ウォークフォワード on FX検証日記

検証のやり方 — なぜこの結果は信じられるの?

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

このサイトの記事では「前進検証で消えた」「M1日中で失格」「モンテカルロで合格率◯%」といった言葉がよく出てきます。ここではそれぞれが何をしているのか、なるべくやさしく説明しますね。全部「ニセのエッジにだまされないための関門」だと思ってください。

1. クリーンなデータを使う

そもそも、もとのデータが壊れていたら検証は意味がありません。実際、ある時期の金(ゴールド)のデータに異常があって、それが原因で「すごく勝てている」ように見えていたことがありました。なので、まず異常な値動きのバーを検出して除外してから検証します。

2. ウォークフォワード / 前進検証

これがいちばん大事です。簡単に言うと、**「過去でルールを決めて、まだ見ていない未来で試す」**やり方です。

過去の期間で設定を決め、未使用の未来で検証する。これを少しずつずらして繰り返します。

例: 2015〜2020年のデータで一番成績の良かった設定を選ぶ → その設定を**2020〜2025年(未使用)**で試す

普通のバックテストは、全期間で一番良い設定を選んでしまうので、「後出しジャンケン」になりがちです。前進検証では未来を一切のぞき見しないので、**「本当に通用するのか」**が分かります。さらに厳しい「完全前進検証」では、どの銘柄を使うかの選択まで過去だけで決めます。多くのアイデアは、ここでアッサリ消えます。

3. M1(1分足)で日中のリスクを見る

プロップファーム(資金を預けてくれる会社)には「1日で◯%以上負けたら失格」というルールがあります。ところが日足だけで見ていると、1日の途中で大きく含み益を吐き出して一時的に大損していた、というのを見逃してしまうんです。

そこで、保有中だけ1分足にズームインして、口座のお金が日中どう動いたかを再現します。これで「日足では無傷に見えるけど、実は途中で失格していた」というケースを捕まえられます。

4. モンテカルロ(合格できる確率)

過去で1回うまくいっても、それが「実力」か「運」かは分かりません。そこで、過去のリターンをシャッフルして**何千通りもの『あり得た未来』**を作り、そのうち何割でプロップに合格できるかを数えます。「合格率◯%」はこうして出しています。

5. ポートフォリオ・エンジン(現実に近い口座管理)

複数の通貨や銘柄を別々に検証して足し算すると、本当のリスクより小さく見えがちです(みんなが同時に負ける日を見落とすため)。なので、全銘柄を1つの口座でまとめてバーごとに処理して、口座全体のドローダウン(資金の落ち込み)で判断します。

ドローダウンは「最高値からどれだけ下がったか」。プロップの『最大-10%』などの制限に直結する、いちばん大事なリスク指標です。

まとめ

たくさんのアイデアが、関門を通るたびに絞られていきます。最後まで残るのはごく一部です。

これらをぜんぶ通った戦略だけを「本物候補」として扱っています。逆に言うと、どこか1つでも引っかかれば不採用です。地味ですが、この多段チェックがあるおかげで、「見かけだけ良い戦略」をかなり高い精度で却下できています。

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。

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！

EAが覚醒！新ロジック「コナーズRSI2」で勝てる仕組み強化

Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAが覚醒！新ロジック「コナーズRSI2」で勝てる仕組み強化」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: 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。

私たちは、EAの新しいバージョンv1.5.0候補として、「Connors RSI2（コナーズRSI2）」という新しいロジック（取引ルール）を組み込むことで、これまでのEAの性能をさらにパワーアップできないか、という検証を進めてきました。そして今回、その検証が無事に完了し、素晴らしい結果が出たので、皆さんにご報告しますね！

どんなアイデアだったの？

今回の新しいロジック「Connors RSI2」は、私たちが以前から注目していた「平均回帰（アベレージ・リバージョン）」という考え方に基づいています。これは、株価や為替レートが一時的に大きく変動しても、いずれは平均的な水準に戻ろうとする性質を利用したものです。具体的には、

「終値が200日移動平均線（SMA）より上にある」：長期的なトレンドは上昇傾向にあることを確認します。
「RSI(2)が10を下回る」：RSI(2)というのは、ごく短期間（2日間）のRSI（相対力指数）で、これが10を下回るということは、「売られすぎ」の状態にあることを示します。まるでゴムが目いっぱい引き伸ばされたような状態ですね。
この2つの条件が揃ったら買い！：まさに「押し目買い」のチャンスと見てエントリーします。
「5日移動平均線（SMA）を上回ったら決済」：価格が元の平均的な水準に戻ってきたら、利益を確定します。引き伸ばされたゴムが元に戻ったようなイメージです。
「ATRストップ3, D1」：もし予想に反してさらに下落してしまった場合に備えて、ATR（アベレージ・トゥルー・レンジ=値動きの幅）を基準にした損切りラインをしっかり設定しています。このロジックは、トレンドに乗るCore EAとは全く違うタイミングで取引をするため、お互いの弱点を補い合い、ポートフォリオ全体の安定性を高める効果が期待できるんです。

どうやって試したの？

まずは、この「Connors RSI2」ロジックが、どんな銘柄でうまく機能するのかを徹底的に調べてみました。

使える銘柄を探してみた！

世界中のFX通貨ペアや株価指数など、全部で26種類の銘柄をバックテストにかけてみたんです。その結果、なんと15銘柄で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1.05を超える良い成績を出してくれました。しかも、これらの銘柄は、これまで主力としていたCore EAのロジック（トレンド追従型）とは、**ほとんど相関がない（相関が+0.00〜+0.05）**ことが判明したんです！特に好成績だったのは、JP225（日経平均）やUS30（ダウ平均）といった主要な株価指数で、PFは1.75〜1.98と非常に優秀でした。FX通貨ペアでも、GBPUSD（ポンドドル）がPF1.95、EURGBP（ユーロポンド）がPF1.71など、たくさんの銘柄で良い結果が出ています。

ポートフォリオを組んでみた！

次に、この選ばれた15銘柄を組み合わせて、一つのポートフォリオとして運用した場合の成績を見てみました。リスク設定を0.005（口座資金の0.5%を1回の取引のリスクに設定するイメージ）として計算したところ、

月平均利益率：+0.25%
DD（ドローダウン=一時的な最大損失幅。登山でいう"どれだけ下りに転じたか"のようなもの）-5.8%
PF（プロフィットファクター）：1.44
Sharpe（シャープレシオ=リスクに対するリターンの効率性を示す指標。高いほど効率が良い）：1.04 という結果になりました。特に注目したいのはSharpeレシオ1.04という数値です。これまでのCore EA単体だと0.3程度だったので、Connors RSI2はリスクに対して非常に効率良く利益を出せるシステムだということが分かりますね。そして、Core EAとの相関も+0.03と、ほとんど独立していることがここでも確認できました。

未知の期間で「本物」か検証！

バックテストで良い結果が出ても、「たまたま過去のデータに合いすぎただけでは？」という疑問はつきものです。そこで、私たちは「前進検証」という、より厳しいテストを行いました。これは、まず2015年〜2020年のデータでPF1.1以上の銘柄を11個選抜し（これを「インサンプル期間」と呼びます）、そのEAを**「まだ一度も見たことのない」2020年〜2025年のデータ（これを「アウトオブサンプル期間」と呼びます）で動かしてみる**、という方法です。結果は…なんと、この未見の期間でも、月平均利益率+0.17%、DD-3.0%、PF1.38、Sharpe0.94という素晴らしい成績を達成！ これは、このロジックが特定の期間に最適化されたものではなく、「本物」の優位性(エッジ)（優位性）を持っていることの強力な証拠なんです。

AIは賢いか？強化学習のレバレッジ調整に挑む

Sat, 30 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「AIは賢いか？強化学習のレバレッジ調整に挑む」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。

今回は、FXの自動売買（EA）でレバレッジを自動的に調整する仕組みについて、新しい試みをした結果をお伝えしますね。

どんなアイデア？

前回の機械学習（ML）を使ったレバレッジ調整の検証（研究100）では、期待通りの結果が出ませんでした。そこで今回は、もっとシンプルで分かりやすい「強化学習」の一種、「tabular contextual bandit（表形式のコンテクスチュアルバンディット）」という方法を試してみることにしました。これは、EAが今の相場の「状況（context）」を判断して、いくつかの選択肢の中から最適な「行動（bandit）」を選ぶ、という仕組みなんです。まるで、状況に応じて賢い選択をするAIのようなイメージですね。具体的には、EAが以下の3つの情報から今の状況を判断します。

ボラティリティの3分位: 相場の値動きの激しさ（ボラティリティ）を「静か」「普通」「活発」の3段階に分けます。相場の活発さの目安ですね。
株式市場の開閉: 株式市場がオープンしているか、クローズしているか。これはFX市場にも影響を与える外部要因です。
ドローダウン状態: EAが含み損を抱えているかどうか、その度合い。EAの調子を表す目安になります。そして、これらの状況に合わせて、レバレッジを「0.5倍（低め）」「1.0倍（標準）」「1.5倍（高め）」の3段階で調整するように学習させました。過去のデータを使って学習し、その知識を使って未来を予測・行動する「ウォークフォワード学習」という方法で、その効果を確かめてみたんですよ。

結果はどうだった？

残念ながら、今回の結果は期待外れでした…。学習を進めた結果、EAはまるで「臆病な戦略」を選んでしまったんです。特に「ドローダウン（含み損）」を避けようとしすぎて、ほとんどの状況でレバレッジ0.5倍（一番低いレバレッジ）しか選ばなくなってしまいました。これを「退化方策」と呼んでいます。その結果、月間の利益率はわずか+0.72%と、これは正直「最悪」に近いパフォーマンスです。まるで、登山で安全を重視しすぎて、頂上までたどり着けなかったような感じですね。もちろん、学習の「報酬設計」（EAが何を良い行動と判断するか）を調整すれば、結果は変わるかもしれません。でも、一番驚いたのはここからです。なんと、今回の強化学習（RL）よりも、**「プラセボ（偽薬）」**と呼べる比較対象の方が良い結果を出してしまったんです！この「プラセボ」というのは、今回の学習で使った「状況」と「レバレッジの選択」の対応関係を、あえてランダムに入れ替えた、つまり「意味のない組み合わせ」のものです。それが月間+1.57%の利益を出して、本物の強化学習を上回ってしまったんですね。これは本当に予想外でした！

ここから学んだこと

この結果が示唆しているのは、私たちがすでにEAに組み込んでいる「ボラティリティに応じたレバレッジ調整（vol-target）」や「株式市場の開閉に応じたフィルタ」といった、手作りのシンプルなロジックが、実はかなり優秀だったということです。今回の強化学習で「状況に応じてレバレッジを調整する」という新しい仕組みを試したかったのですが、結局のところ、既存のロジックがすでにその役割を十分に果たしていたため、追加で学習させる意味がなかった、という結論になりました。これは、前回の機械学習（ML）を使った検証（研究100）と同じ結論なんです。これ以上、報酬設計を細かく調整して過去のデータに合わせ込もうとしても、それは「過剰適合化」（特定のデータにはバッチリ合うけど、未知のデータには全く通用しない状態）に陥るだけだと判断しました。まるで、オーダーメイドの服が特定の体型にしか合わないように、過去の相場にだけ効くEAを作ってしまうようなものです。ですので、今回の検証からは、機械学習（ML）も強化学習（RL）も、今のところ私たちが手作業で調整しているレバレッジ管理のロジックを超えることはできませんでした。したがって、現在稼働中のEAのシステムに変更はありません。今回の結果は少し残念でしたが、新しい技術の可能性を探る上で、とても大切な一歩だったと思っています。

この検証のつながり

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

AIが予測するリスク、そのロジックは本物か？

松山式DEG手法！EA検証でトレンド再発見

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

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

EAで再現するなら？

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

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

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

ちょっとした設定変更でガタガタに…

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

利益は出るけど、ちょっと薄い…

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

コアロジックとの相関も…

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

ここから学んだこと

今回の検証から、私たちはいくつかの大切な教訓を得ることができました。

どんな複雑な手法も、機械化すると「トレンド再発見」に収束する！？

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

フィボナッチ押し目とRR利確は「恒久資産」だけど…

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

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

定番指標は万能か？EA検証で判明した真実

Thu, 21 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「定番指標は万能か？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: 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。

今回は、FXの自動売買（EA）でよく使われるテクニカル指標、RSI、SMA（移動平均線）、そしてフィボナッチ・リトレースメントが、私たちのEA「Core System v1.3.1」をさらにパワーアップしてくれるのか、それとも単体で使える「新しい利益の源」になるのかを徹底的に調べてみました！

どんなアイデア?

みなさんも、RSIやSMA、フィボナッチといったおなじみの指標はご存知ですよね？これらは多くのトレーダーが裁量トレードでも使っていますし、EAでもよく利用されます。そこで今回、私たちはこれらの指標を大きく分けて2つの使い方で検証してみることにしました。

単体で「新しいEAのロジック」として使えるか？

特に注目したのは、フィボナッチ・リトレースメントを使った「押し目買い」（FibPullback）戦略です。トレンド中に一時的に価格が戻ったところで買う、という王道の戦略ですね。
RSIを使った逆張り戦略（Connorsという手法）も試してみました。

既存のEA「Core System」の「フィルター」として使えるか？

私たちのCore Systemには、「BreakoutLong」（ブレイクアウト戦略＝レンジを抜けた方向に順張りでエントリーするロジック）があります。このロジックに、RSIの買われすぎ・売られすぎの条件や、SMA（移動平均線）の傾き（トレンドの方向性）といったフィルターを追加したら、もっと成績が良くなるんじゃないか？というアイデアです。

どうやって試した?

新しいロジックとして試す場合

まずは、フィボナッチ・リトレースメントを使った押し目買い戦略を、単独のEAとしてバックテスト（過去のデータで検証）し、さらに「前進検証」（フォワードテストに近い、未来の相場をシミュレーションするテスト）にかけてみました。これは、本当に機能する「優位性(エッジ)」（優位性）があるのかを見極めるためです。 RSIを使った逆張り戦略も同様に検証し、さらにはフィボナッチとRSIを組み合わせた場合も試しました。

フィルターとして試す場合

次に、Core Systemのブレイクアウト戦略に、様々なフィルターを追加してテストしました。

RSIフィルター: 「RSIが70以下（買われすぎではない）の時にだけエントリーする」といった条件です。
SMAの傾きフィルター: 「SMAが上向き（上昇トレンド）の時にだけロングでエントリーする」といった条件です。これらのフィルターを「裸のブレイクアウト」（何もフィルターをかけていない素のブレイクアウト戦略）に適用し、成績がどう変わるかを確認しました。そして、もし良い結果が出たら、実際にCore System v1.3.1に組み込んで、システム全体の成績にどんな影響があるかを比較したんです。

結果はどうだった?

さて、ここからが本番です！期待と不安が入り混じる検証結果、お話ししますね。

単体で新しいEAとして使えるか？

まず、フィボナッチ・リトレースメントの押し目買い戦略です。これは単体で「本物のトレンド優位性」（相場で優位性がある明確な傾向）を持っていることが、前進検証の6回中5回を通過したことで確認できました！これは素晴らしい！ …と、思いきや、ちょっと残念な点があったんです。この戦略と、Core Systemの主要なロジックとの「核相関」を調べてみると、なんと0.82〜0.86という非常に高い数値が出ました。これは、「Core Systemがすでに捉えているトレンドと、ほぼ同じトレンドを狙っている」ということなんです。まるで、すでに宝の地図を持っていて、その地図で別の人が同じ宝を見つけてきた、という感じでしょうか。さらに、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1.13〜1.14と、黒字は出るものの、Core SystemのPF（約1.57）に比べるとかなり低い水準でした。つまり、新しい利益の源にはならないし、Core Systemとは違う動きをするのでリスク分散になる、という価値も見出せなかったんです。 RSIを使った逆張り戦略に至っては、FXではあまり機能せず、小さな損失が出る結果となりました。以前の研究でも分かっていたことですが、改めて確認できた形です。そして、フィボナッチとRSIを組み合わせても、相関が0.42に下がるだけで、結局優位性は消えてしまいました。うーん、これはちょっと残念な結果ですね…。

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強化の秘策は不発！「レベル重要度」が効かなかった真実

Thu, 14 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA強化の秘策は不発！「レベル重要度」が効かなかった真実」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、私たちが開発しているFX自動売買(EA)の一つ「BreakoutLong」について、あるアイデアを試した結果をお話しします。

どんなアイデアを試したの？

以前、別のEA「yosuga」を検証した際、「水平レベルの重要度」という考え方がとても有効でした。水平レベルというのは、チャート上のサポートライン（下値支持線）やレジスタンスライン（上値抵抗線）のような、多くのトレーダーが意識する価格帯のこと。その中でも「より多くの人が意識しているであろう重要なレベル」を特定し、それをトレード判断に活かす、というアイデアです。「yosuga」では、この「レベル重要度」を使って、強いサポートラインでの押し目買い（価格が一時的に下がったところで買う逆張り戦略）を成功させることができました。そこで私たちは、「このアイデアをBreakoutLongにも適用したらどうなるだろう？」と考えたんです。BreakoutLongは、まさにこの水平レベルを「ブレイク（突破）」した時にエントリーするEAですよね。具体的には、min_level_score（ミニマムレベルスコア）という設定を導入して、「ある程度の重要度がある水平レベルを抜けた時だけエントリーする」ようにしてみました。狙いは、以前の研究（研究85）でBreakoutLongの課題となっていた「相関ドローダウン(DD)」を減らすこと。ドローダウン(DD)というのは、例えば登山でいう「山頂からどれだけ下りに転じたか」のように、最大資産から一時的にどれだけ損失が出たかを示す指標です。ブレイクアウトEAは、相場がノイズのように小さな動きを繰り返すときに、無駄なエントリーで損失を出しやすい傾向があります。この「ノイズのような小さいブレイク」を避けて、もっと「本物のブレイク」だけを狙うことで、DDを改善できるんじゃないか？という期待がありました。

どうやって試した？

このmin_level_scoreという設定を、様々な重要度の閾値（例えば「レベルスコアが10以上」とか「15以上」など）で変えながら、過去のデータでバックテストを行いました。複数の通貨ペアをまとめて検証する「バスケットテスト」や、直近の期間でのパフォーマンスを見る「前進検証」など、様々な角度から徹底的に効果を検証したんです。

結果はどうだった？ — 残念！期待外れに終わりました

結論から言うと、残念ながらこのアイデアはBreakoutLongの強化にはつながりませんでした。むしろ、いくつかの点でパフォーマンスが悪化してしまったんです。

バスケットテストのドローダウンが悪化！ 複数の通貨ペアを同時に検証した結果、重要度が高いレベルだけに絞り込もうとすると、ドローダウンが改善するどころか、むしろ悪化してしまいました（例: -36.5%から-40.9%へ）。さらに、トレード効率を示すPF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失。1を超えると黒字で、数字が大きいほど効率が良い）も、重要度を上げるほど単調に悪化（10.98 → 6.53 → 5.53）してしまったんです。これはつまり、重要なレベルだけに絞りすぎると、かえってトレードチャンスを逃してしまったり、損切りが増えてしまったりした、ということなんですね。
前進検証でも改善なし 直近の期間でテストする「前進検証」でも、従来のBreakoutLong（plainと呼んでいます）が6回中4回成功したのに対し、レベル重要度を適用したバージョンも同じく6回中4回で、改善は見られませんでした。
どんな設定でも従来のEAに勝てず min_level_scoreの設定値を色々変えてテストする「パラメータ頑健性」の検証でも、どんな設定にしても従来のBreakoutLongのパフォーマンス（PF 10.98）を超えることができませんでした。つまり、どの設定にしても、従来のEAより効率が悪かった、ということになります。
M1（1分足）でのポジション過多も微減 1分足で検証した際、同時に保有できるポジション数の上限に達してしまう「抵触」が少しだけ減ったものの（3日から1日へ）、ドローダウンや最大同時損失（MC）はわずかに悪化してしまいました。

ここから学んだこと — ブレイクアウトEAの「宿命」

今回の結果から、とても大切な教訓が得られました。

レベル重要度は「押し目」には効くけど「ブレイク」には効かない！

以前「yosuga」で成功した「レベル重要度」のアイデアは、実は「押し目買い（逆張り）」のような戦略にはとても相性が良いんです。なぜなら、「強いサポートラインで買う」というロジックそのものが、レベルの重要性に依存しているから。でも、BreakoutLongのような「ブレイクアウト（順張り）」のEAの場合は、すでに「抵抗線を抜ける」というロジックが組み込まれています。そこにさらに「重要なレベルを抜けた時だけ」という条件を重ねてしまうと、条件が厳しすぎ（過剰拘束）て、せっかくのトレードチャンスを逃してしまうことが分かりました。これはまるで、美味しい料理を作ろうとして、調味料をたくさん入れすぎたら、かえって味がごちゃごちゃになってしまった、みたいな感じですね。以前行った「上位時間足フィルター（研究62）」や「出来高プロファイル（研究78）」の検証でも、同様にブレイクアウトEAのパフォーマンスを下げてしまった経験がありましたが、今回も同じタイプの失敗だったと言えます。

ブレイクアウトEAのドローダウンは「エントリーの質」の問題じゃない！

今回の検証で最も重要な発見は、BreakoutLongが抱える「相関ドローダウン」の原因は、「エントリーの質が悪かったから」というよりも、「トレンドフォロー型EAの宿命」のようなものだ、ということです。相関ドローダウンとは、複数のEAや通貨ペアが同じタイミングで損失を出すこと。これは特に、相場がトレンドを出さずに「chop（レンジ相場）」を繰り返したり、「レジーム減衰期（トレンドが弱まり、方向感がなくなる時期）」に入ったりすると、複数のトレンドフォロー型EAが同時に逆行して損失を出しやすいんです。これは、どんなにエントリーの条件を厳しくするフィルターをかけても、根本的には解決できない問題だ、ということが今回の研究で改めて明らかになりました。例えるなら、晴れた日はみんなで同じ方向に走れるけど、急に嵐が来たらみんなで同じように足を取られてしまう、みたいなイメージです。

ドローダウン管理の本当の解決策は？

このことから、BreakoutLongのようなトレンドフォロー型EAのドローダウンを管理する本当の解決策は、以下の3つのアプローチだと改めて確信しました。

伝説の「ブレイクアウト戦略」をEA基盤で徹底強化！

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

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

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

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

どんなアイデア？：あの「ブレイクアウト戦略」を徹底深掘り！

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

どうやって試した？：EAの厳しい目で「本当に使えるか」をチェック！

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

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

結果はどうだった？：期待と裏切り、そして新たな発見！

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

期待外れだった2つの「強化策」

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

ショート・スリーブ（売り戦略の組み合わせ）はまさかの「お荷物」に！

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

「overlay（フィルター）」は逆に効率を下げてしまった！

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

隠れていた「リスクの落とし穴」を発見！

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

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。

YouTubeグランビル法則をEA検証！「優位性無し」の真実

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

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

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

裁量判断をEAに落とし込む工夫

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

3つのモードで検証

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

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

結果はどうだった？

STEP1: 最初のテスト（インサンプル検証）

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

STEP2: 本当に通用するか？（完全前進検証）

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

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

ここから学んだこと

今回の検証から、いくつかの重要な学びがありました。

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

この検証のつながり

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

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。

ボリューム・プロファイルVSスイングレベル！EA優位性はどっち？

Thu, 07 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「ボリューム・プロファイルVSスイングレベル！EA優位性はどっち？」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。

今回のEA検証では、前回注目した「ボリューム・プロファイル」という分析手法を、すでに効果が確認されているEAの基本戦略に組み込んで、その実力を試してみました。特に、以前から「これは使える！」と評価している「スイング・レベル」というフィルターと比べて、どちらが優秀なのかをじっくり検証したんですよ。

どんなアイデアを試してみたの？

前回の研究（研究77）で、私たちは「ボリューム・プロファイル（出来高分布図）」というものが、相場の「効くレベル」を見つけるのに役立つんじゃないかと期待していました。ボリューム・プロファイルというのは、特定の期間でどの価格帯でどれくらいの出来高があったかを示すグラフで、市場参加者の活動が活発だった場所が視覚的にわかるんです。特に、一番出来高が集中した価格帯を「POC（Point of Control）」、出来高の約70%が集中する範囲を「バリューエリア（Value Area）」と呼びます。今回はこのボリューム・プロファイルを、私たちが普段使っている「ダウ理論（トレンドの方向性を判断する基本的な考え方）」と「MTF（複数時間軸分析。例えば1時間足と4時間足を同時に見て相場を分析すること）」、そして「押し目買い・戻り売り（上昇トレンド中の押し目や下降トレンド中の戻りで売買する戦略）」というEAの基本的な戦略に組み込んでみました。目的は、以前の研究（研究73）で非常に有効だと判明した「スイング・レベル（相場の波の高値・安値を捉えるフィルター）」と同じ土俵で、ボリューム・プロファイルがどれくらい効果を発揮するのかを比較することです。EAの基本戦略という土台の上に、どのフィルターがより良いエントリーポイントを絞り込んでくれるのか、いわば「最強の網」を探すようなイメージですね！

どうやって検証したの？

検証にあたっては、ボリューム・プロファイルから得られる情報のうち、特に効果がありそうな2つの設定を試しました。

vp0.5: バリューエリアの中心に近い価格帯をフィルターとして使う設定。
vp1.0: POC（最も出来高が集中した価格帯）をフィルターとして使う設定。これらを、EAの基本戦略にそれぞれ単独で組み込んだ場合と、以前から優秀な「スイング・レベル（level20）」と組み合わせた場合の両方で、過去の相場データを使った「前進検証（バックテスト）」を行いました。EAのフィルターとして「合格」と考える基準は、私たちが設定した6つの評価項目（利益率、最大ドローダウン、勝率、プロフィットファクターなど）のうち、最低でも5つをクリアすることです。

結果はどうだったの？

さて、気になる検証結果ですが…結論から言うと、**「スイング・レベル」の壁は厚かった！**というのが正直な感想です。具体的な数値で見てみましょう。

基準となるスイング・レベル（level20）:
利益率: +42.2%
評価項目クリア数: 5/6
これは私たちが設定した合格ラインをしっかりクリア！さすがの安定感です。
ボリューム・プロファイル単独で組み込んだ場合:
vp0.5:
利益率: +30.6%
評価項目クリア数: 4/6
利益はしっかりプラスで出ましたが、惜しくも合格ラインの5/6には届きませんでした。
vp1.0:
利益率: +16.6%
評価項目クリア数: 4/6
こちらもプラスにはなりましたが、利益率はさらに低く、合格ラインには届きませんでしたね。
スイング・レベルとボリューム・プロファイルを併用した場合（level20|vp0.5）:
利益率: +49.0%
評価項目クリア数: 4/6
なんと、利益率だけ見れば一番高い数値が出ました！「これは最強コンボか！？」と一瞬期待したのですが、評価項目クリア数が4/6と、単体のスイング・レベルよりも下がってしまいました。つまり、利益は増えたものの、安定性や効率性といった面ではかえって悪くなってしまった、ということなんです。登山で例えるなら、頂上は高くなったけど、途中の道のりが険しくなって転落のリスクも増えた、みたいな感じでしょうか。

ここから学んだこと、次のステップは？

今回の検証で、EAのフィルターとしての「優劣ランキング」が明確になりました。

スイング・レベル（✅5/6）: やはりEAの基本戦略に組み込むフィルターとしては、依然としてチャンピオンです！相場の波の高値・安値を捉えるこの方法は、非常に強力だと再確認できました。
ボリューム・プロファイル（△4/6）: 完全にダメというわけではありませんが、スイング・レベルほどの効果は期待できない、という結果でした。今回の検証では為替（FX）を対象としましたが、もしかしたら株価指数や金（ゴールド）のように、より「実体的な出来高」が期待できる銘柄なら、もっと効果を発揮するかもしれません。ですので、このボリューム・プロファイルのエンジン自体は、今後の検証のために引き続き残しておくことにします。
チャネル系（❌1/6）やプライスアクション（❌劣化）: これらのフィルターは残念ながら、EAのパフォーマンスを向上させるどころか、かえって悪化させてしまうことが多かったですね。個別フィルターを一つずつ試していく方法には、そろそろ限界が見えてきたように感じています。そこで、次の検証では、これまで試してきた様々な分析手法（スイング・レベル、ボリューム・プロファイル、ピボット、フィボナッチなど）を個別に評価するのではなく、これらをすべて統合して「コンフルエンス（Confluence）」という考え方で検証を進めていこうと思います。コンフルエンスとは、複数の分析が同じ方向を指し示す状態のこと。例えば、「スイング・レベルでレジスタンスが見えて、同時にボリューム・プロファイルのPOCもあって、さらにフィボナッチの節目も重なっている！」といった具合に、いくつもの根拠が重なるポイントは、より強い信頼性があるはず、というアイデアです。これはまさに、これまでの基盤構築の集大成！様々な要素を組み合わせた「最強のコンボ」を探す旅が、いよいよ始まりますよ！

この検証のつながり

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

EA開発の秘密兵器！プロの技を数値化する新エンジン

Wed, 06 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA開発の秘密兵器！プロの技を数値化する新エンジン」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「検証基盤強化: 数値化エンジン群の整備」です。新しいEA（自動売買）を開発するのではなく、EA開発のための「道具箱」を、もっともっと充実させるための取り組みについてご紹介しますね！

どんなアイデア?

私たちは普段、EAの検証をしていますが、そのための「分析ツール」がどれだけ充実しているか、ってすごく大事なんです。例えるなら、料理人がどんな高性能な包丁や鍋を持っているか、みたいなイメージでしょうか。今回の研究の目的は、まさにその「道具箱」を厚くすること。FXのプロトレーダーさんが裁量トレードで使っているような、でもEAではまだうまく活用できていなかったり、数値化が難しかったりする分析手法を、誰でも使える「数値化エンジン」としてEAに組み込めるようにしよう！というアイデアなんです。具体的には、Webで「これはEAに組み込んだら便利そうだけど、まだやってないな」という手法をたくさんリストアップして、その中から特に有用なものを厳選して実装することにしました。

新しい武器を開発しました！

今回、私たちのEA検証ツールに新しく追加した機能は、主に次の3つです。これらは全て「リーク無し（未来のデータを見ないで検証済み）」なので、本番のトレードでも安心して使える「恒久資産（一度作ったらずっと使える大事な道具）」として、私たちの基盤に加わりました！

登場！ボリューム・プロファイル

まず1つ目は「ボリューム・プロファイル」です。これは、特定の期間に「どの価格帯でどれくらいの出来高（取引量）があったか」を視覚的に表示するツールなんです。まるで、山登りで「この高さで休憩する人が多かったな」とか「この高さではあまり人がいなかったな」といった、人の集まり具合をグラフにしたようなものですね。

POC（ポイント・オブ・コントロール）: 一番出来高が集中した価格帯のこと。まさに「一番人が集まった場所」です。
VAH（バリュー・エリア・ハイ）/VAL（バリュー・エリア・ロー）: 出来高が特に集中した範囲の上限と下限を示します。多くの人が取引した「主要な活動エリア」みたいな感じですね。
pos_in_va: 今いる価格が、この主要な活動エリアのどこに位置しているかを示します。 FXでは、株のように「出来高」が明確に表示されないことが多いですが、私たちは「ティック出来高（取引回数）」を使うことで、これが非常に有効であることを確認しました。H1（1時間足）のデータで平均6000回もの取引があり、出来高がゼロになることもないので、しっかり機能するんです。もし万が一、出来高データが使えない場合でも、自動的に「Time Price Opportunity（TPO）」という、価格がその水準にどれくらいの時間滞在したかを示す方法に切り替わるようにしました。これなら、どんな状況でも安心して使えますね。

相場の転換点を見つけるピボット

2つ目は「ピボット」です。これは、前日の高値・安値・終値などを使って、今日の相場における「意識されやすい転換点」や「サポート・レジスタンス（S/R）の目安」を計算してくれるものなんです。S/Rというのは、価格が反発したり、抜けたりする節目になるラインのことですね。ピボットには「クラシック」「フィボナッチ」「カマリリャ」といったいくつかの計算方法があるのですが、これら全てを実装しました。前日や前週のデータから自動的に計算して今日のチャートに反映させるので、誰が見ても同じ数値になる「完全客観的なS/R」として活用できるのが大きな特徴です。

自然の神秘！フィボナッチ・レベル

3つ目は「フィボナッチ・レベル」です。これは、相場の大きな上昇や下落（「スイング」と呼びます）の起点と終点を基準にして、価格がどこまで「押し目（下げ止まり）」や「戻り（上げ止まり）」になるかを予測するのに使われる、不思議な比率のことです。自然界にも存在する黄金比のようなもので、FXの世界でも多くのトレーダーに意識されています。相場の動きの中で「ここからここまでが大きな波だったな」という確定したスイングの「レグ起点（波の始まり）」から、押し目や戻りの目安となるレベルを自動で計算してくれるようになりました。

これまでの道具と今回の進化

これまでも、私たちの検証基盤にはたくさんの「数値化エンジン」がありました。例えば、SMA/EMA（移動平均線）、RSI（相対力指数）、ATR（アベレージ・トゥルー・レンジ）、ADX（平均方向性指数）、BB（ボリンジャーバンド）、MACD（マックディー）、フラクタル、一目均衡表、スーパートレンド、トレンドライン、ダウ理論の構造判断など、主要なインジケーターはほとんど網羅しています。加えて、水平のS/Rラインの重要度を測る機能や、斜めのチャネルライン、複数の時間軸での相場状況（MTFレジーム）を判断する機能なども備わっていました。今回、そこに「ピボット」「ボリューム・プロファイル」「フィボナッチ」という「客観的S/Rの三本柱」が加わったことで、私たちの「道具箱」はさらに強力になったんです！まるで、RPGで新しい強力な魔法や武器を手に入れたような、そんなワクワク感がありますね。

今回の成果をどう活かすの？

さて、これらの新しい「数値化エンジン」をどう使うのか、気になりますよね。これらは、新しいEAの「部品」として活用していきます。例えば、「ボリューム・プロファイルで出来高が集中している価格帯に近づいたら、ピボットラインを基準にエントリーを検討する」といったように、これらの機能を組み合わせて新しいトレード戦略を考えたり、既存のEAに「フィルター（EAの精度を高めるための条件）」として組み込んだりするんです。そして、それらの新しい戦略やフィルターが本当に効果があるのかを、「前進検証（未来のデータに近い形でテストすること）」で厳しく審査していきます。最終的な狙いは、もちろん「月利（月にどれだけ利益が出るか）を向上させるEAのアイデアを増やすこと」。今回の基盤強化が、未来の高性能EA誕生のきっかけになれば嬉しいですね！

これからが楽しみ！今後の展望

私たちの「数値化エンジン」開発は、まだまだ続きます！現在、バックログ（今後実装したいリスト）には、次のようなものが控えています。

ローソク足パターン庫: ドージ、ハンマー、星、はらみ足など、ローソク足が作る「顔」のようなパターンを体系化して、自動で判断できるようにします。
チャートパターン: ダブルトップ・ダブルボトム、ヘッドアンドショルダーズ、三角持ち合いなど、相場の大きな構造から読み取れるパターンも数値化したいと考えています。
ハーモニックパターン: フィボナッチ比率を組み合わせた、より複雑なパターンも狙っています。
VWAP（出来高加重平均価格）/アンカーVWAP: ボリューム・プロファイル系のさらに進んだ分析ツールも検討中です。これからも、一つ一つ着実に「道具箱」を充実させて、より高精度で安定したEAの開発に役立てていきたいと思っています。今後の研究にも、ぜひご期待ください！

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)。

誕生！Satellite-2 EA、よすが式ダウの集大成

Tue, 05 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「誕生！Satellite-2 EA、よすが式ダウの集大成」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。

この度、新しいEA「Satellite-2 System v1.0.0」の検証結果がまとまりましたので、皆さんにご紹介しますね！このEAがどんなアイデアから生まれて、どんな成績を残したのか、一緒に見ていきましょう。

どんなアイデア？

今回の「Satellite-2 System v1.0.0」は、私たちが以前から研究してきた「よすが式ダウ手法」という裁量トレードのロジックを、EAとして機械化することに挑戦したものです。「ダウ理論」というのは、FXの基本中の基本で、トレンドの転換点や継続を見極めるのに役立つ考え方なんです。特に、トレンドが転換した後の「押し目買い」や「戻り売り」を狙う手法は、多くの裁量トレーダーさんが使っていますよね。このEAでは、その裁量手法にさらに磨きをかけるため、以下の要素を組み合わせました。

ダウのトレンド転換後の押し目: 基本となるエントリーポイントです。
MTF (マルチタイムフレーム分析): 複数の時間足（例えば1時間足と4時間足など）を同時に見て、より信頼性の高いトレンドやポイントを見つけ出す分析方法です。
効いている水平レベル付近: これが特に重要で、過去に何度も価格が反発したり、抜けたりした「節目」のことですね。このレベルが「どれくらい効いているか」を数値化して判断するようにしました。これを「level-filtered YosugaDow」と呼んでいます。私たちのメインシステムである「core_system_v1」や、以前リリースした「satellite_system」に続く、まさに「第2の衛星」のような位置づけで、また新しい角度から相場にアプローチするシステムなんです。

どうやって試した？

この新しいEAをどんな設定で動かしたかというと、以下の通りです。

通貨ペア: XAU/USDJPY/GBPJPY/EURJPY/CHFJPYの「robust5」という安定した5つのペアに絞りました。
時間足: H1（1時間足）を使っています。
リスク設定: 1トレードあたりのリスクは0.003に設定しました。実は、最初はもっとたくさんの通貨ペアで試してみたんです。でも、欲張りすぎると、予想以上にドローダウン（含み損や一時的な資金の減少）が大きくなってしまって…。例えば、広範囲な非JPY（日本円以外の通貨）バスケットだと、最大ドローダウンが19%にもなってしまい、これはちょっと受け入れがたい結果でした。そこで、安定して良い成績が出せる「robust5」のペアに限定することにしたんです。

結果はどうだった？

さあ、肝心の検証結果です！2015年から2026年までの約11年間、過去のデータを使ってテスト（バックテスト）した結果がこちらです。

総利益: +66.3%
月平均利益: +0.38%
最大ドローダウン (maxDD): -7.84%
これは「資金が一時的にどれくらい減ったか」を示す数値なんですが、-7.84%というのはかなり優秀な数字です！登山で例えるなら、「山頂を目指す途中で、どれだけ下りに転じたか」のようなもの。この下落幅が小さいほど、安定していると言えます。
プロフィットファクター (PF): 1.62
これは「総利益 ÷ 総損失」で計算される数値で、1.0を超えるとトータルで黒字だったことを意味します。1.62というのは、かなり効率よく利益を出せている証拠ですね。
シャープレシオ (Sharpe): 1.16
シャープレシオは、リスクに対してどれだけリターンが得られたかを示す指標で、数値が高いほど「少ないリスクで効率よく稼げている」と言えます。この1.16という数値は、私たちのメインシステム（core v1.1.0）の0.29と比べると圧倒的で、非常に「滑らかな」資金曲線を描いていることが分かります。
勝ち年数: 9～11年
検証期間のほとんどの年で利益を出せています。
特に、OOS（アウトオブサンプル＝未知の期間）と呼ばれる、EAがまだ触れていない期間のテストでも+5.0%、IS（インサンプル＝既知の期間）でも+60.8%と、どちらの期間でもしっかりとプラスを出せているのは、将来への期待が持てますね。
STEP1合格 / モンテカルロシミュレーション (MC) STEP1 84%・全体75%・最大損失失格1.0% / M1日中最悪1.52%・抵触0日:
これらは、EAの安定性や頑健性を測るための、かなり厳しいテストをクリアしたことを示しています。特に「モンテカルロシミュレーション」というのは、過去の取引をランダムに入れ替えたりして、様々な状況を想定してテストする方法なんですが、そこで高い合格率を叩き出しているのは、このEAの信頼性の高さを示しています。メインシステムとの相関は0.52と、そこそこの相関はありますが、完全に同じ動きをするわけではないので、ポートフォリオを組む上でも面白い選択肢になりそうです。

ここから学んだこと

今回の「Satellite-2 System v1.0.0」は、私たちにとって非常に大きな意味を持っています。まず、その位置づけとして、このEAは**「高シャープレシオ」が特徴の、継続的な出金に向いている差別化システムと言えます。メインのEAに単純に合算するだけでは、全体のシャープレシオやモンテカルロシミュレーションの成績が大きく改善するわけではない（相関が0.52あるため）ので、「メインシステムへの上積み」というよりは、「高品質な代替」や「併走できる別の選択肢」として考えていただくのが良さそうです。もちろん、私たちの確定システムである「core v1.1.0」の評価は変わりませんよ。そして何より、今回の成果の一番の意義は、「裁量トレードのロジックも、論理的に数値化して機械化できるんだ！」という、私たちの仮説を実証できた初の確定成果物だということです。これまで「押し目買い」のような裁量的な手法は、EAにするとバックテストでは良くても、いざ実運用に入ると成績が落ちてしまう、いわゆる「前進検証で消える」という通説がありました。しかし、今回の「Satellite-2 System」は、「水平レベル」を正しく数値化してロジックに組み込むことで、この通説を覆すことができた**んです。これは、EA開発における大きな一歩だと感じています。 FXの自動売買に興味のある皆さんにとって、この「Satellite-2 System v1.0.0」が、また一つ新しい選択肢となり、皆さんのトレードの一助になれば嬉しいです！

プライスアクション、EA化の試練！不採用の衝撃

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

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

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

どんなアイデアだったの？

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

どうやって試してみたの？

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

ドキドキの結果発表！まさかの「劣化」？

さて、肝心の検証結果です。

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

「よすが式」機械化シリーズ、衝撃の総括！

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

ダウ理論とMTF（マルチタイムフレーム分析）：

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

水平レベル（目立つ高値や安値）：

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

チャネル（斜め線）：

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

プライスアクション：

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

裁量は「勘」じゃなくて「論理」だった？私たちの答え！

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

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

この検証のつながり

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

斜め線はEAの夢か？チャネル数値化、不採用の結末

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

それでは、肝心の結果発表です！

水平線（レベル）単体での成績は安定

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

残念ながらチャネルは不採用に…

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

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

水平線とチャネルを併用すると成績が悪化

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

ここから学んだこと

結論：チャネルは不採用！

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

教材の教えとデータの一致

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

検証システムが「本物」を見極める

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

この検証のつながり

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

EAの目覚め！効くラインを数値化、勝てる仕組みの進化

発見！強力な優位性をEAへ統合、成績は爆上げか？

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

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

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだった？思わぬ落とし穴も…

さて、気になる結果ですが、いくつかの数字は確かに改善しました！

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

今回の検証から学んだこと

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

でも！実は大きな発見があったんです！

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

この検証のつながり

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

EAの目覚め！効くラインを数値化、勝てる仕組みの進化

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

前進検証で初の「頑健性突破」！

これが今回の研究で最も興奮したポイントです！

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

「偶然じゃない」ことを徹底的に確認！

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

本番化に向けた最終チェックの結果は？

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

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

ここから学んだこと

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

よすが式EA、ライン付近限定で飛躍！最終結論は？

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

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

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

どんなアイデアだったの？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

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

前進検証では残念な結果に…

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

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

ここから学んだこと

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

トレンドフォローの核は本物、でも上積みは裁量に依存

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

裁量をEAにする難しさ

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

この検証のつながり

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

よすが式ダウ手法、EA化で検証！驚きの勝てる仕組み

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

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

まだEAにできなかった部分も…

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

結果はどうだった?

それでは、検証結果を見ていきましょう。

STEP1：基本的な検証結果（H1/H4ロング）

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

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

STEP2：トレンド核との相関

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

STEP3：完全前進検証

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

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

ここから学んだこと

今回の検証から得られた結論は、いくつかあります。

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。

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。

維新の介「100億トレード」自動化の勝てる仕組みは？

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

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

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

どんなアイデア？「維新の介」さんの手法って？

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

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

どうやってEAで試してみたの？

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

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

「ロングのみ」で試したら？

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

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

「押し目買い＋戻り売り」両方で試したら？

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

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

ここから学んだこと：裁量とEAの違い

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

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

この検証のつながり

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

夢の適応型EAがまさかの結果！レジーム・ルーターの真実

Sat, 11 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「夢の適応型EAがまさかの結果！レジーム・ルーターの真実」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: 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。

「相場の状況に合わせて、最適な売買戦略を自動で切り替えてくれるEAがあったら、最高に効率が良いんじゃないかな？」そんなアイデア、FXトレーダーなら一度は考えますよね。もしそれが実現できれば、どんな相場でも柔軟に対応して利益を狙える夢のようなEAになりそう！そこで今回は、この「相場の局面（レジーム）に応じて戦略を切り替える適応型EA」が本当に効果があるのか、徹底的に検証してみました。EAの名前は「レジーム・ルーター（局面切替型適応EA）」です！

どんなアイデアを検証したの？

今回の検証の核となるアイデアは、**「相場の局面に応じて、最も得意な売買ロジックを自動で切り替えるEA」**が、どれだけパフォーマンスを向上させられるか、というものです。具体的には、

「トレンドフォローの買い（trend_long）」
「トレンドフォローの売り（trend_short）」
「平均回帰（mean_revert、いわゆる逆張り戦略ですね）」 という3つの売買ロジック（これを「スリーブ」と呼んでいます）を用意しました。そして、「今はどんな相場局面なのか？」という情報（これを「局面ラベル」と呼びます）をEAに与えて、その局面に合わせて最適なスリーブに切り替える、という設計になっています。もちろん、この「局面ラベル」は未来の情報を一切使わない（リーク無し）、厳密なルールで判断しています。過去データで無理やり良いところを探す「後知恵」を排除した、公正なテスト方法で検証を進めました。

どうやって試したの？

検証は、8つの主要通貨ペアを対象に、1時間足（H1）のデータを使いました。期間は2017年から2026年までの約10年間という長期にわたります。これにより、様々な相場状況をカバーし、EAの真の実力を測ろうというわけです。テストは大きく分けて2段階で進めました。

個別戦略の探索: まずは、それぞれのスリーブ（トレンドロング、トレンドショート、平均回帰）が、相場のどんな局面でどれくらいのパフォーマンスを発揮するのかを、通貨ペアを横断してざっくりと調査しました。
切り替え戦略の検証: 次に、実際に「局面に合わせて戦略を切り替えるEA」と、シンプルな「ずっと同じ戦略を続けるEA（基準となるEA）」を比較しました。さらに、「特定の局面では取引をしない」といった「局面フィルター」を導入した場合の効果も検証しました。

結果はどうだった？

さあ、いよいよ気になる結果発表です！

切り替え戦略は、残念ながら期待外れ…

まず、個別のスリーブを調査した結果、やはりというか、「トレンドフォローの買い（trend_long）」が圧倒的に安定した優位性（優位性(エッジ)）を持っていることが分かりました。なんと、8通貨ペア中6通貨で純利益がプラス、平均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、高いほど優秀です）は1.12を記録しました。これはまずまずの成績です。一方で、「平均回帰（逆張り）」や「トレンドフォローの売り」は、通貨ペア全体で見ると利益が出ない、あるいはマイナスになる傾向が見られました。そして、この結果を踏まえて、実際に「相場の局面に合わせて最適なスリーブに切り替える」というEAを動かしてみたところ……なんと、全ての切り替え戦略でパフォーマンスが悪化してしまったんです！特に、用意した3つのスリーブを状況に応じてフル活用する「全切替」EAは、最終的な利益率がマイナス61%という大損に終わりました。リスク調整後のリターンを示す「シャープレシオ」（リスクに対してどれだけ効率よくリターンが得られたかを示す指標で、高いほど優秀です）を見ても、切り替え戦略は軒並み悪化しており、基準となる「ずっとトレンドフォローの買いだけを続けるEA」が最も優秀でした（PF1.12、シャープレシオ+0.72、10年間で8年勝ち、利益率+140%！）。要するに、「相場の局面に合わせて、トレンドフォローの売りや逆張り戦略に切り替える」ことは、かえって全体の成績を悪くしてしまう、という残念な結果になったんです。

フィルターも逆効果になることが判明！

次に、「特定の相場局面では取引を避ける」という「局面フィルター」の効果も検証しました。例えば、「値動きが激しい時（高ボラティリティ）は避ける」「レンジ相場では取引しない」「上昇トレンドの時だけ取引する」といったものです。これらのフィルターを導入すると、確かに「ドローダウン（DD=最大損失幅。登山でいう"どれだけ下りに転じたか"のようなもの）」は下がりました。一時的に資産が減る幅が小さくなるのは良いことに見えますよね。しかし、残念ながら、ドローダウンが減った分、リターン（利益）も同じくらい減ってしまったんです。結果として、リスク調整後の効率を示すシャープレシオは、ほとんど変わらないか、むしろわずかに悪化するという結果に。特に、「上昇トレンドの時だけ取引する」というフィルターは、かえってEAの優位性（優位性）を破壊してしまうことが分かりました。なぜなら、今回のトレンドフォロー戦略は、すでに独自のフィルターで最適なエントリーポイントを探しているため、そこにさらに「上昇局面限定」といった条件を重ねてしまうと、本来なら利益になるはずの良い取引チャンスまで逃してしまうことがあったからです。

ここから学んだこと

今回の検証で、私たちは非常に重要な結論を再確認することができました。

「相場の局面に合わせて、様々な戦略を切り替える柔軟なEA」は、現状では付加価値を生み出さない！ FXの価格データの中に一貫して存在する優位性は、「トレンドフォローの買い」が圧倒的に強い、という事実が改めて浮き彫りになりました。それ以外の戦略に切り替えることは、期待値がマイナス（負EV）であるため、全体のパフォーマンスを薄めてしまうだけだったんです。これは過去の研究（研究⑬⑬⑳㉒など）でも示されてきたことの、より厳密な再確認と言えます。
「上昇局面だけに絞る」などのフィルターも、むしろ優位性を破壊することがある！ 優秀なブレイクアウト（レンジ抜け）戦略は、すでに独自のフィルターで良いエントリーを探しています。そこにさらに外部の条件を重ねてしまうと、かえって利益になるはずのチャンスを逃してしまうことがある、という発見もありました。

でも、今回の検証で得た大きな収穫も！

結果だけ見ると、「切り替えEAはダメだった」という結論ですが、今回の研究で開発した「RegimeRouter」というEAの設計思想（フレームワーク）自体は、非常に大きな成果として残りました。このフレームワークは、未来の情報を一切使わず、過去のデータで最適化もせず、未知のデータで厳密に検証できる、極めて公平で信頼性の高いテスト環境を提供してくれます。もし将来、FXの価格データ以外から（例えばニュースや経済指標など）、あるいはまったく異なるアセット（株式や仮想通貨など）で、**本当に利益の出る新しい優位性（正EV優位性）が見つかったとしたら、このRegimeRouterにそのアイデアを組み込むことで、後知恵なしで厳密にその効果を審査できるんです！今のところ、FXの価格データだけでEAを動かす場合、最も手堅く、そして優秀なのは、やはり「トレンドフォローを核としたシンプルな戦略（final_system）」**である、ということを再確認できた検証となりました。今回の検証も、私たちの大事な学習ステップの一つとして、今後のEA開発に活かしていきます！

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。

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

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！

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！

Core System v1.5.0覚醒！新戦略「RSI2スリーブ」で利益加速

Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「Core System v1.5.0覚醒！新戦略「RSI2スリーブ」で利益加速」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。

Core System v1.5.0の最新情報をお届けします！今回のバージョンアップでは、ついに新しい戦略「Connors RSI2 平均回帰スリーブ」が追加され、EAの性能が大きく進化しました。

Core System v1.5.0、ついに登場！何が変わったの？

今回のCore System v1.5.0では、EAの収益性と安定性をさらに高めるために、まったく新しい戦略「Connors RSI2 平均回帰スリーブ」を導入しました。この「スリーブ」というのは、EAのメインとなる戦略（トレンド核）に加えて、利益を積み増したり、リスクを分散したりするサブの戦略のことなんです。

新しい仲間「Connors RSI2 平均回帰スリーブ」の力！

この新しい戦略は、主にFX市場と株価指数（インデックス）の日足（D1）データを使います。具体的には、

日足の終値が200日移動平均線（200SMA）より上にある、つまり上昇トレンドの時に、
Connors RSI2というインジケーター（相場の買われすぎ・売られすぎを判断する指標）が10以下、つまり売られすぎになっているタイミングで、「これは良い押し目買いのチャンス！」と判断してエントリーします。決済は、価格が5日移動平均線に戻ってきたら行い、損切りはATR（平均的な値動き）に基づいて設定しています。この戦略の最大のポイントは、Core Systemのメインである「トレンド核」戦略と、**ほとんど相関がない（+0.03というほぼ無相関）**ことなんです。これまでの研究（研究116-120）で、「ドローダウン（資産の最大下落幅。登山でいうと、最高地点からどれだけ下りに転じたか、みたいなものですね）を減らしつつ、利益を増やす唯一の方法は、互いに無関係に利益を出せる（正の期待値を持つ）戦略を追加すること」ということが分かっていました。今回のConnors RSI2スリーブは、まさにその「無相関で利益を出せるスリーブ」を実現する大切なピースなんです！イメージとしては、今まで同じ方向ばかり見ていた投資家たちが、新しい視点を持った仲間と手を組んだことで、全体のポートフォリオがより強固になった、という感じでしょうか。

どうやってこの新しいアイデアを試したの？

この新しいConnors RSI2スリーブは、Core System全体のリスク配分を見直し、FX、指数、そして既存のsat2スリーブと組み合わせて、最適な運用点を探しました。特にConnors RSI2スリーブには、他のスリーブよりも少し多めのリスク（risk0.006）を割り当てて、その潜在能力を最大限に引き出そうと試しています。

厳重なテストで未来を予測！

もちろん、新しい戦略を導入するからには、徹底的なテストを行っています。

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！

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)。

過去の栄光は幻か？未来を試す前進検証の衝撃結論

Mon, 30 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「過去の栄光は幻か？未来を試す前進検証の衝撃結論」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回の検証では、「過去に良い成績を出したEAや通貨ペアの組み合わせが、未来でも本当に通用するのか？」という、EAトレーダーなら誰もが気になる疑問に、徹底的に向き合ってみました。特に、以前の研究⑳と㉑で好成績だったアイデアが、実は「後知恵」の産物だったんじゃないか…という疑惑を検証したんです。

どんなアイデアを試したの？

僕たちが試したのは、すごくシンプルだけど奥深いアプローチです。それは、「完全前進検証 (Out-of-Sample, OOS)」と呼ばれる方法。簡単に言うと、EAの成績をチェックするときに、未来のデータは一切見ないというルールを徹底するんです。まるで、試験勉強で過去問は使うけど、本番の試験問題は絶対に見ない、というのと同じですね。具体的な手順はこうです。

ある年のデータだけを使って準備: 例えば、2019年までの過去データだけを見て、「この年に良さそうだった通貨ペアを6つ」選び出します。
次の年の成績をチェック: そして、その選んだ6つの通貨ペアを組み合わせて、まだ誰も結果を知らない2020年の相場でEAを動かしたらどうなるか、その成績を検証するんです。
これを年ごとに繰り返す: 2020年の結果が出たら、今度は2020年までのデータを使って2021年に良さそうな通貨ペアを選び、2021年の成績をチェック…というサイクルを、2024年まで毎年繰り返しました。こうすることで、「過去に勝てたものが、未来でも勝てるのか？」という、EAの「本物の実力」を厳しくチェックできると考えたんです。以前の研究⑳と㉑では、この「未来のデータを見ない」という制約が甘かったため、もしかしたら「後知恵バイアス（結果を知っているからこそ、そう見えてしまう現象）」で良い成績が出ただけかもしれない…という仮説を検証したかったんですね。

どうやって試した？

先ほど説明したように、今回の検証では「ウォークフォワードテスト」という、EA検証では非常に厳しい方法を採用しました。これは、登山に例えると分かりやすいかもしれません。頂上から全体を眺めて「ああ、あっちの道を行けばよかったな」と後で思うのは簡単ですよね。でも、ウォークフォワードテストは、一歩一歩、足元だけを見ながら進むようなものです。具体的には、

毎年、その時点までのデータのみを使用: 「2020年の検証」なら2019年までのデータ、「2021年の検証」なら2020年までのデータ…というように、その年に到達するまでに得られた情報だけで最適な通貨ペアの組み合わせを決定しました。
「未見のデータ」で成績を評価: そして、その選択したEAと通貨ペアの組み合わせを、まだ一度も見たことのない「次の1年間の相場」で動かした場合の成績を記録していきました。この方法なら、過去のデータに都合よく合わせ込む「カーブフィッティング」や「後知恵バイアス」を徹底的に排除できるんです。

結果はどうだった？

さて、肝心の検証結果ですが…言いますね。 通算成績は、なんと-8.3%でした。 内訳は以下の通りです。

2020年: -7.6%
2021年: -0.8%
2022年: -5.9%
2023年: +3.3%
2024年: +2.7% 5年間でプラスになったのは、2023年と2024年のたった2回だけ。残念ながら、全体としてはマイナスで終わってしまいました。以前の研究⑳と㉑では、同じようなアイデアで「+17.7%」という好成績が出ていたのですが、今回は真逆の結果に。これは、僕たちにとっても大きな衝撃でした。

ここから学んだこと

この厳しい結果から、僕たちは非常に重要な教訓を得ました。

「過去の勝者」が未来の勝者とは限らない

今回の検証でハッキリしたこと。それは、以前の研究で出ていた好成績（+17.7%）が、実は「選択バイアス（後知恵バイアス）の産物」だったということです。過去のデータでたまたまうまくいったEAや通貨ペアの組み合わせを選び出すのは簡単です。しかし、それを未来の相場で使おうとすると、全く通用しない。つまり、「優位性(エッジ)（相場における優位性、優位な部分）が持続しない」ということが分かりました。「過去の勝者」を選んでも、未来で勝てる保証はどこにもない、ということなんですね。これは、EAを探している皆さんにとって、非常に大切なポイントです。どんなにバックテストで素晴らしい成績が出ていても、それが「後知恵」で作られたものだったら、実際のトレードでは全く機能しない可能性があるんです。また、複数のEAや通貨ペアを組み合わせる「分散投資」は、たしかに一時的な損失（ドローダウン＝登山でいう"どれだけ下りに転じたか"のようなもの）を抑える効果はあることが分かりました。しかし、そもそも利益を生み出す「本物の優位性」がなければ、分散したところで意味がない、ということも痛感しました。

標準的なテクニカル分析だけでは厳しい現実

今回の検証は、とても厳格なルールで行われました。

クリーンデータ: 信頼できる正確なデータのみを使用。
ウォークフォワードテスト: 未来のデータを見ない「前進検証」を徹底。
完全OOS: 構成選択も含めて完全に未見のデータで検証。これらの「規律ある検証」を重ねた結果、僕たちは残念ながら、標準的な価格ベースのテクニカル分析（移動平均線やRSIなど、よく使われるインジケーターのことですね）だけでは、継続的に利益を出し続けられるような、頑健（どんな状況でも壊れにくい、丈夫な）で安定した優位性を見つけるのは極めて難しい、という結論に至りました。もちろん、一時的に利益を出すことはできるかもしれませんが、それが長期的に「出金できるほどの安定した利益」になるかというと…今回の結果を見る限り、難しいと言わざるを得ません。

私たちの検証基盤は「本物」を見抜ける！

しかし、この結果は決して無駄ではありません。むしろ、大きな収穫があったんです。それは、僕たちが持つ検証システムが、「偽物の優位性」を徹底的に排除し、「本物の優位性」だけを厳密に判定できる、非常に強力なツールだということが証明された点です。

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！

弱くても勝てる？小さな優位性を束ねる驚きの安定術

Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「弱くても勝てる？小さな優位性を束ねる驚きの安定術」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。

今回の検証は「小さな優位性(エッジ)の組み合わせ」がテーマです。たくさんのEAを組み合わせることで、どれくらい安定した運用ができるのか、その可能性を探ってみました。

どんなアイデア？

FXの世界には、相場のちょっとした偏りや優位性、つまり「優位性」を見つけて利益を狙うEAがたくさんありますよね。でも、すごく強力な優位性を持つEAって、なかなか見つかるものではありません。そこで今回は、**「単体では派手じゃなくても、いくつかの小さな優位性を組み合わせたらどうなるんだろう？」**というアイデアを検証してみたんです。ポイントは、組み合わせるEA同士が「無相関（むそうかん）」であること。これは、それぞれのEAの動きがバラバラで、お互いにあまり影響し合わない状態のことです。例えるなら、晴れの日が得意なEAと、雨の日が得意なEAを組み合わせるようなイメージですね。そうすれば、どちらか一方が調子を崩しても、もう一方がカバーしてくれるので、全体としては安定しやすいはず、と考えました。具体的には、こんな感じで通貨ペアと手法を分散させてみました。

USDJPY（米ドル/円）とEURAUD（ユーロ/豪ドル）：トレンドフォロー系（相場の流れに乗るタイプ）にADX（トレンドの強さを示す指標）を組み合わせたEA
EURJPY（ユーロ/円）、GBPNZD（英ポンド/NZドル）、GBPUSD（英ポンド/米ドル）、XAGUSD（銀/米ドル）：RSI（買われすぎ・売られすぎを示す指標）を使ったEA そして、それぞれのリスクは0.5%と小さめに設定しています。もし、どれか一つのEAが大きく負けても、全体の損失が限定的になるように配慮したわけですね。

どうやって試した？

まずは、この組み合わせたEAたちが本当に「無相関」なのかどうかを確認しました。それぞれのEAの日ごとの成績を調べて、その相関関係を計算してみたんです。結果はなんと、平均0.00！これはつまり「ほぼ無相関」ということ。狙い通り、それぞれがバラバラに動いてくれることが確認できました。この「分散が効く」という状態は、EA運用においてすごく大事なんです。例えば、あるEAが相場の状況と合わずに負けている日でも、別のEAが違う相場状況で利益を出してくれるかもしれない。そうやって、お互いを補い合うことで、全体としての安定性が高まる、というわけですね。

結果はどうだった？

この組み合わせを、2016年から2024年までの約9年間でバックテスト（過去のデータでEAの性能を検証すること）してみました。その結果がこちらです！

トータルリターン: +17.7%
最大ドローダウン (maxDD): -6.3% (9年間)
プロフィットファクター (PF): 1.27
シャープレシオ (Sharpe): 0.69
勝ち年: 7年間中6年がプラスいかがでしょうか？まず、トータルリターンは+17.7%。年利にするとだいたい2%くらいなので、派手さはありませんよね。でも、注目してほしいのは、**「最大ドローダウン -6.3%」という数字です！ドローダウンというのは、運用資金が一時的にどれくらい減ったか、を示すものです。登山で例えるなら、「山頂を目指す途中で、どれくらい谷に落ちちゃったか」みたいなものですね。これが9年間で最大でも6.3%しか減らなかったというのは、驚異的な安定感と言えるでしょう。よくあるプロップファーム（資金提供をしてくれる会社）のチャレンジでは、「最大ドローダウンは10%まで」といった制限があることが多いのですが、これならかなり余裕を持ってクリアできそうです。また、PF（プロフィットファクター＝総利益÷総損失）が1.27というのも、堅実な証拠です。1を超えると黒字、つまり利益が損失を上回っていることを意味します。このEAは、利益が損失よりも1.27倍大きかったということになりますね。年間成績も、7年間のうち6年がプラスと、非常に安定していることがわかります。まとめると、この組み合わせは、「派手なリターンはないけれど、非常に低いドローダウンで、とにかく安定して利益を積み上げてくれるEA」**だということが判明しました。まさに、長期的に継続して出金していくという目的にぴったりの特性を持っていると言えそうです。

ここから学んだこと、そして次のステップ

今回の検証で改めて感じたのは、**「単体でめちゃくちゃ強いEAを探すよりも、無相関な小さな優位性を持つEAをたくさん組み合わせて束ねるのが、着実に利益を出し続けるための現実的な王道なんだな」**ということです。一発逆転を狙うのではなく、地道にリスクを分散して、全体の安定性を高める。これが、FX自動売買で長く生き残るための秘訣なのかもしれませんね。もちろん、この結果をさらに良くしていくための課題も見つかっています。

リターンとリスクの最適化: 今はドローダウンが非常に低いので、もう少しだけリスクを取って（各EAのロット数を少し上げて）、年利8%くらいを目指せないか？そうすれば、プロップファームの試験合格ももっとスムーズになるかもしれません。リスクとリターンのバランスをどこで取るか、さらに探っていきます。
短い時間軸での検証: 今回は比較的長い期間での検証でしたが、M1（1分足）のような短い時間軸での動きも詳しく見て、EAのパフォーマンスをさらに深掘りしていきたいと考えています。
未来の相場での確認: 今回の結果は、過去のデータで一番良い組み合わせを選んだ「選択バイアス」の影響を受けている可能性もあります。なので、まだ見ていない新しい期間のデータを使って、本当にこの組み合わせが将来の相場でも「頑丈（頑健）」なのかどうか、しっかり確認していく必要があります。今回の検証で得た学びを活かして、これからも皆さんに役立つEAの情報をお届けしていきますね！

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。

FXの勢いを見極めろ！モメンタムEAで優位性を掴む

Sun, 22 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「FXの勢いを見極めろ！モメンタムEAで優位性を掴む」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: 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。

今回検証してみたのは「クロスセクション・モメンタム」というちょっと専門的な名前のEAのアイデアです。これは簡単に言うと、「FX市場で今一番勢いのある通貨ペアを買って、逆に一番勢いのない通貨ペアを売る」という戦略のことなんですよ。

どんなアイデア?

例えるなら、スポーツのリーグ戦で「今絶好調のチームを応援して、不調のチームからは一旦離れる」みたいなイメージでしょうか。複数の通貨ペアを横断的（クロスセクション）に見て、それぞれの「相対的な強さ」を比較し、強い通貨を買い、弱い通貨を売ることで、その「勢い（モメンタム）」に乗って利益を出そう、という狙いなんです。

どうやって試した?

この「クロスセクション・モメンタム」戦略が本当に機能するのか、過去のデータを使ってEA（自動売買プログラム）で徹底的に検証してみました。具体的には、過去の期間（「lookback期間」と呼びます。例えば過去1ヶ月分の値動きなど）を見て、どの通貨が強くて弱いかを判断します。このlookback期間を固定したまま、過去の全期間でテストする「固定lookbackバックテスト」と、もう少し実践に近い「ウォークフォワードテスト」という二つの方法で試してみました。「ウォークフォワードテスト」というのは、一定期間ごとにEAの設定を最適化し直して、それを未来の期間に適用してテストする、という少し高度な検証方法です。これは、実際の相場環境の変化に対応できるかをより現実的に測るために使われるんですね。特に、日本円（JPY）が絡む通貨ペアに注目し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が……残念ながら、あまり芳しいものではありませんでした。まず、固定lookback期間で過去の全期間をテストしてみたところ、どの期間設定でも「全てマイナス」という結果に終わってしまいました。具体的な損失幅は-11%から-40%と、かなり大きなマイナスになってしまったんです。これは、思っていたような「勢いに乗って利益を出す」という動きがほとんど見られなかった、ということを意味します。さらに、より現実的な検証方法である「ウォークフォワードテスト」でも、通算で-8.6%の損失という結果になりました。これも期待していたようなプラスにはならず、「うーん…」と考えてしまう結果でしたね。

JPYペアの特性が影響？

特に今回の検証では、日本円（JPY）が絡む通貨ペアでモメンタム戦略がうまく機能しない傾向が見られました。これは、JPYペアが「平均回帰的」な動きをしやすい、という特性が関係しているのかもしれません。「平均回帰的」というのは、ある水準から大きく離れても、時間が経つとまた元の水準に戻ろうとする力が働く、という意味です。例えば、ジェットコースターのように一方的に上昇し続けるのではなく、上がったり下がったりしながら、結局は元の位置に戻ろうとするようなイメージですね。このような「平均回帰」の力が強いと、「勢い（モメンタム）」に乗ってトレンドが継続するというよりは、むしろ「上がりすぎたら下がる、下がりすぎたら上がる」といった逆張りの動きが有効になりやすいんです。そのため、今回の「強いものを買って、弱いものを売る」というモメンタム戦略は、JPYペアでは特に効果を発揮しづらかった、という結論になりました。

ここから学んだこと

今回の「クロスセクション・モメンタム」戦略の検証結果は、残念ながら期待外れに終わりました。しかし、ここから大切な教訓を学ぶことができました。それは、「一つのEA戦略が、すべての市場や通貨ペアで万能に機能するわけではない」ということです。特に、日本円（JPY）が絡む通貨ペアのように、市場に独自の特性（今回は「平均回帰性」）がある場合、その特性に合わせた戦略を選ぶことの重要性を改めて認識させられました。モメンタム戦略自体は、他の市場（例えば株式市場など）では有効な場合もありますが、FXのJPYペアにおいては、その特性をよく理解した上で、より慎重にアプローチする必要がある、ということですね。これからも、様々なEAのアイデアを、そして徹底的に検証し、皆さんと一緒にFXの奥深さを探求していきたいと思います！

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。