ペアでも、同じくらい高いPFが出たんです。これってちょっとおかしいぞ…と思いました。だって、どんな通貨ペアでも同じように高いPFが出るって、まるで「どんな道でも時速100kmで走れる車」みたいな話で、現実離れしている気がしたんです。もしかしたら、これは市場の動きからくる本当の優位性ではなく、何か別の要因があるんじゃないか、と疑い始めました。

決定的な検証！「プラセボ」を使ってみたら…

そこで、私たちはある「決定的な検証」を試みました。それは、相場に何の優位性も存在しない、完全にランダムな値動きをするデータ（これを「ランダムウォーク」と呼びます。サイコロを振って進むような、予測不可能な動きのことですね）に対して、同じレンジバー・ブレイク手法を適用してみたんです。もしこの手法に本当に優位性があるなら、ランダムなデータからは利益が出ないはずですよね？ところが、驚くべき結果が出ました。なんと、ランダムウォークのデータで検証したところ、PFが3.2〜3.75という、実際の通貨ペアで出たPFよりもさらに高い数値が出たんです！ これはもう、完全に「構造アーティファクト（見せかけの優位性）」だと判明しました。要するに、この手法で出た高いPFは、相場の本質的な動きから生まれたものではなく、レンジバーという特殊なチャートの作り方と、ドンチャン・ブレイクという手法の組み合わせによって、偶然そう見えていただけ、ということなんです。これはまるで、新しいダイエット法を試したら、体重がすごく減った！と喜んでいたら、実は体重計が壊れていて、どんなに太っても痩せても同じ数字を表示していた、みたいな感じです。本当の成果じゃなかった、ということですね。具体的に言うと、「ブリック形成足での約定=先読みバイアス」という現象が原因でした。レンジバーが確定する瞬間の情報を使って約定してしまうため、未来の情報を先読みしているかのような結果になってしまっていたんです。この問題は、1つの時間足から1つのブリックしか作らないように制限しても、残念ながら完全に解消はされませんでした。

ここから学んだこと

今回の検証から得られた結論は、残念ながら「レンジバー（特に終値ベースで構成されるもの）を使ったブレイク手法は、見せかけの優位性（偽陽性）を生みやすい」ということでした。つまり、この手法を実際のEAとして採用することは見送ることにしました。現在の確定済みのEAシステムには変更はありません。でも、この経験から私たちは非常に大切な教訓を得ました。それは、「新しいトレード手法やEAを検証する際は、必ずランダムウォーク（プラセボ = 偽薬の検証のように、効果がないと分かっているものと比較すること）のデータでも試してみるべきだ」ということです。これまでも、似たような見せかけの優位性（例えば、研究45の金スキャルピングや研究100の機械学習を使った手法など）を見つけては、ランダムウォーク検証でそれが偽物だと暴いてきました。特に、今回のレンジバーのように「チャートのバー（ローソク足）の作り方自体を工夫する」ような手法は、意図せずして構造的なバイアス（偏り）を生んでしまうことがあるんです。だからこそ、新しく生み出された手法が本当に市場の優位性を捉えているのか、それとも単なるデータの見かけ上のトリックなのかを見極めるために、「プラセボ検証」は欠かせないツールだと再認識しました。皆さんも、もし「こんなすごい手法見つけた！」というものがあったら、ぜひ一度、ランダムなデータでも試してみることをおすすめします。思わぬ落とし穴が見つかるかもしれませんよ。

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)。

AIが予測するリスク、そのロジックは本物か？

Mon, 25 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「AIが予測するリスク、そのロジックは本物か？」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。

どんなアイデアを試したの？

FXの自動売買（EA）って、値上がりするか値下がりするかを予測するのが一般的ですよね。でも、今回の研究ではちょっと違ったアイデアを試してみました。それは、「値動きの方向を予測するのではなく、FX市場がこれからどれくらい大きく動きそうか（＝リスク）を予測して、その予測に合わせてポジションの大きさを変える」というものです。例えるなら、登山で「この道は険しそうだから、今日は軽めの装備で行こう」とか、「この道は比較的穏やかだから、もう少し荷物を増やして挑戦しよう」と判断するようなイメージですね。市場のボラティリティ（変動幅）が高いと予測されればポジションを小さく、低いと予測されれば大きくする、という考え方です。この「リスク予測」には、LightGBM（ライトグラディエントブースティングマシン）という**機械学習（AI）**の手法を使いました。AIに過去の様々なデータを学習させて、未来のリスクを予測してもらおう、というわけです。 AIに教えてあげたデータ（特徴量）は、こんな感じのものたちです。

過去の変動幅 (trailing vol)：直近5日〜60日間の値動きの大きさ。
変動幅の変動幅 (vol-of-vol)：値動きの大きさが、さらにどれくらい変化しているか。
勢い (momentum)：価格が上昇・下降する勢い。
最大ドローダウン (drawdown)：一時的に含み損がどれくらい膨らんだか。
US500距離：アメリカの株価指数（S&P500）との関連性や、その距離。そして、AIに予測させたかったのは、**「1日後から20日後までの実際の値動きの大きさ（実現ボラティリティ）」**でした。

どうやってテストしたの？

このAIが作ったEAが本当にうまくいくのか、過去のデータを使って厳密にテストしました。「ウォークフォワードテスト」という方法で、未来のデータが予測に漏れ出さないように細心の注意を払いました。これは、例えば2020年までのデータでAIを学習させたら、2021年のデータでテストし、次に2021年までのデータで学習させたら2022年のデータでテストする、というように、常に**「未来のことは知らない」**状態でテストを進めるやり方です。まるで、過去の天気予報のデータで天気予報AIを訓練して、今日以降の天気を予測させるようなものですね。過去のデータだけを使って、未知の未来を予測させるので、より実践に近い検証ができます。

結果はどうだったの？

さて、肝心のテスト結果です。

最初のテストでは「おっ！」と思ったんですが…

まず、2019年から2025年までのデータで試したところ、**月平均で+3.12%**という、かなり良いパフォーマンスが出ました。これは、一般的な株式投資や分散投資（VT+株式）の2.7倍もの利益率に相当します。「これはすごいEAができたかも！？」と、最初はとても期待したんです。

厳密に検証したら、あれれ？

しかし、もう少し厳しく、そして広い期間（2018年から2025年）でテスト期間を延長してみると、月平均の利益は**+1.64%**まで下がってしまいました。それでも悪くない数字ではありますが、最初の「出来すぎ」感は薄れてきましたね。

そして「プラセボテスト」で衝撃の事実が！

ここからが重要なんです。私たちは、このAIによるリスク予測が本当にEAのパフォーマンスを向上させているのかを確かめるために、「プラセボテスト」という特別な検証を行いました。プラセボ（偽薬）テストというのは、医療の現場で使われる方法をFXに応用したものです。例えば、新薬の効果を測るとき、本物の薬を飲んだグループと、見た目そっくりだけど中身はただの砂糖水である偽薬を飲んだグループを比較しますよね。今回のEA検証では、AIが予測したリスクの情報を完全にシャッフルして、「AIの予測が全く意味をなさない、デタラメな情報」でポジションサイズを調整するEAを作って比較しました。これは、AIが全く何の役にも立たない状態、つまり「情報ゼロ」のランダムなレバレッジ調整をしているのと同じことです。すると、驚くべきことに、この**「情報ゼロのデタメEA」でも、月平均で+1.44%もの利益が出てしまったんです！これは何を意味するかというと、最初にAI予測で+1.64%の利益が出ていたように見えたうちの大半（1.44%分）は、AIが賢く予測した結果ではなく、ただ「ポジションサイズを調整した」という行為そのものによる「副産物」だったということなんです。 AIが一生懸命予測して、本当に上乗せできた利益は、わずか+0.20%**。これは、誤差の範囲と言ってもいいくらいの小さな数字で、残念ながら「ノイズ」と判断せざるを得ません。

ここから学んだこと

今回の研究から得られた結論は、残念ながら「機械学習（AI）を使ってリスクを予測し、ポジションサイズを調整する手法は、信頼できる（堅牢な）改善にはならない」というものでした。プラセボテストによって、その効果のほとんどが剥がれ落ちてしまったからです。なぜこんな結果になったのか、さらに深掘りしてみると、FX市場のトレンドの核となる部分では、実は**「過去の変動幅（trailing vol）を見るだけでも、これから先の変動幅（forward vol）をかなり正確に捉えられている」ということが分かりました。つまり、AIが頑張って予測しようとしても、過去の変動幅の情報に比べて、それ以上の新しい価値ある情報（優位性(エッジ)）をほとんど追加できていなかった、ということなんです。以前の研究（研究㉞）で「AIは方向を予測しても、結局は過去のトレンドを再発見しているだけだった」という結論が出ましたが、今回のリスクサイジング版も、残念ながら「大きな新しい優位性（優位性）は見つからなかった」という結果になりました。これは、現在私たちが運用している既存のEA、「v1.4.0」が、依然として最も優れたパフォーマンスを発揮している、ということを再確認する結果でもあります。今回の研究で得られた大切な教訓は、「特定の短い期間だけでEAの成績を比較するのはとても危険だ」ということです。特に、ポジションサイズを調整する（サイジングオーバーレイ）ような手法の場合、単にサイズを調整したことによる「ノイズ」が大きく、AIの真の実力を見誤ってしまう可能性があります。だからこそ、EAを検証する際には、必ずプラセボテスト**を行ったり、複数の異なる期間でテストしたりして、本当に信頼できる優位性があるのかを徹底的に見極める必要がある、と強く感じました。

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)。

AIが暴く！機械学習でFXの「隠れた優位性」を発掘

複雑さは無用！ポートフォリオの最適解は固定？

Fri, 22 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「複雑さは無用！ポートフォリオの最適解は固定？」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自動売買(EA)を複数組み合わせる「ポートフォリオ」を組むときに、どんな資金配分方法が一番利益を出しやすいのか？という疑問に答えるべく、いろいろな方法を試してみた検証のお話です。

どんなアイデア?

複数のEAを組み合わせるポートフォリオは、リスクを分散したり、安定した利益を目指したりするのにとても有効な戦略ですよね。でも、それぞれのEAにどれくらいの資金を割り振るか（ウェイトをどうするか）って、結構悩むポイントなんです。「じゃあ、常に同じ割合で資金を配分する『固定ウェイト』が本当に一番いいのかな？それとも、相場の状況に合わせてEAごとの配分を動的に変える『動的ウェイト』の方がもっと良い結果を出せるんじゃない？」そんな疑問から、今回はいくつかの「動的ウェイト」のアイデアを検証してみました。

逆ボラティリティ配分 (Inverse Volatility) 値動きが激しいEA（ボラティリティが高い、つまりリスクが大きい）のリスクを抑えるために、そのEAへの資金配分を減らす方法です。安定した動きのEAに多めに配分するイメージですね。
リスクパリティ (Risk Parity) 各EAがポートフォリオ全体のリスクに与える影響が均等になるように配分する方法です。リスクの「公平性」を重視します。
最小分散 (Minimum Variance) ポートフォリオ全体のリスク（分散）が最小になるように配分する方法です。とにかく安定性を最優先したい時に使われます。
モメンタム (Momentum) 最近調子の良いEAに多めに配分し、調子の悪いEAからは資金を減らす方法です。勢いに乗るEAを応援するイメージですね。
平均分散 (Mean-Variance) 期待リターン（予想される利益）とリスク（分散）のバランスを見て、最も効率の良いポートフォリオを構築する方法。理論的には理想的とされています。

どうやって試した?

検証に使ったのは、私たちが普段から注目している「core4」というメインのEA群と、「perpair9」というペアトレード系のEA群を組み合わせた、合計13個のEAポートフォリオです。これらのEAに、先ほど説明した「逆ボラティリティ」「リスクパリティ」「最小分散」「モメンタム」「平均分散」の5つの動的配分方法を適用して、その成績を「固定ウェイト（均等に資金を配分する方法）」と比較しました。もちろん、未来の情報を知っているかのように都合よく配分を変える「後知恵」は一切なし。実際のトレードと同じように、過去のデータだけを使って、リアルタイムで配分を調整するシミュレーションを行いました。

結果はどうだった?

さあ、いよいよ検証結果です！結論から言うと、ちょっと意外な結果が出ました。なんと、今回試したすべての動的配分方法が、「固定ウェイト（均等配分）」に負けてしまったんです！ 特に、メインの「core4」EA群で見てみると、その差は歴然でした。成績の良さを示す「カルマー比率 (Calmar Ratio = 純利益 ÷ 最大ドローダウン。数値が大きいほど優秀)」で比較してみましょう。

固定ウェイト (Fixed): 1.43
逆ボラティリティ (Inverse Volatility): 1.03
モメンタム (Momentum): 0.53
平均分散 (Mean-Variance): 0.13 カルマー比率が1.43の固定ウェイトが一番優秀で、他の動的配分は軒並み成績が落ちてしまいました。特に平均分散は0.13と、かなり厳しい結果に…。

ここから学んだこと

なぜこのような結果になったのか、考えてみました。まず、今回検証に使ったEA（core4やperpair9）は、もともと単体でも優秀で、お互いの特性がうまくかみ合ってバランスが取れているEA群だった、という点が大きいようです。例えるなら、すでにそれぞれの分野で実力のあるアスリートが揃ったチームに、コーチが「君はいつもより右に動け！」「君は左だ！」と細かく指示を出しすぎた結果、かえってチームワークが乱れてしまった、みたいな感じでしょうか。動的な配分調整は、「どのEAが今後調子が良いか」「EA同士がどう連動するか」などを予測して資金を傾けるわけですが、この**「タイミングの予測」や「リスク量などの推定」が非常に難しいという現実を突きつけられました。少しの予測ミスや推定誤差が、かえってポートフォリオ全体のパフォーマンスを悪化させてしまうんです。特に「平均分散」は、複数のEAの値動きの連動性を示す「共分散（複数のEAの損益がどれくらい一緒に動くかを示す指標）」を正確に推定する必要があるのですが、これがなかなか難しい。過去のデータから未来を予測しようとすると、どうしても誤差が出てしまい、結果的に「崩壊」と表現してもいいくらい成績が落ち込んでしまいました。この検証から言えるのは、「優れたEA群を組み合わせる場合、無理に複雑な動的配分をしようとすると、かえって裏目に出る可能性がある」**ということ。シンプルに均等配分する「固定ウェイト」が、意外にも最も堅実で良い結果を出すことがある、ということが分かりました。もちろん、今回試した配分方法以外にも、世の中には様々な動的ポートフォリオ構築手法があります。今回の結果は、あくまで「このEA群と、これらの動的配分方法を組み合わせた場合」の話。今後、他の配分方法やEAの組み合わせで、また違った結果が出る可能性も探っていきたいですね。

EAを覚醒！Core v1.3がさらに進化した秘密

Wed, 20 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAを覚醒！Core v1.3がさらに進化した秘密」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。

EAのバージョンアップって、まるでゲームのキャラクターを強化するみたいでワクワクしますよね！今回は、現在公開中のCore v1.3というEAをさらに良くできないかな？と、いくつか新しいアイデアを試してみた研究結果について、皆さんにご紹介したいと思います。

どんなアイデアを試したの？

Core v1.3を、もっと安定して、もっと利益を出せるようにするにはどうしたら良いか？という視点で、3つの強化策（専門用語だと「レバー」なんて言ったりします）を考えてみました。

「vt_cap」の引き上げ

「vt_cap」というのは、EAが取引量を決める際に使う「ボラティリティ目標の上限」のことなんです。
「ボラティリティ」というのは、相場の値動きの激しさのこと。相場が激しく動いている時に、EAが取引量を控えめにする、といった調整をする機能なんですね。
この「vt_cap」を引き上げるというのは、簡単に言うと「相場が多少荒れていても、EAがこれまでよりも積極的に取引できるように、上限を広げてみよう！」というアイデアです。

新しい取引ロジック「Connors」の追加

これは、EAに新しい取引のルールや戦略を組み込んでみたらどうなるか？という試みです。
「Connors」というのは、特定の市場状況で効果を発揮すると言われる、有名な取引戦略の一つなんです。

補助戦略「sat2」にも「vol-target」を拡張

私たちのEAは、メインの戦略（Core）と、それを補う「サテライト戦略(sat2)」という、複数の戦略を組み合わせて動いています。
「vol-target（ボラティリティターゲット）」というのは、相場の値動きの大きさに合わせて、リスク（取引量）を自動で調整する賢い機能のこと。相場が落ち着いている時は少し積極的に、荒れている時は控えめに、といった調整をしてくれるんですよ。
これまではメインの戦略に主に導入していたのですが、「sat2」という補助的な戦略にも、この「vol-target」の考え方を導入してみたらどうなるだろう？というアイデアです。

どうやって試したの？

これらのアイデアが本当に効果があるのか、過去のデータを使って徹底的に検証する「バックテスト」を行いました。検証では、少しリスクを高めに設定した「DD-15%運用点」という条件でテストしています。これは「もしドローダウン（DD = 資産が一時的に減ってしまうこと。登山でいうと『下り坂』ですね）が15%に達するようなリスクを取って運用した場合、どうなるか？」という、ちょっと攻めた設定だと思ってください。それぞれのアイデアをEAに組み込んでみて、月ごとの利益率（月利）や、リスクとリターンのバランスを見る「Calmar比率」、そして破綻する確率、さらに「モンテカルロシミュレーション（MC = ランダムなデータを使って、将来の可能性をたくさんシミュレーションする方法）」での勝率など、様々な指標をチェックしていきました。

結果はどうだった？

さあ、いよいよ検証結果です！

1. 「vt_cap」引き上げの効果

「vt_cap」を少し広げて、EAが積極的に取引できるようにしてみたのですが、結果はほとんど変化なしでした。破綻率がほんの少し下がった程度で、大きな改善には繋がりませんでしたね。

2. 新しい取引ロジック「Connors」追加の効果

新しい取引ロジック「Connors」を追加してみたところ、確かに月利は少し上がりました。「お、これは良いかも！」と思ったのですが、残念ながらそれ以上にドローダウン（一時的な資産の減少）も増えてしまい、「Calmar比率（利益とリスクのバランスを見る指標。高いほど良い）」は逆に低下してしまいました。これは要するに、リスクが増えた分、総合的な成績としてはむしろ悪化してしまった、ということなんです。これでは「強化」とは言えませんね。

3. 補助戦略「sat2」にも「vol-target」導入の効果

そして、最後のアイデア。「sat2」という補助戦略にも「vol-target（相場の値動きに合わせてリスクを調整する機能）」を導入してみたところ… これが大当たりでした！

逆張り天才戦略、まさかの優位性ゼロ？

Mon, 18 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「逆張り天才戦略、まさかの優位性ゼロ？」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、移動平均線の「ゴールデンクロス」と「ダウ理論」のトレンド転換を組み合わせた、ちょっと変わった自動売買EAの検証結果についてお話ししますね。残念ながら、今回のEAは「優位性(エッジ)無し」という結果に終わってしまいましたが、ここから学べる大切な教訓がたくさんありますので、ぜひ最後まで読んでみてください！

どんなアイデアだったの？

今回のEA「GoldenCrossFade（ゴールデンクロス・フェード）」は、こんな仮説からスタートしました。「多くの人が『これは上昇トレンドに転換したぞ！買いだ！』と気づくような明白なシグナルは、実はもうすでに織り込み済みで、むしろそこから逆行するんじゃないか？」つまり、みんなが買いに走るようなポイントで、あえて**逆張りでショート（売り）**を仕掛ける、というちょっとひねくれた（笑）アイデアなんです。具体的には、以下の2つのシグナルが同時に出た時に逆張りで売る、というルールを考えました。

ゴールデンクロス（GC）: 短期の移動平均線（SMA）が長期の移動平均線を下から上に突き抜ける現象。一般的には上昇トレンドへの転換を示す強い買いシグナルとされています。
ダウ構造の上昇転換: ダウ理論（Dow Theory）に基づき、高値と安値が切り上がり、明確に上昇トレンドに転換したと判断できる形になった時。これらの「明白な強気転換シグナル」が出た時に、「これはダマシだ！」と考えて逆張りでショート（売り）をするのが今回の「Fade（フェード）」戦略。そして、この逆張り戦略が本当に有効なのかを確かめるために、同じシグナルで素直に**順張りでロング（買い）**する「Follow（フォロー）」戦略も同時に検証して比較しました。検証は、過去データを使って何度もテストする「前進検証（Walk-Forward Test）」という方法で、より実運用に近い形で試しています。

実際に試してみたらどうだった？

結論から言うと、私たちの期待とは裏腹に、逆張り（Fade）戦略は残念ながら「優位性無し」という結果になってしまいました。いくつかの期間で移動平均線の設定を変えて試してみたのですが、どのバージョンの逆張りEAも、実際の運用に近い形でのテスト（前進検証）ではすべてマイナスになってしまったんです。

例えば、短期50日と長期200日の移動平均線を使ったバージョンでは、マイナス8.9%。
さらに、利食い（Take Profit）のルールを追加したバージョンでも、マイナス1.1%。
短期20日と長期100日の移動平均線を使ったバージョンでは、なんとマイナス15.4%という大きな損失が出てしまいました。「プロフィットファクター（PF）」という、総利益を総損失で割った数値があるのですが（PFが1を超えると黒字、1を下回ると赤字）、逆張りEAのPFは軒並み1を下回っていました。一部のテスト期間では、一時的にPFが1.14や1.31と、かろうじてプラスに見えることもあったんです。でも、その利益はほんのわずか（0.2%〜0.3%程度）で、前進検証というより厳しいテストをすると、結局は消滅してしまいました。逆に、同じシグナルが出た時に**素直に順張り（Follow）でロング（買い）**したバージョンの方が、わずかながらプラスになったケースがあったんです。特に20日と100日の移動平均線を使った順張りEAは、プラス5.2%という結果が出ました。これは、今回のシグナルが「ダマシ」ではなく、弱いながらも「順張り」の傾向を持っていた、ということかもしれませんね。

今回の検証から学んだ大事なこと

今回の検証は、残念な結果に終わってしまいましたが、FXの自動売買を考える上でとても大切な教訓を教えてくれました。

なぜ逆張りはうまくいかなかったのか？

今回の逆張り戦略が負けてしまった主な理由は、「確認された強い上昇トレンドに逆らっていたから」だと考えられます。ゴールデンクロスとダウ理論によるトレンド転換は、市場が「上昇に転じた！」と認識するような明確なシグナルなんです。そんな時に逆張りで売るということは、まるで上り坂を登っている途中に「もう頂上だろう」と引き返そうとしたら、まだ先があって、しかも追い風じゃなくて向かい風だった、みたいな状況なんです。つまり、以下のような「二重の逆風」にさらされていた、ということですね。

新しい上昇トレンド: 強い上昇トレンドが始まったばかりなのに、それに逆らって売っていた。
上昇ドリフト: FX市場には、株価などと同様に、長期的に見て価格が少しずつ上昇しやすい傾向（上昇ドリフト）があると言われています。ショート（売り）はこの傾向に逆らうため、不利になりがちなんです。これは、私たちが過去の検証で得てきた「鉄則」とも一致する結果でした。

逆張りで安定して勝つのは非常に難しい。（過去の研究でも、頑健な優位性を持つ逆張りはほとんど見つかっていません）
ショート（売り）は、ロング（買い）に比べて不利になりやすい傾向がある。
移動平均線のクロスは、トレンドを追いかける順張りには向いているけれど、逆張りには向かない。なぜなら、クロスはトレンドが転換した後で発生する「遅行シグナル」だからです。今回の「明白なシグナルはダマシ」という仮説は、残念ながらデータ上は成り立ちませんでした。このシグナルはダマシではなく、弱いながらも順張りの傾向があったため、逆張りで勝つという私たちの仮説は間違っていた、ということになります。

コストの重要性って知ってる？

もう一つ、今回の検証で痛感したのは「コスト」の重要性です。私たちは、取引にかかるコスト（スプレッドや手数料）を考慮しない場合（これを「gross（グロス）」と呼びます）と、考慮した場合（「net（ネット）」と呼びます）で結果を詳しく分析してみました。すると、面白いことがわかったんです。コストを全く考えない「gross」の状態で比較すると、逆張り（Fade）と順張り（Follow）の成績は、まるで**鏡像（きょうぞう）**のように、ほぼ逆の結果になっていました。

トレンド継続の幻想？EA検証で判明した真実

Sun, 17 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「トレンド継続の幻想？EA検証で判明した真実」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: 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「トレンドの途中で一時的な保ち合い（レンジ）が発生し、そこをブレイクした時に順張りでエントリーする」というEAのアイデアを検証しました！この戦略が本当に優位性（優位性(エッジ)）を持っているのか、それとも既存のトレードと似た動きになるのか、じっくり調べてみましたよ。

どんなアイデア？

私たちが今回検証したEAの名前は「ContinuationBreakout（継続ブレイクアウト）」です。その名の通り、トレンドの途中で一旦落ち着いて、またトレンド方向に動き出す瞬間を狙う、というアイデアなんですね。具体的には、次の5つの条件が揃った時に「買い」でエントリーすることを想定しました。

地合いが上昇トレンド中であること：直近の終値が長期の単純移動平均線（SMA）より上にある状態です。

これは、相場全体が上向きの雰囲気であることを確認する、基本的なフィルターですね。

直近で保ち合い（レンジ）になっていること：一定期間の間、トレンドの強さを示すADXというインジケーターが低い数値で推移している状態です。

まるで登山中に、一旦平らな道が続いて、みんなが休憩しているようなイメージです。

その保ち合いの高値をブレイクしたこと：レンジの上限を勢いよく上に抜けた瞬間を狙います。

休憩が終わって、また頂上目指して登り始めた、という合図ですね。

上位足も上昇トレンド中であること：さらに大きな時間足（例えば4時間足）のSMAも上昇していること。

木を見て森も見る、という視点ですね。短期だけでなく、長期的な流れも味方につけることで、より信頼性を高めようという狙いです。

ブレイクした価格が「重要な水平ライン」の近くであること：過去に何度も意識された水平線（サポートやレジスタンス）付近でのブレイクを重視します。

多くのトレーダーが意識するポイントを抜けた時の方が、勢いがつきやすいと考えたんです。これらの条件をすべて満たした時だけエントリーする、という、なかなか凝ったアイデアですよね！

どうやって試した？

この「ContinuationBreakout」というEAを、過去の膨大なデータを使って徹底的にテストしました。特に重要だったのは、**「プレーンなブレイクアウトEA（ContinuationBreakoutの条件をほとんどオフにした、ごくシンプルなブレイクアウト戦略）」**と比較することです。そして、EAの検証には欠かせない二つのステップを踏みました。

インサンプル検証（In-Sample）：これは、過去のデータを使ってEAのパラメーターを調整したり、基本的な性能を確認したりする段階です。過去のデータに対しては、ある程度良い成績が出るように調整できるので、「過去の成績が良い」だけでは鵜呑みにできません。
前進検証（Out-of-Sample, OOS）：これが本番です！インサンプルで最適化した期間とは全く異なる、「未来のデータ」を使ってEAの性能をテストします。ここで良い結果が出なければ、そのEAは「未来で通用しない」と判断されます。まるで、過去問は解けるけど、本番のテストでは点が取れない、というようなものですね。リーク（未来の情報を先読みしてしまうような、ずるいデータ利用）がないよう、細心の注意を払って検証を進めました。

結果はどうだった？

さて、肝心の検証結果です。一筋縄ではいかない結果となりました。

過去データでは「いい感じ」に見えたけど…

まず、インサンプル（過去データ）での検証では、私たちの仮説通り、条件（ゲート）を増やすほどEAの成績が良くなる傾向が見られました。

PF（プロフィットファクター）：総利益を総損失で割った値。1を超えると利益が出ていることを示します。このPFが、条件を絞ることで「1.06 → 1.14」と改善しました。
DD（ドローダウン）：資産が最大値からどれだけ減ったかを示す数値。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなものです。このDDも「-21% → -14%」と、損失の最大幅が減る結果となりました。これは、「保ち合い明けと上位足のトレンド確認（MTF）という条件を追加することで、質の低いトレードを除外できた」、つまり「トレードの選別効果は本物だ！」という手応えを感じさせるものでした。ここまでは順調に見えたんです。

未来のデータでは「期待外れ」だったんです

しかし、本当の腕試しである**前進検証（未来のデータでのテスト）**では、私たちの期待を裏切る結果となってしまいました。なんと、今回試したすべてのバリエーションが、私たちが設けている「頑健性基準（未来の相場でも安定して機能するための基準）」の5/6（6回のテスト中5回以上合格）に未達だったんです。具体的に見てみましょう。

プレーンなブレイクアウトEA：+24.4%の利益で、6回中3回合格。
保ち合い条件だけを追加したEA：なんと-0.3%の損失で、6回中2回しか合格しませんでした。保ち合い条件単体では優位性がない、ということが分かりました。
保ち合いと上位足トレンド条件を追加したEA：+18.2%の利益で、6回中4回合格。
保ち合い、上位足トレンド、重要な水平ライン条件のすべてを追加したEA：+32.9%の利益で、これも6回中4回合格と、一番良い結果ではあったものの、プレーンなEAと比べて「これはすごい！」と断言できるほどの改善ではありませんでした。つまり、インサンプルでは良く見えた改善も、前進検証では「たまたま良い数値が出ただけの選択ノイズの域を出ない」という結論になってしまったんです。さらに、このEAの動きが、既存のトレンドフォローEAとどれくらい似ているかを測る**「核相関」という指標を見てみると、なんと「+0.83」という非常に高い数値が出ていました。これは、「ContinuationBreakoutは、新しい優位性（優位性）ではなく、既存のトレンドフォロー戦略をより選択的に（エントリーを厳選して）行うバージョンに過ぎない」ということを意味します。リスクの指標であるM1（1日あたりの最大ドローダウン）も5.19%と高く、リスク集中も課題でした。また、Sharpe（シャープレシオ＝リスクに見合ったリターン）は1.05と滑らかでしたが、他のEAと異なる動きをする「分散材料」**にはなりませんでした。

色々なバリエーションも試してみたけど…

「もしかしたら、条件の組み合わせ方を変えればうまくいくかも？」と思い、さらに3つのバリエーションも追加で検証してみました。

利益の壁を突破！変動制御で実現した上積み

Sat, 16 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「利益の壁を突破！変動制御で実現した上積み」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。

研究88 別アプローチ: ポートフォリオ・ボラ・ターゲティング — 初の本物の上積み前回の研究87で、複数のEAを組み合わせる「スリーブ分散」という手法の限界が見えてきたんです。「Calmar Ratio(カルマー比率=年間平均利益÷最大ドローダウン。数値が大きいほど優秀)」や「DD10%月（最大ドローダウン10%に抑えた場合の月利）」といった指標が、ある一定のレベルで頭打ちになってしまうことが分かったんですね。そこで今回は、EAの組み合わせ方だけでなく、「時間軸」でリスクをコントロールするという、まったく新しいアプローチを試してみました！

どんなアイデア？

今回の新しいアイデアは、「ポートフォリオ全体のボラティリティ（値動きの激しさ）を一定に保つ」というものです。例えるなら、車のアクセルとブレーキを、相場の状況に合わせて自動で調整するようなイメージですね。具体的には、

相場が荒れていてボラティリティが高い時（値動きが激しい時）は、EAが持つポジションの量を自動的に縮小します。
逆に、相場が落ち着いてボラティリティが低い時（値動きが穏やかな時）は、ポジションの量を拡大して、積極的に利益を狙いに行きます。こうすることで、どんな相場状況でも、全体の「リスクの大きさ」を常に一定に保つことを目指すんです。この調整は、未来の相場を予測するのではなく、前日までのボラティリティデータを使って行うので、未来の情報を先読みしてしまう「リーク」の心配もありません。

以前の方法とは何が違うの？

以前の研究（研究26や52）で、「エクイティ（口座残高）が移動平均線を下回ったらロットを半分にする」というような手法も試していました。あれは「利益」が減ってきたら対応する、という「リターンベース」の考え方だったんです。でも、これだとどうしても対応が後手に回りがちですよね。今回の「ボラティリティ・ターゲティング」は、相場の「値動きの激しさ」という、まさに「リスクそのもの」に直接連動してロットを調整します。 だから、より早く、より効果的にリスクを管理できると期待できるわけなんです！

どうやって試した？

パラメータの頑健性をチェック！

この新しい方法が本当に効果があるのか、そして、たまたま良い設定が見つかっただけの「過剰最適化」ではないのかを確認するため、まずは様々な設定でテストを行いました。例えば、「過去何日間のボラティリティを参考にするか（窓）」や、「どれくらいまでロットを増やせるか（キャップ）」といった設定を色々と変えて、合計12パターンで試したんです。その結果、なんと全てのパターンで、これまでの最高水準（v1.2.0）を上回るパフォーマンスを記録しました！ これは、特定の条件でしか機能しないような「まぐれ」ではなく、どんな設定でもある程度の効果が期待できる、とても「頑健（ロバスト）」な手法だと言えそうです。最もパフォーマンスが良かった設定では、DD10%月（最大ドローダウン10%に抑えた場合の月利）が**+1.63%と、これまでの記録（+1.17%）から約39%も向上**しました。

未来の情報を知らない「前進検証」もクリア！

さらに、より実践に近いテストとして、「前進検証」も行いました。これは、未来の情報を一切使わずにテストする、言わば「本番さながらのシミュレーション」です。特定の期間で最適化された設定が、その後の未知の相場でも通用するかどうかを確かめる、とても大事な検証なんですね。設定は「過去40日間のボラティリティを参考に、ロットは最大2倍まで」という条件でテストしました。

実際のEAエンジンに組み込んで「本気のバックテスト」！

この素晴らしい結果を受けて、実際にEAのバックテストエンジンにこの機能を組み込んで、よりリアルな環境での検証を行いました。実際のポジションサイズ調整や取引コストなども考慮した、**「本気のバックテスト」**です。今回の実装では、各EAがそれぞれ自分のボラティリティを管理する「分散型」という形を取りました。これなら、個々のEAが自律的にリスクを調整できるので、運用もシンプルで実用的です。

結果はどうだった？

利益アップ、損失は減る、勝率も上がる！全方位で改善！

「前進検証」と「本気のバックテスト」の結果は、まさに驚くべきものでした！

トータルの利益: 元々+152.7%だったものが、**+185.1%**へと大幅アップ！
最大ドローダウン（一時的な最大損失）: -9.9%から**-8.9%**へと減少！ドローダウンは登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもので、これが減るのは精神的にも非常に安心ですよね。
Calmar Ratio（カルマー比率）: 1.41から1.88へ向上！
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）: 1.45から1.48へ向上！
勝率（MC全体）: 92%から**94%**にアップ！
DD10%月（最大ドローダウン10%に抑えた場合の月利）: +1.17%から**+1.57%へと、約34%も向上しました！これはまさに、「利益アップ、損失は減る、PFも上がる、勝率も上がる」という、FXトレーダーが夢見るような理想的な改善と言えるでしょう！平均レバレッジが1.04倍と、ほとんどレバレッジを増やしていないのにこの結果というのは、単にロットを増やしたのではなく、「リスクの配分が上手になった」**証拠なんです。

荒れた相場に強く、日中もより安全に！

相場状況ごとの動きも見てみました。

EA強化の限界か？コアシステム「地域分散」で利益天井の衝撃

Fri, 15 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA強化の限界か？コアシステム「地域分散」で利益天井の衝撃」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。

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。

今回の検証は、私たちのEA「v1.2.0」の「指数スリーブ」と呼ばれる部分を、さらに強くできないか？という挑戦でした。現在のv1.2.0の指数スリーブは、アメリカの主要な3つの指数（US500、US100、US30）に絞って運用しているんです。ここを、ドイツ（DE40）、日本（JP225）、イギリス（UK100）といった世界中の指数にも広げて「地域分散」させたら、もっと利益が上がるんじゃないか？というアイデアを試してみたんです。例えるなら、「投資の卵は一つのカゴに入れるな」という格言のように、リスクを分散させれば、もっと安定して、かつ大きなリターンが得られるんじゃないか？と考えたわけですね。

どんなアイデア？

私たちのEA「v1.2.0」は、いくつかの「スリーブ（部品）」を組み合わせて動いています。その中の一つ、「指数スリーブ」は、今のところ米国の3つの指数（US500、US100、US30）に特化しているんです。これらの指数は、お互いの動きがかなり似ている（専門的に言うと「相互相関0.76と高い」）ので、もっと地域を広げて分散させたら、全体の成績が良くなるんじゃないか？というのが今回の検証の出発点でした。具体的には、ドイツ（DE40）、日本（JP225）、イギリス（UK100）の指数も追加して、合計6つの指数で運用することを考えました。そして、それぞれの指数にどれくらいの予算を割り振るか（「予算再配分」）も最適化すれば、月利（毎月の利益率）をさらに押し上げられるんじゃないか？という期待があったんです。

どうやって試した？

まずは、現在のv1.2.0の指数スリーブが、本当にちゃんと機能しているかを確認するところから始めました。EAの各部品を細かく分解して、現在のv1.2.0の成績（+152.7%の総利益、最大ドローダウン-10.0%、PF1.45）を再現できるかをテストしたんです。 ※「ドローダウン（DD）」とは、資産が一時的に減った最大の幅のこと。登山で例えるなら、「どれだけ下りに転じたか」のようなものですね。 ※「PF（プロフィットファクター）」は、総利益を総損失で割った値。1を超えると黒字で、数字が大きいほど効率よく稼げている証拠です。結果、ちゃんと再現できたので、この「分解」と「再現」の仕組みは問題ない、と判断しました。次に、先ほどお話ししたように、新しく非米国の指数（DE40、JP225、UK100）を加えて、「世界6つの指数」で運用した場合の成績をシミュレーションしてみました。さらに、それぞれの指数への予算配分も色々なパターンで試して、一番良い組み合わせを探したんです。この時、EAの各スリーブ（部品）が、お互いにどれくらい似た動きをするか（「相関行列」）も詳しく調べました。これは、各部品がバラバラに動いてくれる方が、全体のEAとしてはリスク分散が効いて安定しやすいからです。

結果はどうだった？

システム全体のドローダウンの意外な正体！

検証を進める中で、実はとても大切な発見がありました。 EA全体の「システムドローダウン」の本当の原因は、「core（核となる取引ロジック）」と「sat2（トレンドを追いかけるロジック）」という、別の2つのスリーブの相関が0.54と高いことだったんです。つまり、この2つの部品が似たような動きをするために、一緒に調子を崩しやすい、ということが分かったんですね。一方で、今回の主役だった「指数スリーブ」は、他のスリーブ（「Connors」や「カレンダー」といった、それぞれ別のロジックを持つ部品）と同じように、システム全体のドローダウンにはほとんど影響していませんでした（相関はわずか0.10）。これはつまり、**「指数スリーブは、システム全体のドローダウンのボトルネックではない！」**という重要な教訓を示しています。例えるなら、風邪をひいて熱が出ているのに、原因がウイルスなのに、栄養ドリンクの種類を変えても根本的な解決にはならない、といった感じでしょうか。

地域分散は逆効果だった！

そして、今回のメインテーマだった「地域分散」の結果ですが…残念ながら、期待とは裏腹に、逆効果であることが判明しました。驚くべきことに、現在採用している米国の3つの指数（US500/US100/US30）が、個々で見たときに圧倒的に高品質だったんです！PFは5.38、Sharpe（シャープレシオ＝リスクあたりのリターンを示す指標。高いほど効率が良い）は0.87という、非常に優秀な成績を叩き出していました。それに対し、新しく追加を検討した非米国の指数（DE40、JP225、UK100）は、個々で見ると品質が低かったんです。これらを混ぜて「世界6つの指数」として運用すると、全体のPFは2.27へと低下してしまいました。確かに、地域分散によって指数間の相関は下がりました（0.76から0.34へ）。しかし、それ以上に「品質の低いものを混ぜてしまったことによる損失」が大きかったんですね。具体的な月利の比較（最大ドローダウン10%に換算した場合）を見てみましょう。

米国の3指数のみ: +1.16%
米国の3指数 + 日本（JP225）のみ: +1.07%
世界6指数: +0.92%
Connorsも混ぜた場合: +0.87% ご覧のように、米国の3指数のみで運用するのが、一番高い月利を叩き出していたんです。 さらに、EAの安定性を評価する「モンテカルロシミュレーション（MC）」の結果も、世界6指数にすると92%から88%へと低下してしまいました。MCは、様々な不測の事態を想定してEAの安定性を検証する手法で、数値が高いほど信頼性が高いと言えます。「じゃあ、品質の良さそうなものだけ選んで、米3指数と日本（JP225）だけを組み合わせたらどうだろう？」と試してみたのですが、それでも月利は+1.07%と、元の米3指数単独の成績を超えることはできませんでした。

ここから学んだこと

今回の検証から、非常に重要な教訓が得られました。

EAのライン認識は「帯幅」で進化する！成績激変の秘密

Tue, 12 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAのライン認識は「帯幅」で進化する！成績激変の秘密」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、EA（FX自動売買）がライン（水平線や斜めのトレンドライン）を認識するときに、「どこまでをラインと判断するか」という「許容できる幅（帯幅）」を持たせると、EAの成績がどう変わるのかを検証しました！

どんなアイデア?

EAを使っている方から、「チャートのラインは厳密に一点でタッチするわけじゃなくて、多少のブレやダマシがあるから、ラインに幅を持たせた方が良いんじゃない？」というご意見をいただきました。実は、私たちのEAではすでにATR（Average True Range＝値動きの平均幅。これに連動させることで、相場の状況に合わせて自動的に幅を調整できるんです）という機能を使って、ラインに幅を持たせる仕組みは実装済みなんです。例えば、merge_atr（タッチ帯）やbreak_atr（ダマシ帯）、level_atr（近接帯）、retest_atr（リテスト帯）といった形で、相場の状況に合わせて自動的に幅を調整しています。ただ、これまでの検証では、水平線（水平レベル）についてはこの「帯幅」を色々変えて最適な幅を探していた（研究73）んですが、チャネル（斜めの平行線）やトレンドライン（斜めのトレンド線）については、帯幅そのものを細かく検証していませんでした。そこで今回は、チャネルとトレンドラインに焦点を当てて、この「ラインの許容範囲」となる帯幅を、広げたり狭めたりして、成績がどう変わるのかを徹底的に調べてみよう！というのが今回のアイデアです。例えるなら、「この辺りまでならラインに触れたと判断する」という範囲を、どれくらいにするのがベストなのかを探るイメージですね。

どうやって試した?

今回の検証では、主に以下の2種類のラインについて、帯幅を広げたり狭めたりしながら過去のデータで成績をチェックしました。

チャネル（斜めの平行線を使って相場の方向性を見るタイプ）
トレンドライン（相場のトレンドを示す斜めの線）特に注目したのは、以前の研究60（トレンドライン）と研究75（チャネル）で「あまり良い結果が出なかった」と判断したEAが、この「帯幅」を調整することで、成績がどう変化するのか、という点です。もしかしたら、以前の判断は帯幅が原因で、EA本来の力が発揮できていなかった可能性もありますからね。

結果はどうだった?

それでは、検証結果をそれぞれ見ていきましょう！

チャネル（斜めの平行線）の場合

驚きの結果が出ました！

「近接帯」（ラインの近くまで来たら反応する幅）を少し広げたら、成績が劇的に改善！
以前は通算で**−6.8%とマイナスだった成績が、近接帯を1.0 ATRから1.5 ATRに広げるだけで、なんと+15.7%**のプラスに反転したんです！これはすごい変化ですよね。
実は、以前の研究75で「チャネルは安定して利益を出すのが難しい」と判断したのは、この近接帯が狭すぎたことが原因だったのかもしれません。ある意味、研究75の結論を部分的に訂正する形になりました。ごめんなさい！ ただし、ちょっと不安な点もいくつか見つかりました…
安定性（頑健性）に課題:
通算でプラスにはなりましたが、毎年安定して勝ち続けられるか（勝ち年の一貫性）という点では、6年中最大3年しか勝てていませんでした。これは、水平線を使ったEA（6年中5年勝ち）と比べると、安定感に劣ります。
プラスになった通算成績も、特定の年に大きく勝ったことが依存している傾向が見られました。例えば、ある設定では1年で+34%もの大勝ちがありましたが、それ以外はあまり振るわず、全体として「過剰最適化」（たまたま過去のデータにフィットしすぎただけで、将来も同じように機能するとは限らない状態）の可能性が考えられます。
内部のタッチ帯を広げると逆効果:
EA内部の「タッチ帯（merge/break）」を広げると、かえって成績が悪化してしまいました。**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）が1.08と低くなり、DD（ドローダウン=一時的な最大損失）は-14%に。**さらに取引回数が激増してしまい、これは「低品質なラインが乱立して、ダマシが増えた」ことを意味します。 まとめ: チャネルは帯幅を調整することで通算でプラスにすることはできましたが、水平線を使ったEAほど安定感（頑健性）があるとは言えません。やはり「水平線の方が斜め線より重要」というFXの一般的なセオリーは、今回の検証でも裏付けられた形ですね。

トレンドライン（斜めのトレンド線）の場合

こちらは、非常に良い結果が出ました！

衝撃！トレンドラインは「本物」だった！
以前の研究60で「トレンドラインを使ったEAはデプロイ（実運用）できない」と判断したのですが、今回の検証で、その評価は大幅に訂正されるべきだということが分かりました！
実は、以前の評価は「D1（日足）での成績が悪い」「ショート方向も含む設定だった」「M1（1分足）での問題があった」といった要因に引きずられていただけで、トレンドライン自体にはしっかりとした優位性（優位性(エッジ)）があることが判明したんです。
特に**H1（1時間足）とH4（4時間足）**では、retest帯（再度ラインに触れる幅）を0.3から1.2の範囲で色々変えても、安定してプラスを出せる「頑健な優位性」があることが分かりました！
H4（4時間足）：**6年中5年勝ち、通算で+8%〜+12%**の利益。
H1（1時間足）：**6年中4年勝ち、通算で+21%〜+53%**の利益。
D1（日足）はやっぱりダメ…
残念ながら、D1（日足）では帯幅を広げても狭めても、ほとんど勝てず、通算で**-2%〜-4%、勝ち年も6年中1〜2年**という結果でした。これは、日足だとスイング（波の動き）が少なすぎて、統計的に十分なデータが取れない「構造的な問題」があると考えられます。 まとめ: ショート方向を除いた「ロング方向のみ」のトレンドラインは、H1/H4といった時間足で非常に有望な「本物の優位性」を持っていることが分かりました！研究60の評価を大幅に修正します！

ここから学んだこと（そして最終結論）

今回の検証で得られた最も重要な学びは、以下の2点です。

EAに「相場の目」を！ローソク足・チャートパターン自動認識

Fri, 08 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAに「相場の目」を！ローソク足・チャートパターン自動認識」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。

今回の研究テーマは、FXのチャート分析の精度をぐぐっと上げるための「自動認識エンジン」の開発なんです。具体的には、相場の動きを読み解く上でとても大切な「ローソク足パターン」と「チャートパターン」を、EA（自動売買プログラム）が自動で認識できるようにする仕組みを作ってみました！私たちは、将来にわたって長く使える「基盤」を強化していく方針でEA開発を進めています。今回の機能は、FXの価格データに特化して、未来の情報をこっそり見ちゃってズルをする、なんてことがないように（これを「リーク無し」と呼びます）設計されているので、一度作ればずっと使える「恒久資産」になるはずなんです。

どんなアイデア？

私たちの目的は、これまでトレーダーが目で見て判断していたような、チャートの「形」や「サイン」をEAが自動で認識し、数値化できるようにすることです。これにより、もっと複雑で高度なEAが作れるようになるんじゃないかと考えています。

どうやって試した？

ローソク足パターンを自動で認識！

まず取り組んだのは、おなじみの「ローソク足パターン」を自動で検出する機能です。ローソク足って、一本一本が相場の動きを物語る、まるで「サイン」のようなものですよね。新しく作ったプログラム（btengine/candles.pyのcandle_patterns()）では、次のような有名なパターンを自動で探せるようにしました。

どじ（Doji）: 迷いを示す十字線のようなローソク足
ハンマー（Hammer）: 下ヒゲが長く、反転のサインとされるもの
シューティングスター（Shooting Star）: 上ヒゲが長く、下落のサインとされるもの
丸坊主（Marubozu）: ヒゲがない、強い動きを示すもの
包み足（Engulf）: 前のローソク足をすっぽり包むような形
はらみ足（Harami）: 前のローソク足の中にすっぽり収まる形
切り込み線（Piercing Line）: 下落からの反転を示す形
かぶせ線（Dark Cloud Cover）: 上昇からの反転を示す形
ピンセット（Tweezer）: 高値や安値が揃った形
明けの明星（Morning Star）/宵の明星（Evening Star）: 複数のローソク足で形成される反転パターンさらに、これらのパターンを組み合わせることで、相場の「強気度（bull_score）」や「弱気度（bear_score）」を点数化する機能も盛り込んでみました。これにより、チャートが今、買いと売りどちらに傾いているのかを、数値で把握できるようになったんです。

チャートの大きな形も自動で認識！

次に挑戦したのは、もっと大きな視点での「チャートパターン」の認識です。こちらは相場の大きな流れを示す「地図」のようなものですね。新プログラム（btengine/chartpatterns.pyのchart_patterns()）では、特に有名な以下のパターンを自動で検出できるようにしました。

ダブルトップ/ダブルボトム（Double Top/Bottom）: 天井圏や底値圏で2つの山や谷を作るパターン
ヘッド＆ショルダーズ（Head & Shoulders）/逆ヘッド＆ショルダーズ（Inverse H&S）: 中央に大きな山（谷）があり、その両側に小さな山（谷）がある、有名な反転パターンこれらのパターンは、ある程度しっかりとした「確定スイング」（相場の高値や安値の波）を元に検出されます。そして、パターンが完成した後の「ネックライン・ブレイク」（パターンの重要な境界線を価格が超えること）で、売買のサインを出すように設計しました。ちなみに、将来の課題としては、もう少し複雑な「ハーモニックパターン」（フィボナッチ比率を使ったGartleyやBat、Butterflyといったパターン）も自動で認識できるようにしていきたいと考えています。

これまでの研究と学んだこと

今回のローソク足パターンやチャートパターンの認識機能は、私たちがこれまで開発してきた様々な「数値化エンジン」の仲間入りをしました。現在、私たちのEA開発の「強力な道具箱」には、以下のような分析ツールが揃っています。

暴落に耐えたか？指数EA M1、コロナショックの真実

Mon, 27 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「暴落に耐えたか？指数EA M1、コロナショックの真実」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。

今回の記事では、私たちが開発しているEAの一つ「指数トレンド」が、過去の大きな市場変動（特にコロナショックなど）でどれくらい耐えられるか、より詳細に検証した結果をお話ししますね。

どんなアイデア?

「指数トレンド」は、主に世界の主要な株価指数（例えば、S&P500、NASDAQ100、ダウ30など）に投資するEAなんです。以前の検証（研究58や59）では、とても良い成績が出ていたんですが、大きな相場変動、特に日中の急な値動きにどれだけ強いのか、もっと詳しく見てみたいという課題がありました。そこで今回は、EAが「ロングオンリー」（買いだけで攻める）戦略と「SMA200」（単純移動平均線200日）を組み合わせていることで、コロナショックのような暴落時にどう機能したのか、その「日中のリスク」を徹底的に確認することにしました。簡単に言うと、**「指数に連動するEAが、過去のどんな大暴落でも、日中の急な動きに耐えられるか？」**というのが今回のテーマです。

どうやって試した?

検証期間とデータ収集の工夫

検証期間: 2019年から現在までの期間を対象にしました。これは、以前の検証（研究68）が2010年〜2018年だったので、その続きをカバーする形ですね。
データの収集:
今回の検証では、DukascopyというブローカーのM1（1分足）データを使いました。M1データは、1分ごとの値動きを記録したものなので、日中の細かい動きまでしっかり分析できるんです。
ただし、M1データは膨大なので、全部を細かく見るのは大変。そこで、ちょっとした工夫をしました。
まず、Yahooの日足データ（1日ごとのデータ）でEAを動かし、特に含み損が大きくなった日を抽出しました。これは、登山でいう「ちょっと危ない下り坂」を見つけるようなイメージですね。
その「危ない日」に絞って、DukascopyのM1データを取得し、日中の値動きを再現して検証したんです。こうすることで、効率よく「最悪のシナリオ」をシミュレーションできました。
対象指数: USA500IDXUSD (S&P500)、USATECHIDXUSD (NASDAQ100)、USA30IDXUSD (ダウ30)など、主要な株価指数で試しました。

結果はどうだった?

まず、日足（D1）での成績

この「指数トレンド」EAは、D1（日足）で見ると、とても安定した成績を出していました。

利益率: +17.7%
ドローダウン (DD): -6.5% (ドローダウンは、一時的な最大含み損や元本からの最大下落幅のこと。登山でいうと、「頂上からどれくらい下りに転じたか」を表す指標ですね。小さいほど安定していると言えます)
プロフィットファクター (PF): 3.92 (プロフィットファクターは、総利益を総損失で割った値。1を超えると黒字で、大きいほど優秀なEAとされます) このD1での成績は、以前の検証（研究58）で確認された高品質な結果を再確認する形となりました。

最も重要な「日中の最悪な日」での検証結果

今回のメインテーマである、M1（1分足）データを使った日中の詳細検証です。特に、COVID-19（コロナショック）のような大きな市場変動を含む、上位25日のストレスフルな日を抽出して調べました。結果はなんと、**最悪の日次損失はたったの1.82%**でした！これは、2020年2月25日、COVID-19の第一波が来た時に、3つの指数を保有していた状況での損失です。さらに驚くべきことに、「日次で5%以上の損失が出た日」も「10%以上の損失が出た日」も、どちらも0日でした。これはすごい結果です！

なぜこんなに安定していたのか？

このEAが「ロングオンリー」（買いだけで攻める）戦略と、「SMA200」（単純移動平均線200日）を組み合わせていたことが鍵でした。 SMA200を下回ったら手仕舞いするというルールのおかげで、例えばコロナショックで市場が大きく暴落した2020年3月12日や16日のような「リミットダウン」（価格が大きく下落して取引が一時停止するような状態）の時には、すでにポジションを閉じていて、大きな損失を回避できていたんです。 2020年2月25日の第一波でも、損失は1.82%に抑えられましたし、2024年8月に起こったとされる「円キャリー巻戻し」のような市場の動きでも、損失は1.3%以下に収まっていました。

ここから学んだこと

今回の検証（2019-2025年の実M1データ、コロナショックを含む）と、以前の研究68（2015-2018年の実M1データ）の結果を合わせると、この「指数トレンド」EAは、過去の主要な市場クラッシュ（2015年8月、ブレグジット、2018年2月、2020年コロナショック、2024年8月など）のすべてを通じて、日中のリスクが非常に低い、つまり「安全」であることが実データで確認できました。これは、以前の検証（研究59）で「指数トレンド」をさらに上のランクに昇格させるための唯一の課題だった「日中のリスク」が解消された、ということを意味します。つまり、「月あたり0.5%くらいが限界」と言われていた利益の壁を、このEAが突破できる可能性が見えてきた、ということなんです！

実運用に向けて、あと少しだけ確認したいこと

もちろん、すぐに実運用！とはいきません。いくつか最終確認が必要です。

ブローカーとの整合性: 今回はYahooの日足データでエントリーを決め、DukascopyのM1データで日中リスクを検証しました。実際に運用する際は、使うブローカー（例えばFintokeiさんなど）のCFD（差金決済取引）のデータで、日足・M1ともに整合性が取れるか確認します。
コストの確認: 実際に運用するブローカーの、指数CFDのスプレッドや手数料などのコストも、最終的なパフォーマンスに影響するのでしっかり確認します。
安全マージンの確保: 現在の最大ドローダウンは-10.2%と、許容範囲ギリギリのラインでした。そこで、もう少しリスクを抑えた設定（例えば、1トレードあたりのリスクを0.003%〜0.004%に下げるなど）で、さらに安全マージンを確保できるか検討します。研究59には、低リスク版の設定も用意されているので、そちらも参考にしますね。今回の検証で、この「指数トレンド」EAの底力がまた一つ証明されました。今後の実運用に向けた最終調整が、ますます楽しみになってきました！

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)。

短期EAに「賢い目」を！上位足フィルターで優位性を強化

Fri, 24 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「短期EAに「賢い目」を！上位足フィルターで優位性を強化」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。

今回の研究は、以前検証したEA「BreakoutLong」に、さらに賢いフィルターを追加したらどうなるか、というお話です。短い時間足のトレードって、どうしても取引コストが課題になりがちですよね。そこをフィルターで改善できるか、じっくり検証してみました！

どんなアイデア？

私たちのEA「BreakoutLong」は、特定のパターンでエントリーするEAなんですが、今回はそこに「フィルター」をいくつか追加して、さらにトレードの質を高められないかと考えました。具体的に追加したのは、大きく分けて2種類のフィルターです。

上位足トレンド方向フィルター（htf） これは、もっと大きな時間足（例えば日足D1など）で、今が上昇トレンドなのか下降トレンドなのかを見て、それに合った方向のトレードだけを選ぶフィルターです。例えるなら、「今日は追い風だから、追い風に乗る方向で進もう！」と判断するようなものですね。
ADXトレンド強度フィルター（adx_min） ADX（エーディーエックス）というインジケーターを使って、今のトレンドにどれくらいの勢いがあるのかを判断します。トレンドが弱い時は取引を控える、といったイメージです。「風が弱くて進みにくい時は、無理せず待機しよう」と考えるのに似ています。これらのフィルターを追加することで、「質の低いトレード（つまり、あまり利益が出なかったり、損失につながりやすいトレード）」を減らして、取引回数を抑えつつ、最終的な利益率（PF）を上げて、最大損失（DD）を減らすことを目指しました。まるで、料理で「食材を厳選して、無駄な部分を省く」みたいなイメージですね。

どうやって試した？

私たちは、既存のEA「BreakoutLong」に、これらのフィルターを後方互換（既存の機能に影響を与えず、新しい機能を追加すること）で組み込みました。つまり、フィルターを外せば元のEAと全く同じ動きになることを確認した上で、フィルターがどれくらい効果を発揮するかを検証したんです。特に、短期足の中でも比較的取引回数が多いM15（15分足）とM30（30分足）に絞って、様々なフィルターの組み合わせを試してみました。

結果はどうだった？

フィルターは狙い通りに機能した！

まず、基本的なこととして、今回追加したフィルターは「質の低いトレードを削る」という機構として正しく機能することが分かりました！具体的には、フィルターをかけることで取引回数が減り、それに伴って取引コスト負けが緩和され、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）が向上し、DD（ドローダウン = 最大資産減少率。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの）が減少するという、期待通りの効果が見られたんです。特に効果的だったのは、「上位足D1（日足）の方向フィルター」でした。大きな時間足の流れに逆らわない、というシンプルなルールが、やはり強いんですね。

時間足ごとの成績を見てみましょう

M30（30分足）の場合 M30では、フィルターの効果がハッキリと現れました！
上位足D1の方向フィルターを追加: 取引回数が3009回から1882回へと、約4割も減りました。PFは1.19から1.25に改善し、DDも-16.2%から**-11.5%**へと、リスクが大きく軽減されたんです！
さらにD1方向とADX>20フィルターを追加: 取引回数はさらに減って1463回になりましたが、PFは1.26、DDは**-10.5%**と、さらに磨きがかかりました。さらに驚くことに、+0.5pipという現実的な取引コスト（スプレッドや手数料を考慮した実践的なコスト）を加えても、PF1.21を維持できたんです。これはかなり良い数字と言えますね！
M15（15分足）の場合 M15では、どのフィルターを使っても改善は見られたものの、+0.5pipの現実コストを加味すると、残念ながらPFが1を下回ってしまいました（0.96〜0.99）。つまり、コストを考えると、この時間足では利益を出すのが難しい、という結果なんです。
M5（5分足）の場合 M5に至っては、どんな強力なフィルターをかけてもPF0.79と、完全に「死んで」しまいました。この時間足では、取引回数が多すぎて、どうしてもコスト負けしてしまうんですね。

ここから学んだこと

フィルターで磨いても、短期足の劣位は覆らない

今回の研究でハッキリ分かったのは、「フィルターでどんなに磨いても、短い時間足（M5やM15）のEAは、現実的な取引コストを考えると、なかなか利益を出すのが難しい」ということです。 M30でさえ、かなりフィルターで磨いてPF1.26/DD-10.5%まで改善しましたが、それでも「フィルターを何も使わないH1（1時間足）のEA」の成績（PF1.36/DD-8.6%）には及びませんでした。要するに、「短い時間足のEAを頑張ってフィルターで良くする」よりも、「最初から長い時間足（H1やH4、D1など）のEAを使う」方が、シンプルに良い結果が出る、ということなんです。これは、私たちが現在採用しているシステムが、H1/H4/D1をメインにしていることの妥当性を、改めて裏付ける結果となりました。

上位足方向フィルターは汎用機能として残置

ただ、今回の検証で開発した「上位足方向フィルター（htf/adx_min）」は、EAの汎用的な機能として残しておくことにしました。これは、将来的に他のEAや、別の時間足で検証する際に役立つ可能性があるからです。メインのEA（Core System）には、このフィルターは採用しないのがベスト、という結論になりました。これは、以前の研究（研究51）で、「EA全体の最大損失は、個別の銘柄の損失が原因ではない」ということが分かっていたので、その結果とも一致しています。今回の研究で、短期足の限界と、時間足選びの重要性が改めて浮き彫りになりましたね。皆さんもEAを選ぶ際は、ぜひこのあたりも参考にしてみてください！

既存EAをスキャル化！短期足で取引優位性は増すのか？

Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「既存EAをスキャル化！短期足で取引優位性は増すのか？」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: 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。

FXの自動売買（EA）に興味がある皆さん、こんにちは！今回の研究テーマは「既存のトレンドフォロー型EAを、もっと短い時間足で動かしたらどうなるんだろう？」という疑問です。普段、比較的長い時間足で安定して動いているEAを、あえてスキャルピング寄りの短期足で試してみたら、もしかして取引回数が増えて利益チャンスも増えるかも？という期待を込めて、検証してみました！

どんなアイデア？

私たちは普段、相場の大きな流れに乗って利益を狙う「トレンドフォロー型EA」というものを使っています。これは、じっくりとトレンドを追いかけて、大きな利益を狙うタイプのEAなんです。今回のアイデアは、この安定したトレンドフォロー型EAの設定（パラメータ）は一切変えずに、時間足（TF=TimeFrame）だけをどんどん短くしていったらどうなるか？というもの。具体的には、H1（1時間足）で動かしているEAを、M30（30分足）、M15（15分足）、M5（5分足）へと切り替えて、その挙動と「コスト感度」（取引コストにどれだけ強いか）を調べてみました。検証に使ったEAは、買いエントリーだけをする「BreakoutLong」と、買いも売りも両方する「DonchianBreakout」の2種類。2019年から2025年までのデータを使って、スプレッド（売値と買値の差）も考慮した、より現実に近い条件でテストしています。

どうやって試した？

ステップ1：時間足をどんどん短くしてみた！

まずは、買いエントリー専門の「BreakoutLong」EAを、H1からM30、M15、M5へと時間足を短くして、過去のデータで動かしてみました。設定は全く変えていません。さらに、買いと売りの両方でエントリーする「DonchianBreakout」EAでも、同じように時間足を短くして試しています。

ステップ2：コストの厳しさを変えてみた！

短い時間足でのトレード（いわゆるスキャルピング寄りの取引）って、実は「コスト」がすごく重要なんです。ちょっとしたスリッページ（注文した値段と実際に約定した値段のズレ）や取引手数料が、利益を大きく左右することもあります。そこで、それぞれの時間足で、あえて「追加のスリッページ」を設定して、EAがどれくらいコストに耐えられるのか（＝コスト感度）も検証しました。これは以前の研究でも、スキャルピング系のEAの生死を分ける重要なポイントだったんですよ！

結果はどうだった？

さあ、いよいよ気になる検証結果です！

時間足を短くしたらどうなった？ (BreakoutLongの場合)

まずは買い専門の「BreakoutLong」EAのデータを見てみましょう。

H1 (1時間足)：
利益：+31%
PF (プロフィットファクター)：1.36
DD (ドローダウン)：-8.6%
取引回数：1428回 H1が今回の基準です。PF（総利益を総損失で割った値。1を超えると黒字）が1.36と安定していて、DD（資産が一時的にどれだけ減ったかを示す指標。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの）も-8.6%と比較的抑えられていますね。
M30 (30分足)：
利益：+37%
PF：1.19
DD：-16.2%
取引回数：約2倍に増加 H1より利益は少し増えましたが、PFは1.19に落ち、DDは-16.2%と、なんと倍近くに悪化してしまいました。取引回数は増えています。
M15 (15分足)：
利益：+13%
PF：1.02
DD：さらに悪化
取引回数：約6倍に増加利益はさらに減り、PFも1.02と、かろうじて黒字を保っているレベル。DDはもっと大きくなっています。
M5 (5分足)：
利益：-77%
PF：0.76
DD：-85%
取引回数：18755回（H1の約13倍！）なんと、-77%もの大赤字！PFも1を下回り、完全にコスト負けで「完全コスト死」という状態です。取引回数は激増していますが、利益には全くつながりませんでした。全体的な傾向として、時間足を短くするほど、取引回数は激増し、平均的なポジション保有時間は短くなりましたが、PFはどんどん悪くなり、DDはどんどん大きくなるという「単調劣化」の結果になったんです。残念ながら、まるで坂道を転げ落ちるようにパフォーマンスが悪くなっちゃった、というイメージですね。

両建てタイプ (DonchianBreakout) の場合はもっとひどかった！

買いと売りの両方でエントリーする「DonchianBreakout」EAでも試したのですが、結果はさらに悲惨でした。 H1では+25%と、かろうじて利益が出たものの、M5ではなんと「-100%＝全損」という恐ろしい結果に…。これは、売りのポジション（ショート）が、取引コストや「ダマシ」（一時的な逆行）に非常に弱く、全体の足を引っ張ってしまった、ということがわかります。以前の研究でも、ショートの難しさは同じような結論が出ていたんですよ。

トレンドライン・ブレイク後、回帰の「1波」に優位性？

Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「トレンドライン・ブレイク後、回帰の「1波」に優位性？」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、「トレンドライン・ブレイク→回帰→1波」という、ちょっとユニークなEAのアイデアを検証してみました。これは、価格がトレンドラインを突き破った後、いったんそのラインに戻ってきて、そこからまたブレイクした方向に動き出す「最初の勢い（1波目）」を狙う、という戦略なんです。

どんなアイデア？

このEAの基本的なアイデアは、こんなイメージです。

トレンドラインをブレイク！: まず、価格がこれまで続いていたトレンドライン（直近の山と谷を結んだ線）を勢いよく突き破ります。
いったん戻ってくる（リターンムーブ）: その後、すぐにそのトレンドラインのところまで価格が戻ってきます。まるで「ちょっと行きすぎたかな？」と確認しに戻るように。
そして、また進む最初の波を掴む！: 戻ってきた価格が、再びブレイクした方向に動き出す、その「最初の一歩」を利益としていただこう、というわけですね。この動き、まるで登山道でいうと「道からちょっと逸れたけど、また元の道に戻って、さらに進む一番最初の足取りを掴むようなイメージ」でしょうか。今回は、このアイデアをさらに細かく分けて、4つのパターンで試してみました。

継続A: ブレイクした方向が、その時の相場の大きな流れ（地合い）と同じ場合
転換B: ブレイクした方向が、相場の大きな流れと逆で、トレンド転換を狙う場合
これらをさらに「買いだけ（ロングオンリー）」で攻めるか、「買いと売り両方（両建て）」で攻めるか。合計4種類のEAを作って、公平に比較検証したんです。トレンドラインを引くロジックも、未来の情報を先読みしないように、厳密な方法（indicators.trendlines()という独自指標を使いました）で設計しました。

どうやって試した？

このEAは、「ブレイク→リテスト（線への回帰）→1波」という3つの段階を踏んでエントリーするロジック（3段ステートマシン）で動いています。そして、今回の検証では、EAが本当に通用するのかを厳しくチェックするために、いくつかの「門（ゲート）」を用意しました。

完全前進検証: 過去のデータで最適化した後、その後の未知の期間で実際に利益が出せるかを確認するテスト（未来の相場で通用するかを見るシミュレーションですね）。
パラメータ頑健性テスト: EAの設定値（パラメータ）を少し変えても、安定して利益が出せるかを確認するテスト。特定の数値にだけたまたま成績が良い「まぐれ」ではないかを見極めます。

結果はどうだった？

さて、気になる結果です。最初は「お、これはイケるぞ！」という期待が膨らんだのですが、最終的には残念な結果に終わってしまいました…。

最初の期待と喜び

まず、朗報からお伝えしましょう！「A継続・両建て」のパターンが、最初の「完全前進検証」と「パラメータ頑健性テスト」という2つの重要なゲートを見事に通過したんです！ 具体的には、6年間の運用で通算+44%の利益率を達成し、**最大ドローダウン（一時的な最大損失）も-3.0%**と非常に優秀でした。ドローダウンは、登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの。これが少ないほど、リスク管理がしっかりできている証拠です。さらに、H1（1時間足）での設定値を少し変えても、安定して利益が増える（+10%〜+50%）ことも確認できました。これは「まぐれ」ではなく、EAに一定の優位性(エッジ)（優位性）がある証拠だと考えられます。ちなみに、トレンド転換を狙う「B転換」のパターンは、残念ながら最初の段階で良い結果が出ませんでした。やはり逆張りは難しいですね。

残念ながら、落とし穴が…

しかし、喜びもつかの間。残りの厳しいゲートで、このEAは決定的に脱落してしまいました…。

(1) 時間足を変えるとダメだった（TF頑健性なし）

H1（1時間足）では良い成績でしたが、より長い時間足（H4=4時間足、D1=日足）で試してみると、成績がガタ落ちしてしまったんです。

H4（4時間足）では通算-1.9%
D1（日足）ではなんと通算-6.9%で、6年間で一度も勝ち越せませんでした。これは、このEAが「H1の時間足特有の細かな値動きにたまたま合っていただけで、本物のトレンドを捉える力がなかった」という可能性を示唆しています。本当に優秀なトレンド系のEAは、時間足を変えても、ある程度は機能するはずなのですが…。

(2) 短期足では大失敗（M1日中で即失格）

さらに致命的だったのは、M1（1分足）での日中のテストです。日中の細かい値動きの中で、なんと1日で-5%以上の損失を4回も出してしまい、すぐに失格となってしまいました。大きな時間足のテストでは見えなかった問題が、短い時間足の検証で露呈する典型的なパターンですね。特に「両建て」戦略が、日中の相場が逆行する時に、かえって損失を大きく増幅させてしまったことが原因だと分かりました。

驚きの発見！株価指数がEAポートフォリオの救世主か？

Mon, 20 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「驚きの発見！株価指数がEAポートフォリオの救世主か？」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: 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、私たちがずっと探していた「EAの成績を劇的に向上させるかもしれない、新しい切り札」について、株価指数を使った検証結果を皆さんにご紹介します！これまでのFXやゴールドのEAとは一味違う、驚きの発見があったんですよ。

どんなアイデアで検証したの？

FXの自動売買（EA）で安定して利益を出すには、いくつかのEAを組み合わせて「ポートフォリオ」を組むのが一般的ですよね。でも、それぞれのEAが似たような動きをしてしまうと、どれか一つが調子を崩した時に、他のEAも一緒に調子を崩してしまって、ポートフォリオ全体のドローダウン（DD = 資産の最大下落幅。登山でいうと、どれだけ下りに転じたか、みたいなものです）が大きくなってしまうリスクがあります。そこで私たちは、「本当に動きがバラバラで、お互いに影響し合わない（＝無相関な）利益の源泉」をずっと探していました。これまでの研究で、FXやゴールド（金）といった同じようなアセットクラス（資産の種類）の中では、なかなか見つかりませんでした。でも、「もしかしたら、全く違うアセットクラスなら見つかるかも？」という仮説を立てて、今回注目したのが「株価指数」なんです！これがもしうまくいけば、ドローダウンを抑えつつ、全体の利益を大きく伸ばせる「夢の組み合わせ」が実現するかもしれない、という大きな期待を持って検証を始めました。

どうやって試してみたの？

まずは、検証に必要なデータを集めるところからスタートです。

主要な株価指数データを収集！

世界の主要な株価指数、例えばアメリカの「S&P500（US500）」「ナスダック100（US100）」「ダウ平均株価（US30）」、それからドイツの「DAX（DE40）」、日本の「日経225（JP225）」、イギリスの「FTSE100（UK100）」といった6つの指数について、1996年から2026年までの日足データを取得しました。 【ポイント】

今回は「日足（ひあし）」データ、つまり1日1本のローソク足で検証しています。これは、大きなトレンドを見るのには十分ですが、日中の細かい値動き（M1=1分足など）でのリスク検証は今後の課題としています。

株価指数向けの新しいEA戦略を開発！

次に、この株価指数データを使って、新しいEAの戦略を試してみました。特に注目したのは「指数ロングトレンド戦略」です。これは、株価指数が上昇トレンドにあるときに買い（ロング）で入り、そのトレンドに乗って利益を狙うというシンプルな戦略です。また、「Turnaround Tuesday（ターンアラウンド・チューズデー）」という、火曜日に相場が反転しやすいという短期的なアノマリー（経験則）も検証してみましたが、こちらはあまり良い結果は出ませんでした。

結果はどうだった？驚きのデータをお見せします！

さあ、いよいよ検証結果です！これが本当にすごかったんですよ。

① 指数ロングトレンド戦略が期待以上！

まず、「指数ロングトレンド戦略」の成績に驚きました。

ドローダウンが大幅に圧縮！ この戦略を適用しない場合、株価指数をただ買い持ちしていると、最大で−50%から−83%もの巨大なドローダウンが発生する可能性があります。しかし、私たちが開発したトレンド戦略を使うことで、なんとドローダウンを−3%から−8%にまで大幅に圧縮することに成功したんです！これは、リスクを極限まで抑えながら利益を狙えることを意味します。
全6指数で黒字を達成！ 検証した全ての株価指数で、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を超えました。
FXやゴールドのEAよりはるかに高品質！ 特にアメリカの主要3指数（US500/US100/US30）を合算した成績は、総利益+54%、ドローダウン−7.0%、PFがなんと4.17という驚異的な数値に！PFが3.5〜4.2というのは、一般的なFXのEA（PF1.3程度）やゴールドのEA（PF1.4程度）と比べても圧倒的な高品質さなんです。さらに、リスクに対するリターンを示す「Sharpe Ratio（シャープレシオ）」も0.76と高く、この戦略が非常に優秀であることがわかります。
どんなパラメータでも安定して高PF！ エントリーとエグジットの期間を変えるなど、様々なパラメータ（設定値）で試してみましたが、どのパターンでもPFが2〜4の範囲に収まりました。これは、この戦略が特定のパラメーターに依存せず、非常に頑健（ロバスト）であることを示しています。残念ながら、「Turnaround Tuesday」のような短期的なアノマリーを狙う戦略は、取引コストなどを考慮すると、ほぼ利益が出ない（ブレークイーブン）という結果に終わりました。やはり、長期的なトレンドに乗る戦略の方が有効なんですね。

② FXやゴールドとは「ほぼ無相関」！

次に、この指数トレンド戦略の動きが、私たちが普段使っているFXやゴールドのEAとどれくらい似ているか（相関があるか）を調べてみました。結果はなんと、FXの主力EAとは相関が0.16、ゴールドのEAとは−0.03という数値に！「相関」というのは、2つのものがどれくらい同じように動くかを示す指標で、0に近いほど「全く関係なくバラバラに動く」という意味になります。つまり、この株価指数の戦略は、FXやゴールドのEAとほとんど動きが連動していないことが判明したんです！これは「別の資産クラス」だからこその強みですね。

勝ちトレンド追撃！爆益ロジックに落とし穴？

Thu, 16 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「勝ちトレンド追撃！爆益ロジックに落とし穴？」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、FX自動売買(EA)で「ピラミッディング」という手法を試してみました！これは、簡単に言うと「勝ちトレンドにさらにポジションを追加していく」ことで、利益を大きく伸ばそうというアイデアなんです。「本当に『勝ち馬に乗る』ことで利益を最大化できるのか？」「でも、その分リスクも大きくなるんじゃないか？」そんな疑問を検証してみたので、ぜひ最後まで読んでみてくださいね！

どんなアイデア?

ピラミッディングとは、まさに「勝ちトレンドに、さらに乗り続ける」という戦略です。 FXトレードをしていると、たまに大きなトレンドが発生することがありますよね。ぐんぐん価格が上がっていく（あるいは下がっていく）相場です。ピラミッディングは、そんな「強いトレンド」を見つけたら、最初にエントリーしたポジションだけでなく、さらに追加でポジションを持つことで、まるで雪だるま式に利益を増やしていこう！という考え方なんです。イメージとしては、サーフィンで大きな波に乗れた時に、途中でボードを乗り換えてさらに大きな波に乗り続けるような感じでしょうか。うまくいけば、ものすごいスピードで遠くまで行けそうですよね！

どうやって試した?

このピラミッディングをEAで実現するために、まずはEAの「心臓部」とも言えるシステムを大きく改良しました。具体的には、今まで1つの通貨ペアにつき1つのポジションしか持てなかったEAを、複数のポジションを同時に持てるように拡張したんです（core/types.pyやcore/strategy.pyなどの内部プログラムを修正しました）。もちろん、この改良によって、もともと動いていたEAの動きが変わってしまうと困りますよね。なので、既存のEAが以前と全く同じ動きをするか、しっかり確認する「回帰チェック」も合格済みです。これで安心して新しい機能を試せる準備が整いました。今回試したのは、「タートル流」と呼ばれる有名なトレーディング戦略をベースにした「PyramidBreakout」という戦略です。この戦略は、簡単に言うと次のステップで動きます。

ブレイクアウトで参入: 相場が新しい高値（または安値）を更新して、トレンドが始まりそうなタイミングで最初のポジションを取ります。
利益が出たら追加: その後、利益が出て相場がさらに有利な方向に動くたびに、ATR（Average True Range = 相場の変動幅を示す指標）という値を使って、決められた単位（ユニット）で追加のポジションを持っていきます。ただし、最大で持てるポジションの数には上限（max_units）を設定しました。
それぞれの損切り: 追加した各ポジションには、それぞれATRを基準にした損切り（ストップロス）を設定します。
トレンド終了で全決済: そして、トレンドの勢いが弱まったり、逆方向に転換する兆候が見えたら、持っているすべてのポジションを決済して利益を確定します。まさに「勝ち馬に乗り続けて、利益を最大化する」という仕組みですね。

結果はどうだった?

さて、いよいよ気になる検証結果です。

一見良さそうに見えたけど…

最初の結果を見ると、確かにピラミッディングのアイデア自体は良いように見えました。 EAの性能を示す指標の一つである「ret/DD（リターン・ドローダウン比率）」、つまり「利益と最大損失のバランス」が、通常のEA（ベースライン）と比べて改善したんです。

ベースライン: 11.7
ピラミッディング: 14.5〜20.2 これだけ見ると、「やっぱり勝ち馬に乗るのは正解だ！」と感じますよね。

しかし、予想外の落とし穴が！

ところが、さらに詳しく見ていくと、大きな問題が見つかりました。それは、ドローダウン（DD = 資産の最大下落幅）が激増してしまったことです。

金（XAUUSD）EAが劇的進化！新戦略で利益爆増か？

Tue, 14 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「金（XAUUSD）EAが劇的進化！新戦略で利益爆増か？」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: 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。

最終版のEA「final_system」について、今回は金（XAUUSD）のエントリー戦略を大きく改善したお話をお届けします！私たちが普段使っているEAが、どのように進化を遂げたのか、ぜひ読んでみてくださいね。

どんなアイデアで「金」の戦略を改善したの？

これまで、私たちのEA「final_system」では、金（XAUUSD）も他のFX通貨ペア（USDJPYなど）と同じように「Breakout long」というエントリーロジックを使っていました。これは、価格が特定のレンジを上に抜けたら買いでエントリーする、いわゆる「ブレイクアウト」を狙う戦略なんです。でも、金という銘柄は、FX通貨ペアとは少し違う独自の動きをすることがありますよね。特にトレンドが出やすい特性があるんです。そこで今回、「金ならもっと良い戦略があるんじゃないか？」という仮説のもと、金の買いエントリー部分だけを「ATRcandle long」という新しい戦略に差し替えてみました。他のFX4ペアは、これまで通り「Breakout long」をそのまま維持しています。「ATRcandle long」というのは、ATR（Average True Range＝平均的な値動きの幅）というボラティリティ（価格の変動幅）を示す指標を使って、今の値動きの勢いを捉え、トレンドの初動でエントリーを狙う戦略なんです。簡単に言うと、「金の値動きの特性にもっと合ったエントリー方法」を探した、というわけですね。この変更を、リスク設定は1回の取引で口座資金の0.3%まで損失を許容する「risk=0.003」という条件で再評価しました。

試してみたら、こんなに良い結果に！

さて、気になる結果はどうだったでしょうか？これが、もう驚きの改善だったんです！ 【変更前（金=Breakout） vs 変更後（金=ATRcandle）の比較】

指標	変更前（金=Breakout）	変更後（金=ATRcandle）	変化
総利益	+49.7%	+66.8%	大幅UP！
月利	0.30%	0.38%	UP！
最大ドローダウン	-7.9%	-7.1%	改善！
PF	1.28	1.29	微改善
Sharpe	0.21	0.25	改善
どうですか、この結果！

EAが稼いだ合計の利益である**「総利益」は+49.7%からなんと+66.8%へ大幅アップ！**
1ヶ月あたりの平均利益率を示す**「月利」も0.30%から+0.38%に向上しました。そして、一番注目してほしいのが「最大ドローダウン（maxDD）」です。これは、EAの資金が一時的に最大でどれくらい減ったかを示す割合で、登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの。これが-7.9%から-7.1%へと改善**したんです！つまり、利益が増えただけでなく、リスクも減った、という理想的な形になったんですね。

EAの安定性を測る「モンテカルロシミュレーション」の結果も改善！

さらに、EAの将来的な安定性を評価するための重要なテストである**モンテカルロシミュレーション（MC）**でも、素晴らしい結果が出ました。これは、過去の取引履歴をランダムに並べ替えて何度もシミュレーションし、「もしも未来がこうなったら？」という色々なパターンを試すテストなんです。

市場の天気予報！MTF RSI+SMAでトレンドを掴め！

Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「市場の天気予報！MTF RSI+SMAでトレンドを掴め！」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。

この記事では、複数の時間足（タイムフレーム）を組み合わせたMTF RSIとSMAというEA（自動売買プログラム）が、本当に安定して利益を出せるのか、徹底的に検証してみました！

どんなアイデアを試したの？

今回検証したのは、複数の時間足（MTF = マルチタイムフレーム）の情報を組み合わせて、相場の流れに乗って利益を狙うEAのアイデアです。具体的には、まるで天気予報と風向き、そしてピンポイントの買い時を探すように、こんなロジックを考えました。

上位足のSMA（単純移動平均線）で「相場の大まかな天気」を把握: 例えば日足（D1）の移動平均線を見て、いま相場全体が上昇トレンドなのか、下降トレンドなのか、大きな流れ（地合い）を判断します。
下位足のSMAで「目の前の風向き」を確認: 次に1時間足（H1）などの短い時間足の移動平均線を見て、直近のトレンド（風向き）がどうなっているかを確認します。
下位足のRSI（相対力指数）で「絶好の押し目」を狙う: そして、上昇トレンド中に一時的に価格が下がったところ（これを「押し目」と言います）を、RSIという買われすぎ・売られすぎを示す指標を使って見つけ出し、そこで「買い」を仕掛ける、という戦略です。まさに、順張り（トレンドの方向に乗る）で押し目買いを狙うイメージですね。このとき、MTF分析でよくある「未来の情報を先取りしてしまう」というズルを防ぐために、リサンプル＋シフトという技術的な工夫もしっかり施して検証しました。

どうやって検証したの？

このアイデアが本当に通用するのか、様々なパターンで徹底的にテストしてみました。まず、基準となる時間足（base）と、それより長い時間足（HTF）の組み合わせを、以下の4パターンで試しました。

1時間足（H1）と日足（D1）
1時間足（H1）と4時間足（H4）
4時間足（H4）と日足（D1）
4時間足（H4）と週足（W1）さらに、それぞれの組み合わせで、SMAやRSIの期間といったEAの設定値（パラメーター）を36通りも変えて、過去のデータ全体で一番良い成績になる設定を徹底的に探す「グリッド最適化」という方法で検証を行いました。これは、過去のデータに対して完璧にフィットする設定を探す、いわば「過去のテストで満点を取りに行く」ようなやり方なんです。

最初の結果は「すごい！」に見えたけど…

グリッド最適化の結果は、とても魅力的に見えました！過去の全期間で一番成績が良かった「最適解」を見てみると…

4時間足（H4）と日足（D1）の組み合わせで、+15.5%の利益、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1.11。
1時間足（H1）と4時間足（H4）の組み合わせでは、なんと**+33.8%もの利益**、PFは1.15を記録しました。これだけ見ると、「おっ、これはすごいEAができたんじゃない！？」と期待してしまいますよね。

現実の厳しさ、ウォークフォワードテストで判明！

しかし、FXの世界はそんなに甘くありません。過去のデータでいくら良い成績が出ても、それが未来でも通用するとは限らないんです。そこで、より実践的な「ウォークフォワードテスト」という検証方法で、このEAの実力を測ってみました。ウォークフォワードテストは、過去のデータを「訓練期間」と「検証期間」に分けて、訓練期間で一番良かった設定を、まだEAが見ていない「検証期間」で実際に試す、というのを繰り返す方法です。今回は「3年間の訓練期間で最適化して、次の1年間で実際に運用する」というのを5回繰り返してみました。その結果は…なんと、通算で-3.0%の損失！そして、5回のテストのうち、利益が出たのはたった1回だけという厳しい結果になってしまいました。さらに、期間ごとに選ばれるパラメーター（SMAの期間が100になったり200になったり、RSIの買い基準が30だったり50だったり）がコロコロ変わってしまい、設定が安定しないという問題も浮き彫りになりました。これはまさに、過去の特定の相場に合わせすぎた「過剰最適化」の典型的な兆候なんです。まるで、テスト範囲を事前に知っていて、その答えだけを丸暗記したようなもので、範囲が変わると全く通用しない、という状態ですね。念のため、一番良かった設定値を固定して、複数の通貨ペアで試す「全通貨前進選抜」という別の検証も行いましたが、こちらも通算で-11.0%の損失、6回のテストで利益が出たのは2回だけと、やはり厳しい結果に終わりました。

このEA検証から学んだこと

今回の検証でわかったのは、MTF RSIとSMAを組み合わせたEAの「最適解」は、残念ながら過剰最適化に陥りやすいということでした。過去のデータでいくら+15〜34%もの魅力的な利益が出ていても、いざ未来の相場で試してみると、その利益は消えてしまう…これは、他の多くの価格ベースのテクニカル指標を使った手法でもよく見られるパターンなんです。ただ、一つだけポジティブな点もありました。ウォークフォワードテストでのDD（ドローダウン＝資産が一時的に減ったときの、最高値からの下落幅。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなものです）は、各年で-0%から-7%と、比較的小さかったんです。これはつまり、「明確な優位性(エッジ)（優位性）はないけれど、リスクも低い」というタイプのEAだった、と言えます。単体で大きな収益源にするのは難しいですが、リスクを抑えたいポートフォリオ（複数のEAを組み合わせた運用）の中で、全体のドローダウンを分散させる「部品」としては、もしかしたら使える可能性もあるかもしれません。とはいえ、やはりFXで安定して大きな利益を出すための「真の収益優位性」は、相場の大きな流れである「トレンド」を捉えることにある、ということを改めて痛感させられる検証結果となりました。

金（ゴールド）で爆益？専用スキャルピングEAを徹底探索！

Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「金（ゴールド）で爆益？専用スキャルピングEAを徹底探索！」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「金（XAUUSD）専用のスキャルピングEAって作れないかな？」という、多くの方が気になるテーマに挑戦してみました！金は値動きが激しいので、「もしかしたら、短い時間でサッと利益を狙うスキャルピング（スキャ）EAがハマるんじゃないか？」と期待する声も多いんですよね。そこで、今回は本気で金の特性に合わせたスキャルピングロジックを探してみることにしました！

どんなアイデア?

私たちが今回考えたのは、大きく分けて2つのアプローチです。

平均回帰（へいきんかいき）型: これは、「相場はいずれ平均に戻ろうとする」という考え方を利用するものです。具体的には、ボリンジャーバンド（BB）の逆張り（バンドの外に出たら戻るだろうと逆方向を狙う）や、RSI（アールエスアイ＝買われすぎ・売られすぎを示す指標）を使って、買われすぎたら売り、売られすぎたら買う、というロジックですね。例えるなら、ゴムバンドが伸びきったら元に戻る力を利用するようなイメージです。
ブレイクアウト型: こちらは、相場が特定の範囲（例えば直近の高値や安値）を突き破った瞬間に、その勢いに乗って利益を狙うタイプです。ドンチャンチャネル（高値安値のブレイクを示す指標）を短期で使うことで、素早いトレンドの初動を捉えようとしました。これは、壁を突き破った瞬間に一気に駆け出すようなイメージです。この2つのアイデアをベースに、「M5（5分足）」「M15（15分足）」「M30（30分足）」という3つの時間足でそれぞれ試したり、グリッド（細かい設定の組み合わせ）を変えたりして、なんと合計204通りものパターンを検証してみたんです！

どうやって試した?

今回の検証では、過去のデータを使ってEAの性能を試す「バックテスト」を行いました。信頼性の高いデータを使うため、2018年から2025年までの「クリーンな期間」（途中のデータ破損があった部分は除外しています）を選んで、じっくりと調べました。特にこだわったのは、**「コスト後net（ネット）」**での評価です。これ、すごく大事なポイントなんですが、FX取引ではスプレッド（売値と買値の差額、いわゆる手数料みたいなもの）や手数料がかかりますよね。どんなにロジックが良くても、これらのコストを上回る利益が出ないと、結局手元には何も残らないんです。なので、今回はしっかりコストを差し引いた上で、最終的にプラスになるかどうかを見極めました。

結果はどうだった?

さて、ここからが本題です。204通りものパターンを試した結果、どうだったと思いますか？

ほとんどが「残念」な結果に…

なんと、最終的に「利益がプラス（net+）」で、かつ「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を超えたロジックは、たったの3つしかなかったんです…！ 204分の3って、かなり少ないですよね。これは、統計的に見ると「多重検定ノイズ」と呼ばれる、偶然たまたまうまくいっただけの可能性が高いレベルなんです。つまり、どんなロジックでもこれだけ試せば、偶然プラスになるものもいくつか出てくる、というくらいの結果だったということですね。一番良かったものでも、「M15（15分足）の平均回帰型」で、7年間でプラス6.5%という結果でした。年利に換算すると約0.9%…銀行の定期預金とあまり変わらないくらいの数字で、EAとして使うにはかなり厳しいと言わざるを得ません。ちなみに、今回の検証で採用されたロジックは、ポジション保有期間が「2〜6バー（足）」と非常に短く、きちんと「スキャルピング」として機能していることは確認できました。

コストの壁が厚すぎた！

今回の検証で、何よりも決定打となったのが「コスト感度」でした。例えば、先ほどの最良ロジックが「スプレッド20pips（0.20ドル）」という、かなり好条件な取引環境でプラス6.5%の利益を出したとします。ところが、もしスプレッドが少し広がって「35pips（0.35ドル）」になった途端、結果はマイナス13.6%に転落してしまったんです！さらに「50pips（0.50ドル）」まで広がると、なんとマイナス30%という大赤字に…。これって、例えるならフリマアプリでお小遣い稼ぎをしようと頑張って商品を売ったけど、送料と手数料を引いたらほとんど利益が残らなかった、どころか赤字になっちゃった…みたいな状況なんですね。金の取引では、スプレッドが0.30ドル〜0.50ドルくらいになることも珍しくありません。つまり、現実的な取引環境を考えると、今回のスキャルピングロジックでは明確にマイナスになってしまう、ということが分かったんです。せっかく見つけた「優位性(エッジ)」（優位性＝相場で勝つための強み）も、ものすごく楽観的なスプレッドの範囲でしか存在していなかった、ということですね。

未来の相場でも通用する？「ウォークフォワードテスト」の結果

過去のデータでたまたまうまくいったとしても、未来の相場でも通用するとは限りません。そこで、今回はさらに厳しい「ウォークフォワードテスト」という検証も行いました。これは、「過去2年間のデータで最適な設定を見つける → その設定で次の1年間の未来の相場を予測するつもりでテストする」というのを繰り返す方法です。これによって、「後知恵」（未来の結果を知った上で設定を調整してしまうこと）を排除し、より実用的な頑健性（どんな相場でも通用する強さ）があるかを見極めることができます。その結果は…なんと、通算でマイナス7.0%。5回テストして、プラスになったのはわずか1回だけでした。この結果から、「このロジックには、どんな相場でも通用するような、頑丈な優位性はなかった」と判断せざるを得ません。

ここから学んだこと

今回の検証から得られた結論は、残念ながら**「金（XAUUSD）のスキャルピングでは、頑丈な優位性を見つけるのは非常に難しい」ということでした。なぜかというと、スキャルピングで狙う小さな利幅が、金の取引で発生する広いスプレッドを上回ることができない**、という根本的な問題があるんです。これは過去の研究（研究㉕ORB-96%や研究㊱週末ギャップ崩壊など）でも見られた「高頻度取引（短い時間で何度も取引すること）はコストによって死んでしまう」という現象と全く同じですね。つまり、「スプレッドを超える大きな利幅を狙うには、ある程度の期間ポジションを持ち続ける必要がある（＝スキャルピングじゃなくなる）」一方で、「スキャルピングのように短い時間で決済しようとすると、利益が小さすぎてスプレッドに負けてしまう」という、構造的なジレンマがある、ということです。もし金で利益を狙うなら、今回のスキャルピングのような短い保有期間ではなく、もう少し長くポジションを持つ「トレンドフォロー（相場の流れに乗る）」戦略の方が可能性があるかもしれません。ただし、これまでの研究（研究⑱）でも、クリーンな環境では大きな優位性は見つけにくいという結果も出ていますので、こちらも簡単ではないのが現状です。金のスキャルピングは魅力的ですが、コストの壁が本当に高いということを、今回の検証から改めて痛感しました。

チャートの矢印が示す秘密！フラクタルブレイクアウト

Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「チャートの矢印が示す秘密！フラクタルブレイクアウト」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、ビル・ウィリアムズ氏が考案した「フラクタル」というテクニカル指標を使ったブレイクアウト戦略を検証してみました！このフラクタル、チャート上にポツンと現れる矢印のようなマークで、高値や安値を示すサインとして有名なんですよ。

どんなアイデア?

「フラクタル」って、もともとは複雑な図形のことなんですが、FXの世界ではビル・ウィリアムズ氏が提唱した、ちょっと特別な高値・安値を示すサインなんです。具体的には「中央のローソク足が、その前後n本のローソク足よりも高値（または安値）だった場合にマークされる」というもの。このフラクタルのサインが出た時って、「あ、ここにレジスタンス（抵抗線）やサポート（支持線）があるかも？」って感じがしますよね。だから、そのフラクタルで示された高値や安値を価格がブレイクアウト（突破）した時に、トレンドに乗ってエントリーしたらどうなるんだろう？というアイデアを試してみたんです。検証では、indicators.fractals() というツールを使ったんですが、EA検証でよく問題になる「ルックアヘッド（未来のデータを見てしまう現象）」を防ぐために、フラクタルが確定するタイミングまでずらして、しっかり対策をしました。これ、未来を先読みしてしまわないように、慎重に進めたんですよ！

どうやって試した?

まずはシンプルな方法で試してみました。

最初の試み：フィルターなしで売り買い両方

フラクタルをブレイクしたら、売りも買いも行うという、一番シンプルな形で検証。結果は……なんと、H1（1時間足）で-98%、D1（日足）で-13%と、もう壊滅的な結果になっちゃいました。H4（4時間足）でかろうじて+1%でしたが、これはもう誤差レベル。やっぱり、フィルターなしで何でもかんでもエントリーするのは危険なんですね。

次の試み：ロングオンリー（買いだけ）+移動平均線フィルター

これではダメだ、ということで、次にいくつか工夫を加えてみました。まず、エントリーを「ロングオンリー（買いだけ）」に限定。そして、SMA（単純移動平均線）という、トレンドの方向を示す代表的な指標を使って、「移動平均線が上向きの時だけエントリーする」というフィルターを追加しました。この改良版でテストしたところ、最初は良い感じに見えたんです！

固定IS/OOS（インサンプル/アウトオブサンプル）での検証： EAのパラメーターを最適化する期間（IS）と、そのパラメーターでまだ見ていない期間（OOS）でテストする方法です。
D1（日足）: 全期間でなんと**+13.8%**の利益！PF（プロフィットファクター=総利益÷総損失）も1.39と、1を超えているので黒字です。DD（ドローダウン=資産が一時的に最高値からどれだけ減ったか。登山でいう"どれだけ下りに転じたか"のようなもの）も-5.7%と比較的穏やかで、一見すると「お、これはいけるかも？」という期待が持てる数字でした。
H4（4時間足）: こちらも**+24.6%**と好成績！これだけ見ると、「フラクタル、意外と使えるじゃん！」って思いますよね。 でも、ここからが重要なんです。

真の試練：ウォークフォワードテストで崩壊…

上記の「固定IS/OOS」テストは、ある意味“過去のデータに最適化しすぎた結果”が出やすいという落とし穴があるんです。そこで、より実践的で厳しい検証方法である「ウォークフォワードテスト（前進選抜）」を試してみました。これは、定期的に最適化期間をずらしながら、まるで未来の相場を実際にトレードしていくようにテストする方法なんです。例えるなら、登山で「この先、どんな道になるか分からないけど、今までの経験を活かして進む」というイメージ。これなら、特定の期間にたまたまハマっただけのロジックではないか、頑健（どんな状況でも安定して機能する）かどうかを厳しくチェックできるんです。結果は……残念ながら、このウォークフォワードテストで、あっけなく崩壊してしまいました。

D1（日足）: 通算で**-8.4%**の損失。勝ちトレードが1回に対し、負けトレードが7回という散々な結果に。
H4（4時間足）: こちらも通算で**-5.4%**の損失。勝ち3回、負け7回と、やはり負け越しです。固定IS/OOSでの好成績は、まるでまぼろしだったかのように、現実の相場では全く機能しなかった、ということなんですね。

フラクタルって結局何だったの?

このウォークフォワードテストでの壊滅的な結果を見て、なぜこうなったのか、さらに深掘りしてみました。実は、以前に検証した「トレンド核(BreakoutLong robust5 H1)」というブレイクアウト系のロジックと、フラクタルを使った今回のロジックの日次相関（毎日どれだけ似た動きをするか）を調べてみたんです。すると、なんと0.83という非常に高い相関があることが分かりました。これは何を意味するかというと、フラクタルが検出している「高値・安値」は、実質的に「スイング高安検出器」、つまり「ドンチャン・チャネル（特定期間の最高値と最安値をラインで表示するテクニカル指標）」のようなものだ、ということなんです。要するに、フラクタルは目新しい優位性(エッジ)（相場において統計的に優位性のある取引手法や機会）を提供しているわけではなく、「既存の概念を別の形で表現しているだけ」だった、という結論に至りました。

ここから学んだこと

今回の検証から、いくつか大切なことを学びました。

固定IS/OOSの好成績は要注意！ 最初に見た良い結果は、特定の期間にパラメーターを合わせすぎた「選択バイアス」や「過剰最適化」によるものだった、ということがはっきりしました。これって、特定のテスト期間ではすごく儲かったように見えても、いざリアルな相場で使ってみると全然ダメ、というEAにありがちなパターンなんです。
フラクタルに単独で安定した優位性は無かった 残念ながら、フラクタルという指標そのものには、どんな相場でも安定して利益を出せるような「頑健で前進安定な優位性」は見つけられませんでした。他の一般的なテクニカル指標と同じく、単体で使うだけでは優位性を見出すのは難しい、という結論です。
ウォークフォワードテストの重要性 今回のように、一見良さそうなロジックでも、ウォークフォワードテストにかけるとボロボロになる、ということがよくあります。これは、EAが未来の相場でも通用するかどうかを判断するために、このテストがいかに重要かを示していますね。期待を込めて検証したフラクタルブレイクアウトでしたが、今回は残念な結果に終わってしまいました。でも、これも大切な学びの一つです。これからも、一つ一つの検証を丁寧に続けて、本当に使えるEAを見つけていきたいと思っています！

隠れたお宝発見か？別口の利益チャンスを徹底探索！

Thu, 02 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「隠れたお宝発見か？別口の利益チャンスを徹底探索！」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。

FX自動売買(EA)で安定して利益を出すには、メインのEAとは違う、独立した利益源を見つけることが大切ですよね。今回は、FXの価格データの中にまだ見ぬ「別口の利益チャンス」がないか、徹底的に探してみた研究結果をお話しします。

どんなアイデア?

私たちのメインのEAがトレンドフォロー型だとすると、もしトレンドとは関係なく、特定の時期や曜日にだけ現れる価格のクセ、つまり「隠れたお宝」のような利益源が見つかればどうでしょう？例えば、毎年決まった月に特定の通貨ペアが上がりやすいとか、週の特定曜日にだけ不思議な値動きがあるとか。もしそんな「別口の利益チャンス」が見つかれば、EA全体の成績をさらに安定させたり、利益を積み増したりできるんじゃないか？というのが、今回の研究のアイデアなんです。まるで、メインのエンジンとは別に、予備の小さなエンジンをいくつか搭載するようなイメージですね。

どうやって試した?

「隠れたお宝」を探すために、私たちはさまざまな角度から価格のクセを徹底的に検証してみました。具体的には、次のような「メカニズム」がないかをチェックしましたよ。

カレンダースリーブ: 特定の月や曜日だけEAを動かす、あるいは止めるといった戦略が有効じゃないか？という視点です。
通貨別月別季節性: 「この通貨ペアは毎年4月に強い」といった、特定の通貨ペアが特定の月に上がりやすい、あるいは下がりやすいといった傾向がないか探しました。
リードラグ発掘: ある通貨ペアが動いた後、別の通貨ペアが少し遅れて同じ方向に動く、といった関係性（先行・遅行関係）がないか？というユニークな視点ですね。
自己ラグ1: 自分自身の過去の値動きが、未来の値動きに影響を与える（例えば、1時間前に上がったから、今度は少し下がる、みたいな）パターンがないか？も調べました。これら以外にも、裁定取引（異なる市場間の価格差を利用する取引）のチャンスがないか、特定の時間帯の値動き（イントラデイ）にクセがないか、レンジ相場での逆張りや、売り（ショート）での利益チャンス、複数の通貨ペアをまたいだトレンド（クロスセクショナル・モメンタム）など、本当に多くの異なるメカニズムを試してみました。そして、これらの検証はすべて「前進検証 (forward validation)」という厳しいテストで行っています。これは、過去のデータでたまたまうまくいったように見えても、未来のデータで本当に通用するのかを厳しくチェックするテストのこと。過去の「偶然の成功」に惑わされないために、とても大切なプロセスなんです。

結果はどうだった?

さて、これだけ徹底的に探した結果、どうだったかというと……大きな「お宝」は見つかりませんでした。でも、いくつかの小さな発見はありましたよ。

カレンダースリーブの発見

4月と12月のわずかな傾向: 年間の利益全体でいうと、約+0.12%くらいの上乗せになる可能性があり、さらにドローダウン（一時的な損失。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなものですね）も少し抑えられるかもしれない、というごく小さな傾向が見つかりました。ただ、他のEAとの利益の連動性（相関）は0.24とそこそこなので、完全に独立した利益源とは言えなさそうです。
月替わりの傾向: 以前の研究でも分かっていたんですが、月が替わるタイミングにわずかな傾向があることも、改めて確認できました。
水曜日の検証: 水曜日に何か特別な動きがあるんじゃないかと探してみたんですが、残念ながらトレード回数を増やすと、スプレッドや手数料といったコストに負けてしまい、利益にならないことが分かりました。たまにしかトレードしないような「低頻度」の戦略ならコストに耐えられる可能性もありますが、現実的ではありませんでしたね。

通貨別月別季節性の検証

8年間で合計+1.7%くらいの利益しかなく、しかも勝った年が9年中4年だけ、という結果でした。他のEAとの相関も0.33とそこそこあるので、これも「大きな別口」とは言えません。残念ながら不採用です。

リードラグ発掘の検証

ある通貨ペアが動くと、別の通貨ペアが少し遅れて動く、みたいな「先行・遅行関係」は、残念ながら全く見つかりませんでした。
自分自身の過去の値動きが未来に影響するパターン（自己相関）は、例えば「1時間前に上がったから、今度は少し下がるかも」といったごくわずかな反転傾向が見つかりました。でも、その利益は1トレードあたり-0.02%〜-0.04%と本当に小さくて、これまたスプレッドや手数料といったコストを考えると、全く利益にならないことが判明。これも不採用です。

全体の結論: 価格データに「大きな別口」はなかった！

まとめると、FXの価格データの中から見つかった「本物の別口」は、月が替わるタイミングと4月・12月に現れるごくわずかな季節性くらい。しかも、それぞれ年間0.5%くらいと本当に小さいんです。これらを全部合わせても年間1%程度。私たちが目標としている「月2%（年間24%）」の安定利益には、はるか遠い数字ですよね。つまり、FXの価格データの中に「これぞ！」という大きな別口の利益チャンスは、どうやら存在しない、という結論になりました。色々な角度から、しかも「前進検証」という厳しいテストをクリアしたものだけを見ても、です。これ以上価格データの中を探しても、それはもう「データ漁り」（data-dredging）になってしまって、再現性のない、偶然の発見に過ぎない可能性が高い、ということなんですね。

ここから学んだこと

今回の徹底的な探索で、価格データの中には「大きな別口」がないことが分かりました。では、私たちが目指す「月2%（安全なドローダウン=一時的な損失で）」という目標を達成するための現実的な道はどこにあるのでしょうか？私たちの研究では、大きく分けて2つの道に絞られました。

「トレンドフォロー」の戦略を徹底的に磨き上げる！ 価格データの中で月2%の利益を目指すなら、やはり「トレンドフォロー」の戦略を徹底的に磨き上げていくのが唯一の現実的な道だ、ということが改めて分かりました。具体的には、私たちが研究している「fto breakout_h1」という戦略（複数の通貨ペアを組み合わせ、さらに別の情報も加える「オーバーレイ」という手法も使います）が、月2.62%の利益でドローダウン（一時的な損失）も9.4%と、かなり良い水準を出しているんです。
「価格データ以外の情報」に目を向ける！ もう一つは、「価格データ以外の情報」に目を向けること。例えば、「カリー」や「金利差」といった、市場の心理や経済状況を表すデータですね。これらは、価格データとは全く違う動きをするので、もしうまく使えれば、本当に大きな「別口の利益チャンス」になる可能性があります。ちなみに、私たちが目指している「プロップファーム（資金提供会社）の審査に合格する」という目標は、すでに複数のEAを組み合わせた「分散システム」で、約79%の確率で達成できています。これは、一つのEAに頼るのではなく、色々なEAを組み合わせることでリスクを分散し、安定した成績を出せるようになった、ということなんですね。今回の研究で、価格データの中の「お宝探し」は一旦終了。これからは、より確実な方法で月2%を目指していきますので、今後の研究にもぜひご注目ください！

第2の優位性を見つけろ！隠れた利益源を徹底検証

Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「第2の優位性を見つけろ！隠れた利益源を徹底検証」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: 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。

今回の研究では、私たちが普段使っているEA（自動売買プログラム）の「メイン戦略」とは別に、何か新しい稼ぎ頭（いわゆる「第2の優位性(エッジ)」）を見つけられないか、いくつかのアイデアを徹底的に検証してみました。

どんなアイデアを試したの？

FXの相場には色々な値動きのパターンがありますよね。今回は特に、メインのEAとは違う動きをする可能性がありそうな、以下の3つのアイデアに注目して検証してみました。

アイデアA：朝イチの動きに注目する戦略（ORBイントラデイ）

市場がオープンして最初の数時間の値動き（オープニングレンジ）に注目して、そのレンジをブレイクしたらエントリーするという戦略です。今回は30分足（M30）を使って試してみました。

アイデアB：レンジ相場で逆張りする戦略

トレンドがなく、価格が一定の範囲（レンジ）を行ったり来たりしているときに、「上がりすぎたら売る」「下がりすぎたら買う」という逆張り戦略です。ドルを含む通貨ペアで1時間足（H1）を使い、ADX（トレンドの強さを示すインジケーター）でレンジ相場だと判断できたときにだけ取引するようにしました。

アイデアC：トレンドに乗って売りで攻める戦略（ショート・スリーブ）

一般的にFXの自動売買では「買いのトレンドフォロー」が強いと言われますが、もし「売りのトレンドフォロー」でも安定して利益を出せるなら、メインEAの分散効果にもなるはず。そこで、トレンドに乗って売りで攻める戦略を1時間足（H1）で試してみました。

どうやって試したの？

これらのアイデアが本当に通用するのか、過去の相場データを使って徹底的にバックテスト（過去検証）を行いました。特に重要視したのは、検証期間を「インサンプル（IS）」と「アウトオブサンプル（OOS）」に分けることです。

インサンプル（IS）：過去データで最適な設定を探す期間
アウトオブサンプル（OOS）：その設定が、最適化に使っていない「未知の期間」でも通用するかを試す期間これによって、過去のデータにたまたまハマっただけの「カーブフィッティング」を防ぎ、より信頼性の高い結果を得られるように心がけました。また、既存のメインEAの損益と、今回試したアイデアの損益がどれくらい関係があるか（相関）も調べましたよ。

結果はどうだった？

残念ながら、期待通りの「第2の優位性」は見つかりませんでした。それぞれ見ていきましょう。

アイデアA：朝イチの動きに注目する戦略

結果：OOS -96% / IS -94% なんと、未知の期間でも、最適化した期間でも、どちらも90%以上のマイナスという壊滅的な結果になってしまいました。これは、この戦略が「高頻度取引」（取引回数が多い）だったために、取引のたびに発生するスプレッド（買値と売値の差額）が積み重なって、利益をすべて食いつぶしてしまったのが主な原因なんです。残念！

アイデアB：レンジ逆張り戦略

結果：OOS -8.9% / IS -10.4% (PF 0.94) こちらも、未知の期間、最適化期間ともにマイナス。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）も0.94と、総利益が総損失を下回る（要するに負けている）結果でした。良い点としては、メインのEAとは損益の動きがほとんど関係なく（無相関 -0.07）、一時的にメインEAと組み合わせることで合算のドローダウン（口座の資産が一時的にどれだけ減ったか）を改善する効果は見られました。でも、結局は**「負のEV」**、つまり1回あたりの取引で平均すると損失が出る、ということが判明したんです。いくらドローダウンが改善されても、最終的に負ける戦略では意味がありませんよね。

アイデアC：トレンドに乗って売りで攻める戦略

結果：OOS +8.0% / IS -48.5% この戦略は、未知の期間（OOS）では一時的にプラスになったものの、最適化期間（IS）では約48%もの大幅なマイナスになってしまいました。特に、上昇相場が続くと、売りで入るこの戦略はことごとく損切りになってしまい、口座資金が大きく減ってしまうことが分かりました。メインEAとは無相関で分散効果は期待できたんですが、トータルで見るとやっぱり負けてしまう戦略だったんです。

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重要な結論に達しました。

結論訂正！ロングオンリー・トレンドは本物の優位性だった

Tue, 31 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「研究㉓結論の訂正 — ロングオンリー・トレンドは本物のエッジ」を、実際に手を動かして1歩ずつ検証した記録です。結果だけでなくどう検証ロジックを組み、どんな順で確かめたかを残します。

1. 仮説とねらい

前進検証やコストで却下された手法の記録です。偽エッジ(過剰最適化・データ品質・後知恵)を避けるための監査証跡として残します。

この検証で確かめたい出発点は次の通りです。

別プロジェクト fto-create-scripter の実working戦略 breakout_h1(H1 long-only Donchian+SMA150バスケット)に学び、 strategies/breakout_long.py を実装。前進検証(構成選択もOOS, H1)で通算+52.6%/勝ち4-6年(2020+10.9/2022+19.8/ 2023+9.0/2024+22.1、負け年-4.6×2)。選抜ペアは XAUUSD/USDJPY/GBPJPY/EURJPY/CHFJPY に収束。

2. 検証の設計(どう組んだか)

いきなり走らせる前に、後知恵や偽エッジが入り込まないよう検証の枠組みを先に固めます。

項目	内容
戦略・ロジック	Donchian
対象銘柄	金(XAUUSD)
時間軸	H1
くぐらせた関門	完全前進検証 → 相関(分散価値)

この枠組みで、下のステップを順番にくぐらせていきます(どこかで落ちれば不採用)。

3. 検証の手順(ステップ・バイ・ステップ)

ステップ1: 検証ステップ

まず、今後の前提: 方向を資産ドリフトに合わせる(long-only) + トレンドフィルタ + 実データ真WFでロバストなペア選抜。

ステップ2: パラメータ頑健性の確認

次に、次: breakout と低相関の別エッジを探し、多戦略分散で頑健化(価格外データ=金利差はfto側で進行中なので当方は別軸)。

相場適応で優位性を掴む！EA戦略切り替えの真実

Sat, 21 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「相場適応で優位性を掴む！EA戦略切り替えの真実」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、相場の状況（トレンド相場かレンジ相場か）に合わせてEAの戦略を切り替える、「レジーム・スイッチング」というアイデアを試してみた検証のお話です。

どんなアイデア？

FXの相場って、ずっと同じ動きをしているわけじゃないですよね。大きく分けて「トレンド相場（一方向にグングン進む時期）」と「レンジ相場（一定の範囲を行ったり来たりする時期）」の2つの顔があるんです。もし、この相場の顔を自動で判断して、トレンド相場なら順張り（トレンドの方向に沿ってエントリーする戦略）EAを動かし、レンジ相場なら逆張り（トレンドに逆らってエントリーする戦略）EAに切り替えられたら、最強のEAになるんじゃないか？という発想から生まれたのが、この「レジーム・スイッチング」戦略です。相場の切り替わりを判断するために使ったのは、「ADX」というインジケーター。これはトレンドの強さを示すもので、「ADXの値が高ければトレンドが強い」「値が低ければレンジっぽい」と判断するんですね。

どうやって試した？

ADXを使ってトレンドとレンジを判別し、それぞれに合った戦略に自動で切り替える複合戦略を組んでみました。検証方法としては、過去データで最適化しつつ、その最適化された設定を未来の未検証データで試す、という実践的な「ウォークフォワードテスト」を採用しています。これは、実際の運用に近い形でEAの性能を測るための、とても重要なテスト方法なんです。今回は、日足(D1)と4時間足(H4)の2つの時間軸で、この戦略が通用するかどうかをじっくり試してみました。

結果はどうだった？

残念ながら、今回の「レジーム・スイッチング」戦略は、期待通りの結果にはなりませんでした…。

日足(D1)での結果

通算-9.5%の損失
7回の検証期間のうち、利益が出たのは3回だけ これは、登山でいうと、せっかく登り始めたのに9.5%分、下り坂に転じてしまったようなイメージですね。

4時間足(H4)での結果

通算-29.4%の損失
7回の検証期間のうち、利益が出たのは2回だけ 日足よりもさらに損失が大きく、厳しい結果となりました。どちらの時間軸でも、この戦略に「頑健な優位性(エッジ)（優位性）」、つまり安定して利益を出し続けられる強みは見つけられなかったんです。

ここから学んだこと

今回の検証から得られた一番の教訓は、「優位性のない部品を組み合わせても、優位性は生まれない」ということ。例えば、切れ味の悪い包丁を何本も組み合わせても、美味しい料理を作るのは難しいですよね。それと同じで、個々の戦略（順張りEAや逆張りEA）にそもそも安定した優位性がなければ、それをどんなに clever に組み合わせても、良い結果には繋がりにくい、ということを痛感しました。これまで、移動平均線やボリンジャーバンドなど、いわゆる「標準的なテクニカル分析」を使った順張り、逆張り、そして今回の複合戦略と、さまざまなアイデアを試してきましたが、どうやら価格情報のみを使ったテクニカル分析には限界が見えてきたのかもしれません。そこで次のステップとして、今度は「クロスセクション・モメンタム（相対強弱）」という、ちょっと違う視点のメカニズムに挑戦してみようと思っています。これは複数の通貨ペアや銘柄の中で、どれが強いか・弱いかを見て、その相対的な強弱を利用する戦略で、学術的な裏付けもある、価格の動きを別の角度から捉える考え方なんです。もし、この「クロスセクション・モメンタム」でも良い優位性が見つからなければ、価格情報だけを使ったEAは一旦諦めて、もっと独自性の高い、全く新しい仮説（C(独自仮説)等）の検証に移ることも視野に入れています。EA開発の道は険しいですが、諦めずに探求を続けていきますよ！

自動売買EA、正直な総括！シンプル戦略の真実と次の一手

Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「自動売買EA、正直な総括！シンプル戦略の真実と次の一手」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、私たちがこれまで取り組んできたEA（自動売買）の検証フェーズについて、その総括と、そこから見えてきた今後の方向性をお話ししたいと思います。特に、シンプルなテクニカル指標を使ったEAが実際にどうだったのか、そして次に何を目指すのか、を皆さんにご紹介しますね。

どんなアイデアを試したの？

まず私たちが試したのは、比較的シンプルで、FXの世界ではよく知られているテクニカル指標を単独で使うEAが、どれくらい通用するのか？というアイデアでした。具体的に使ったのは、次の4つの指標です。

EMA（指数平滑移動平均線）: 価格の平均値を計算して、トレンドの方向を見るための指標ですね。普通の移動平均線よりも直近の価格に重みをつけているのが特徴です。
Donchian Channel（ドンチャンチャネル）: ある期間の最高値と最安値を線で表示して、その線を価格が超えたらトレンドが発生したと見てエントリーするような戦略で使われます。
ADX（Average Directional Index）: 相場のトレンドに「勢い」があるかどうか、その強さを示してくれる指標です。トレンドの方向ではなく、その強さを見るんですね。
RSI（Relative Strength Index）: 相場が「買われすぎ」なのか「売られすぎ」なのかを示すオシレーター系の指標です。これらの指標をそれぞれ単体で使ってEAを作り、主に日本の円が絡むFX通貨ペア（JPY FX）と、金属（ゴールドなど）を対象に、4時間足（H4）や日足（D1）といった時間軸で検証を行いました。

どうやって試したの？「ウォークフォワードテスト」って何？

検証には、私たちが「ウォークフォワードテスト」と呼んでいる、ちょっと特別な方法を使いました。これは、単に過去のデータ全体でEAの成績を見るだけでなく、もっと実践に近い形での検証なんです。例えるなら、学校のテスト勉強で「過去問を解く」のと同じです。普通のバックテストは、過去問を全部見て、傾向を分析して、その過去問で高得点を取る勉強をするようなもの。これだと、その過去問に特化した「カンニング」みたいな状態になりかねませんよね。でも、ウォークフォワードテストは違います。「過去問の一部」で勉強して、その勉強した内容で「まだ見たことのない新しい過去問」を解いてみる、というイメージです。これを何度も繰り返すことで、過去のデータに「たまたま」合っていただけのEA（これを「過剰最適化」と呼びます。特定の過去データに合わせすぎて、未来では通用しなくなること）を見破ることができるんです。つまり、本当に「どんな相場でも通用する力」を持っているEAかどうかを、厳しくチェックするための方法なんですね。

結果はどうだった？お話しします

さて、肝心の結果ですが……残念ながら、今回の検証で試したシンプルなテクニカル指標を使ったEAは、どれもウォークフォワードテストで安定して利益を出し続ける「頑健な優位性(エッジ)」（どんな市場状況でも安定して利益を出せる優位性）を見つけることはできませんでした。「頑健な優位性」がないというのは、つまり、一時的に良い成績が出たとしても、それは特定の期間に「たまたま」うまくいっただけだったり、その期間に合わせて設定をいじりすぎた「過剰最適化」の結果だったりする可能性が高い、ということなんです。これは、実はある程度は想定内のことでした。FX市場は「効率的市場」だと言われることが多く、これは「市場の価格は常にすべての情報を織り込んでいるため、過去のデータから将来の価格を予測して利益を出し続けるのは難しい」という考え方なんですね。シンプルなテクニカル分析だけで、持続的に優位性を持つEAを作るのは、やっぱり難しいんです。もし、たくさんの単純な戦略を闇雲に試し続けると、「データ漁り」（膨大なデータの中から、偶然良く見えた部分だけを拾い上げて、あたかも優位性があるかのように見せかけてしまうこと。これを「偽陽性」とも言います）に陥る危険性も大きいですからね。

ここから学んだことと、次の一歩

今回の検証では、期待していたような「常勝EA」は見つかりませんでしたが、それでも大きな収穫があったんです！

収穫はあったんです！「信頼できる検証基盤」の構築

今回の検証を通じて、私たちは**「信頼できる検証基盤」**をしっかりと確立することができました。これは、どんなEAでも「本当に使える戦略なのか、それとも使えない戦略なのか」を、厳密かつ効率的に判断できるテスト環境のことです。具体的には、

データ変換の仕組み
EAの実行エンジン
GPU（グラフィックボード）を使った高速な最適化
複数のテストを同時に行う並列処理
プロップファームの評価基準に合わせた分析
複数のEAを組み合わせたポートフォリオ口座のシミュレーション
そして、先ほど説明した「ウォークフォワードテスト」といった要素が組み合わさっています。この「使えない戦略を却下できる」能力こそが、実は資金保全の核心なんです。いくら「儲かりそう！」に見えるEAでも、この基盤で厳しくテストすれば、本当に使えるかどうかを見極められます。これは、皆さんの大切な資金を守る上で、何よりも大切な財産だと思っています。

今後のEA開発の方向性

今回の結果を受けて、私たちは今後のEA開発の方向性について、いくつかの選択肢を検討しました。