ゴールド on FX検証日記

EA「v1.5.0」は鉄壁か？ブレない強さの秘密を公開！

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

本記事は「EA「v1.5.0」は鉄壁か？ブレない強さの秘密を公開！」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

この記事では、最新のEA「研究135③④ v1.5.0」が、どれくらい「頑丈」で「頼りになる」EAなのかを、とことん検証した結果をお伝えしますね！

今回の検証テーマは「どんな状況でもブレないEAか？」

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

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

設定を変えても大丈夫？「パラメータ頑健性」をチェック！

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

リスク配分を変えても安定してるか見てみたんです

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

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

どんな相場にも耐えられる？「レジーム・ストレス」をチェック！

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

過去の嵐のような相場も生き残った！

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

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

v1.5.0、総合評価は「文句なしの合格」！

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

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

ただ、一つだけお伝えしたいこと…

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

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

EA「v1.5.0」は本物か？稼ぎ続ける頑健性を検証！

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

本記事は「EA「v1.5.0」は本物か？稼ぎ続ける頑健性を検証！」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデアで検証したの？

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

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

どうやって試したの？

① 過去11年間を1年ずつ区切って成績をチェック！

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

② 未来の相場でも通用するか？「前進選抜」でシミュレーション！

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

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

結果はどうだった？

さあ、いよいよ検証結果です！

① 年別ローリング検証の結果：11年間で負けたのはたった1年だけ！

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

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

② 完全前進選抜検証の結果：固定の組み合わせが圧倒的に強かった！

次に、未来の相場を想定した「完全前進選抜」の比較結果です。

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

ここから学んだこと

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

「円クロス＋金」は、ただの偶然じゃない！

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

唯一残るリスクと、その向き合い方

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

相場適応ロジックは幻？EA「優位性」切替の厳しい現実

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

本記事は「相場適応ロジックは幻？EA「優位性」切替の厳しい現実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアだったの？

EA「v1.5.0」には、主に2つのタイプの戦略が組み込まれています。

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだったの？

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

ここから学んだこと

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

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

この検証のつながり

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

複雑さは無用！ポートフォリオの最適解は固定？

EA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。

ドローダウン削減の秘策!?「無相関EA」の夢は叶うか

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

本記事は「ドローダウン削減の秘策!?「無相関EA」の夢は叶うか」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアを試してみたの？

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

どうやって検証したの？

この仮説を検証するために、まずは以下のステップで進めてみました。

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

それぞれの通貨ペアが、このトレンド戦略でどれだけ利益を出しやすいか（「優位性」と呼びます）を、PF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字）という指標で測りました。
さらに、それぞれの通貨ペアが日々の値動きでどれだけ似た動きをするか（「相関」と呼びます）を計算しました。こうして、「トレンドに乗って利益が出やすい通貨ペアはどれか？」「それらの通貨ペアは、お互いにどれくらい似た動きをするのか？」というデータが揃ったわけです。

衝撃の発見！トレンドに乗れる通貨ペアって？

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

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

「トレンドする通貨」＝「相関の塊」だった！

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

利益確定と買い増し、EAを強くする秘策はどっち？

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

本記事は「利益確定と買い増し、EAを強くする秘策はどっち？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

まずは、今回検証した2つの戦略について、簡単にご説明しますね。

スケールアウト（部分利確）って？

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

ピラミッディング（買い増し・売り増し）って？

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

どうやって試した?

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

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

結果はどうだった?

ピラミッディングはやっぱり危険だった…

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

スケールアウト（部分利確）は良い面と悪い面が

次に、スケールアウト（部分利確）を試した結果です。

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

スケールアウトの真価は「日中の安全弁」として発揮！

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

フィルタ追加で勝率UP？EAの「魔法」は本物か？

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

本記事は「フィルタ追加で勝率UP？EAの「魔法」は本物か？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

フィルタ単体の効果は？ (頑健性チェック)

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

実際のシステムに組み込んだら？ (最終チェック)

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

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

ここから学んだこと

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

EAの最適解を探せ！2つの新戦略が示す真実

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

本記事は「EAの最適解を探せ！2つの新戦略が示す真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデアを試したの？

今回、主に2つのアイデアを試してみました。

アイデア1：株価指数の「フィルタ」を替えてみよう！

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

アイデア2：利益が出たら「ピラミッディング」で攻めてみよう！

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだった？

さあ、気になる結果発表です！

フィルタはやっぱりUS500が一番！

株価指数のフィルタを切り替えてみた結果がこちらです。

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

ピラミッディングは残念ながら成績ダウン…

次に、ピラミッディングを試した結果です。

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

ここから学んだこと (そして今後のEAは？)

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

銀相場とAI予測！なぜこのロジックは棄却された？

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

本記事は「銀相場とAI予測！なぜこのロジックは棄却された？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアだったの？

銀(XAGUSD)でトレンドを狙ってみよう！

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

トレンドの「質」を見極めるフィルターってどう？

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

どうやって試したの？

銀トレンドの検証

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

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

カウフマン効率比（ER）フィルターの検証

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

結果はどうだった？

銀トレンドは難しかった…

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

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

カウフマン効率比フィルターも、いまのところ見送り

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

ここから学んだこと

今回の検証から、いくつかの重要な学びがありました。

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

この検証のつながり

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

攻めEAの罠？コア＋ペアがコストに弱い理由

Wed, 03 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「攻めEAの罠？コア＋ペアがコストに弱い理由」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。

どんなアイデアを検証したの？

今回は、「攻めのEA（自動売買プログラム）構成」が、実際のFX取引でかかるコスト（スプレッドや手数料など）にどれくらい耐えられるのか、詳しく調べてみました！私たちが検証しているEAには、大きく分けて2つのタイプがあります。

Core（コア）: 比較的長い期間ポジションを保有する、安定重視のEA。いわば「守りの要」です。
Per-Pair（パーペア）: 短い期間で頻繁に売買を繰り返す、積極的なEA。こちらは「攻めの切り札」といったイメージですね。この検証では、「Core」に「Per-Pair」を組み合わせた「攻め構成」が、いざ本番の環境で動かしたときに、どれくらいのパフォーマンスを維持できるのか？特にコストの影響をどれだけ受けるのかを確かめてみたんです。

どうやって試してみたの？

まず、「Per-Pair」のEAは、その名の通り、一つ一つの取引の保有期間がとても短いのが特徴です。例えば、

「Donchian/ATR」という戦略のEAだと、平均で1.2〜1.3日くらいポジションを持っています。
さらに「FX Connors」という戦略のEAだと、なんと平均0.2日！つまり、数時間で決済されるような超短期売買なんですね。
対して、安定重視の「Core」戦略は平均6.8日と、比較的ゆっくり取引します。これだけ保有期間が短いということは、それだけ頻繁に取引を行うということ。取引のたびにスプレッド（買値と売値の差額）や手数料がかかるので、コストの影響を大きく受けやすい、というのが直感的に分かりますよね。今回の検証では、実際の取引環境を想定して、**「1pipsのスプレッド追加」と「1ロットあたり7ドルの手数料」**がかかる、という条件でシミュレーションを行いました。これは、いわば「本番のガソリン代や通行料」を上乗せして計算した、というイメージです。

結果はどうだった？

さっそく、検証結果を見ていきましょう！

攻めのEAはやっぱりコストに弱い！

予想通り、取引回数が多く、保有期間が短い「攻めのPer-Pair」EAは、「Core」EAに比べて、取引コストの影響を非常に大きく受けることが分かりました。登山でいうと、短い坂を何度も上り下りするようなもので、そのたびに体力（コスト）を消耗する、という感じでしょうか。

具体的な数字で見てみよう

シミュレーションで設定した「実費（+1pip+$7/lot）」を考慮すると、パフォーマンスは次のように変化しました。

直近の好調期（現レジーム）での影響

月利: コストがかかる前は月平均2.43%だった利益が、**1.86%**に減少しました。約23%の利益減ですね。
ドローダウン（DD）: 一時的な資金の減少を表すドローダウンは、**-10.4%**となりました。ドローダウンは、登山で頂上を目指している途中で、一時的にどれだけ下りに転じたか、というようなものです。それでもまだ魅力的な数字ではありますが、コストがかかると利益が減り、一時的な損失（ドローダウン）は大きくなる傾向が見られました。

長期的な視点（通期）での影響

もっと長い期間で見た場合、コストの影響はさらに顕著になりました。

月利: 1.38% → **0.91%**に減少。
ドローダウン（DD）: なんと-14%だったものが、**-28%**にまで悪化してしまいました！これは、資金が一時的に倍近く減ってしまうリスクがある、ということ。つまり、取引コストと、もし相場環境が悪化する時期（弱レジーム）が重なると、「攻めのEA」は非常に脆くなってしまう、ということがはっきりしました。特に、保有期間が極端に短い「FX Connors」という戦略は、コストの影響を強く受けることが分かりました。この「FX Connors」戦略を除外してシミュレーションし直すと、長期のドローダウンが-25%に改善する結果も出ています。なので、もし「攻めのEA」を本番で使うなら、この「FX Connors」戦略は外した方が良いかもしれませんね。

結論：攻めは「割り切り」が大事！

今回の検証から見えてきた一番大切な結論は、**「攻めのEA構成は、保守的なCore単独のEAに比べて、実際の取引コストに非常に弱い」**ということでした。もし「攻めのEA」を使ってみたい場合は、いくつか注意が必要です。

EAの盲点？スワップコストが利益を蝕むか

Mon, 01 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAの盲点？スワップコストが利益を蝕むか」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。

今回の検証では、私たちが開発しているEAが実際に運用された際、「スワップポイント」がどれくらい成績に影響するのかを詳しく調べてみました。

どんなアイデア?

EAは、一度ポジションを持ったらすぐに決済するタイプもあれば、数日〜数週間、時にはそれ以上長く持ち続けるタイプもありますよね。今回検証したEAは、平均すると約6.8日間、ポジションを持ち続けることが分かりました。この「ポジションの保有期間」がポイントなんです。なぜなら、FXではポジションを持ち越すと「スワップポイント」という金利のようなものが毎日発生するからです。

スワップポイントとは？
金利の高い国の通貨を買って、金利の低い国の通貨を売る（買いポジション）と、その金利差に応じて毎日お金がもらえる（プラススワップ）。
逆に、金利の低い国の通貨を買って、金利の高い国の通貨を売る（売りポジション）と、毎日お金を支払う（マイナススワップ）。まるで、金利の高い銀行にお金を預けて利息をもらうか、金利の高いローンを組んで利息を払うか、といったイメージですね。このスワップポイントが、私達のEAの最終的な利益にどう影響するのか、しっかり見極める必要があるわけです。

どうやって試した?

スワップポイントの影響を試算するために、まず「どの通貨ペアや商品を、どれくらいの期間、どれくらいの規模（名目上の取引額=notional）で保有していたか」を洗い出しました。具体的には、

円クロス（円と他の通貨のペア、例: USD/JPY, EUR/JPYなど）: 最大で合計4213日分の「名目上の取引額×保有日数」
株価指数（例: S&P500, 日経225など）: 合計1082日分
金: 合計895日分
非円FX（円を含まない通貨ペア、例: EUR/USDなど）: 合計229日分といった形で、それぞれの資産クラスごとにどれだけスワップの影響を受ける可能性があるかを計算したんです。そして、それぞれの資産の「日次スワップ率（1日あたりの金利差）」を掛け合わせて、トータルのスワップ損益を算出しました。

結果はどうだった?

今回の検証の結果、私達のEAにとってスワップポイントは、**「概ね中立〜追い風」**になることが分かりました！これは嬉しい発見ですね。もう少し詳しく見ていきましょう。

シナリオ別スワップ影響

私達は、現在の金利状況と、将来的に起こりうる金利状況の3つのシナリオでスワップの影響を試算してみました。

有利なシナリオ（現在の金利状況）:

今のところ、米ドルなどの金利が高く、円の金利が低い状態が続いていますよね。この「ドル高円安金利」のような状況では、EAは月あたり約+0.18%のプラススワップを受け取れる見込みです。これはEAの利益を後押ししてくれる、まさに「追い風」と言えます。
特に、円と他の通貨のペア（円クロス）で買いポジションを持つことが多いので、ここで得られるプラスのスワップ益が、株価指数や金などのポジションで発生する金融費用（マイナススワップ）を相殺してくれる効果があるんです。

中立的なシナリオ:

金利差があまりない、あるいはプラスとマイナスが打ち消し合うような状況では、**月あたり約-0.04%**と、ほとんど影響がない「中立」という結果になりました。

不利なシナリオ（円キャリー反転時）:

もし将来的に、日本の金利が急に上がって、円を売る（他の通貨を買う）メリットが薄れる、いわゆる「円キャリー取引の巻き戻し（円キャリー反転）」が起こった場合、EAは月あたり約-0.30%のマイナススワップを支払うことになる可能性があります。これは注意が必要なポイントですね。
この「円キャリー反転」の兆候が見られた場合は、スワップによる損失が拡大しないか、注意深く監視していく必要があると考えています。

本番運用でかかるトータルコスト

前回の検証（研究106）で確認した「スプレッド（売値と買値の差額）」や「スリッページ（注文価格と約定価格のズレ）」によるコストと、今回のスワップコストを合わせると、本番運用ではどれくらいの費用がかかるのでしょうか？

スプレッド/スリッページ: 月あたり約-0.04%のコストと、一時的な最大損失（ドローダウン=DD）が1.5〜2%程度増加する可能性があります。
スワップポイント: 上記の通り、中立〜月あたり+0.18%のプラスが見込まれます。これらを総合すると、実際にEAを動かした時にかかる実質的なコストは、月あたり0.7〜0.8%くらいになる想定です。そして、一時的な最大損失（ドローダウン）は、最大で10%程度になるだろう、という見込みが立ちました。ドローダウンは、登山で例えるなら「どれだけ下りに転じたか」のようなものですね。

ここから学んだこと

今回の検証で、私達のEAはスワップポイントに関して、現在の市場環境ではプラスに働く可能性が高いことが分かりました。これはEAの利益を底上げしてくれる要素になり得ます。ただし、将来的に金利情勢が大きく変化し、特に日本の金利が上昇するような「円キャリー反転」の局面では、スワップがマイナスに転じるリスクも確認できました。この点は、今後も市場の動向をしっかり見極めながら、EAの運用を調整していく必要があると考えています。全体として、スワップポイントはEAの成績に良い影響を与えることが多いものの、常にその動向に目を光らせておくことが大切だ、という学びになりましたね！

EA本番化の壁！コストが利益を食いつぶすか？

Sun, 31 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA本番化の壁！コストが利益を食いつぶすか？」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。

今回は、私たちが開発したEA「Core v1.4.0」が、実際の取引で発生する「コスト」（スリッページや手数料）にどれくらい耐えられるのか、そしてその影響で運用設定をどう調整すべきか、というとても大事な検証を行いました。

どんなアイデア？

私たちのEA「Core v1.4.0」は、平均で約6.8日ポジションを保有し、11年間で6168回と、比較的ゆっくりとした頻度でトレードするタイプのEAなんです。こういうEAは、一回一回のトレードにかかるコストが積み重なると、意外と大きな影響が出ることがあります。そこで、もし「スリッページ」（注文した価格と実際に約定する価格のズレのこと）や「手数料」といった、FX取引で避けられないコストがかかった場合、このEAの成績はどう変わるのか？特に、利益率や「ドローダウン」（DDと略されることもありますね。一時的に資金がどれくらい減ったか、登山でいう"どれだけ下りに転じたか"のようなものです）にどれくらい影響があるのかを詳しく調べてみたんです。

どうやって試した？

今回は、実際の運用に近い形で、いくつかのコストパターンを想定してバックテスト（過去のデータを使って検証すること）を行いました。

少し厳しめのコストを想定: まず、スリッページが「+2pips」（例えば、1ドル100円で買い注文を出しても、実際には100円2銭で約定してしまう、といった状況ですね）発生した場合を想定しました。これは、少し多めのスリッページを見て、EAがどれくらい打たれ強いかを確認するためです。
よりリアルな実費相当のコストを想定: 次に、もっと現実的なコストとして、「+1pipsのスリッページ」に加えて、「1ロットあたり7ドルの手数料」がかかる場合を想定しました。これは、私たちが実際に利用しているFX業者さんの手数料なども考慮した、かなりリアルな数字なんです。これらのコストをEAに組み込んで、過去11年間のデータで「もしこのコストがかかっていたら、どんな成績になっていたか」を徹底的に検証しました。

結果はどうだった？

検証の結果は、いくつかの発見がありました。

月利への影響は意外と少なかった！

まず、月ごとの利益率（月利）についてです。もしスリッページが「+2pips」かかっていたとしても、もともと0.85%だった月利は、0.79%へと少し下がるだけでした。減少率は約7%です。これって、言い換えれば「Core v1.4.0の月利は、コストに対してかなり打たれ強い（頑健）」ということなんです！また、「MC（Maximal Collapse = 最大資金減少率）」という、ドローダウンと似た指標も、94%から91%へとわずかな減少にとどまりました。これは、コストがかかっても、資金が大きく減ってしまうリスクはあまり上がらないことを示唆しています。

ドローダウンへの影響は大きかった！

しかし、一方で「ドローダウン」には、コストがかなり大きな影響を与えることが分かりました。スリッページが「+2pips」かかった場合、バックテストでは-9.7%だったドローダウンが、なんと「-12%」にまで悪化してしまったんです。これはどういうことかというと、スリッページが発生することで、EAが設定している「損切り（ロスカット）」のラインを少し超えて約定してしまう、という状況が頻繁に起こるためなんです。イメージとしては、せっかく決めていた撤退ラインを、ちょっとだけオーバーして損が確定してしまう、という感じですね。この「ちょっと」が積み重なると、全体のドローダウンを押し上げてしまう、というわけです。

ここから学んだこと

今回の検証から、ライブ運用（実際のお金での運用）に向けて、いくつかの重要な結論と対応策が見えてきました。

実運用ではドローダウンに注意が必要！

私たちがバックテストで見ていたドローダウン（-9.7%）は、実は「コストが一切かからない理想的な状態」での数字だったんですね。実際の取引では、先ほど検証した「+1pipsのスリッページと$7/lotの手数料」という実費相当のコストがかかることを考えると、ドローダウンはバックテストの数値よりも約1.5%〜2%程度上乗せされてしまう、ということが分かりました。例えば、「リスク設定0.003」（資金の0.3%を1トレードのリスクに設定する、というイメージです）で運用した場合、実費込みのドローダウンは-11.5%と、かなり大きくなってしまう可能性があります。

ライブ運用ではリスク設定を保守的に調整します！

この結果を受けて、Core v1.4.0を実際に運用する際には、リスク設定をこれまでの「risk0.003」から、一段階安全な「risk0.0025」へと「保守化」（より安全な設定にすること）することにしました。この設定であれば、実費込みのドローダウンは目標である「約10%」に収まり、月利も「約0.7%」程度を期待できると考えています。

ライブ運用の期待値と「転移率」

今回の検証から導き出された、Core v1.4.0のライブ運用における期待値は、**月利が約0.7%〜0.75%で、ドローダウンは約10%**という目標です。これは、バックテストでの月利0.85%と比較すると、約88%〜95%の成績が実現できる、という計算になります。これを「転移率」と呼ぶのですが、過去に検証した他のEA（例えばFXでは約83%、ゴールドでは約45%）の実績と比べても、かなり高い水準でバックテストの成績が実運用でも再現できそうだ、ということが分かりました。これはCore v1.4.0のポテンシャルを示す、嬉しい結果ですね！今後も、使用するFX業者さんの設定に合わせて_BROKERという項目を調整することで、常にコスト感度をチェックし、最適な運用ができるように検証を続けていきます。

危機で稼ぐ！安全資産EAはなぜ効かなかった？

Fri, 29 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「危機で稼ぐ！安全資産EAはなぜ効かなかった？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回の検証は、「研究104 クライシス・アルファ(リスクオフの安全資産フライト)— ★効かず」と題して、FX自動売買(EA)の新たな可能性を探ってみました。

どんなアイデアだったの？

私たちがお使いのEA「v1.4.0」は、株価が不安定になる「リスクオフ局面」（市場全体が不安になり、リスクの高い資産が売られる時期）では、いったんポジションを縮小して様子見する仕組みになっています。これは、大きな損失を避けるための賢い戦略なんですが、「この間、何もできないのはもったいないな」と感じていたんです。そこで考えたのが、「リスクオフの時こそ買われる『安全資産』で利益を狙えないか？」というアイデアでした。経済が不安な時って、投資家はリスクの高い資産（株など）を売って、安全だと思われる資産に資金を移しますよね。代表的なのが「円」や「金（ゴールド）」です。「リスクオフの時に、円や金を買うEAを動かせば、メインのEAが休んでいる間の利益を狙えるんじゃないか？」これが今回の仮説。FXで円を買うというのは、「円クロス・ショート」（ドル円やユーロ円など、円が絡む通貨ペアを売る）という形になります。これは、メインのEAが株のリスクに備えてポジションを減らしている間、別の方向で利益を狙う「方向性ヘッジ」（特定の方向へのリスクを軽減しつつ、別の利益を狙う戦略）にもなるんじゃないか、という期待もあったんです。

どうやって試したの？

このアイデアが本当に有効なのか、過去のデータを使って「バックテスト」（EAを過去の相場データで動かして、その性能を検証すること）で検証してみました。具体的には、リスクオフの局面で

「円クロス・ショート」（円買い）を行った場合のパフォーマンス
「金（ゴールド）買い」を行った場合のパフォーマンス
複数の安全資産を組み合わせた「安全資産バスケット」のパフォーマンスをそれぞれ確認しました。さらに、金はリスクオフに強い傾向があるので、「メインEAがリスクオフでポジションを縮小する時でも、金だけは縮小せずにそのまま持ち続ける」というパターンも試してみて、全体の利益率やリスクがどう変わるのかを調べたんです。

結果はどうだった？

円はもはや安全資産ではない…

残念ながら、私たちが期待した「円買い（円クロス・ショート）」は、リスクオフの日でもほとんど利益が出ませんでした…。これは、2021年から2026年くらいの期間、日本と他の国の金利差が大きく開いたことや、日本銀行（BoJ）が市場に介入したこともあって、円が以前のように「安全資産」として買われにくくなったのが原因だと考えられます。昔は「有事の円買い」なんて言われたものですが、最近は状況が変わってきているんですね。

金は堅調だけど、すでにEAに含まれてる

一方で「金」はどうだったかというと、こちらはリスクオフの時でも比較的堅調でした。具体的には、リスクオフの日は平均で日次+0.066%の上昇を見せたのに対し、リスクオン（市場が活発な時）の日は+0.045%だったので、リスクオフ時に少し強くなる傾向はありました。ただ、私たちのメインEA「v1.4.0」は、すでに金（ゴールド）を取引対象に含んでいるんです。なので、金だけを安全資産として追加する意味は薄いかな、という結果になりました。円と金を組み合わせた「安全資産バスケット」（複数の安全資産をまとめたもの）で試しても、リスクオフ局面での利益はほとんどありませんでした。ほぼ「フラット」（横ばい）だったんですね。

金だけ維持する作戦もイマイチ

じゃあ、金はリスクオフに強いんだから、メインEAがリスクオフでポジションを縮小するときも、金だけはそのまま持っておく（専門用語で「株式フィルタから除外」するといいます）のはどうだろう？と考えました。これを試してみたところ、月間の平均利益率は0.85%から0.87%へと、わずかに上がったんです。あれ？ちょっといい感じかな？と思いきや… 残念ながら、「ドローダウン」（EAが一時的に被る最大の損失幅。登山で言うと、頂上を目指す途中でどれだけ下りに転じたか、みたいなものです）は-9.6%から-9.8%へと、かえって少し悪化してしまいました。そして、EAの性能を測る重要な指標の一つである「Calmar Ratio（カルマー比率）」（純利益をドローダウンで割ったもので、数値が高いほど効率的に稼げていると判断できます）は、1.06で全く変わりませんでした。これは、「金がリスクオフに強い」という特性が、システム全体で見ると他の要因で相殺されてしまい、トータルでの改善にはつながらなかった、ということなんです。

ここから学んだこと

今回の検証でわかったのは、「クライシス・アルファ」、つまり市場が危機的な状況になった時に追加で利益を狙うような明確な方法は、今回のアイデアでは見つからなかった、ということです。特に、以前は安全資産の代表格だった「円」が、今の市場環境（「現レジーム」）ではその役割を果たさなくなっていることが改めて確認できました。そのため、今回の検証結果を受けて、既存のEAシステムに変更を加えることはしない、という結論になりました。新しいアイデアを試すのは、いつもワクワクしますね！今回は残念な結果でしたが、これも貴重なデータの一つです。

幻の優位性？レンジバーの落とし穴と教訓

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

本記事は「幻の優位性？レンジバーの落とし穴と教訓」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

あれ？なんかおかしいぞ…

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

決定的な検証！「プラセボ」を使ってみたら…

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

ここから学んだこと

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

この検証のつながり

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

EAの進化は止まらない！新ロジック探索の旅

Sun, 24 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAの進化は止まらない！新ロジック探索の旅」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回の研究97-99では、EAの成績をさらに伸ばすために、これまでとは違う新しい「軸」（＝視点やロジック）を追加したらどうなるか、いろんなアイデアを試してみました！

どんなアイデアを試してみたの？

EAの性能を一段階引き上げるために、今回は主に5つの新しいアイデアを検証してみました。どれも「もしかしたら、これでEAがもっと賢くなるかも？」と期待を込めたものばかりです。

1. 個別通貨ペアに「株式市場フィルター」を組み合わせる？

ドル円やユーロドルなど、特定の通貨ペアに特化したEAに、株式市場の動きを判断材料として加えてみたらどうなるか、というアイデアです。例えば、「株式市場が荒れている時は、ちょっと取引を控えめにしよう」といったイメージですね。

2. FX全体のトレンドに合わせてレバレッジを調整する？

複数のFX通貨ペア全体が、どれくらい同じ方向（例えば上昇トレンド）に動いているかを見て、EAの取引量（レバレッジ）を自動で変えてみよう、という試みです。全体的に強いトレンドが出ている時は積極的に攻めて、そうじゃない時は控えめに、といった考え方です。

3. EAが休む時間に「平均回帰」戦略で稼ぐ？

僕たちのEAが普段取引しないような「相場の空き時間」、特に相場が荒れてリスクオフになりやすい時に、何か別の戦略で利益を狙えないかな？と考えました。そこで、「平均回帰」という、価格がいずれ平均的な水準に戻ろうとする性質を利用する戦略を組み合わせてみました。

4. Heikin-Ashiでノイズを除去してブレイクアウトを狙う？

ロウソク足って、ギザギザしててノイズが多いですよね。そこで、「Heikin-Ashi（平均足）」という、ロウソク足の動きを滑らかにしてくれる表示方法を使って、余計なノイズを取り除いた（これを「denoising（デノイジング）」と言います）状態で、ブレイクアウト（価格がこれまでの抵抗線を突破して大きく動くこと）を狙ってみたらどうかな？というアイデアです。

5. 株式市場が絶好調なら、もっと積極的に攻める？

株式市場がすごく元気な「強いリスクオン」の時って、FXも動きやすくなることがありますよね。そこで、そういう時にEAの取引量（レバレッジ）をさらに増やして、もっと利益を狙ってみたらどうだろう？というアイデアです。

それぞれの結果はどうだった？お伝えします！

さて、気になる検証結果ですが、残念ながら期待通りにはいかないものがほとんどでした…。、それぞれの結果をお話ししますね。

1. 個別通貨ペアに「株式市場フィルター」は残念！二度手間でした

結果は**「効果なし」でした…。なぜかというと、実は個別の通貨ペアの動きって、すでに株価指数とか金の価格とかに影響を受けている部分が大きいんです。だから、改めて株式市場のフィルターをかけようとしても、すでにEAがその情報を間接的に使っていた、つまり「ちょっと二度手間になっちゃってた」**ってことなんですね。

2. FX全体のトレンドに合わせてレバレッジ調整は、ちょっと惜しい！既存機能と被っちゃった

単体で試すと、確かにちょっとは成績が良くなったんです（月利でいうと+0.33%くらい）。でも、すでに稼働しているメインのEA（僕たちのEAでいう「Core」の部分ですね）に組み込んでみると、実は今使っている**「株式市場の動きを判断するシグナル」（これはv1.4.0というバージョンで導入済みの機能なんです）と、ほとんど同じような役割を果たしていることが分かりました。どちらも「相場が危ない時にリスクを減らそう」という考え方なので、両方入れると「あれ、これって同じこと二回やってない？」**ってなっちゃう冗長さがあったんですね。

3. EAが休む時間に「平均回帰」戦略は、ほとんど意味なし…

これも残念ながら**「効果なし」**でした…。平均回帰って、実は相場が元気な「リスクオン」の日にも利益を出すことが多くて、僕たちが狙った「リスクオフ限定」で試しても、11年間でたった+1.2%しか利益が出なかったんです。これじゃあ、ほとんど意味がないですよね。メインのEAとの相性も特に良くなく、お互いに邪魔はしないけど、かといって助け合うわけでもない、という結果でした。

4. Heikin-Ashiでノイズ除去ブレイクは、遅延が命取りに…

ノイズが減れば、より本物のブレイクアウトを見つけやすくなるんじゃないか、と期待したんですが、これも残念な結果に…。Heikin-Ashiを使うと、確かに動きは滑らかになるんですが、その分**「ラグ」（価格の動きを捉えるまでの時間的な遅れ）が大きくなってしまう**ことが分かりました。結果として、普通のロウソク足でブレイクアウトを狙うよりも成績が悪化してしまい、試した通貨ペアの3分の2で成績が落ち込むという残念な結果に終わりました。

5. 株式市場が絶好調ならもっと攻める！…のは、利益は増えたけど、リスクも増大！

確かに、これでトータルのリターン（利益）は少し増えました。でも、それ以上に**「ドローダウン」（EAが一時的に抱える含み損の最大幅。登山でいうと「どれだけ下りに転じたか」のようなものですね）も大きくなってしまったんです。結果として、「Calmar Ratio（カルマー比率）」という、利益とリスクのバランスを見る指標が悪化してしまいました（1.08から1.01に低下）。カルマー比率は、純粋な利益を最大ドローダウンで割ったもので、数値が高いほど効率的に利益を出せている、と判断できます。つまり、リスクを取りすぎたせいで、効率が悪くなってしまった、ということなんですね。結局、v1.4.0で導入済みの「対称版」**（リスクオンとリスクオフでバランス良く調整する方）が一番良いという結論になりました。

相場を読む！最適ロジックと月利の現実

Tue, 19 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「相場を読む！最適ロジックと月利の現実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回の研究では、今の相場にピッタリ合うEAを見つけること、そしてよく聞く「月利4%」という目標がどれくらい現実的なのか、さらにそれを超える新しいEAの可能性を探ってみました！

どんなアイデア?

FXの相場って、実はいつも同じ顔をしているわけじゃないんですよね。まるで季節が変わるように、円安が進んだり、金が上がったりと、得意なトレンドが変わっていくことがあります。私たちはこれを「レジーム（相場環境）」と呼んでいます。今回の研究の大きなアイデアは二つありました。

「今のレジームに合ったEA」を見つけること: 直近の相場環境で特にパフォーマンスが良いロジックはどれなのか、予測的なテスト方法を使って探ってみました。
「それぞれの通貨ペアに特化したEA」を作ること: 例えば、ドル円にはドル円が得意なロジックを、ゴールドにはゴールドが得意なロジックを、というように、各銘柄に最適な「型（アーキタイプ）」を選んで組み合わせたら、もっと良いEAができるんじゃないかと考えたんです。これは「per-pair特化」システムと呼んでいます。

どうやって試した?

「未来を予測する」ためのテスト方法

EAの検証では、過去のデータでどれだけ勝てたかを見る「バックテスト」が一般的ですよね。でも、それだけだと「過去の相場に最適化されすぎただけで、未来では通用しない」ということもありえます。そこで今回は、ちょっと工夫したテスト方法を使いました。2017年から2023年までのデータでEAを「訓練」して、そのEAがまだ見たことのない「未来のデータ」、つまり2024年から2026年のデータでどれだけ通用するかを評価する「予測的ホールドアウト」という方法です。これにより、より現実に近いパフォーマンスを測ることができます。

「今の相場」を分析してみた結果

この方法で直近の相場（レジーム）を分析したところ、ある特徴が見えてきました。どうやら今は**「金（ゴールド）のロング（買い）と、円クロスのロング（買い）トレンド」が強い**時期のようです。具体的には、XAUUSD（ゴールド/ドル）が大きく利益を出し、USDJPY（ドル円）、EURJPY（ユーロ円）、AUDJPY（豪ドル円）、CADJPY（カナダ円）といった円が絡む通貨ペアのロングも好調でした。反対に、米ドルが絡む他の通貨ペアは、今のところあまり良い結果を出していません。まさに「円安・金高」の相場環境なんですね。

「月利4%」は夢物語？現実を直視してみた

FXのEAを探していると、「月利4%」なんて魅力的な数字を耳にすることがありますよね。でも、これって本当に現実的な目標なんでしょうか？私たちは、月利4%を目標に設定し、同時にドローダウン（DD = 口座残高が一時的に最大でどれくらい減ったかを示す指標。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの）を10%以内に抑える、という条件で、様々なアプローチを試してみました。

既存のEAのレバレッジを上げてみた: 私たちが主軸としている「Core v1.3.0」というEAで、月利4%を目指してレバレッジを上げてみたんです。結果は、月利は思ったほど伸びず、DDは50%を超えるような大きなものになってしまいました。レバレッジを上げれば利益が線形に伸びるわけではないんですね。
直近で好調なEAを組み合わせた「バスケット」: 今の相場環境で特に成績が良いEAをいくつか集めて運用してみたところ、月利4%を達成するにはDDが約22%にまで膨らんでしまうことが分かりました。
per-pair特化システムで挑戦: 今回の新しいアイデアである「per-pair特化」システムでも試しましたが、良い相場環境（好レジーム）ではDDを18～20%に抑えられましたが、年間を通じて見るとやはり月利4%とDD10%の両立は不可能でした。
ボラティリティ（値動きの大きさ）を考慮した調整: さらに、値動きの大きさに応じてリスクを調整する手法も試しましたが、これも改善にはつながりませんでした。これらの結果から、月利4%を安定して、かつドローダウンを10%以内に抑えて達成するのは、極めて困難であるという現実を突きつけられました。Calmar Ratio（カルマー比率 = 年間平均純利益を最大ドローダウンで割ったもの。高いほど効率が良い）という指標で見ても、月利4%を達成するには現実的にはありえないほどの数字が必要になります。私たちは、決して「都合の良い数字」を捏造するようなシステムは作りません。

結果はどうだった?

「per-pair特化」が予想以上の成果！

月利4%の壁は厚かったものの、今回の研究で生まれた「per-pair特化」システムは、非常に有望な結果を出しました！これは、先ほど説明したように、各通貨ペアや銘柄に最適なロジックを選んで組み合わせたEAです。具体的には、以下の9ペアにそれぞれ得意なロジックを割り当てました。

EA強化の限界か？コアシステム「地域分散」で利益天井の衝撃

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

本記事は「EA強化の限界か？コアシステム「地域分散」で利益天井の衝撃」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

システム全体のドローダウンの意外な正体！

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

地域分散は逆効果だった！

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

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

ここから学んだこと

今回の検証から、非常に重要な教訓が得られました。

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。

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)。

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！

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！

既存EAをスキャル化！短期足で取引優位性は増すのか？

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

本記事は「既存EAをスキャル化！短期足で取引優位性は増すのか？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

ステップ1：時間足をどんどん短くしてみた！

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

ステップ2：コストの厳しさを変えてみた！

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

結果はどうだった？

さあ、いよいよ気になる検証結果です！

時間足を短くしたらどうなった？ (BreakoutLongの場合)

まずは買い専門の「BreakoutLong」EAのデータを見てみましょう。

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

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

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

トレンドライン・ブレイク後、回帰の「1波」に優位性？

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

本記事は「トレンドライン・ブレイク後、回帰の「1波」に優位性？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア？

このEAの基本的なアイデアは、こんなイメージです。

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

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

どうやって試した？

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

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

結果はどうだった？

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

最初の期待と喜び

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

残念ながら、落とし穴が…

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

(1) 時間足を変えるとダメだった（TF頑健性なし）

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

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

(2) 短期足では大失敗（M1日中で即失格）

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

驚きの発見！株価指数がEAポートフォリオの救世主か？

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

本記事は「驚きの発見！株価指数がEAポートフォリオの救世主か？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアで検証したの？

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

どうやって試してみたの？

まずは、検証に必要なデータを集めるところからスタートです。

主要な株価指数データを収集！

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

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

株価指数向けの新しいEA戦略を開発！

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

結果はどうだった？驚きのデータをお見せします！

さあ、いよいよ検証結果です！これが本当にすごかったんですよ。

① 指数ロングトレンド戦略が期待以上！

まず、「指数ロングトレンド戦略」の成績に驚きました。

ドローダウンが大幅に圧縮！ この戦略を適用しない場合、株価指数をただ買い持ちしていると、最大で−50%から−83%もの巨大なドローダウンが発生する可能性があります。しかし、私たちが開発したトレンド戦略を使うことで、なんとドローダウンを−3%から−8%にまで大幅に圧縮することに成功したんです！これは、リスクを極限まで抑えながら利益を狙えることを意味します。
全6指数で黒字を達成！ 検証した全ての株価指数で、PF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失。1を超えると黒字）が1を超えました。
FXやゴールドのEAよりはるかに高品質！ 特にアメリカの主要3指数（US500/US100/US30）を合算した成績は、総利益+54%、ドローダウン−7.0%、PFがなんと4.17という驚異的な数値に！PFが3.5〜4.2というのは、一般的なFXのEA（PF1.3程度）やゴールドのEA（PF1.4程度）と比べても圧倒的な高品質さなんです。さらに、リスクに対するリターンを示す「Sharpe Ratio（シャープレシオ）」も0.76と高く、この戦略が非常に優秀であることがわかります。
どんなパラメータでも安定して高PF！ エントリーとエグジットの期間を変えるなど、様々なパラメータ（設定値）で試してみましたが、どのパターンでもPFが2〜4の範囲に収まりました。これは、この戦略が特定のパラメーターに依存せず、非常に頑健（ロバスト）であることを示しています。残念ながら、「Turnaround Tuesday」のような短期的なアノマリーを狙う戦略は、取引コストなどを考慮すると、ほぼ利益が出ない（ブレークイーブン）という結果に終わりました。やはり、長期的なトレンドに乗る戦略の方が有効なんですね。

② FXやゴールドとは「ほぼ無相関」！

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

EA出口最適化の真実！頑丈な改善ロジックは見つかるか？

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

本記事は「EA出口最適化の真実！頑丈な改善ロジックは見つかるか？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだった？

初期はちょっと期待できそうだったけど…

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

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

期間を分けて検証したら「過剰最適化」が判明！

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

ここから学んだこと

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

この検証のつながり

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

人気トレンド指標！一目均衡表とSupertrendのEA優位性は？

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)。

勝ちトレンド追撃！爆益ロジックに落とし穴？

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

本記事は「勝ちトレンド追撃！爆益ロジックに落とし穴？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

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

結果はどうだった?

さて、いよいよ気になる検証結果です。

一見良さそうに見えたけど…

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

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

しかし、予想外の落とし穴が！

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

金（XAUUSD）EAが劇的進化！新戦略で利益爆増か？

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

本記事は「金（XAUUSD）EAが劇的進化！新戦略で利益爆増か？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアで「金」の戦略を改善したの？

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

試してみたら、こんなに良い結果に！

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

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

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

EAの安定性を測る「モンテカルロシミュレーション」の結果も改善！

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

金（XAUUSD）攻略の新常識？２つのエントリーで利益倍増？

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

本記事は「金（XAUUSD）攻略の新常識？２つのエントリーで利益倍増？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回は、金（XAUUSD）の自動売買（EA）について、既存のブレイクアウト戦略に新しいエントリー方法を組み合わせて、もっと利益を安定させられないか？というアイデアを検証してみました。

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

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

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

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

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

なぜうまくいかなかったのか？

この結果の理由を深掘りしてみると、主に2つのポイントが見えてきました。

外部EAは本当に稼げる？「ATR Candle Breakout」検証！

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

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

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

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

どんなアイデア？

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

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

さっそく、検証結果を見ていきましょう！

(a) 買いも売りも狙う「対称版」はちょっと弱い…

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

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

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

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

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

(c) 公開されている成績にはちょっとしたカラクリが…

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

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。

EA不調時に自動で損失回避！画期的システム？

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

本記事は「EA不調時に自動で損失回避！画期的システム？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回は、EAの運用で「エクイティoverlay」というちょっと面白い試みをしてみたんです。これは、EAの調子が悪い時に、自動的にリスクを調整して損失を抑えようというアイデアなんですよ。

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

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

結果はどうだった?

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

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

リスクを上げてみたらどうなった?

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

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

ここから学んだこと

今回の検証から、いくつかの重要な学びがありました。

安定性と利益のバランス

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

AIが暴く！機械学習でFXの「隠れた優位性」を発掘

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

本記事は「AIが暴く！機械学習でFXの「隠れた優位性」を発掘」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデアを試したの？

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだった？

さて、肝心の結果はどうだったのでしょうか？

短期予測はやっぱり難しい…！

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

唯一の希望！10日後ロングだけは利益が出た！

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

でも、その中身は…？

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

ここから学んだこと！FXで本当に稼げる優位性って何？

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

やっぱり「上昇トレンド」が最強だった！

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

トレンド以外の優位性はどこに？

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

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！

第2の優位性を見つけろ！隠れた利益源を徹底検証

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

本記事は「第2の優位性を見つけろ！隠れた利益源を徹底検証」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

アイデアA：朝イチの動きに注目する戦略（ORBイントラデイ）

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

アイデアB：レンジ相場で逆張りする戦略

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

アイデアC：トレンドに乗って売りで攻める戦略（ショート・スリーブ）

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

どうやって試したの？

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

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

結果はどうだった？

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

アイデアA：朝イチの動きに注目する戦略

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

アイデアB：レンジ逆張り戦略

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

アイデアC：トレンドに乗って売りで攻める戦略

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

ここから学んだこと

今回の検証から、私たちはいくつかの重要な結論に達しました。

結論訂正！ロングオンリー・トレンドは本物の優位性だった

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

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

1. 仮説とねらい

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

この検証で確かめたい出発点は次の通りです。

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

2. 検証の設計(どう組んだか)

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

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

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

3. 検証の手順(ステップ・バイ・ステップ)

ステップ1: 検証ステップ

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

ステップ2: パラメータ頑健性の確認

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

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！

期待のEA、幻と消ゆ。未来データが暴く勝てる仕組みの罠

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

期待とは裏腹に、厳しい結果となりました。

金Donchian EAの真実

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

クリーンデータでの上位候補も「弱い」

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

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

ここから学んだこと

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

残された現実的な道

では、これからどうすればいいのか？いくつか現実的な道筋が見えてきました。

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

不変の成果：信頼できる検証基盤の確立

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

金（ゴールド）データに「異常」発覚！EA検証を揺るがす真実

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

本記事は「金（ゴールド）データに「異常」発覚！EA検証を揺るがす真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

金（ゴールド）のデータに異変が…？

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

過去のEA検証結果にも影響が…？ドンチャンチャネルで再検証

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

データ品質の重要性を痛感！急遽対策を実施

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

今後の検証は、よりクリーンなデータで！

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

金EAに落とし穴！日中損失5%超えの真因を追う

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

本記事は「金EAに落とし穴！日中損失5%超えの真因を追う」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

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

なぜこんなことになったの？（真因診断）

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

ここから学んだこと、次の一手！

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

金（ゴールド）とドンチャン戦略！XAUUSDで優位性を探る

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

本記事は「金（ゴールド）とドンチャン戦略！XAUUSDで優位性を探る」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

パラメータの頑健性をチェック！

まず、「パラメータ頑健性」というテストを行いました。これは、EAの設定値（パラメータ）を少し変えても、安定して利益が出せるかどうかを確認するものです。もし、特定の数字でしか利益が出ないEAだと、それは「過学習（オーバーフィッティング）」といって、過去の相場に最適化しすぎて、未来の相場では通用しない可能性が高いんです。例えるなら、料理のレシピで「塩はぴったり5gじゃないと美味しくない！」というよりは、「4gでも6gでも美味しく作れる」方が、どんな状況でも安定して美味しい料理が作れますよね？今回のEAは、エントリーの期間を示す「entry_n」というパラメータを10〜70まで変えてみても、なんと全値でプラスの成績を出してくれました！ PF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失。1を超えると黒字）も1.13〜3.29と非常に優秀で、特に40〜55くらいの長めの期間で最高の成績を記録しています。これは、特定の期間に最適化された過学習ではなく、幅広い相場に対応できる「強いEA」である証拠なんです。

未来予測に強いか？ウォークフォワードテスト！

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

まったくの未知の相場でも通用する？OOSテスト！

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

結果はどうだった？

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

ここから学んだことと今後の課題

期待できる点と教訓

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

まだまだ改善の余地あり！

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

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

EAの真の優位性を見つけろ！全網羅スキャンで宝探し

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

本記事は「EAの真の優位性を見つけろ！全網羅スキャンで宝探し」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回は、私たちがこれまで試してきたEA検証方法の反省点からスタートして、新しいアプローチで有望なEAの組み合わせを探してみたお話です。

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

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

最有力候補は「金×ドンチャンチャネル」！

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

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

他にも有望な候補が！

他にも、こんな組み合わせがなかなか良い成績でしたよ。

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

なぜ金×ドンチャンチャネルが有望なのか？

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

プロップ挑戦！EAの「期待値」が暴く勝てる仕組み

Thu, 19 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「プロップ挑戦！EAの「期待値」が暴く勝てる仕組み」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の資金提供サービス、いわゆる「プロップファーム」のチャレンジについて、私たちが開発したEA（自動売買プログラム）がどれくらいの「期待値（EV）」を持っているのか、少し深掘りして調べてみました。

どんなアイデア?

私たちが今回目をつけたのは、Fintokeiさんの「クオーツ」という100万円のチャレンジプランです。参加費は12,500円で、1回のトレードでのリスクは口座資金の1%に設定しています。このチャレンジに私たちのEAが挑戦したら、長期的にはどれくらいの利益が期待できるんだろう？というのが最初の疑問でした。ここでいう「期待値（EV）」というのは、簡単に言うと「このチャレンジに何度も挑戦したとして、1回あたり平均でどれくらいの損益になるか」という数字のこと。例えば、宝くじの期待値がマイナスになるのと同じように、FXでも自分のトレード手法にどれくらいの優位性があるかを測る大事な指標なんです。

どうやって試した?

私たちは、過去のトレードデータをもとに、未来のシナリオを何千、何万回とシミュレーションする「モンテカルロシミュレーション」という手法を使ってEVを計算してみました。これは、サイコロを何回も振って確率を予測するようなイメージですね。このシミュレーションでは、チャレンジの合格率（私たちのEAだと38%）、合格後に実際に利益を出金できる確率（9.3%）、そしてチャレンジが続く期間（平均311日）なども考慮に入れて、総合的なEVを算出しました。最初の計算結果は、なんと**+71,227円**！一見すると、「おお、これは素晴らしい！参加費を払っても、平均してこれだけプラスになるなら挑戦する価値があるぞ！」という数字に見えました。

あれ？なんかおかしいぞ？「感度分析」でわかったこと

しかし、この結果を鵜呑みにするのはちょっと待ってください、と私たちは立ち止まりました。本当にこのEVが正しいのか？何か見落としはないか？そこで次に、「感度分析」という検証をしてみました。これは、ある特定の条件を変えたときに、結果がどう変化するかを見る手法です。私たちが試したのは、「もし私たちのEAに、トレードの『優位性(エッジ)（優位性）』が全くなかったらどうなるか？」というシナリオです。優位性とは、例えば「この条件が揃うと高い確率で利益が出やすい」といった、勝ちやすい要素のことですね。もし優位性がゼロ、つまり勝つか負けるかは完全に五分五分のランダムなトレードだったとしたら、期待値は本来ゼロか、プロップファームの参加費や手数料を考えるとマイナスになるはずです。だって、プロップファームのビジネスモデルは、参加者全体で見れば会社が儲かる「ハウス優位」になっているはずですから。カジノでプレイヤーの期待値がプラスになることはありませんよね？ところが、この「優位性＝ゼロ」という条件でシミュレーションしてみた結果、なんとEVは**+45,753円**というプラスの数字が出てしまったんです！これはもう、「モデルが楽観的すぎる決定的証拠」と言わざるを得ません。

原因はどこにあったんだろう？

なぜこんなに楽観的な数字が出たのか、その原因を深掘りしてみました。私たちがEV計算に使った「日次リターンMC（モンテカルロシミュレーション）」に大きな落とし穴があったんです。プロップファームのチャレンジでは、「日中の最大損失」や「全体の最大損失」といったルールが厳しく設定されています。例えば、「1日の途中で口座資金が5%減ったら、その時点でチャレンジは失敗」といったルールですね。ところが、日次リターンベースのシミュレーションだと、この「日中の瞬間的な損失」をうまく捉えきれていなかったんです。たとえるなら、登山で「途中で大きく滑り落ちたら即リタイア」というルールがあるのに、毎日寝る前の標高しか見ていなかったようなもの。日中の滑落（瞬間損失）を見落としてしまうと、実際よりもチャレンジが長く続き、成功する確率も高く見積もられてしまうわけです。さらに、シミュレーションの設定で「コスト後ゼロ」という前提を置いていたのも原因の一つでした。これは、参加費などのコストを引いた後でも、損益がゼロになるという楽観的な仮定です。実際には参加費がある以上、最初からマイナススタートなので、現実とはかけ離れていました。

今回の検証から学んだこと

今回の検証で、私たちが当初算出した「+71,227円」という総合EVは、残念ながら信用できないという結論に至りました。現在の私たちのEAでは、プロップファームのチャレンジに挑戦しても、実質的な期待値はマイナスである可能性が高い、ということがはっきりしました。この結果を受けて、私たちはEAの検証方法と開発方針を見直すことにしました。

改善策1：もっと現実的なリスクモデルを作る 日中の細かい値動き（M1データなど）をしっかり反映させて、プロップファームの厳しい損失ルールに抵触する可能性を、より正確にシミュレーションできるモデルを作る必要があります。
改善策2：真の「頑健な優位性」を見つける どんな相場状況でも通用するような、より強力で安定した優位性（優位性）を持つEAを開発することが、何よりも重要だと再認識しました。それまでは、プロップファームのチャレンジに挑戦するとしても、「下振れ（期待値よりも悪い結果になること）」として、参加費を失う可能性をきちんと理解した上で、無理のない「小さな計算済みリスク」として割り切って楽しむ範囲に留めるべきだと考えています。 EA開発は奥が深く、時に厳しい現実を突きつけられることもありますが、こうした検証を重ねることで、より良いEAへと進化させていきたいと思っています。

プロップファーム合格率、EAで予測！驚きのシミュレーション結果

Wed, 18 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「プロップファーム合格率、EAで予測！驚きのシミュレーション結果」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、私たちが開発しているEA（自動売買プログラム）が、プロップファーム（資金提供会社）のチャレンジに合格できる確率を、過去のデータを使ってシミュレーションしてみたお話です。

どんなアイデアを試したの？

FXのプロップファームでは、トレーダーに資金を渡す前に、一定の「チャレンジ」というテストを設けていますよね。このチャレンジをクリアできるかどうかは、EAを運用する上でとても大事なポイントになります。そこで私たちは、過去のEAの成績データから「毎日どれくらい利益が出たり損したりしたか」という日次リターン分布を分析しました。そして、この過去の成績をランダムに組み合わせて、未来のシミュレーションを何度も繰り返す「ブロック・ブートストラップ再標本化」という方法を使ってみたんです。これは、過去の成績カードをシャッフルして何度も引き直し、未来の成績パターンを占うようなイメージですね。このシミュレーション結果にプロップファームの「合格ルール」を当てはめて、EAがチャレンジに合格できる確率を推定してみよう！というのが今回のアイデアです。

どうやって合格確率をシミュレーションしたの？

プロップファームのルールを確認！

今回シミュレーションの対象としたのは「Fintokei」というプロップファームです。Fintokeiのチャレンジには、以下のような特徴があります。

取引日数無制限: 期間の制限がないため、焦らずじっくり取り組めます。ただし、あまりにも長期間だと現実的じゃないので、今回は最大750日（約2年とちょっと）で区切って評価しました。
非対称な目標と失格ライン: 利益目標が+8%なのに対して、最大損失ラインが-10%と、損できる幅の方が大きいんです。これは、まるでゴールまで+8点の道のりだけど、失敗しても-10点までは許される、みたいな感じ。このルールは、一度で合格を狙うにはちょっと有利に働く傾向があることが分かりました。

シミュレーションの方法は？

今回テストしたEAは、「日足のRSI（買われすぎ・売られすぎを示す指標）が一定以上になったら逆張りする」という、ドル円（JPY）ペアでのEAです。このEAの過去のトレードデータをもとに、何千回、何万回とシミュレーションを繰り返して、それぞれの試行でプロップファームのルールをクリアできたかどうかを判定していきました。

結果はどうだった？

最適なリスク設定を見つけよう！

シミュレーションの結果、1回のトレードで口座資金の約1%をリスクに晒す設定で、このEAは全体合格率が約38%になることが分かりました！これはつまり、平均すると2.6回くらい挑戦すれば合格できる計算で、そのための参加費は合計で約33,000円くらいになる、という結果でした。面白いことに、トレード1回あたりのリスク量（サイジング）には、一番効率よく合格できる「最適点」があることも判明しました。

リスクが小さすぎると… 目標に到達する前にシミュレーション期間が終わってしまう（期限切れ）確率が高まります。
リスクが大きすぎると… すぐに最大損失ラインに引っかかって失格してしまう確率が高まります。これはまるで、車で目的地を目指すときに、アクセルを弱すぎるとゴールにたどり着けないし、踏みすぎるとガス欠で途中で止まっちゃう、みたいなバランス感覚ですね。最適なアクセルワークを見つけることが大事なんです。ちなみに、全く優位性のない（勝率50%の）EAだと合格率は20.7%くらいというデータがあるのですが、今回テストしたEAは、ごくわずかな優位性（優位性(エッジ)）があるだけでも、それをはっきりと上回る合格率を出せることが確認できました。これは希望が持てますね！

ここから学んだこと、そして次のステップ！

今回のシミュレーション結果は期待できるものですが、いくつか注意点もあります。

ちょっと楽観的な部分も… この結果は、例えば日中の細かい値動きによる一時的な損失（ドローダウン）は考慮していませんし、あくまで過去のデータが未来も同じように続く、という前提に基づいています。なので、実際の運用ではもう少し厳しくなる可能性も考えておく必要があります。
合格と継続出金は別問題！ チャレンジに合格することと、その後もずっと利益を出し続けて出金し続けることとは、まったく別の話なんです。これは、車の免許を取ることと、その後ずっと無事故で安全運転し続けることとは違う、みたいな感じですね。継続的に出金し続けるには、本当の意味で市場に優位性のあるEA（「真の優位性」があるEA）が必要で、これはまだまだ研究が必要な課題なんです。次のステップとしては、チャレンジに合格した後、実際に資金をもらって運用を始めた段階での「期待値（EV=Expected Value）」を計算してみようと考えています。つまり、合格してから出金して、最終的にEAがダメになるまでの間に、どれくらいの利益が期待できるか。これとチャレンジの参加費を合わせて、トータルでどれくらいのプラスが見込めるのかを完成させていきたいですね。今回の研究が、皆さんのEA選びやプロップファームチャレンジの参考になれば嬉しいです！

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。