トレンド on FX検証日記

EA「v1.5.0」は鉄壁か？ブレない強さの秘密を公開！

Mon, 29 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA「v1.5.0」は鉄壁か？ブレない強さの秘密を公開！」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、最新のEA「研究135③④ v1.5.0」が、どれくらい「頑丈」で「頼りになる」EAなのかを、とことん検証した結果をお伝えしますね！

今回の検証テーマは「どんな状況でもブレないEAか？」

EAは、一度設定したら自動でトレードしてくれる便利なツールですが、「ちょっと設定を変えただけで成績がガタ落ちする…」とか、「特定の相場でしか利益が出ない…」なんてEAだったら、安心して使えませんよね。そこで今回は、このEAが本当に信頼できるのか、以下の2つのポイントで徹底的に調べてみました。

設定を変えても大丈夫？「パラメータ頑健性」のチェック
どんな相場にも耐えられる？「レジーム・ストレス」のチェック それでは、さっそく結果を見ていきましょう！

設定を変えても大丈夫？「パラメータ頑健性」をチェック！

まず試したのは、「パラメータ頑健性」というテストです。これは、EAの設定値（パラメータ）を少し変えても、性能が大きくブレずに安定しているかを確認する大切なテストなんですね。

リスク配分を変えても安定してるか見てみたんです

今回のEAは、いくつかの異なるトレード戦略（これを「スリーブ」と呼んでいます）を組み合わせて動くタイプなんです。それぞれのスリーブにどれくらいリスクを割り振るか、という「スリーブ間リスク配分」という設定があるんですが、これを3パターン変えて試してみました。まるで、車のサスペンションの硬さを「ソフト」「ミディアム」「ハード」と変えて、乗り心地がどう変わるか試すようなイメージですね。 結果は…驚くほど安定していました！ リスクを調整した後の月間の利益率（DD10%換算月利）を見てみると、

+0.96% 〜 +1.01% と、たった**0.04%**の範囲でしか変動しなかったんです！これは、「リスク配分」という重要な設定を変えても、リスクに見合ったリターンがほとんど変わらなかった、ということ。 「ナイフ優位性(エッジ)」じゃないって、どういうこと？ もし、たまたま見つけた「特定の良い設定値」でしか利益が出ないEAだったら、それは「ナイフ優位性」と呼ばれて、少しでも設定が変わるとすぐにダメになってしまう危ういEAなんです。でも、このEAは設定を変えても性能がほとんどブレなかったので、「ナイフ優位性」ではなく、とても「頑健（ロバスト）」だと言えます。つまり、安心して使える、タフなEAということなんですね！ちなみに、他の重要なパラメータ（例えば、トレードのターゲット設定や、株価の移動平均線の使い方など）についても、これまでの研究（88/118/115/123）で、すでに頑健性が確認済みなんですよ。

どんな相場にも耐えられる？「レジーム・ストレス」をチェック！

次に試したのは、「レジーム・ストレス」というテストです。これは、EAが過去の様々な市場環境（これを「レジーム」と呼びます）で、どれくらい安定して利益を出し、生き残ることができたかを確認するテストなんです。まるで、どんな悪路や天気でも走れる「全天候型タイヤ」を履いているか、試すようなものですね。

過去の嵐のような相場も生き残った！

過去の主要な市場イベントや相場環境を振り返って、年別にEAの成績をチェックしてみました。

2015年の急激な円高
2020年のコロナショックによる市場の混乱
2022年の世界的な株安（弱気相場）
2024年の円安からの巻き戻し など、本当に色々な相場を経験してきましたが、このEAはすべての局面で利益を出し、生き残ることができました！ 唯一、2018年だけ-3.6%と少しマイナスだった年もありましたが、全体として見れば、どんな嵐のような相場にも耐え抜く「タフさ」があることが証明されたんです。さらに、市場が大きく動くような「危機的な状況」（M1）での耐性についても、過去の研究（69/123）でしっかりと確認済みですので、ご安心くださいね。

v1.5.0、総合評価は「文句なしの合格」！

これまでの検証結果を総合すると、この「研究135③④ v1.5.0」EAは、本当に素晴らしい「頑丈さ」と「信頼性」を持っていることがわかりました！まとめると、

年別の成績もバッチリ！ 過去11年間のうち、10年間でプラスの利益を出しています。
EAの核となる戦略選びも論理的！ たまたまではなく、きちんと「前進選抜」という信頼性の高い方法で選ばれているので、安定感があります。
設定を変えてもブレない「頑丈さ」！ 先ほどお話ししたように、リスク配分を変えても利益率のブレはわずか0.04%でした。
どんな市場環境でも生き残れる！ 過去の様々な相場を乗り越えてきました。まるで、厳しいテストを全てクリアした「新型車」が、いよいよ公道デビューを待つばかり、といった状況ですね！

ただ、一つだけお伝えしたいこと…

これだけ良い結果が出ましたが、一つだけ、皆さんにお伝えしておきたい「留意点」があります。このEAの強みは、現在の「円安トレンド」や「金利が高い状況」といった市場環境で特に力を発揮するように設計されている、という点です。もし、今後、長期的な「円高トレンド」に大きく相場が転換するようなことがあれば、EAの運用を少し見直す必要が出てくるかもしれません。この点については、すでにEAの取扱説明書（ドキュメント）にも記載済みですので、運用される際は「今の相場環境を前提にしていること」と「長期的な円高の動きには注意が必要」ということを頭の片隅に置いていただけると嬉しいです。

EAのプログラム開発（PythonとMT5を使って5つのスリーブすべてを実装）も、そして今回ご紹介したような「前進分析」「M1危機対応」「モンテカルロ分析」「頑健性検証」といった多角的な検証も、すべて完了しました！あとは、実際の市場でデモ運用してみて、本当に想定通りに動くかを確認する「実機デモフォワード」を残すのみ、という段階なんです。今後の進捗も、このブログで随時お伝えしていきますので、どうぞお楽しみに！

EA「v1.5.0」は本物か？稼ぎ続ける頑健性を検証！

Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA「v1.5.0」は本物か？稼ぎ続ける頑健性を検証！」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。

研究135 v1.5.0 全体頑健性検証 ①年別 ②完全前進選抜この記事では、僕たちが注目しているEA「v1.5.0」が本当に安定して稼働するのか、2つの異なる方法で徹底的に調べてみた結果をご紹介しますね！

どんなアイデアで検証したの？

EAって、過去のデータでたまたま成績が良かっただけじゃないの？とか、特定の相場にしか通用しないんじゃない？なんて疑問、ありますよね。そこで今回は、EA「v1.5.0」の「頑健性（ロバスト性）」、つまりどんな状況でも安定して利益を出せる強さを確かめるために、次の2つのアイデアで検証してみました。

年別ローリング検証: 過去の成績を1年ごとに区切って見て、特定の年にだけ頼らず、毎年しっかり利益が出ているかを確認。
完全前進選抜検証: 未来の相場でも通用する選び方をしているか、「後知恵」になっていないかをチェック。

どうやって試したの？

① 過去11年間を1年ずつ区切って成績をチェック！

まず一つ目の検証は「年別ローリング」です。これは、EA「v1.5.0」が過去11年間（2012年〜2022年）のデータで、年ごとにどんな成績だったかを細かく見ていく方法です。もし特定の年にしか稼げないEAだと、成績が大きくブレるはずですよね。

② 未来の相場でも通用するか？「前進選抜」でシミュレーション！

二つ目の検証は「完全前進選抜」という、ちょっと聞き慣れない方法かもしれません。これは、EAが使う通貨ペアの選び方が、過去のデータに合わせすぎた「後知恵（カーブフィッティング）」になっていないかを調べる、大切なテストなんです。具体的には、

EA「v1.5.0」が元々選んでいる「robust5」という固定の通貨ペア（円クロス通貨ペアと金、合計5種類）の成績。
それとは別に、各年の前年までのデータを使って、最も成績の良い（PFが高い）上位4つの通貨ペアを自動で選び直し、その選んだペアで翌年の運用をシミュレーションするという方法。これを「ナイーブな前進選抜」と呼びます。この2つを比較することで、「元々選ばれた通貨ペア」と「その都度選び直した通貨ペア」のどちらが、未来の相場（未見の年）で良い成績を出せるかを確認しました。ちなみに、PF（プロフィットファクター）というのは、総利益を総損失で割った数値のこと。1を超えると黒字、高いほど効率よく稼げている、という目安になりますよ。

結果はどうだった？

さあ、いよいよ検証結果です！

① 年別ローリング検証の結果：11年間で負けたのはたった1年だけ！

過去11年間（2012年〜2022年）の成績を年ごとに見てみると、なんと11年間中10年間がプラス収益という素晴らしい結果でした！

**唯一マイナスだったのは2018年だけで、その損失もわずか-3.6%**にとどまっています。
年間のドローダウン（DD）も、全て-2.3%〜-8.2%の範囲に収まっていました。ドローダウンというのは、運用資金が一時的に最大でどれくらい減ったかを示す数値で、登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの。この数値が小さいほど、リスクが抑えられていると言えます。これは要するに、EA「v1.5.0」は特定の年にたまたま調子が良かったわけではなく、毎年安定して利益を出せる力があり、損失も小さく抑えられる「頑健性」がある、ということなんですね！

② 完全前進選抜検証の結果：固定の組み合わせが圧倒的に強かった！

次に、未来の相場を想定した「完全前進選抜」の比較結果です。

EA「v1.5.0」が元々選んでいる「robust5」（円クロス＋金）の組み合わせは、テスト期間の7年間でなんとトータル+131.3%もの利益を叩き出し、しかも7年間全てがプラス収益**でした！これはすごい！
一方、各年の前年までのデータで最適なペアを選び直す「ナイーブな前進選抜」の方は、トータル+63.0%の利益で、7年間中5年間がプラス収益という結果でした。あれ？過去データで最適なペアを選び直す方が良いかと思いきや、EA「v1.5.0」が元々持っている「robust5」の組み合わせの方が、圧倒的に良い成績を出したんです。なぜ「ナイーブな前進選抜」が劣ってしまったかというと、2019年と2021年に、直近のPFが高かった非円ペア（例えばEURAUDやGBPNZDなど）を選んでしまったことが原因でした。これらのペアは、その年はあまりトレンドが出ず、結果的に損失を出してしまったんですね。

ここから学んだこと

今回の2つの検証から、EA「v1.5.0」について、とても重要なことが見えてきました。

「円クロス＋金」は、ただの偶然じゃない！

EA「v1.5.0」が元々選んでいる「robust5」（円クロス通貨ペアと金）の組み合わせは、ただ過去のデータに都合よく合わせた「カーブフィッティング（曲線適合）」ではない、ということが強く示されました。むしろ、「円クロス通貨ペアはトレンドが出やすい」という、FX市場の構造的な事実に基づいた、原理的な選択なんです。だからこそ、その都度最適なペアを選び直すよりも、この固定の組み合わせの方が、未来の相場でも安定して良い成績を出せるということが分かったんですね。これは「後知恵オーバーフィット」ではない、信頼できるEAの証拠と言えるでしょう。

唯一残るリスクと、その向き合い方

ただし、お伝えしなければならないリスクも一つあります。それは、「円安/金高レジーム依存」という点です。これはどういうことかというと、EA「v1.5.0」は、過去の長い期間で続いてきた「円安」と「金価格の上昇」というトレンドの恩恵を大きく受けて、高いパフォーマンスを出してきました。今回の7年間全てプラスという素晴らしい結果も、このトレンドが続いてきたことが前提になっています。もし、世界経済の状況が大きく変わり、長期的な「円高」や「金価格の下落」といったトレンドに転換した場合、EA「v1.5.0」の成績にも影響が出る可能性があります。この点は、EAの取扱説明書にもきちんと記載されている既知のリスクなので、このEAを使う際は、市場の大きな流れにも目を向け、理解した上で運用することが大切になってきます。

利確は緩めすぎNG？EA出口戦略の黄金ロジック発見！

Tue, 16 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「利確は緩めすぎNG？EA出口戦略の黄金ロジック発見！」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回の研究テーマは、わたしたちのEAが利益を確定する「出口戦略」についてです。特に、トレンドに沿って利益を伸ばす「出口チャネル」という仕組みを調整して、もっと良い成績が出せないか、徹底的に検証してみました。前回の研究（研究121）では、EAが設定された利益目標に達したら決済する「TP（テイクプロフィット）」という利食い幅を調べたのですが、その時は「利食い幅は広いほど良い」という単調な結果だったんです。でも、今回の「出口チャネル」では、ちょっと違う面白い結果が出たので、ぜひ最後まで読んでみてくださいね！

どんなアイデア?

わたしたちのEAには、いくつかの「出口戦略」が組み込まれています。一つは先ほど触れた「TP」のように、ある程度の利益が出たらスパッと利食いする仕組み。そしてもう一つが、今回の主役である「出口チャネル」決済です。この「出口チャネル」は、簡単に言うと「価格が過去何本かのローソク足の安値（または高値）を割り込むまでは、トレンドに追随して持ち続ける」という考え方で、利益を最大限に伸ばそうとする仕組みなんです。この「過去何本かのローソク足」という部分が、今回の検証のポイント。「exit_n」というパラメータで調整できるのですが、例えば「exit_n=25」なら「過去25本のローソク足の安値を割るまで保有」という意味になります。この数字を小さくすれば早く決済されやすくなり、大きくすれば長く保有される、つまり「出口が緩くなる」というイメージですね。今回は、この「exit_n」の値をいろいろ変えてみて、EAの成績がどう変わるのかを調べてみました。

どうやって試した?

「exit_n」の値を、かなり狭い「15」から、かなり緩い「100」まで、広範囲にわたって順番に設定し、それぞれの設定でEAの過去の成績をシミュレーション（バックテスト）してみました。確認したのは、主に以下の4つの指標です。

PF（プロフィットファクター）: 総利益を総損失で割ったもの。1を超えると黒字で、数字が大きいほど収益性が高いことを示します。
リターン: 総利益のこと。どれくらい資産が増えたか、パーセンテージで見ていきます。
DD（ドローダウン）: EAの資産がピークからどれくらい一時的に減少したか、その最大幅を示します。登山でいうと、「山頂からどれだけ谷に落ちたか」のようなものですね。
r-DD（相対ドローダウン）: ドローダウンを資産総額で割ったもので、ドローダウンの効率性を見る指標です。

結果はどうだった?

さて、ここからが本題です！前回のTP検証とは異なり、今回の「出口チャネル」では、ただ緩めれば良いというわけではありませんでした。なんと、「exit_n」の値を15から100まで変化させていくと、EAの成績はまるで**「逆U字カーブ」を描くように変化したんです！つまり、狭すぎても広すぎてもダメで、一番良い「最適点」が存在しました。そして、その最適点こそが、驚くことに現在のEAで採用している「exit_n=25」**だったんです！この「exit_n=25」での成績は以下の通りでした。

PF：1.31
リターン：+122%（投資資金がなんと2.22倍になった計算です！）
DD：-21.4%
r-DD：5.70 では、最適点から外れるとどうなったのでしょうか？
出口を狭くしすぎた場合（exit_n=15）: PFは1.14、DDは-31.8%と、成績はかなり悪化しました。これでは、せっかくの利益を早めに刈り取ってしまい、十分に伸ばせていないということですね。
出口を緩くしすぎた場合（exit_n=100）: PFは1.26、リターンは+73%、DDは-32.6%と、これもまた成績が悪化してしまいました。リターンも大きく落ち込み、ドローダウンも増えています。

なぜ「逆U字」になったの？

この結果の裏には、ちゃんとした理由があるんです。「出口チャネル」決済は、もともとトレンドに長くついていって、大きな利益（専門的にはfat-tail捕捉＝相場にまれに現れる、大きな利益をもたらすトレンドを捉えること、と言います）を狙う仕組みです。ところが、この「exit_n」をあまりにも緩くしすぎると、今度はトレンドが反転した後もポジションを持ち続けてしまい、せっかく増えた含み益を大きく吐き出してしまうことになるんです。例えば「exit_n=100」では、平均で120本ものローソク足を保有し続けることになり、結果的にリターンが減って、ドローダウンが増えてしまいました。つまり、現在の「exit_n=25」という設定は、**「利を最大限に伸ばす」ことと「トレンドが反転したら含み益を吐き出す前に逃げる」**という、この二つのバランスが最も良い地点に座っている、ということが今回の検証で分かったんですね！

他の出口戦略と比較してみた

今回の検証では、もう一つ「Chandelier（シャンデリア）」という、別のトレーリングストップ（利益が出たら損切りラインを上げていく仕組み）も試してみました。これはATR（Average True Range＝値動きの平均的な幅を示す指標）を使って、価格が一定以上戻ったら決済する仕組みです。「Chandelier 6ATR」という設定で試したところ、PFは1.37、リターンは+125%と、数字だけ見ると現在の「exit_n=25」よりもわずかに良い結果が出ました。しかし、ドローダウンが-28.6%と大きくなってしまい、総合的な「効率」で見ると、やはり現在の「exit_n=25」のチャネル決済の方が優れている、という結論になりました。これは、過去の研究（研究57）でも「チャネル決済は堅牢だ」という結果が出ていたので、今回もその頑丈さが改めて証明された形です。

ここから学んだこと

今回の検証で分かったのは、EAの「出口戦略」は、ただ緩めれば良いという単純なものではない、ということ。利食いを早めに確定する「TP」と、トレンドに追随して利益を伸ばす「チャネル決済」という、EAが持つ両方の出口戦略において、現在の設定がまさに絶妙なバランスを保っていることが確認できました。特に、相場でたまに現れる大きなトレンドから最大限の利益を得るための設定が、現在の「exit_n=25」で最適化されている、という結論です。ですので、今回の検証を受けて、EAのシステム変更はなし！引き続き、この堅実でバランスの取れた設定で運用を続けていきますね。

利確目標は罠？EA最適化で見えた真実

Mon, 15 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「利確目標は罠？EA最適化で見えた真実」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。

今回の検証は、私たちが普段使っているEA（自動売買システム）の「利益確定（TP）の仕方」について、もっと良い方法がないかを探ってみたお話です。特に「TPを設定しない」という今のやり方が本当にベストなのか、改めて確認してみたかったんですね。

どんなアイデア？

私たちのEAは、トレンドが出始めたタイミング（ブレイクアウト）でエントリーして、利益をしっかり伸ばす「トレンドフォロー型」という戦略を基本にしています。これまでのEAは、特定の利益確定目標（TP）を決めずに、相場の状況（例えば、チャネルラインを割ったら決済する、など）を見て決済する仕組みでした。でも、「もっと早く利益を確定した方が、勝率が上がるんじゃないか？」とか「ドローダウン（一時的な資産の減少）を抑えられるんじゃないか？」という疑問も頭をよぎることもありますよね。そこで今回は、エントリーしたらすぐに固定のTP（利確目標）を設定する、というやり方を試してみることにしました。

どうやって試した？

具体的には、私たちのEAの基本ロジックである「BreakoutLong（ブレイクアウトで買いエントリーする）」の部分はそのままに、決済方法だけを色々変えてみました。変更したのは、TP（利確目標）の幅です。相場の平均的な値動きの幅を示す**ATR（Average True Range）**という指標を使って、その1倍から12倍まで、段階的にTPを設定して試しました。例えば「1ATR」なら、平均的な1日分の値動きと同じくらいの利益が出たら決済、というイメージですね。そして、今のEAと同じ「TPを設定しない」パターンも比較対象として含めました。検証期間は2015年から2024年までの約10年間、FXの1時間足データを使って、様々な市場環境で安定して機能するか（robustness）をチェックしました。

結果はどうだった？

結果は、私たちにとって非常に興味深いものでした。結論から言うと、TPを固定しない、今のEAのやり方が、ほとんどの指標で一番優れているということが分かったんです。数字を見てみましょう。TPを小さくする（早く利食いする）ほど、たしかに勝率は上がりました。

例えば、TPを1ATRに設定した場合、勝率はなんと75.5%！これはすごい数字ですよね。
一方、TPを設定しない今のやり方だと、勝率は**36.8%**でした。でも、ここが落とし穴だったんです。勝率が上がる一方で、他の重要な指標はどんどん悪化していきました。
PF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失）は、TPを1ATRにした場合0.94まで下がってしまいました。PFは1を超えないと、全体では赤字になる「負け戦略」を意味します。TPを設定しない今のやり方では1.31と、しっかり利益を出せています。
**総リターン（総利益）も、TPを1ATRにすると-26%とマイナスに。TPを設定しない場合は+122%**と、大きくプラスでした。
ドローダウン（DD = 資産が一時的に減った最大幅）も悪化しました。TPを1ATRにすると-41.5%と、かなり大きな落ち込みに。TPを設定しない場合は-21.4%と、半分近くに抑えられています。そして、TPを小さくすると、トレード回数が激増しました。TPを1ATRにすると4791回ものトレードがあったのに対し、TPを設定しない場合は1166回でした。この結果から見ると、TPの幅を1ATRから12ATRまで色々試しましたが、途中に「ここが最適！」というポイントはなく、TPを設定しない今のやり方が、勝率以外のすべての指標で最良だったんです。

ここから学んだこと

今回の検証で最もはっきりと分かったのは、「高勝率の罠」でした。勝率75.5%と聞くと、「すごいEAだ！」と思ってしまいますよね。でも、蓋を開けてみればPFは0.94で「負け戦略」、ドローダウンも-41.5%と非常に大きい。これは、まさに「高勝率=良い」という思い込みが、いかに危険かを示しています。私たちのEAのような「トレンドフォロー型」の戦略は、普段は小さな勝ち負けを繰り返しながら、たまにやってくる大きなトレンドにしっかり乗って、ドカンと利益を伸ばすことで稼ぐタイプなんです。例えるなら、大物を狙う漁師のようなものですね。小さな魚をたくさん釣るより、年に数回の大物で稼ぐ、というイメージです。もしTPを狭く設定してしまうと、せっかく大きなトレンドに乗っても、すぐに利益を確定してしまいます。これでは、EAの「稼ぎ頭」であるはずの**「たまの大勝ち（fat tail）」を潰してしまい、EA本来の強み（優位性(エッジ)）を失ってしまうことになります。さらに、TPを狭くするとトレード回数が激増するため、その分、手数料などのコスト**がかさんでしまいます。また、ちょっとした値動き（ダマシ）で決済されてしまうことも増え、結果的にドローダウンが悪化してしまう要因にもなっていました。今回の検証は、過去に行った他の研究（メタラベル、出口戦略、スケールアウトに関する研究）とも完全に一致する結果となりました。やはり、今のEAが採用している「TPを設定せず、利益をしっかり伸ばす」という戦略が、私たちのEAにとって最も正しいということが、シンプルながらも非常に強力な形で実証されたわけです。今回の結果を受けて、現在のEAのシステムを変更する必要はないと判断しました。今の設定が正しいことを再確認できた、という意味で、非常に有意義な検証だったと感じています。

暴落予知の夢！「方向つきリスクオフ信号」を追え

Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「暴落予知の夢！「方向つきリスクオフ信号」を追え」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回の検証テーマは「方向つき下落先行リスクオフ信号の探索」です。簡単に言うと、「これから相場が下がりそうだな」というサインを、これまでのEA（自動売買）システムよりも早く、しかも的確にキャッチできる方法はないかな？という研究ですね。前回の研究（研究117）では、相関の「大きさ」だけではドローダウン（DD = 資産が一時的にどれだけ減ったか、登山でいうと"頂上からどれだけ下りに転じたか"のようなもの）を減らす効果が薄いことがわかりました。そこで今回は、「下落を先に察知する"方向つき"の信号」に焦点を当てて、DDを減らせるかを探ってみました。現在使っているリスクオフのフィルターは「US500（アメリカの主要株価指数）がSMA200（200日単純移動平均線）を下回ったら」というもの。これよりも、もっと良い信号はないか？と、いくつかの候補をチェックしてみましたよ。

どんなアイデア?

今回、特に注目したのは、価格の動きから何かヒントが得られないか、ということでした。具体的には、次の4つのアイデアを検証しました。

速いSMA（単純移動平均線）： SMAは、過去の一定期間の平均価格を示す線です。期間が短いほど、価格の動きに敏感に反応します。例えば、SMA200は200日間の平均ですが、SMA100やSMA50といった「速いSMA」を使えば、もっと早く相場の変化を察知できるのでは？と考えました。これは、まるでセンサーの感度を上げるようなイメージですね。
モメンタム（勢い）：価格の「勢い」が弱くなったり、下向きになったりするサインを捉えられないか？という視点です。
指数ボラスパイク（VIX代替）： VIX指数（恐怖指数）のように、市場の変動性が急激に高まる「スパイク」を、他の指数で代用して捉えられないか？というアイデアです。市場の不安が高まると、価格は大きく動きやすくなりますからね。
複数指数ブレッド：複数の株価指数の動きを総合的に見て、市場全体の「広がり」や「方向性」からリスクを判断できないか？という考えです。

どうやって試した?

これらのアイデアを、私たちのEAシステムに組み込んで、過去のデータでどれだけ効果があるか「バックテスト」で検証しました。検証は、まず特定の通貨ペア（私たちはこれを「FX核」と呼んでいます）単体で試した後、複数の通貨ペアを組み合わせた「フルシステム」全体でどうなるか、という2段階で行いました。

結果はどうだった?

さて、ここからが本題です。どんな結果が出たのでしょうか？報告しますね！

FX核単体では「速いSMA」が効果あり！

まず、特定の通貨ペア（FX核）単体で見てみたところ、「速いSMAトリガー」がかなり有効だということが判明しました！これまでの基準であるSMA200から、期間を短くしてSMA100、さらにSMA50と速くしていくごとに、DD（ドローダウン）が着実に改善していったんです。

SMA200の場合: DD -7.4%
SMA100の場合: DD -6.9%
SMA50の場合: DD -6.5% さらに、r/DD（リターン・トゥ・ドローダウン比率 = 利益をどれだけ効率的に得られたかを示す指標）も、SMA200の0.24からSMA50では0.27へと、単調に改善していきました。これは、「危機をより早く捉えて、損失を小さくできた」という明確な証拠ですね。たまたまではなく、本当に効果のある方向性を見つけた！と、この時点ではかなり期待が高まりました。残念ながら、モメンタムや指数ボラスパイク、複数指数ブレッドといった他の候補は、今回の基準では期待以下の結果に終わってしまいました。また、サブ期間（特定の期間）で見てみると、2015-18年や2024-26年といった「危機期」と呼ばれる相場が荒れやすい時期には改善が見られましたが、2021-24年のような「強いトレンド期」では、早くリスク回避しすぎてしまうため、本来得られたはずの利益を取り逃がしてしまう（「刈り取り」と表現します）というデメリットも確認されました。

しかし、フルシステムではまさかの結果に…

FX核単体での良い結果に、私たちも「これは！」と思ったのですが、EAシステム全体（フルシステムv1.4.1）に組み込んでみたところ、速いSMAはシステム全体のDDを下げることができませんでした。

SMA50を導入した場合のDDは9.7%で、これまでの基準（SMA200）の9.6%とほとんど変わりませんでした。
さらに、SMA100にすると、DDはなんと10.3%に悪化してしまったんです！これは、「個々の部品は良くなっても、全体としてうまく噛み合わないと、車の性能は上がらない」という状況に似ていますね。過去の研究（研究51や86）でも、「核の改善 ≠ システムの改善」という現象は何度か経験してきましたが、今回も同じ壁にぶつかってしまいました。なぜこうなってしまうのか？結論から言うと、システム全体のDDは、複数の通貨ペア（スリーブ）が同時に下落する「相関ドローダウン」によって決まってしまうからなんです。つまり、個々の通貨ペアのリスク回避タイミングをどんなに速くしても、複数の通貨ペアが同時に下がるリスクという「システム全体の壁」は乗り越えられず、結果的にDDは大きく改善しない、というわけです。MC（最大連続損失 = 一番大きな連続した損失）もわずかに低下はしましたが、期待したほどの効果はありませんでした。

唯一の収穫：日中の損失を抑える「安全弁」としての可能性

完全に無駄だったかというと、そうではありません！唯一の収穫として、SMA50は「M1最悪」（月間最大損失）を2.42%から1.69%へと改善する効果があることがわかりました。これは、速い危機回避によって「日中の急な吐き出し（損失）」を抑制できる、ということなんです。この特性は、「攻めCore/高レバ（高いレバレッジ）で運用する際のM1安全弁」として、つまり「いざという時に、日中の大きな損失を防ぐためのセーフティネット」として使える可能性がある、という発見でした。これは、以前研究したスケールアウト（ポジションを分割して少しずつ決済すること）と同じような位置づけで、リスク管理のツールとして活用できるかもしれません。とはいえ、今回の目的である「システム全体のDD削減」には至らなかったため、現在のEAシステムv1.4.1はSMA200で据え置きとすることにしました。

相関でDD削減!?EAの常識が覆された瞬間

Thu, 11 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「相関でDD削減!?EAの常識が覆された瞬間」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、EAの成績を安定させるために「通貨ペア同士の相関」に注目して、ドローダウン(DD)を減らせるか検証してみました。結果から言うと、残念ながら期待した効果は得られませんでした。なぜうまくいかなかったのか、詳しく解説していきますね。

どんなアイデアだったの？

私たちが使っているEA（自動売買システム）は、いくつかの通貨ペアを同時に運用する「ポートフォリオ運用」をしています。このとき、EA全体の成績を左右する大きな要因の一つが「ドローダウン（DD）」なんです。 **ドローダウン（DD）**というのは、EAが一時的に抱える含み損の最大幅や、運用資金が最も減った割合のこと。例えるなら、登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもので、これが大きいと心理的な負担も大きくなりますし、何より次の取引でリスクを取れる余地が減ってしまいます。私たちのEAの基本戦略の一つに「Robust5（ロバスト5）」というものがあるんですが、このEAのドローダウンは、複数の通貨ペアが同時に悪い方向へ動いてしまう、つまり「相関が高い状態での同時逆行」が原因で起こることが多いんじゃないか？と考えたんです。通貨ペア同士の動きが似ている（相関が高い）と、リスクが集中してしまいますよね。これは、卵を複数のカゴに分けて入れておけば、もし一つカゴを落としても他の卵は無事、という「分散投資」の考え方が効かなくなる状態です。そこで、「相関が高い時に、EAが取るロット（取引量）を小さくすれば、ドローダウンを減らせるはず！そうすれば、全体としてもっとリスクを取れる余地が生まれて、収益性も上げられるかも？」というのが、今回の検証のアイデアだったんです。

どうやって試したの？

このアイデアを検証するために、私たちのEAのベースとなっている「FX核（v1.4.1というバージョンで、主に4つの通貨ペアを1時間足・4時間足・日足で見て、ボラティリティ目標や株式市場の動きなどを考慮しています）」の上に、今回の新しい機能を「オーバーレイ（重ねる）」形で追加してみました。具体的には、通貨ペア間の相関が高くなった時に、ロットサイズを自動的に調整する仕組みを組み込んだんです。相関が強すぎたらロットを小さく（最大で0.6倍に）、逆に相関が弱ければロットを少し大きく（最大で1.4倍に）する、というイメージですね。もちろん、過去のデータに合わせて都合の良いように調整する「カーブフィッティング（後知恵）」は一切していません。あくまで公平な条件で、このアイデアが本当に有効なのかを確かめました。

結果はどうだった？

検証した通貨ペアの平均相関は、だいたい0.42から0.80の範囲で、特に円が絡むペアは相関が高い傾向が見られました。そして、今回の「相関に応じてロットを調整する機能」と、既存のEAに組み込まれている「株式市場の動きに応じてロットを調整する機能」が、互いにどう影響し合うかを見てみたところ、なんと**「完全に別々の動きをしている」**ことがわかりました。つまり、お互いに同じことを繰り返したり、影響し合ったりする「冗長（じょうちょう）」な関係ではなく、それぞれが独立した役割を果たしている、ということなんです。これは一見良いことのように思えました。 …が、残念ながら、結果は期待とは裏腹でした。

ドローダウン（DD）は、むしろ悪化！
全期間でのDDは、変更前の-6.1%から、変更後は-7.4%へと増えてしまいました。
リスクに対するリターンも悪化！
リターンをDDで割った「r/DD」という数値も、0.29から0.24へと下がってしまいました。これは、リスクを取った割にリターンが少なくなってしまった、ということですね。
月ごとの利益は変わらず…
月利はほとんど変化がありませんでした。さらに、期間を区切って詳しく見てみても、ドローダウンが改善したのは一部の期間だけで、全体的には悪化傾向が見られました。ごく短期間（M1）だけはわずかに改善したものの、これは誤差の範囲と言えるでしょう。

ここから学んだこと（なぜ効かなかったのか？）

なぜ、こんな結果になってしまったのでしょうか？ここが今回の検証で一番重要なポイントです。それは、「相関は方向を区別しない」という点にありました。通貨ペアの相関が高いというのは、「似たような動きをしている」ということです。例えば、ドル円とユーロ円が同時に上がっていれば相関は高いですし、同時に下がっていればやはり相関は高いですよね。私たちが使っているEAは「トレンドフォロー型」なので、複数の通貨ペアが揃って上昇トレンドに乗っているときは、EAにとっては大きな利益チャンスなんです。でも、「相関が高い時にロットを減らす」という今回の仕組みだと、悪い時にリスクを抑えられるだけでなく、良い時に利益を伸ばすチャンスまで一緒に削ってしまっていた、というわけです。結果的に、ドローダウンは減らないどころか悪化し、リターンまで削られてしまう、という残念な結果につながってしまいました。本当にドローダウンを生むのは、単に「相関の大きさ」ではなく、「下方向への同時逆行」なんです。つまり、複数の通貨ペアが同時に悪い方向へ動くことが問題なんですね。そして、この「下方向へのリスク回避」の動きは、実は既存のEAに組み込まれている「株式フィルタ（米国株価指数などに連動するフィルタ）」が、すでにしっかり検知してロット調整をしてくれているんです。以前検証した「ブレッド（市場の広がりを見る研究）」も今回の「相関の大きさ」も、結局は「市場全体の方向性（特にリスクオフの方向）を見る株式フィルタが、その役割をちゃんと果たしている」という結論に行き着きました。

結論として

相関の「大きさ」だけを見てロットを調整しても、私たちのEAのドローダウンを減らす効果は期待できない、ということがわかりました。本当に必要なのは「特定の方向（特に下方向へのリスクオフ）に動いているかどうか」という情報で、それはもう現在のEAに組み込まれています。今回の検証結果を受けて、EAのバージョン1.4.1にはこの変更は採用しないことになりました。ドローダウンを減らすための新しい方法は、また別の角度から探っていく必要がありそうです。今回の検証が、皆さんのEAへの理解を深める助けになれば嬉しいです！

フィルタ追加で勝率UP？EAの「魔法」は本物か？

Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「フィルタ追加で勝率UP？EAの「魔法」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。

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のトレード回数を減らしてもいいから、その分、もっと良いトレードだけを選んで、勝率やPF(プロフィットファクター)を上げられないか？というテーマで検証してみました。

どんなアイデア?

EAの性能をさらに良くする方法として、「フィルタをたくさん使って、質の高いトレードだけを選ぶようにすれば、勝率やPF(プロフィットファクター)が上がるんじゃないか？」というアイデア、皆さんも一度は考えたことがあるのではないでしょうか？トレード回数が減っても、その分確実に利益につながるなら嬉しいですよね。ただ、これまでの研究で一つ教訓があるんです。それは、「フィルタをかけると、過去のデータで検証した期間（これをIS=In Sampleと言います）ではすごく成績が良くなるように見えるけど、まだEAが見たことのない未来の期間（OOS=Out of Sample）で試すと、その効果が消えちゃうことが多い」ということ。まるで魔法が解けてしまうみたいですよね。そこで今回は、この教訓をしっかり踏まえて、本当に効果があるフィルタを見つけるために、すごく厳しい審査基準を設けて検証してみました。具体的には、ISとOOSの両方で成績を見るのはもちろん、さらに細かく期間を区切ったり（サブ期間）、フィルタの設定値（パラメータ）を変えてみたり、最終的には実際に動いているシステムに組み込んでどうなるかまで、何段階にもわたって徹底的にチェックしたんです。今回の検証で使ったのは、私たちが開発しているBreakoutLong EAにすでに実装されているいくつかのフィルタです。例えば、htf（上位時間足のトレンド）、ADX、RSI、SMA_Slope（移動平均線の傾き）、ER、Levelといったものですね。これらを単独で使ったり、いくつか組み合わせてみたりして、どんな効果があるのかを探りました。検証環境としては、FXの主要4通貨ペア（金は別枠で検証）を対象に、1時間足（H1）のデータを使って、複数のEAを同時に動かす「プール」という方式で分析しました。

どうやって試した?

まず最初に、全部で13種類のフィルタ構成（単独や組み合わせ）について、過去データでの検証期間（IS）と、未来を模した検証期間（OOS）の両方で、成績がどう変わるかを調べてみました。フィルタを全くかけない「素の状態」のEA（これを「plain」と呼びます）のOOSでのPF(プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字)は1.39でした。この数字が基準になります。いくつかのフィルタを試した中で、特に目を引いたのが**「htfD1（日足のトレンドと一致する時だけトレードする）」というフィルタです。これを入れると、PFが1.39から1.48に改善しました！さらに、このhtfD1に「SMA_Slope（移動平均線の傾きがトレンド方向と一致する時だけトレードする）」を組み合わせると、PFは1.49と、わずかですがさらに良くなりました。これは素晴らしい発見です！もちろん、このPFの改善は、トレード回数が半分くらいに減るのと引き換えでした。勝率も37%から38%に少し上がった程度ですが、トレードの「質」が上がったことで、トータルでの利益効率を示すPFが改善した、ということですね。一方で、「ADX」というフィルタは、残念ながら「毒」でした**。ADXを単独で使った場合（ADX20）はPFが1.27に下がり、htfD1と組み合わせた場合もPFが1.33と悪化してしまいました。ADXを入れた全ての組み合わせで成績が悪くなる傾向が見られたので、ADXは今回のEAには合わない、ということがはっきりしましたね。また、「フィルタはたくさん重ねれば重ねるほど良いだろう！」と思いがちですが、今回の検証では、3個以上のフィルタを重ねて使うと、かえって成績が頭打ちになったり、悪化したりすることが分かりました。例えば、全ての6つのフィルタを重ねてみたところ、PFは1.38と、フィルタなしのplainよりも悪くなってしまいました。この結果から、「重ねるほど良い」というのは誤解で、今回のEAではhtfD1とSMA_Slopeの**2個の組み合わせが「スイートスポット」（一番良いバランス）**だった、と言えそうです。ちなみに、このEAはトレンドフォロー型（大きなトレンドに乗って利益を狙うタイプ）なので、構造的に勝率はあまり高くないんです。だから、フィルタを入れても勝率自体はほとんど動きませんでした。成績改善は、PFという形で現れるんですね。

結果はどうだった?

フィルタ単体の効果は？ (頑健性チェック)

次に、せっかく見つけた良いフィルタが、どんな相場状況でも効果を発揮するのか？という**「頑健性（ロバスト性）」をチェックしました。もし、たまたま特定の期間だけ良かった、というのでは意味がありませんからね。 htfフィルタがPFを改善した期間を細かく見ていくと、残念ながら4つの期間のうち2つの期間でしか、その効果がはっきりと現れませんでした**。これは、htfフィルタが「強いトレンドが出ている時に特に効果を発揮する」という特性があるためで、つまり「どんな相場でも万能！」とは言えない、ということが分かったんです。ちょっと残念な点ですね。ただ、htfフィルタのパラメータ（設定値）を色々と変えて試してみたところ、どの設定でもフィルタなしのplain EAよりもPFが下がることはなく、一貫してPFが改善する傾向が見られました（PF1.22が1.22〜1.26に）。改善幅は小さいですが、この「一貫性」は評価できるポイントです。

実際のシステムに組み込んだら？ (最終チェック)

そして、いよいよ最終段階！実際に動いている私たちのEA「v1.4.0」に、今回見つけた**「HTF（上位時間足トレンド一致）」フィルタを核として組み込んでみたらどうなるか**を検証しました。具体的には、1時間足（H1）や4時間足（H4）のトレードを、日足（D1）のトレンドでフィルタリングする、というイメージです。その結果がこちらです！

PF(プロフィットファクター)が1.61から1.69に向上！
モンテカルロシミュレーション（MC=Monte Carlo Simulation。未来の不確実性を考慮したシミュレーション）での合格率が94%から95%にアップ！
ドローダウン（DD=Drawdown。資産の最大減少率。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの）が-8.3%から**-8.1%に改善！**
トレード回数は6168回から5177回に減少！ (-16%減です。質の高いトレードを選んだ結果ですね。)
月平均利益率（M1）は1.91%から2.04%に微増！ しかも、利益が0だった日数は変わらずゼロを維持できました。これらの数値を見ると、「おっ、これはかなり良い改善じゃないか！」と思われるかもしれません。しかし、ここで冷静に見てみると、一つ重要な点が見えてきました。月利（月平均利益率）で見ると、0.77%から0.74%へと、ごくわずかですが「微減」しているんです。また、リスクを考慮した上での効率を示す「DD10%換算」という指標も、0.92%から0.91%とほぼ横ばいでした。これはつまり、PFやモンテカルロ合格率、ドローダウンといった「EAの品質」は底上げされたものの、リスクに対するリターンの効率（リスク調整効率）は、実はほとんど変わっていない、ということを示しています。なんだか複雑な気持ちになりますよね。

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が分かりました。まず、たくさんのフィルタを重ねて使う中で、本当に効果があったのは「HTF（上位時間足のトレンドと一致する時だけトレードする）」フィルタだけでした。これが今回の検証で見つけた「本物のフィルタ」と言えるでしょう。ただし、このHTFフィルタは、単にEAの性能を「タダで上乗せしてくれる魔法のフィルタ」というわけではありませんでした。代わりに、「リターンがごくわずかに減るのと引き換えに、PFやモンテカルロ合格率、ドローダウンといったEAの品質を高めてくれる」という、一種の「品質トレードオフ」の関係にあることが分かったんです。以前の研究（研究62）で、「個々のフィルタを改善しても、システム全体の改善にはつながらないことが多い」という教訓がありましたが、今回はその教訓を部分的に更新する結果となりました。つまり、v1.4.0という現行システムにおいては、HTFフィルタによってPFやMC合格率、ドローダウンは確かに底上げされるけれど、リスクに対する利益の効率（リスク調整効率）は変わらない、ということですね。でも、これはこれで素晴らしい発見です！もしあなたが、「とにかく安定して継続的に利益を出金したい」とか、「ドローダウンをできるだけ抑えたい」といった「整合性や低ドローダウンを最優先する」タイプの運用を目指しているなら、このHTFフィルタはまさに望ましい方向性を示してくれます。そのため、私たちはこのHTFフィルタを組み込んだバージョンを、「高品質・安全寄り運用オプション（v1.4.1候補）」として記録しておくことにしました。これは、EAの安定性を重視する方にとって、非常に魅力的な選択肢になるはずです。最終的に、このHTFフィルタを導入するかどうかは、皆さんの運用方針次第です。「少しでもリターンが高い方がいい」という方は、現状のv1.4.0を選ぶのが良いでしょう。一方で、「PFやモンテカルロ合格率、ドローダウンが改善されることで、より安心して運用したい」という方は、HTFフィルタ版を検討する価値がある、というわけですね。そして、今回の検証で改めてはっきりしたのが、トレンドフォロー型のEAでは勝率を構造的に上げるのは難しいということ、そしてADXフィルタや、過剰なフィルタの重ね掛けは逆効果になるということでした。この点も、今後のEA開発や運用に役立つ大切な教訓です！

指数CFD戦略！コスト優位性はあるのか？本番検証

Tue, 02 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「指数CFD戦略！コスト優位性はあるのか？本番検証」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。

今回は、私たちが開発しているEAが本当にリアルなFX市場で通用するのか、その最終確認の一つとして、「指数CFD取引のコストがどれくらい影響するか」を徹底的に検証しました！ EAを本番で動かすためには、細かなコストまでしっかり把握しておくことが重要なんですよね。

どんなアイデアだったの？

私たちが開発しているEAの一部には、日経平均株価やS&P500といった株価指数を対象にしたCFD（差金決済取引）を売買する戦略が含まれています。この「指数スリーブ」と呼ばれる戦略は、長期的な大きなトレンドを狙うタイプなんです。ここで心配になるのが、CFD取引にかかる「コスト」。具体的には、

スプレッド：買値と売値の差額。取引するたびに発生します。
スリッページ：注文した価格と実際に約定（取引成立）した価格とのズレ。相場が急変した時などに、想定より不利な価格で約定してしまうことがあります。例えるなら、スーパーで「この商品は100円！」と書いてあったのに、レジで打たれたら「102円でした〜」みたいな感じですね。特に長期保有する戦略の場合、これらのコストが最終的な利益にどれくらい響くのか、気になるところでした。もしかしたら、せっかくの利益がコストでほとんど消えてしまう、なんてこともありえますからね。

どうやって試したの？

そこで私たちは、この「指数スリーブ」戦略を単体で取り出し、過去11年間のデータを使ってバックテスト（過去のデータで検証すること）を行いました。この戦略は、11年間でたった39回しかトレードしない、超低頻度でポジションを数ヶ月保有するような、まさに「大トレンド」を狙うタイプです。検証のポイントは、**「もし1回の取引でプラス20ポイントものスリッページが発生したら、成績はどう変わるのか？」**という点でした。これはかなり不利な条件を想定しています。

結果はどうだった？

驚くべきことに、この厳しい条件で検証した結果、

元のPF（プロフィットファクター）は5.77
+20ポイントのスリッページを加味したPFは5.09 となりました！ PF（プロフィットファクター）というのは、総利益を総損失で割った値で、1を超えると黒字、数値が大きいほど優秀なEAと言われます。元の5.77というのもかなり優秀な数字なんですが、20ポイントものスリッページを加味しても5.09と、ほとんど変わらなかったんです。これはつまり、**「指数CFD取引のコストは、このEAの戦略にとってはほとんど影響がない！」**という、とても心強い結果と言えます。数ヶ月もポジションを持つような長期トレードだと、取引開始時に発生するスプレッドやスリッページなんて、全体の利益から見たら本当にちっぽけなものなんです。だから、ほとんど無視できるレベルということがわかりました。

EAを動かすための「設計図」も作りました！

さらに、今回の検証と並行して、EAを実際にリアルな環境で動かすための「実装仕様書（IMPLEMENTATION_SPEC.md）」という設計図も作成しました。これは、EAがどういうルールで動き、どんなリスク設定をするのか、といったことを細かく定めたものです。特に重要な点として、

fto thin-client方式：EAの「頭脳」（取引判断）はPythonで動くサーバーが行い、「手足」（実際の注文執行）はMT4/MT5のEAが行う、という方式を採用します。これは、まるで頭の良い秘書（Pythonサーバー）が指示を出し、手足（EA）がその通りに動く、というイメージですね。
日次オーバーレイ：これは、EAの取引量を自動で調整する仕組みです。
毎日、口座の資産（エクイティ）の状況に合わせて、リスクをコントロールしながら、最適な取引量（ロット数）を計算します。
また、S&P500（US500）の日足データを見て、市場の状況に応じて取引の活発さを調整するフィルターもかけます。
これらの調整は、前日の終値などを使って計算し、その日は一日中同じ設定で動かします。例えるなら、車のアクセルとブレーキを、日々の道路状況（市場の動き）やガソリンの残量（口座資金）に合わせて自動で調整してくれる機能のようなものなんです。
ライブリスク設定：リアル口座でのリスクは「0.0025」と設定しました。これは、1回の取引で口座資金の0.25%以上の損失は出さない、という非常に低いリスク設定です。
「罠」の明記：EAを開発する上で陥りやすい落とし穴（例えば、通貨換算のミス、短い時間足でのデータ処理のタイミング、複数の時間足を使うMTF分析の注意点、指数CFD特有のルールなど）についても、あらかじめ明確に記述しました。

ここから学んだこと、そして次の一歩！

今回の検証で、指数CFD取引におけるコストは、私たちのEAの長期トレンド戦略にとってはほとんど問題ないことが確認できました。これで、これまでの研究（研究106でのスプレッド/スリッページ、研究107でのスワップ、そして今回の指数CFDコスト）で懸念されていた「本番化におけるコスト問題」は、全てクリアできたことになります！残るは、EAのシステムを新しい「fto thin-client方式」に移行することと、実際にリアル口座で動かしてその性能を確かめる「フォワードテスト」です。いよいよEAの本番稼働が近づいてきましたね！

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)。

EA本番化の壁！コストが利益を食いつぶすか？

FX革命！株式市場が示す新たな優位性

Sat, 23 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「FX革命！株式市場が示す新たな優位性」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。

FX自動売買(EA)の開発って、本当に奥が深いんですよね！「もうこれ以上は無理かな？」なんて思う瞬間もあるんですが、まだまだ新しい突破口が見つかるものなんです。今回は、そんな新たな挑戦のお話。これまでFXのデータだけでEAの改善を考えてきましたが、もし**「株式市場の動き」をFXのEAに組み込んだらどうなるんだろう？** という、全く新しいアイデアを試してみました。まるでFXの「天気予報」に、株式市場の「雲行き」を参考にしてみるようなイメージですね。

どんなアイデア？

私たちのFX自動売買EAは、主にFX市場のトレンドを捉えるタイプなんです。でも、相場が大きく荒れる「危機」の時には、どんな優秀なEAでも一時的に大きな損失（ドローダウン）を出すリスクがあります。そこで私たちは、「もしかしたら、FX市場の危機的なドローダウンって、株式市場が弱気（リスクオフ）になっている時と連動しているんじゃないか？」と考えたんです。さらに、「株式市場の動きは、FX市場よりも少し早く、未来を教えてくれる先行指標になるのでは？」という仮説を立ててみました。具体的には、アメリカの代表的な株価指数であるS&P500（US500）の動きをチェックしました。

S&P500が移動平均線（SMA）より上にある時は「市場は強気（リスクオン）だぞ！」
移動平均線より下にある時は「市場は弱気（リスクオフ）かもしれない…」と判断して、FXのEAが持つレバレッジ（てこの原理で取引量を増やす仕組み）を調整してみることにしたんです。株式市場が弱気な時は、ちょっと慎重にレバレッジを下げて、大きな損失を避けよう、という発想ですね。もちろん、過去のデータでずるをしないように、株式のシグナルは1日ずらして反映させるようにしました（後知恵なし shift1）。

どうやって試した？

このアイデア、まずは私たちのEAの「FXトレードの核となる部分」だけで試してみました。株式市場の動きをフィルターとして、レバレッジを調整する機能を追加してみたんです。次に、以前からEAに組み込んでいて、すでに効果を上げている「ボラティリティ・ターゲット（vol-target）」という仕組みと組み合わせても試してみました。ボラティリティ・ターゲットは、相場の変動幅（ボラティリティ）が大きくなったらレバレッジを下げる、という自動調整機能です。この二つの異なるアプローチが、それぞれどう作用するのかも知りたかったんです。

結果はどうだった？

いやはや、この結果には私たちも驚きました！

FXトレード核単体でも大きく改善！

まず、株式市場のフィルターをFXのトレード核部分だけに適用してみた結果です。

EAの効率性を示すカルマー比率（Calmar Ratio = 年間平均リターンを最大ドローダウンで割ったもの。高いほど優秀）が、0.22から0.31に大きくアップしました！
一番気になっていた最大ドローダウン（一時的な最大損失）も、-44%から-25%へと大幅に改善したんです。特に、2015年や2018年といった、FXのトレンドEAにとって厳しかった年でも、損失がそれぞれ**-23%から-13%、-18%から-13%**に減るなど、危機的な状況への耐性が格段に上がりました。ただし、2022年のように株安と円安が同時に進んだ特殊な年は、このフィルターが裏目に出て、少し悪化するケースもありましたね。どんな状況でも完璧に機能する万能薬はない、ということでもあります。

vol-targetとの相性もバッチリ！

さらに嬉しいことに、以前からある「ボラティリティ・ターゲット」と組み合わせても、EAの性能はさらに改善しました。これは、ボラティリティ・ターゲットが「自分の動き（FXの変動幅）」に反応するのに対し、株式市場のシグナルは「先行する情報」として、お互いを補い合ってくれた証拠なんです。まるで、船の舵取り（vol-target）と、前方の天気予報（株式シグナル）が協力し合うようなものですね！

EA全体に適用したら、ついに次期バージョンが確定！

そして、この素晴らしいアイデアを、現在開発中のEA「Core v1.3.1」の全体に組み込んでみたところ…

通期の最大ドローダウンが**-9.5%から-7.9%に改善**！
総利益を総損失で割ったプロフィットファクター（PF。1を超えると黒字）も、1.57から1.63に上昇！
カルマー比率も1.02から1.14にアップしました！
モンテカルロ分析（未来の不確実性をシミュレーションするテスト）の結果は、変わらず優秀なままでした。この改善は本当に大きく、もし元のドローダウン（-9.7%）と同じくらいになるようにレバレッジを調整し直せば、月利が0.79%から0.85%へと、約7.6%もアップする見込みなんです！この結果を受けて、今回のアイデアを組み込んだEAを、新しいバージョン「v1.4.0」として確定することにしました！

ここから学んだこと

以前、ユーザーさんから「もうこれ以上EAの性能を上げるのは難しいのでは？」というご意見をいただいたことがあったんですが、私たちもこれまでの研究の限界を感じていました。まるで、登山で「もうこれ以上は登れない天井だ…」と感じるような心境だったんです。でも今回、FXの価格データだけじゃなく、株式市場の動きという「異なる資産（アセット）の情報」という、全く新しい視点を取り入れることで、本当に突破口を開くことができました。これは、以前の研究95で試した「資金配分」のアイデアがうまくいかなかったのとは対照的ですね。つまり、FX自動売買の性能を上げるための、まだ未探索の手段や隠れたヒントが、まだまだたくさんあるってことなんです！これからも、市場の状況を自動で判断してレバレッジを調整したり（レジーム検知レバ）、違う時間軸のデータを使ったり（別バー）、機械学習を応用したり（系列ML）と、様々なアプローチで探求を続けていきます！

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？

指数EA M1は本当に安全？見えない落とし穴を暴く！

Sun, 26 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「指数EA M1は本当に安全？見えない落とし穴を暴く！」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「研究68 指数トレンドの M1日中リスク検証」というテーマで、指数を使ったEA（自動売買）が本当に安全に使えるのかどうか、特に短い時間足（1分足）での急な値動きに耐えられるのかを詳しく見てみました！

どんなアイデア?

以前から進めている「研究59」というEAは、指数（日経平均やS&P500などの株価指数）を使ったトレードで、とても良い成績を出していました。でも、一つだけずっと気がかりなことがあったんです。それは、これまでの検証が「日足」（1日ごとのデータ）だけで行われていたこと。「もし、市場が急落したり、夜中に大きな窓開け（ギャップ）が発生したりしたら、1分足（M1）のような短い時間軸で見たときに、想定外の大きな損失が出ちゃうんじゃないか？」具体的には、私たちがプロップファーム（資金を運用してくれる会社）の口座でEAを動かす場合、「1日の損失は5%まで」というルール（日次-5%ルール）があるんです。もし、急な値動きでこのルールに抵触してしまったら、そのEAは使えなくなってしまいます。そこで今回は、この「指数は日足のみでM1日中リスク未検証」という懸念を解消するために、指数を使ったEAの安全性を、より細かい1分足データで徹底的に検証してみることにしたんです！

どうやって試した?

どんなデータを使ったの？

検証のためには、もちろん過去のデータが必要です。今回は、GitHubで公開されている「FutureSharks/financial-data」というデータ源から、以下の3つの株価指数について、2010年から2018年までの1分足（M1）データをダウンロードして使いました。

SPXUSD（S&P500、US500とも呼ばれます）
GRXEUR（DAX、DE40とも呼ばれます）
JPXJPY（日経225、JP225とも呼ばれます）本当はもっと新しい、2019年以降のデータも使いたかったのですが、自動でデータを取得するのが少し難しかったんです。なので、今後の検証では、Dukascopy（デューカスコピー）という別のデータ提供サービスを使って、2019年以降のデータも手に入れて検証を進める予定です。

検証システムに潜むバグを発見！？

今回の検証を進める中で、実は私たちの検証システムに、とても重要なバグ（プログラムの不具合）が見つかったんです！簡単に言うと、EAが持っているポジションの「含み損益」（まだ決済していないけど、現時点での利益や損失）を計算するときに、ちょっとした間違いがあったんです。特に、指数のように取引時間が国によって異なる銘柄（例えば、アジア時間で動く日経225、欧州時間で動くDAX、米国時間で動くS&P500）を複数同時に見ていると、ある銘柄が動いていない時間帯に、他の銘柄の含み益が「ゼロ」として計算されてしまうことがありました。これは例えるなら、複数の楽器で演奏しているオーケストラで、休憩中の楽器の音が「ゼロ」として計算されちゃって、全体の音量が急に小さくなったように聞こえちゃう、みたいなイメージです。実際は音を出していないだけで、壊れたわけじゃないのに。このバグのせいで、実際には大きな損失が出ていないのに、システム上では「急に大きく損が出た！」と誤って表示されることがあったんです。以前の検証では、指数を使ったEAで「日次-5%ルールに10日も抵触した」「最悪で-5.99%も損失が出た」と出ていたんですが、バグを修正して計算し直したら、実際の含み損益の変動はたった0.31%だったことが判明！このバグはFXのEAにはほとんど影響がなかったんですが（FXは24時間動いているのでティックデータが揃いやすいから）、指数EAの検証にはすごく重要でした。これで、より正確な検証ができるようになりましたね！

結果はどうだった?

バグを修正し、改めてSP500、DAX、日経225の3つの指数について、2015年から2018年という期間で検証を行いました。この期間は、2015年のフラッシュクラッシュ、2016年のブレグジット、2018年のボラティリティ急上昇（volmageddon）など、市場が大きく動いたイベントがいくつも含まれています。そんな厳しい相場でも、結果はかなり安心できるものでした！

**1日に最大で発生した損失（最悪日次損失）は2.60%**でした（これは2018年のボラティリティ急上昇の日に記録されたものです）。
私たちが心配していた「日次-5%ルール」に抵触した日数は、なんと0日！
さらに、「日次-10%ルール」に抵触した日も、もちろん0日でした！これはつまり、プロップファームの「1日の損失は5%まで」というルールを、このEAは余裕でクリアできたということなんです。指数を使ったEAでも、この2015年から2018年の期間では、日中の急な値動きに対してもしっかりとリスクを抑えられていた、と分かって一安心ですね！

ここから学んだこと

今回の検証で、以前から懸念していた「指数の日中ギャップや急落によるリスク」が、少なくとも2015年から2018年の期間においては、EAの運用上問題にならないレベルであることが確認できました。これは、「研究59」で開発したEAを次のステップに進めるための、非常に良い第一歩と言えます！ただし、これで完全に安心というわけではありません。今回の検証は2018年までのデータだったので、まだ以下の点が未検証なんです。

2019年以降のデータ、特にCOVID-19（コロナショック）で市場が大きく動いた2020年3月のような、もっと厳しい相場でどうなるか。あの時は、株価が1日で-10%近く下がる「リミットダウン」も発生しましたからね。
検証銘柄の拡充。今回は3つの主要指数でしたが、今後はUS3（S&P500、ナスダック100、ダウ30）のような、特にナスダック（US100）のような値動きの激しい銘柄でも検証が必要です。これらは、Dukascopyなどから新しい1分足データが手に入り次第、しっかりと検証していく予定です。今回の結果を受けて、EAのシステム自体に変更はありません。次のステップに向けて、また頑張っていきますので、どうぞお楽しみに！

この検証のつながり

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

EA新時代！月利天井を突破した「確定×指数」の優位性

EA出口最適化の真実！頑丈な改善ロジックは見つかるか？

Sun, 19 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA出口最適化の真実！頑丈な改善ロジックは見つかるか？」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。

EAの「出口」（ポジションを決済するタイミング）って、成績を左右する大事な要素ですよね。今回は、その出口のロジックを最適化することで、EAの成績がもっと安定して良くなるんじゃないか？という期待を持って検証してみました。

どんなアイデアを試したの？

これまで、EAの「入口」（ポジションを持つタイミング）を最適化する研究をいくつかしてきたんですが、なかなか頑丈な改善には繋がらなかったんです（研究55-56あたりですね）。そこで今回は視点を変えて、ポジションを閉じる「出口」の最適化に挑戦してみました！出口の最適化は、すでに優位性（優位性(エッジ)）が確認されているトレードの「執行改善」にあたるので、特定の期間にだけ成績が良くなる「過剰最適化」のリスクが比較的低いんじゃないか、という期待もあったんです。具体的には、私たちが使っているBreakoutLongというEAに、新しい決済モードを追加して試してみました。

channelモード: これは今までも使っていた、特定の価格帯を抜けた時に決済する基本的な方法です。
chandelierモード: これは「ATRトレーリングストップ」という考え方を取り入れた決済方法です。ATR(Average True Range)は相場の変動幅を示す指標で、これを使って利益が出ている時に損切りラインを動かし、利益を確保しながら追従していくイメージですね。
bothモード: 上記の2つを組み合わせたものです。

どうやって試したの？

私たちは、信頼性の高いEAシリーズの一つであるrobust5のFXバージョンを使って検証を進めました。4つのFX通貨ペアを対象に、まずはH1（1時間足）の全期間でテスト。その後、H4（4時間足）でも確認し、さらに期間を分割して詳しく分析しました。新しいchandelierモードでは、ATRの期間設定（例えばchandelier6ATRならATRの期間を6に設定）を変えながら、既存のchannelモードと比べてどうなるかを見ていったんです。

結果はどうだった？

初期はちょっと期待できそうだったけど…

H1（1時間足）の全期間でテストしてみると、chandelier6ATRが既存のchannelモードより少し良い成績を出したんです！具体的には、リスクに対してどれだけリターンが得られたかを示すr/DD（リターン・ドローダウン比率。登山でいうと、どれだけ危険な道を通らずに頂上にたどり着けたか、みたいなイメージです）が、channelの5.72に対してchandelier6ATRは6.74と、改善が見られました。これはちょっと期待しちゃいますよね！ しかし、すぐに問題が発覚しました。

chandelierのATR期間を3-4に短くしてみると、逆に成績が悪化してしまったんです。
さらに、時間足をH4（4時間足）に変えてみると、なんとchandelier6ATRが既存のchannelモードよりも「最悪」の成績になってしまいました。これはつまり、「時間足やパラメータ（設定）にすごく敏感」ということ。特定の条件でしか機能しない可能性が高い、いわゆる「過剰最適化」の兆候が見え隠れし始めたんです。

期間を分けて検証したら「過剰最適化」が判明！

この「設定に敏感すぎる」という点を確認するため、今度はテスト期間を2015年〜2021年と2021年〜2025年に分けて、それぞれで比較検証してみました。すると、驚きの事実が判明したんです。なんと、chandelier6ATRが既存のchannelモードより良かったのは、直近の2021年〜2025年の期間だけだったんです！この期間は「円安や金高の強いトレンド」が続いていた、特定の相場環境だったんですね。一方、2015年〜2021年の期間では、既存のchannelモードの方が優秀という結果に。これはまさに「過剰最適化」の典型例でした。全期間で見ると良さそうに見えても、実は最近の特定の相場環境（専門的には「レジーム」と呼びます）にたまたまマッチして良い結果が出ただけで、普遍的な改善ではなかった、ということなんです。

ここから学んだこと

残念ながら、今回の「出口の最適化」では、どんな相場状況でも安定して性能を上げられるような**「頑健な改善」は見つかりませんでした**。むしろ、今私たちが使っているchannel割れによる決済方法が、期間を横断して最も安定していて優秀だった、という再確認になりました。つまり、すでに最良の選択肢だった、ということですね。今回の結果を受けて、EAの基本的な決済ロジックは変更せず、これまで通り使い続けることにしました。新しく追加したexit_modeの引数は、後方互換性のため残しておきますが、デフォルトのchannelモードを使うのが一番良い、という結論です。この検証から改めて分かったのは、以前の「入口」の最適化の試みと同様に、私たちが使っているEAの核となるロジック（トレンド核）は、すでにかなり洗練されていて、これ以上大きな月利の上積み余地は、価格変動という枠の中では乏しいのかもしれない、ということ。つまり、今のEAはすでにロバスト（頑丈で安定している）な最適点に近いところにいる、という再確認になったんです。

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)。

人気トレンド指標！一目均衡表とSupertrendのEA優位性は？

人気トレンド指標！一目均衡表とSupertrendのEA優位性は？

Sat, 18 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「人気トレンド指標！一目均衡表とSupertrendのEA優位性は？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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。

今回の検証テーマは、FXトレーダーにも人気の高い「一目均衡表（いちもくきんこうひょう）」と「Supertrend（スーパートレンド）」という2つのトレンド系インジケーター。これらを使った自動売買（EA）が、どれくらいのパフォーマンスを見せるのか、そして既存のEAと比べてどんな特徴があるのか、じっくり調べてみました！

どんなアイデア?

今回注目したのは、どちらも相場のトレンド（方向性）を捉えるのに役立つと言われる2つの指標です。

一目均衡表（Ichimoku）: これは日本のトレーダーが生み出した、転換線、基準線、先行スパンA、先行スパンB、そして「雲」と呼ばれる5つの線で構成される複合的なインジケーターです。今回は「雲」の部分は過去のデータだけを使って、未来の情報が混ざらないように工夫して検証しました（これを「リーク無し」と言います）。相場の方向性や転換点を視覚的に分かりやすく教えてくれるのが特徴ですね。
Supertrend: こちらは「ATR（Average True Range = 平均真の変動幅）」という、相場の値動きの幅を示す指標を使ったトレーリングストップ（利益が出たら損切りラインも動かして、利益を確保していく仕組み）型のインジケーターです。明確な買いサインや売りサインのラインが表示されるので、トレンドの転換点を見つけやすいと言われています。どちらも「トレンドを追いかける」という考え方は同じですが、それぞれどんな動きをするのか、どんな成績になるのか、とても気になりますよね。今回はどちらの指標も、買い（ロング）方向のみで利益を狙う「ロングオンリー」のEAとして試してみました。

どうやって試した?

今回の検証は、以下の条件で行いました。

検証期間: 2015年から2024年までの約10年間。
通貨ペア: 主要な8つの通貨ペアで同時に動かす「ポートフォリオ」（複数のEAや通貨ペアを組み合わせてリスク分散を図る方法）形式で検証しました。
時間足: 主に4時間足（H4）と日足（D1）でデータを分析。
パラメーター: 検証期間中、EAの設定（パラメーター）は一切変更せず、固定した状態で検証を進めました。これは、過去のデータに合わせて設定をいじりすぎないようにするための大切なルールなんです。

結果はどうだった?

まずは、それぞれのインジケーターを使ったEAがどんな成績を出したのか、見ていきましょう！

4時間足（H4）での結果

既存の「BreakoutLong」というトレンド系EAの基準（総利益+13.6%、Sharpe0.22）と比べてみました。

一目均衡表（Ichimoku）:
総利益: +42.9%
PF（プロフィットファクター）: 1.11（総利益を総損失で割った値。1を超えると黒字で、高いほど優秀です）
Sharpe（シャープレシオ）: 0.45（リスクに見合うリターンの効率性を示す指標で、高いほどリスクを抑えつつ利益を出せていると言えます）
勝ち年数: 10年間のうち7年がプラスで終えました。 → 既存のEAを上回る、なかなか良い成績ですね！
Supertrend:
総利益: +49.1%
PF: 1.14
Sharpe: 0.48
勝ち年数: 10年間のうち6年がプラスで終えました。 → こちらも一目均衡表と同様に、既存のEAよりも良いパフォーマンスを見せてくれました！

日足（D1）での結果

一目均衡表（Ichimoku）:
総利益: +11.1% → 日足でもプラスの成績。堅実な印象です。
Supertrend単体:
総利益: -5.4% → 残念ながら、単体ではマイナスになってしまいました…。
Supertrend + SMA150（150期間の単純移動平均線）:
総利益: +10.5%
PF: 1.35 → しかし、単体でマイナスだったSupertrendも、SMA150という別のトレンド指標と組み合わせることで、プラスの成績に改善しました！他の指標と組み合わせることで、EAのパフォーマンスが変わるというのは面白いですね。ここまでの結果だけを見ると、「お、一目均衡表もSupertrendも、なかなか優秀なEAになりそうじゃないか！」と感じるかもしれません。でも、ここからが今回の検証の本当に大切な部分なんです。

ここから学んだこと

衝撃の事実！既存EAとの「相関」が高すぎた

今回の検証で最も重要な発見は、一目均衡表とSupertrendを使ったEAが、既存の「BreakoutLong」というEAと、日々の成績の動きが非常に似ていた、という点です。具体的には、日々の成績の相関係数が0.82〜0.86（4時間足・日足ともに）という高い数値を示しました。相関係数というのは、2つのデータがどれだけ一緒に動くかを示す数値で、1に近いほど動きがそっくり、という意味なんです。身近な例で言うと、これはまるで「登山で同じルートを、違うブランドの靴で登っているだけ」のようなもの。目的地にはたどり着けるかもしれませんが、新しい景色が見られるわけではありませんし、もし道が閉鎖されたらどちらの靴でも登れない、という状況に似ています。つまり、今回の2つの指標は「新しい、これまでとは違う利益の源泉（これをFXの世界では『優位性(エッジ)』と呼びます）」を見つけたわけではなかった、ということなんです。以前の検証（研究㊿）でも、相関が0.64程度でも分散効果が期待できなかったので、これだけ高い相関だと、複数のEAを組み合わせる「ポートフォリオ」に加えても、リスク分散の効果はほとんど期待できない、という結論になりました。簡単に言うと、一目均衡表やSupertrendは確かに「トレンドを追いかけるEAとして利益を出せる力（本物のトレンドフォロー・優位性）」は持っているけれど、すでに私たちが使っているEAと「考え方や動きがほぼ同じ」なので、新しい仲間として加えるメリットは少ない、ということが分かりました。これは「価格の動きだけで利益を出せるロジックは、結局みんなトレンドフォローにたどり着き、互いに似たような動きになるんだな」という、私たちの仮説を裏付ける結果になったとも言えますね。

EA月利を爆上げ！隠された３つの戦略を大公開

Wed, 15 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA月利を爆上げ！隠された３つの戦略を大公開」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、EAの「月利」をもっと高めるにはどうすればいいんだろう？という疑問を解決するために行った研究の結果をお届けします。月利を増やすには、大きく分けて3つの方法があるんです。

リスクを少し上げてみる: EAが許容できる範囲で、少しだけ積極的に運用してみる方法です。
運用方法を工夫して効率を上げる: EAの内部設定を見直して、利益を出す効率（利益と損失のバランス）を改善する方法ですね。
ピラミッディング: 利益が出ているときに、さらに追加で投資額を増やしていくような、ちょっと高度な戦略です。今回の研究では、特に最初の2つの方法に焦点を当てて検証してみました。

どんなアイデア?

まず、私たちが使っているEAで、どこまでなら「安全に」リスクを上げられるのかを調べました。ただ闇雲にリスクを上げるのではなく、**「1日の中で、もし一番悪い方向に動いたらどれくらいの損失が出るか」**という、EAが途中で止まってしまうような大きな損失（日中損失）の限界点を見極めるのがポイントです。次に、「エクイティoverlay」という機能の有効性について再評価しました。これは、資金の増減に合わせてEAが自動的にリスクを調整してくれるような仕組みです。例えば、利益が出ている時は少しリスクを抑えたり、損失が出ている時はさらに慎重になったりする機能なんですね。この機能が、本当に利益と損失のバランスを良くしてくれるのか、検証してみたんです。

どうやって試した?

リスクの安全な上限を探る

私たちは、EAが「1日の最大損失」で運転を停止してしまうリスクを避けつつ、どこまでリスクを上げられるかを徹底的に調べました。具体的には、EAの「リスク設定値」を少しずつ変えながら、過去のデータでどれくらいのパフォーマンスになるか、そして「日中失格」（1日の中で、想定以上の損失が出てEAが停止してしまうこと）が起きないかを確認したんです。

エクイティoverlayの効果を検証

私たちのEAには、標準でエクイティoverlayの機能が組み込まれています。今回は、このoverlay機能を「オンにした場合」と「オフにした場合」、さらに「利益が出た時に積極的にリスクを上げる」といった様々なパターンで、それぞれどれくらい利益が出たか、ドローダウン（含み損や確定損の最大幅。登山でいうと"どれだけ下りに転じたか"のようなもの）はどれくらいだったか、などを比較しました。特に重視したのは「リターン/ドローダウン比」という指標です。これは、得られたリターンに対してどれくらいのドローダウンがあったかを示すもので、数値が大きいほど「効率よく稼げた」と判断できます。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）と似ていて、EAの優秀さを示す大切な指標なんですね。

結果はどうだった?

リスクを少し上げたら月利がアップ！

私たちのEAでは、リスク設定値「0.0035」が、安全に月利を上げられる上限であることが分かりました！このリスク設定値にすると、月利が約0.38%から0.44%へと、なんと16%もアップすることが判明したんです。しかも、ドローダウンは約8.2%に抑えられ、「日中失格」も発生しませんでした。モンテカルロシミュレーション（様々な相場状況を想定して何度もテストする手法）での成功率も78%から82.5%に改善しています。もしリスク設定値を「0.004」まで上げてしまうと、残念ながら「日中失格」が1回発生してしまいました。これは、1日の最悪損失が5.28%となり、私たちが設定している安全基準（5%）を超えてしまったためです。つまり、リスク設定値を「0.0035」に調整するだけで、追加コストなしに月利を上げられる、という嬉しい結果になりました！

エクイティoverlayは効率を改善しない？！

驚いたことに、エクイティoverlayは「リターン/ドローダウン比」を改善しない、ということが分かりました。むしろ、overlayを「使わない（オフにする）」方が、リターン/ドローダウン比が最も優秀だったんです（overlay無しで9.88、標準設定では8.43）。以前の研究でも「リターンも比例して低下する」という傾向が見られましたが、今回その事実がより強く確認された形です。システム全体で比較しても、ドローダウンが似たような水準になるように調整した場合、overlayをオフにした方が月利が上がり、モンテカルロシミュレーションでの成功率も高かったんです。

Overlay OFF (リスク0.003): 月利0.47%、DD-9.0%、MC成功率85.1%、日中失格0日
Overlay ON (リスク0.0035): 月利0.44%、DD-8.2%、MC成功率82.5% この結果だけ見ると、「overlayは必要ないのでは？」と思ってしまいますよね。

overlayの唯一の価値は「テールリスク」の保護

しかし、overlayにも大切な役割があることが分かりました。それは、めったに起こらないけど、起こるとすごく大きな損失になる「テールリスク」からEAを守る「クッション」の役割です。モンテカルロシミュレーションで「最大損失による失格」が発生する確率を調べたところ、overlayをオンにしている場合は1.3%でしたが、オフにしている場合は1.5%と、わずかですが確率が上がりました。つまり、overlayは利益効率は上げないけれど、万が一の大きな損失からEAを守るための保険のような機能なんですね。もし「多少のリスクは許容できるから、とにかく利益を重視したい！」という方なら、overlayをオフにしてリスク設定を再調整することで、現在の月利0.38%から25〜30%もアップする、月利0.47〜0.50%を狙える可能性があります。これは、「利益を追求するか、それとも万が一の大きな損失からEAを守るか」という、運用者さんの判断が問われるトレードオフになります。

ここから学んだこと

今回の研究で、私たちが使っているEAで**現実的に狙える月利の上限は、約0.5%ということが見えてきました。これは、リスク設定値を「0.0032〜0.0035」に調整し、さらにエクイティoverlayの運用を見直すことで達成できる水準です。「月利2%」のようなさらに高い目標を目指すには、やはりピラミッディング（勝ちトレンドに乗ってさらに投資を積み増す戦略）**のような、EAの根本的な「エンジン」を拡張するような大きな仕組みが必要になりそうです。これは今後の研究課題ですね。現在のEAの基本設定は、安全性を重視して変更していません。しかし、今回の研究で「overlayをオフにする」という選択肢も検証できるようになりました。もし「リスクを少し上げてでも、月利を追求したい！」という方は、ぜひこの結果を参考に、ご自身の運用方針に合わせて設定を検討してみてくださいね。

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)。

金（XAUUSD）攻略の新常識？２つのエントリーで利益倍増？

Mon, 13 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「金（XAUUSD）攻略の新常識？２つのエントリーで利益倍増？」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）の自動売買（EA）について、既存のブレイクアウト戦略に新しいエントリー方法を組み合わせて、もっと利益を安定させられないか？というアイデアを検証してみました。

どんなアイデア？

私たちのEAには、すでに金（XAUUSD）の「ブレイクアウトロング（買い）」という戦略が組み込まれています。これは、価格が一定のラインを上に突き破ったら買いでエントリーする、というおなじみの手法ですね。今回試してみたのは、「この既存のブレイクアウト戦略に、もう一つ別の買いエントリー戦略を組み合わせたらどうなるだろう？」というアイデアです。具体的には、「ATRcandleロング」という新しい戦略を導入してみました。「ATR」というのは「Average True Range」の略で、相場の値動きの幅を示す指標のこと。このATRを使ったローソク足（candle）の形を見て、買いでエントリーする戦略なんです。もし、この2つの戦略がそれぞれ違うタイミングで利益を出してくれたら、全体としてリスクが分散されて、もっと安定した利益になるんじゃないか？という期待がありました。

どうやって試した？

検証は、2015年から2024年までの約10年間、金の4時間足（H4）チャートを使って行いました。システム上、同じ金（XAUUSD）というシンボルで、同時に2つの買いポジションを持つことができません。そこで、既存のブレイクアウト戦略と新しいATRcandle戦略を、それぞれ別のEAとして独立させて動かし、それぞれの損益を最後に合算して全体のパフォーマンスを評価することにしました。イメージとしては、2人の登山家がいて、それぞれ別の道を登っているけれど、最終的に山頂で合流して、2人分の荷物を合わせて評価する、みたいな感じですね。

結果はどうだった？

さて、肝心の検証結果です。今回は、以下の3つのパターンでパフォーマンスを比較してみました。

A単体: 新しい「ATRcandleロング」戦略のみ
B単体: 既存の「ブレイクアウトロング」戦略のみ

Combo: AとBを組み合わせたものそれぞれの結果を、リターン（利益率）やドローダウン（最大損失率）、PF（プロフィットファクター）などの指標で見ていきましょう。

パターン	リターン（ret）	最大ドローダウン（DD）	シャープレシオ（Sharpe）	プロフィットファクター（PF）
A単体	5.41 (+60.5%)	-11.2%	0.90	1.44
Combo	4.86 (+43.4%)	-15.9%	0.65	1.30
B単体	2.59 (+27.6%)	-17.6%	0.36	1.15
この結果を見ると、意外なことがわかりますね。
なんと、2つの戦略を組み合わせた「Combo」は、一番成績が良かった「A単体（ATRcandleロング）」よりも成績が悪くなってしまいました。
つまり、今回の「金ロングの2エントリー多様化」は、残念ながら期待した付加価値を生み出すことはできなかった、という結論になったんです。

なぜうまくいかなかったのか？

この結果の理由を深掘りしてみると、主に2つのポイントが見えてきました。

フラクタルが進化！複数指標で最強EA誕生か？

Wed, 08 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「フラクタルが進化！複数指標で最強EA誕生か？」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。

研究㊺フラクタル × 複数指標の組み合わせ今回の検証テーマは、FXのテクニカル分析でよく使われる「フラクタル」というインジケーターに、さらに他の有名な指標を組み合わせてみたら、安定して利益を出せるEA（自動売買プログラム）が作れるのか？という疑問に答えるものです。

どんなアイデア？フラクタルに他の指標を加えてみたら？

フラクタルというのは、チャート上で特定の期間における高値や安値の転換点を示すインジケーターのこと。「山」や「谷」のような形で見えるので、価格のブレイクアウト（特定の高値や安値を抜けた時にエントリーする）戦略によく使われます。私たちは、このフラクタルを使った基本的なEAのロジック（FractalBreakoutと呼んでいます）に、さらに別のインジケーターを「フィルター」として追加してみるアイデアを試しました。フィルターというのは、「この条件も満たしたらエントリーする」といった追加条件のことですね。具体的に追加したのは、以下の3つの有名なインジケーターです。

SMA（単純移動平均線）: 価格の平均値を表し、トレンドの方向を見るのに役立ちます。
RSI（Relative Strength Index）: 相場が買われすぎか売られすぎかを示す指標です。
ADX（Average Directional Index）: トレンドの強さを示す指標です。これらのインジケーターを単独で追加したり、複数組み合わせたりして、全部で8パターンものEAを検証してみました。「フラクタルを使ったEAの精度を、もっと高められないかな？」という期待があったんです。

どうやって試したの？厳しめの「前進検証」でチェック！

今回の検証では、日足（D1）と4時間足（H4）の両方の時間軸でテストを行いました。そして、EAの性能を測るために「前進検証（Walk Forward Optimization）」という、かなり厳しめの方法を採用しています。これは、過去のデータでEAの設定を最適化した後、その設定をまだEAが見ていない、より新しい期間のデータでテストするという方法なんです。例えるなら、過去問を完璧に解いてから、本番のテストで本当に実力が通用するかを試すようなものですね。これによって、EAが特定の期間に「たまたま」うまくいっただけの「過剰最適化（Overfitting）」（過去のデータに合わせすぎて、未来の相場では通用しなくなる状態）ではないかを見極めることができます。 EAが本当に安定して利益を出せるかを判断するための「頑健性基準」も設けました。具体的には、次の2つの条件をクリアする必要があります。

通算でプラスの利益が出ていること
検証期間7年間のうち、5年以上で年間の利益がプラスになっていること この厳しい基準をクリアできるEAだけが、長期的に使える「優位性(エッジ)（Edge）」（優位性＝平均的に利益を出せること）を持っていると判断します。

結果はどうだった？残念ながら、安定した優位性は見つからず…

結論から言うと、残念ながら今回の検証では、どの組み合わせも頑健性基準を満たすことはできませんでした。検証の途中では、「フラクタルとRSIが70未満の時だけエントリーする」といった組み合わせで、特定の期間（固定IS/OOSという、限定的な期間での検証）では「プラス50%以上の利益が出たように見える」ものもありました。一時的には「お、これはイケるかも！？」と期待させる数字が出たんです。しかし、より実践的な「前進検証」で試してみると、その期待は打ち砕かれてしまいました。

日足（D1）と4時間足（H4）のどちらのタイムフレームでも、全ての組み合わせが頑健性基準を満たせなかったんです。
一番成績が良かった組み合わせでも、4時間足（H4）で「7年間のうち4年しか勝てず」、しかも「通算の利益はほぼゼロ」という結果でした。さらに、フィルターをたくさん追加すればするほど、トレード回数が減っていく傾向が見られました。その結果、一時的に良く見えた固定OOSの数字も「平準化」（突出した利益が出なくなり、普通の成績に落ち着くこと）してしまい、過剰最適化が解消されると同時に、EAの「優位性」（優位性）も消えてしまうという残念な結果になったんです。

ここから学んだこと！「優位性のない部品からは優位性は生まれない」

今回の検証で改めて強く感じたのは、**「優位性のない部品（インジケーター）を組み合わせても、安定した優位性（優位性）は生まれない」**という、以前の研究（研究⑬）でも得られた教訓です。フラクタルというインジケーターは、単体ではEAの優位性を生み出すには不十分で、他の有名なテクニカル指標（SMA、RSI、ADX）と組み合わせても、その状況は変わりませんでした。今回の結果をもって、「フラクタル系」のEAも、単体では優位性になりにくい「標準テクニカル指標」の網羅済みリストに追加されることになります。これまでの私たちの研究全体を通じて、本当に安定して利益を出せるEAのロジックは、インジケーターの組み合わせに頼るのではなく、純粋な値動き（価格）に基づいた、長期的な上昇トレンドを狙うものに限られる、という大きな結論が、今回の検証でもさらに補強された形です。どんなインジケーターを組み合わせても、魔法のように利益を出すEAが生まれるわけではない、という現実を改めて突きつけられた検証となりました。

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)。

相場適応で優位性を掴む！EA戦略切り替えの真実

EA不調時に自動で損失回避！画期的システム？

Mon, 06 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA不調時に自動で損失回避！画期的システム？」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の運用で「エクイティoverlay」というちょっと面白い試みをしてみたんです。これは、EAの調子が悪い時に、自動的にリスクを調整して損失を抑えようというアイデアなんですよ。

どんなアイデア?

「エクイティoverlay」って、ちょっと聞き慣れない言葉かもしれませんね。簡単に言うと、**「もし口座残高（エクイティ）が過去の平均よりも下がってしまったら、EAの取引リスクを自動的に半分に減らしましょう！」**という仕組みなんです。イメージとしては、車の運転で「雨が降ってきたらワイパーを動かして、速度を落とす」ような感じでしょうか。常に全力で走るのではなく、状況に合わせて慎重になることで、事故（大きな損失）のリスクを減らそう、という狙いなんですね。具体的には、過去60日間の口座残高の移動平均線（MA = Moving Average。過去の一定期間の平均値を線でつないだもの）を下回ってしまった場合に、取引量を通常の半分（0.5倍）にするように設定しました。

どうやって試した?

このアイデアを試すために、私たちが普段から検証している「トレンド核」というEAを使いました。これは、相場のトレンドをしっかりと捉えて利益を狙うタイプのEAなんです。検証対象としたのは、特に安定した動きが期待できる5つの銘柄です。

ゴールド（XAU/USD）
ドル円（USDJPY）
ポンド円（GBPJPY）
ユーロ円（EURJPY）
スイスフラン円（CHFJPY）これらの銘柄で、1時間足（H1）を使ってバックテスト（過去のデータでEAの性能を検証すること）を行いました。複数の銘柄で試すことで、特定の通貨ペアだけに依存しない、より「堅牢性（ロバストネス）」の高い結果が得られると考えたからです。

結果はどうだった?

さて、気になる結果です。結論から言うと、ドローダウン（DD = 一時的な最大損失幅）は確かに減ったものの、利益もそれに合わせて減ってしまうという結果になりました。

リスク0.4%での検証:
通常運用時のドローダウン: -17.4%
エクイティoverlay導入後のドローダウン: -15.2%
約13%のドローダウン削減に成功！これは嬉しい改善点です。
しかし、月間の平均リターン（利益）は、通常時の0.99%から0.76%に減少してしまったんです。これだけ見ると、「ドローダウンが減ったなら良いじゃないか！」と思うかもしれません。ですが、実は以前に検証した別の手法（fto版）では、利益をあまり減らさずにドローダウンだけを大きく減らせた（32%→20%）経験があったんです。今回、なぜ利益も一緒に減ってしまったかというと、エクイティの移動平均線を使っている関係で、「MAラグ（遅延）」が発生してしまうことが原因と考えられます。相場が回復し始めても、移動平均線がすぐに追いつかないため、EAが慎重な取引を続けてしまい、その回復局面での利益を取りこぼしてしまう、というわけなんですね。まだ、私たちの実装が最適化されていない部分もあるかもしれません。

リスクを上げてみたらどうなった?

「じゃあ、もう少しリスクを上げてみたらどうなるんだろう？」と思って、今度はリスクを0.6%に設定して試してみました。

この場合、月利は1.07%に上がったものの、ドローダウンも-22%と大きくなってしまいました。
さらに、モンテカルロシミュレーション（MC = 様々なパターンでシミュレーションを行い、結果のばらつきやリスクを評価する方法）で調べてみたところ、この設定だと「最大損失失格（破綻）」になる可能性が22%もあることが分かりました。つまり、リスクを上げれば利益は増えるけど、その分、口座を大きく減らしてしまう（あるいは破綻してしまう）可能性も無視できないレベルだ、ということが見えてきたんです。

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。

安定性と利益のバランス

今回の「エクイティoverlay」を導入することで見えてきたのは、**「安全な運用を目指すなら、ドローダウンを10%未満に抑えて、月利0.5%くらいが現実的」**というラインです。もしもう少し攻めて、ドローダウン15%くらいを許容できるなら、月利1%も狙えるかもしれません。ただし、これは「レジーム依存」、つまり相場の状況（トレンドが出やすい相場か、それともレンジ相場かなど）によってパフォーマンスが変わる可能性がある、という点も忘れてはいけません。この数値は、以前に検証した別のEA（fto breakout_h1）の正直な結果（未知の期間でのテストで月利+1.24%、学習期間でのテストで月利+2.32%）と比べても、おおむね整合性が取れており、現実的な目標値だと考えています。

AIが暴く！機械学習でFXの「隠れた優位性」を発掘

Sat, 04 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「AIが暴く！機械学習でFXの「隠れた優位性」を発掘」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、ちょっと専門的な研究テーマに挑戦したお話です。「機械学習（ML）」という、AIみたいな技術を使って、FXの相場から「本当に稼げるヒント（優位性(エッジ)）」を見つけられないか検証してみました！どんなに賢いAIでも、過去の価格データから一体どんな優位性を見つけ出すのか？その結果は、私たちがFXで勝つための大きなヒントになるかもしれませんよ。

どんなアイデアを試したの？

FXの自動売買（EA）って、過去のデータから「こういう時に買えばいい」「こういう時に売ればいい」っていうパターンを見つけて、それをルールにしてトレードしますよね。今回の研究では、人間が作ったルールじゃなくて、**「機械学習（ML）」**にそのパターン探しを任せてみました。AIがFXの価格データから、私たちには見つけられないような複雑な法則を見つけてくれるんじゃないか、という期待があったんです。具体的には、19種類もの判断材料（特徴量）を使って、たくさんの通貨ペア（なんと20種類！）をまとめて分析し、翌日以降の相場の動きを予測できるか試してみたんです。

どうやって試したの？

今回の検証は、かなり厳密に行いました。まず、**19種類の「特徴量」**というのは、移動平均線やRSI、ADXなど、EAが相場を判断するための材料のことです。これらをたくさん組み合わせて、AIに「このデータから未来を予測して！」と学習させました。そして、検証対象はドル円やユーロドルなど、全部で20種類の通貨ペアを「プール」して分析。これは、特定の通貨ペアだけに通用する偶然のパターンではなく、FX市場全体に共通する普遍的な法則を見つけたい、という狙いがあったからです。さらに、「ウォークフォワード検証」という方法を使いました。これは、過去のデータで学習・最適化したら、まだ見ていない新しい期間のデータでテストする、というのを繰り返すやり方です。まるで、模擬試験で勉強した範囲をテストし、そのテスト結果をもとに次の勉強範囲を進めていくようなイメージですね。これにより、「未来のデータを見てしまって、たまたま良い結果が出た」というズル（データリーク）を防ぎました。また、「エンバーゴ」という仕組みも取り入れました。これは、ある日のデータを使って予測した結果は、その数日後までは検証に使わない、というルールです。これも未来の情報をうっかり使ってしまうことを避けるための、とっても大事な工夫なんです。

結果はどうだった？

さて、肝心の結果はどうだったのでしょうか？

短期予測はやっぱり難しい…！

まず、翌日の値動きの方向（上がるか下がるか）を予測させたら、どうなったと思いますか？結果は残念ながら、トータルで-12.4%の損失に。的中率も50.9%と、ほとんどコイン投げと変わらないレベルでした。つまり、1日先の方向を当てるのは、AIでも無理だったということですね…。さらに、5日後や10日後の方向を予測させる「ロング（買い）」と「ショート（売り）」の両方でも試しましたが、これも残念ながら負け越してしまいました。特に**「ショート（売り）」で予測した時の成績が悪く**、これが全体の負けの大きな要因になっていたんです。一般的にFX相場は、長期的に見ると少しずつ上昇していく「上昇ドリフト」という傾向があるので、ショートは難易度が高いと言われています。AIもその壁にはぶつかってしまったようです。

唯一の希望！10日後ロングだけは利益が出た！

そんな中、唯一良い結果が出たのが、**「10日後の上昇だけを狙って、買い（ロング）でエントリーする」**というパターンでした。この条件だと、6〜8年間の検証期間でトータル+6.3%の利益を出すことができたんです！しかも、**最大ドローダウン（DD）は-3.2%**と、かなり損失を抑えられています。ドローダウンというのは、一時的に資産がどれくらい減ったかを示す指標で、山登りでいうと「頂上からどれだけ下りに転じたか」のようなもの。これが低いのは、リスク管理がしっかりできている証拠なので、かなり優秀な数字と言えるでしょう。

でも、その中身は…？

「おお、AIすごい！」と一瞬思いましたが、この利益を出したEAが、どんな判断材料（特徴量）を重視していたのか詳しく調べてみました。すると、AIが「これは大事だ！」と判断していたのは、主に**「長期移動平均線（d_sma200）」や、トレンドの強さを示す「ADX」、値動きの勢いを示す「モメンタム（mom60）」といった指標だったんです。これらは、どれも「トレンド（相場の方向性）」を見るために使われる代表的なインジケーターですよね。つまり、機械学習が頑張ってくれた結果も、結局は「相場が上昇トレンドかどうか」を見つけるだけだった**、という衝撃の事実が判明したんです！

ここから学んだこと！FXで本当に稼げる優位性って何？

今回の研究で、私たちがFXで勝つための、とある「結論」がはっきりと見えてきました。

やっぱり「上昇トレンド」が最強だった！

どんなに賢くて柔軟な機械学習を使っても、FXの過去の「価格データ」から見つけられる「本当に稼げる優位性（優位性）」は、「トレンド（特に緩やかな上昇ドリフト）」の一択なんだ、ということが分かりました。つまり、「明日上がるか下がるか」といった短期的な方向予測や、相場の「反転」を狙う、あるいは「売り（ショート）」で大きく稼ぐといったことは、価格データだけではほとんど予測できない、ということが「確定」したんです。これまでのブログでも、人間が作ったルールベースのEA検証で「トレンドフォローが強い」という結論に至ることが多かったのですが、今回機械学習という全く異なるアプローチでも全く同じ結論が出たのは、本当に驚きでした。これは、FXの価格データの中に「トレンド」とは全く違う、隠れた大儲けできるような優位性は、もはやないと言い切ってもいいかもしれませんね。

トレンド以外の優位性はどこに？

じゃあ、トレンド以外で稼げる方法はないの？と疑問に思いますよね。今回の研究では、「価格データ」だけを分析しました。もし価格データ以外の情報、例えば特定の通貨の需給バランスを示す「カリー」や、国ごとの「金利差（スワップポイント）」といった**「価格外データ」**を使えば、また別の優位性が見つかる可能性はあります。あるいは、FXというアセットクラス（金融商品）ではなく、**株や商品先物など「別の金融商品」**に目を向ける、という手もあるでしょう。ただし、今回はFXのデータだけを扱ったので、そこはまた別の研究テーマになりそうです。今回の研究は、FXにおける「価格データ」の限界と、それでも唯一存在する「トレンド」の強さを再認識させてくれる、とても興味深い結果となりました！

弱ロジック多数決？EA組み合わせで安定利益を掴む

Sun, 29 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「弱ロジック多数決？EA組み合わせで安定利益を掴む」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。

研究㉑組み合わせの合格確率+M1日中検証今回は、複数のEA（自動売買プログラム）を組み合わせることで、どれだけ安定して利益を狙えるのか、そしてどんなリスク管理が適切なのかについて検証した結果をお届けします！

どんなアイデアで検証したの？

FXの自動売買では、一つのEAがどんなに優秀でも、相場によっては苦手な時期がありますよね。そこで私たちは、「もし複数のEAを組み合わせたら、もっと安定するんじゃないか？」というアイデアを検証しています。イメージとしては、いろんな専門分野のプロフェッショナルがチームを組むようなもの。それぞれのEAが違う動き方をする（これを「無相関」と言います）ことで、どれか一つが調子を崩しても、他のEAがカバーしてくれる。こうすれば、たとえ一つ一つのEAが「ちょっとした優位性」（「弱優位性(エッジ)」と呼んだりします）しか持っていなくても、全体としては安定して利益を積み重ねられるはず！というわけです。

どうやって試したの？

このアイデアが本当にうまくいくのか、いろんな角度からテストしてみました。

いろんな未来をシミュレーション！「合格確率」テスト

まず、私たちのEAの組み合わせが、たくさんの仮想的な未来（750日間の取引を想定）でどれだけ「合格」できるかを試しました。これは「モンテカルロシミュレーション」といって、まるで「もしもボックス」で未来を何度も覗き見するようなものです。結果はというと、

リスク1%/成分（口座資金の1%を一つのEAのリスクに設定するイメージ）で試したところ、最初の関門を**77%が突破し、最終的に64%**の組み合わせが合格しました！これはかなり良い数字です。
途中で大きな損失を出して失格になった組み合わせは9%で、合格したEAの組み合わせは平均261日目には利益が安定し始めていました。
この組み合わせは、一時的な損失の最大幅を示す「ドローダウン」（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）が比較的少なかったので、「もっとリスクを上げても大丈夫そう！」と判断して、リスクを少し上げてみたところ、合格率がぐっと跳ね上がったんです。
ただし、リスクを1.5%以上にすると、今度は大きな損失で失格するEAが増えてしまうこともわかりました。「リスクとリターンのバランス」って本当に大事なんですね。

日中の急な動きにも耐えられる？「M1日中検証」

次に、日中の細かい値動き（M1というのは1分足のことです）にもしっかり耐えられるか、「M1日中検証」というテストをしました。これは、特にプロップトレーディング（会社の資金で取引するような、より厳しい環境）を目指す上でとっても大事な検証なんです。

リスク1.5%の設定で、2022年から2025年のデータを使って試したところ、利益率は+35.8%、そして「プロフィットファクター（PF）」は1.52という結果に！PFは総利益を総損失で割った値で、1を超えれば利益が出ている証拠なので、これは素晴らしい成績です。
一番悪い日でも1日の損失は2.67%に抑えられ、1日あたりの損失で失格するEAはゼロ。隠れた問題も一切なく、見事に「合格」しました！
このEAの組み合わせは、例えば「金Donchian」のような他の戦略とは違い、日中に相場が急変しても複数のEAが同時に損失を出して「共倒れ」になるリスクが低いんです。また、せっかく出た含み益がなくなっちゃう「含み益吐き出し」も起きにくいことが確認できました。これはプロップトレーディングのような厳しい環境でも勝ち抜く上で、決定的な強みになります！

ここまででわかったこと

これまでの検証で、私たちのEAの組み合わせは「無相関の弱優位性分散」という戦略が、非常に効果的であることがわかりました。要するに、

低いドローダウン（低DD）
高い安定性
約64%の合格率
日中の相場変動にも安全に対応できる という、理想的なバランスが取れた状態に到達したんです。これは、継続的に利益を出して資金を引き出していく（「継続出金」）ための、現実的な道筋が見えてきたと言えるでしょう！

まだまだ続く！実運用前の「最重要」検証

ここまで良い結果が出ていますが、実際に運用を始める前には、まだ絶対やっておかなきゃいけない大事な検証が残っています。

「未来のデータ」で本当に通用するか？「前進検証」

過去のデータでEAを最適化すると、その過去のデータに「たまたま」合っているだけ、ということがよくあります。これを「選択バイアス」と呼びます。例えば、テストで毎回同じ問題が出ると、答えを覚えてしまって本当の実力が測れない、みたいなイメージですね。これを避けるために、「前進検証」（OOS=Out-of-Sample検証）というテストをします。例えば、「2016年から2021年のデータでEAの組み合わせを決めて、その組み合わせが2022年から2024年のまだ見ていないデータでどう動くか」を試すんです。これで、本当に未来の相場でも通用するのかを確かめます。

いざという時の備え！「テールリスク対策」

それから、2020年のコロナショックのような、めったに起きないけど、起きたらとんでもないことになる大きな相場変動（「テールリスク」と呼びます）への対策も考えておかなければいけません。リスクを控えめに設定しておくか、危機を察知して一時的に取引を止めるような仕組みが必要ですね。

現時点での「おすすめリスク設定」はこれ！

これらの検証を踏まえて、現時点での推奨リスクは「1つのEAにつき口座資産の0.7%〜1%」くらいが良さそうです。この設定なら、2020年のコロナショックのような大きな変動があったとしても、ドローダウン（一時的な損失）を10%前後に抑えられる見込みがあります。無理のない範囲で、着実に利益を狙っていきましょう！

期待のEA、幻と消ゆ。未来データが暴く勝てる仕組みの罠

Fri, 27 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「期待のEA、幻と消ゆ。未来データが暴く勝てる仕組みの罠」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回は、以前「これはいけるかも？」と期待していたEAの成績が、実はデータの「ノイズ」のせいだったんじゃないか？という疑問を解消するため、「クリーンなデータ」で改めて検証し直してみました。その結果、ちょっと厳しい現実が浮き彫りになったんです。

どんなアイデア?

これまで色々なEAを検証してきましたが、中には「あれ？このEA、すごく良い成績を出してるぞ？」と目を引くものがありました。例えば「金Donchian」というEAがそうですね。でも、私たちは検証に使うデータが本当に正確なのか、という点にものすごくこだわっています。もしデータの中に「未来の情報」が紛れ込んでいたりしたら、それはまるでテストでカンニングしているようなもの。過去のデータでいくら良い成績が出ても、未来では全く通用しない「偽の優位性(エッジ)（優位性）」になってしまうんです。以前の検証で、私たちのデータに一部「2026年まで先の未来のデータ」が紛れ込んでいた可能性があることが判明しました。そこで今回は、その未来のデータを取り除き、完全に「クリーン（きれい）」な状態のデータで、過去に良い成績に見えたEAや、一般的なテクニカル指標（移動平均線やRSIなど）を使ったEAをもう一度検証し直すことにしたんです。「クリーン再スキャン」という名の通り、データという土台を徹底的にきれいにすることで、本当に通用するEAを見つけられるはず！という期待がありました。

どうやって試した?

まず、過去に良い成績を出していた「金Donchian」EAを、きれいになったデータで再テストしました。これによって、以前の好成績が本当に実力だったのか、それとも未来データのおかげだったのかがハッキリします。次に、FXでよく使われる標準的なテクニカル指標を組み合わせたEAを、主要な通貨ペア（USDJPY、EURJPY、GBPNZDなど）ごとに、たくさんのパターンで試してみました。具体的には80通りもの組み合わせを検証したんです。これは、まるで「たくさんの宝くじの中から、どれか一つでも当たらないか？」と探すようなもの。もし偶然に良い成績が出たとしても、それは「優位性（優位性）」とは言えませんよね。だから、たくさんの試行の中から見つかった成績が、本当に信頼できるものなのか、という視点も持ちながら検証を進めました。

結果はどうだった?

期待とは裏腹に、厳しい結果となりました。

金Donchian EAの真実

以前はなんと**+21.8%もの利益を出していた「金Donchian」EAですが、きれいなデータで再検証したところ、利益は+5.3%にまで大幅に縮小してしまいました。これは年間に換算すると、たったの0.8%**の利益です。やはり、以前の好成績のほとんどは、未来のデータ（2026年のデータ）が紛れ込んでいたことによって「良く見えていただけ」だった、ということが判明しました。まるで、テストでカンニングがバレて点数が大幅に下がったようなものですね。

クリーンデータでの上位候補も「弱い」

他にも、クリーンなデータで検証した中で、比較的成績が良かったEAがいくつか見つかりました。

USDJPY × トレンド系指標 + ADX：約10.5%の利益（6〜7年間での合計）
EURJPY × RSI：約9.2%の利益（5〜7年間での合計）
GBPNZD × RSI：約8.7%の利益（6〜7年間での合計）これらのEAは、一見プラスの利益が出ているように見えますが、年利に換算するとどれも1%〜1.6%程度にしかなりません。しかも、検証期間中に全く利益が出ない年（最悪年0.0%）もあったりします。私たちは80通りもの組み合わせを試したので、この程度のプラスの成績は、たくさんの試行の中から「たまたま良い数字が出ただけ」という多重検定（たくさんのテストを繰り返すことで、偶然良い結果が出てしまう現象）の域を出ない可能性が高い、と判断せざるを得ません。例えば、宝くじを1枚だけ買って当てるのは難しいですが、1000枚買えば当たる確率は上がりますよね。でも、それは「宝くじの選び方に優位性がある」わけではなく、単に試行回数を増やしただけなんです。EAの検証もこれと同じで、たくさんのパターンを試すと、偶然プラスになるものが出てくることがあります。プロップファーム（資金を借りて運用する会社）のチャレンジなどでよく求められる「年利8%以上」といった目標には、これらの成績は遠く及びませんでした。

ここから学んだこと

今回の「クリーン再スキャン」で得られた最終的な結論は、少し厳しいものでした。「クリーンなデータと、特定の通貨ペアに特化した検証を行っても、標準的なテクニカル指標だけで、強く信頼できる優位性（安定して利益を出せる優位性）は見つけるのが難しい」ということです。でも、これは決して無駄な検証だったわけではありません！

残された現実的な道

では、これからどうすればいいのか？いくつか現実的な道筋が見えてきました。

独自のアイデアや別データを探す： 標準的なテクニカル指標だけでは難しいなら、私たち独自の、もっと斬新なアイデアを取り入れたり、今まで使っていなかった種類のデータ（例えば、市場の心理を数値化したデータなど）を活用したりする必要があるかもしれません。
プロップファームのチャレンジを割り切る： プロップファームの資金獲得チャレンジは、ある意味「計算された小さなリスク」と割り切って、挑戦してみるのも一つの手です。そこで得られる経験や知識は、きっと次のステップに繋がるはずです。
別市場や別手法を検討する： FX市場だけでなく、株式や商品先物など、他の市場に目を向けてみたり、EA以外の裁量トレードや、より長期的な投資手法なども視野に入れてみるのも良いかもしれません。

不変の成果：信頼できる検証基盤の確立

今回の検証で、一番の「不変の成果」は、**「データの品質まで含めて、偽の優位性（見せかけの優位性）を何段階にもわたって見破ることができる、信頼性の高い検証基盤」**を確立できたことなんです。これは、例えるなら「本物のダイヤと偽物のダイヤを確実に見分ける鑑定士の目」を手に入れたようなもの。すぐに稼げるEAは見つからなかったけれど、少なくとも「これはダメだ」「これは偽物だ」というものを自信を持って切り捨てられるようになった、ということです。この「偽物を見抜く力」こそが、これからのEA探しにおいて、私たちの大切な武器になってくれるはずだと信じています。これからも、本当に使えるEAを見つけるために、地道な検証を続けていきますので、ぜひ応援してくださいね！

金（ゴールド）データに「異常」発覚！EA検証を揺るがす真実

Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「金（ゴールド）データに「異常」発覚！EA検証を揺るがす真実」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。

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）検証をしている中で、金（ゴールド）の過去データにちょっと見過ごせない「異常」が見つかったんです。これは、EAの検証結果を大きく左右する可能性のある、かなり重要な問題なんですよ。

金（ゴールド）のデータに異変が…？

まず最初に気づいたのは、金（ゴールド）のデータです。特に2025年から2026年の4ヶ月間を見てみると、日中の値動き（レンジ）が5%を超える日がなんと12日もあったんです。これ、どれくらい異常かというと、あのコロナショックで世界中がパニックになった2020年でさえ、1年間で10日くらいだったことを考えると、たった4ヶ月でこの回数は尋常じゃないですよね。さらに、この期間の金価格自体も、たった14ヶ月でほぼ倍になっているという、ものすごい急騰を見せていました。中には日中の値動きが14%にもなる日もあったりして…。「これはさすがに現実的な動きじゃないぞ？」と、データの破損を疑うレベルだったんです。

過去のEA検証結果にも影響が…？ドンチャンチャネルで再検証

この異常なデータを見つけたことで、私たちは一つの大きな懸念を抱きました。それは、「もしかして、これまで検証してきたEAの結果も、この異常なデータの影響を受けているんじゃないか？」ということです。そこで、以前検証して良い結果が出ていた「Donchian Channel（ドンチャンチャネル）」という有名なトレンドフォロー型EAのアイデアを、改めて健全な期間（2015年〜2024年）のデータでバックテスト（過去のデータを使ってEAの性能を検証すること）し直してみることにしました。もちろん、この期間には先ほどの異常なデータは含まれていません。結果はどうだったかというと、10年間でプラス3〜11%（年利にすると0.3〜1%くらい）と、かなり控えめな成績に。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）もほぼ1で、ほとんど利益が出ていない状態でした。これまでの検証では「+30〜46%でPFが2〜3！」なんて良い数字が出ていたのは、どうやらこの「おかしい2026年の金データ」での急騰にうまく乗っかった結果だったようなんです。つまり、実際の相場ではほとんど機能しない、かなり微弱なものだったということですね。これは本当に重大な発見で、これまで私たちが検証してきたすべてのバックテスト結果（特に、たくさんのEAの中から勝ち残ったものを見つける『スキャン』テストも含めて）が、この『異常なデータ』によって間違った評価をされていた可能性があるんです。せっかく良いEAを見つけたと思っても、実はデータがおかしかっただけ…なんてことになったら、元も子もないですよね。

データ品質の重要性を痛感！急遽対策を実施

今回の件で痛感したのは、「過学習（過去のデータにEAが最適化されすぎて、未来の相場では通用しなくなること）」だけでなく、「データの品質」もまた、私たちを惑わす「偽の優位性(エッジ)（本当は存在しない優位性）」を生み出す原因になる、ということ。EAの検証って、どれだけ良いEAを見つけられるか、どれだけ厳密にテストできるかが重要だと思われがちですが、その大前提として「使っているデータが健全であること」が本当に大切なんだと改めて学びました。

今後の検証は、よりクリーンなデータで！

そこで、私たちは急遽「データクリーニング層」という、データの異常を自動で検出して取り除く仕組みを作ることにしました。具体的には、日中の値動きが異常に大きすぎるもの、急激な価格の飛び（価格ジャンプ）、出来高がずっとゼロのまま…といった、ありえないデータを見つけて、それらを除外したり修正したりするんです。そして、この問題にはもう対応済みです！私たちのバックテストエンジンに、異常なデータを見つける機能を組み込み、常にクリーンなデータを読み込むように設定しました。さらに、定期的にデータの点検も行っています。ちなみに、異常なデータは全体の0.1%程度で、その多くは2020年のコロナショック時の本当にあった激しい値動きだったりするんですが…今回の金（ゴールド）の2025〜2026年のデータは、「単発の異常」というよりも、「ゆっくりと、でも異常なペースで価格が倍増していく」という、ちょっと特殊なケースだったんです。なので、単純な異常検出だけでは見つけにくかった、という背景もあります。これによって、今後のすべての検証は、この「キレイになったデータ」を前提として行うことになります。皆さんに提供する情報の信頼性を高めるためにも、これは必須の対応だったと考えています。

金EAに落とし穴！日中損失5%超えの真因を追う

Wed, 25 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「金EAに落とし穴！日中損失5%超えの真因を追う」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、私たちは開発中のEA（自動売買システム）を金（ゴールド）の1分足（M1）で検証していたのですが、ある日、ちょっと気になる動きが見つかりました。具体的には、2026年1月30日という日に、日中の損失が一時的に-7.2%（リスク1%設定時）や-5.3%（リスク0.7%設定時）に達してしまい、私たちが設定している「1日の損失は5%まで」というルールに引っかかってしまったんです。これは一体どういうことなのか、詳しく調べてみることにしました。

どんなアイデア?

私たちが目指しているEAは、大きなトレンド（相場の流れ）に乗って、利益をぐんぐん伸ばしていく「トレンドフォロー」タイプなんです。まるで、大きな波に乗って沖まで進むサーファーのように、一度良い波に乗れたら、その波が続く限り利益を大きくしていきたい、という考え方ですね。

どうやって試した?

このEAを、金（ゴールド）の1分足（M1）データを使って検証していました。M1というのは、1分ごとの値動きを見る、かなり細かな時間足のことです。そして、EAを運用する上で大事なルールの一つとして、「1日の損失は有効証拠金（口座にあるお金＋含み益）に対して5%を超えたら、その日は取引を止める」というものがあります。これは、急激な損失から資金を守るための大切なルールなんです。

結果はどうだった?

先ほどお話しした2026年1月30日、まさにその日に問題が起きました。詳しく調べてみると、この日、EAは実は2025年9月1日から保有していた、金の大勝ちロングポジション（買い持ち）を持っていたんです。なんと、3445ドルという安いところで買っていたんですね！このポジションは、かなりの含み益（まだ確定していない利益）を抱えていて、口座の有効証拠金は大きく膨らんでいました。ところが、2026年1月30日の日中に、金相場が急落してしまったんです。始値が5382ドルだったのが、一時的に4678ドルまで下がるという、なんと1日で14.3%もの大きな値動きでした！この急落によって、これまで順調に増えていた含み益が大きく減ってしまい、結果として口座の「有効証拠金（含み益込みの残高）」が、その日の始値と比べて-7.7%も減ってしまったんです。これが、日次損失ルールである-5%を超えてしまい、「その日は取引停止」という事態を招いた真犯人でした。つまり、EA自体に不具合があったわけではなく、**「含み益が減ったことによって、日次の損失ルールに抵触してしまった」**という、ちょっと意外な結果だったんです。

なぜこんなことになったの？（真因診断）

この出来事から見えてきたのは、**「トレンドフォロー（利益を伸ばす戦略）と、日次損失ルール（1日で大きな損失を出さない）の間に、根本的な緊張関係がある」**ということなんです。せっかく大きなトレンドに乗って利益を伸ばしている最中に、一時的な相場の逆行で含み益が大きく減ってしまうと、たとえトータルではプラスでも、その日だけ見ればルール違反になってしまう可能性がある、ということなんですね。これは、まるでマラソンでトップを走っているランナーが、給水ポイントでちょっと立ち止まっただけで、一時的にタイムが落ちてしまった、というようなイメージかもしれません。つまり、EAの優位性(エッジ)（優位性）自体は本物でも、この「含み益の保護」が今後の課題だ、ということがはっきりと分かりました。

ここから学んだこと、次の一手！

今回の検証で、私たちのEAには「含み益をいかに守るか」という、新たな課題が見つかりました。そこで、次の対策として考えているのが、トレーリングストップ（利益が伸びるにつれて逆指値注文を動かして、利益を確保する仕組み）や、部分利確（ポジションの一部だけを決済して、利益を確定させること）を導入することです。これらを使って、日中の急な相場変動による含み益の吐き出しを抑えられないか、再度M1での検証を進めていく予定です。ちなみに、2026年に金が5000ドルを超えるような高値で、しかも1日で14%も動くというのは、ちょっと異常な値動きにも見えますよね。なので、使っているデータが本当に健全かどうかも、念のため確認しておこうと思います。

金（ゴールド）とドンチャン戦略！XAUUSDで優位性を探る

Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「金（ゴールド）とドンチャン戦略！XAUUSDで優位性を探る」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。

この記事では、FXの自動売買(EA)について、XAUUSD（金/米ドル）と「ドンチャンチャネル」という有名なトレンドフォロー戦略を組み合わせたアイデアを深掘りしてみました！

どんなアイデア?

今回試したのは、「ドンチャンチャネル」というインジケーターを使ったトレンドフォロー戦略を、XAUUSD（金/米ドル）という通貨ペアで動かすEAです。「ドンチャンチャネル」というのは、簡単に言うと、過去の一定期間の高値と安値を線で囲んだ帯のこと。この帯を価格が上抜けたら買い、下抜けたら売り、というように、トレンドの発生に乗っかって利益を狙うのが「トレンドフォロー」戦略なんですね。なぜXAUUSD、つまり「金」に注目したかというと、金は昔から「有事の金」と言われるように、世界情勢によって価格が大きく動きやすいんです。一度トレンドが出ると、その流れが長く続きやすいという特性があるため、トレンドフォロー戦略と相性が良いんじゃないか？と考えたわけです。

どうやって試した?

このアイデアが本当に使えるものなのか、いくつかの角度から徹底的に検証してみました。

パラメータの頑健性をチェック！

まず、「パラメータ頑健性」というテストを行いました。これは、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どうかを確認するものです。もし、特定の数字でしか利益が出ないEAだと、それは「過学習（オーバーフィッティング）」といって、過去の相場に最適化しすぎて、未来の相場では通用しない可能性が高いんです。例えるなら、料理のレシピで「塩はぴったり5gじゃないと美味しくない！」というよりは、「4gでも6gでも美味しく作れる」方が、どんな状況でも安定して美味しい料理が作れますよね？今回のEAは、エントリーの期間を示す「entry_n」というパラメータを10〜70まで変えてみても、なんと全値でプラスの成績を出してくれました！ 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）も1.13〜3.29と非常に優秀で、特に40〜55くらいの長めの期間で最高の成績を記録しています。これは、特定の期間に最適化された過学習ではなく、幅広い相場に対応できる「強いEA」である証拠なんです。

未来予測に強いか？ウォークフォワードテスト！

次に、「ウォークフォワードテスト」という、より実践的な検証を行いました。これは、過去のデータでEAを最適化し、その直後の「まだEAが見ていない未来のデータ」でテストする、というのを繰り返す方法です。まるで、過去問を解いて勉強し、その知識で本番の試験に挑む、というイメージですね。このテストでは、通算でプラス11.4%の利益を出すことができました。8年間で6年間が勝ち年、最も悪い年でもマイナス2.6%に抑えられています。これは、未来の相場にもある程度通用する可能性を示唆していると言えるでしょう。

まったくの未知の相場でも通用する？OOSテスト！

さらに厳しく、「OOS（アウトオブサンプル）テスト」も行いました。これは、EAの開発や最適化に一切使っていない、まったく未知のデータでテストする方法です。本番の試験で、まったく見たことのない問題にどれだけ対応できるか、という最終テストのようなものです。結果は、プラス6.6%の利益、PF（プロフィットファクター）は1.32と良好でした。また、maxDD（最大ドローダウン = 運用資産が一時的に最も減った割合）はマイナス8.3%でした。このテストで「STEP1合格」という一定の基準を満たしたんですが、ランダムな条件で何回もシミュレーションする「モンテカルロシミュレーション（MC）」という手法で合格確率を調べたところ、STEP1の合格確率は43.8%、全体の合格確率は24.5%という結果になりました。これは、かなり厳しい基準の中でも、それなりの確率で合格できる力があることを示しています。

結果はどうだった？

今回の検証で最も注目すべきは、このEAが「統計的一貫性（データ分析的に安定していること）」「ファンダメンタルズの裏付け（金という商品の特性に合致していること）」「パラメータ頑健性（設定値に左右されず安定していること）」という3つの重要なポイントを全て満たした、初の戦略だったということです！これはまさに、三拍子揃った優等生のようなEAを見つけられた、と言っても過言ではありません。

ここから学んだことと今後の課題

期待できる点と教訓

今回の検証から得られた大きな教訓は、「いろんな通貨ペアをまとめて見るのではなく、通貨ペアごとの特性に特化してEAを開発・検証すると、本当に使えるEAの候補が見つかりやすい」ということです。特に、金や原油といった「商品市場」は、トレンドが出やすい性質を持っているため、トレンドフォロー戦略とは非常に相性が良いことが改めて分かりました。この「金/商品市場のトレンドフォロー」は、今後EAを開発していく上での有望な軸になりそうです。

まだまだ改善の余地あり！

もちろん、完璧なEAは存在しません。今回のEAにも、いくつか残された課題があります。

ドローダウンのリスク管理: maxDD（最大ドローダウン）が約-8%〜-12%と、私たちが設定している「-10%」という許容範囲にかなり近い水準でした。これは、運用する際の取引量（サイジング）を調整することで、ドローダウンを安全圏に収める工夫が必要になりそうです。
短い時間足でのリスク確認: 今回は主に日足などの長い時間足での検証が中心でした。金は日中のボラティリティ（価格の変動幅）が大きいので、1分足（M1）のような短い時間足でのリスクがどうなるか、まだ詳しく確認できていません。これは今後の重要な検証ポイントですね。
単一市場への集中リスク: 今のところ、XAUUSD（金）という単一の市場に集中しています。もし金の相場がEAに合わない時期が続くと、成績が安定しなくなる可能性があります。そこで、他のトレンドが出やすい通貨ペア（例えばAUDJPY＝豪ドル/円のドンチャン戦略など）も検討し、複数のEAを組み合わせてリスクを分散していくことも考えています。今回の検証は、非常に大きな一歩となりました。この結果を元に、さらに安全で安定したEAを目指して、引き続き検証を重ねていきますね！

EAの真の優位性を見つけろ！全網羅スキャンで宝探し

Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAの真の優位性を見つけろ！全網羅スキャンで宝探し」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、私たちがこれまで試してきたEA検証方法の反省点からスタートして、新しいアプローチで有望なEAの組み合わせを探してみたお話です。

どんなアイデア?

これまでは、複数の円ペア（USD/JPYやEUR/JPYなど）をまとめて検証することが多かったんです。でも、そうすると、それぞれの通貨ペアが持っている「ここが特に面白い！」っていう特性（FX用語で「優位性(エッジ)」と呼びます）が、なんだか薄まってしまうんじゃないか、という反省があったんです。例えるなら、いろんな料理を一つの鍋で煮ると、それぞれの具材の味が混ざってしまって、一番美味しいはずの味がわからなくなっちゃう、みたいなイメージですね。そこで今回は、もっと泥臭く、でも確実に有望なEAを見つけ出すために、とある壮大な実験をすることにしました！

どうやって試した?

具体的には、全部で20種類の通貨ペアと、私たちが普段使っている4つのトレード手法（EAのロジック）を組み合わせて、日足(D1)で一つずつウォークフォワード検証（過去データで最適化して、まだ見ていない未来のデータでテストする、という繰り返し検証のこと）を片っ端から試してみたんです。想像してみてください、20通貨ペア × 4つの手法 = 合計80パターン！これを全部、ウォークフォワード検証で丁寧に調べていったんですよ。まるで、宝探しのために地図の隅から隅まで徹底的に探索するような作業でした。

結果はどうだった?

この膨大な検証の中から、いくつか「これは面白い！」という特化型の有望候補が見つかりました！

最有力候補は「金×ドンチャンチャネル」！

一番目を引いたのが、金（XAUUSD）とドンチャンチャネルを組み合わせたEAでした！

OOS通算+21.8%: 検証期間全体で、未知のデータ（OOS=Out-of-Sample）で21.8%の利益が出たんです。
勝ち5-7年: 7年間の検証期間のうち、5年間がプラス収支でした。
最悪年-3.0%: 一番負けた年でも、損失は3.0%に抑えられていました。
年平均+3.1%: 毎年平均で3.1%の利益が出ていた計算になります。これは、まるで「金相場はドンチャンチャネルと相性がいいんだね！」と教えてくれているみたいで、とってもワクワクする結果でした。ドンチャンチャネルは、高値と安値を追ってトレンドに乗りやすいようにする、シンプルなトレンドフォロー系の手法なんですよ。

他にも有望な候補が！

他にも、こんな組み合わせがなかなか良い成績でしたよ。

AUDJPY × Donchian（通算+12.6%、7年間のうち5年がプラス）
GBPNZD × RSI（通算+9.4%、7年間のうち6年がプラス）
GBPUSD × RSI
USDJPY × Trend+ADX
EURUSD × RSI それぞれ、特定の通貨ペアと特定のEA手法が、まるで手を取り合っているかのように、良い結果を出してくれたんです。

なぜ金×ドンチャンチャネルが有望なのか？

この金×ドンチャンチャネルの組み合わせが特に注目されるのは、単に数字が良いだけでなく、その理由がしっかり説明できる点なんです。金は昔から、大きなトレンドが出やすい「古典的なトレンド市場」として知られていますよね。だから、トレンドフォロー系のドンチャンチャネルがうまく機能するのも、納得がいくんです。まさに「統計的な安定性」と「ファンダメンタルズ（経済の基礎体力）的な裏付け」の両方を満たしている、と言えるんですね。以前、金（XAUUSD）を検証した時は、別の手法（Trend+ADX）と、さらに銀（XAGUSD）も一緒に検証してしまったんです。その時はあまり良い結果が出なかったのですが、今回の検証で「金単体」に「ドンチャンチャネル」というシンプルな手法を組み合わせるのが、いかに重要だったか、改めて気づかされました。