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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。

新EA開発の盲点？週足平均回帰で探る「優位性」の秘密

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

本記事は「新EA開発の盲点？週足平均回帰で探る「優位性」の秘密」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

週足だとどうだった？

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

これまでの「新アイデア」検証、実はこんな結果でした…！

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

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

なんで新しいアイデアはうまくいかないんだろう？深掘りしてみた！

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

平均回帰EA、全不採用！だが「重要洞察」が見えた日

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

本記事は「平均回帰EA、全不採用！だが「重要洞察」が見えた日」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

平均回帰（MR）系のEAを試してみた結果は…？

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

VWAP（出来高加重平均価格）から大きく乖離（かいり）したら戻るだろうと予測するEA
安値で引けた日には翌日反発しやすい、といった現象を狙うEA の2種類です。これらのEAは、単体で見るとPF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字）が1.35〜1.63、Sharpe（シャープレシオ=リスクあたりのリターン。高いほど効率が良い）も0.96〜1.39と、そこそこ優秀な成績を出してくれました。「お、これはいけるかも？」と思ったんですが、ここで「Connors相関」という指標を見てみると、どちらも0.52〜0.55と、かなり高い数値が出たんです。これは要するに、**「既存のEAと動きがかなり似ている」**ということ。せっかく新しいEAを導入するなら、既存のEAが苦手な場面で活躍してくれるような、違うタイプのEAが欲しいですよね。似た者同士を組み合わせても、リスク分散の効果は薄くなってしまいます。残念ながら、この2つは「今回は見送り」という結果になりました。

ボリンジャーバンドのブレイクアウトEAは期待の星…だったのに？

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

ここから見えてきた、EAを組み合わせる上での「超重要ポイント」！

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

本当にリスクを分散させるには「逆の動き」が必要

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

まとめ：EA選びは「本当にリスク分散になるか」を見極めるのが大事！

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

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

新EAアイデア4連敗！失敗から学ぶ勝てる仕組みの真実

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

本記事は「新EAアイデア4連敗！失敗から学ぶ勝てる仕組みの真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

残念な結果が続々…

A. 連続陰線MR(k3)
この「連続陰線MR」は、PF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失。1を超えると黒字）が1.28と、単体で見れば悪くない数字でした。
しかし、既存のEA（Connors系のEA）と組み合わせたときの「Connors相関」が0.73とかなり高かったんです。
これはどういうことかというと、「すでに持っている別の短期的な押し目を狙うEAと、やっていることがほとんど同じ」ということ。例えるなら、登山で「同じ山道を別の入り口から登っているだけ」みたいなもの。リスク分散にはならず、むしろトレードが重複してしまい、効率が悪い「冗長な」戦略だと判断しました。
C. 過大陰線Rev
「過大陰線Rev」は、そもそも「優位性（優位性）」が見つかる銘柄がゼロでした。つまり、この戦略単体では利益を出す力が全くなかった、ということになります。これはもう、試すまでもなく不採用ですね。
D. 週足Donchian
「週足Donchian」も、この戦略が有効だと判断できる銘柄がたった2つしか見つからず、しかもその効果もごくわずかでした。これでは実用性に乏しい、ということで不採用です。

一番期待したB. 52週高値Momも…

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

ここから学んだこと

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

夜間ギャップに優位性は？FXアノマリー検証の意外な真実

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

本記事は「夜間ギャップに優位性は？FXアノマリー検証の意外な真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

驚き！夜間の値動きは本当にすごかった！

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

しかし…コストの壁が立ちはだかった！

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

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

ここから学んだこと

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

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

この検証のつながり

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

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？

ナンピンは危険？EAが暴く「損失増幅」の真実

Fri, 19 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「ナンピンは危険？EAが暴く「損失増幅」の真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

研究125 ナンピン(含み損買い増し)で損失軽減できるか — ★No(損失を隠して増幅) FX自動売買(EA)の世界には、色々なトレード戦略がありますよね。今回は、その中でも特に初心者の方が「もしかしたら損失を減らせるかも？」と期待しがちな「ナンピン」について、私たちのEAが実際にどういう結果を出したのか、詳しく見ていきましょう！

ナンピンってどんなアイデア？

「ナンピン」というのは、簡単に言うと、持っているポジションが含み損（まだ確定していない損失）になっているときに、さらに同じ方向のポジションを追加して、平均購入価格を下げる戦略のことなんです。例えば、1ドル150円でドルを買ったとして、その後149円に下がって含み損になったとしますよね。そこでさらにドルを買い増すと、平均購入価格が149.5円くらいに下がるので、「ちょっと戻れば利益になる」という状態を作れるわけです。これは以前検証した「ピラミッティング」（利益が出ている時にさらに買い増す手法）とは逆で、含み損の時に買い増すことから「逆ピラミッティング」とも呼ばれます。今回の検証では、このナンピンを「含み損が一定の幅（ATRという、相場の平均的な値動きを示す指標）で増えるたびに、ポジションを追加していく」という形で試してみました。

どうやって検証したの？

私たちは、普段から安定した成績を出しているベースのEA（ここでは「robust5」という名前の、FXの1時間足で動くEA）を使って、ナンピンの効果を検証しました。このEAは、もちろん損切り（これ以上損失を出さないように自動で決済する機能）もきちんと設定されています。この安定EAに、ナンピンの機能を組み込んで、ナンピンする回数を「0回（ナンピンなし）」「1回」「2回」「3回」と増やしていき、それぞれのパターンで過去の相場でどれくらいの成績が出たのか、比較してみたんです。

検証結果はどうだった？

結論から言うと、ナンピンする回数を増やせば増やすほど、成績が悪くなる一方だったんです！

成績が悪化！

具体的な数字を見てみましょう。

PF（プロフィットファクター）
これは「総利益 ÷ 総損失」で計算され、1を超えると黒字、高いほど優秀なEAとされます。
ナンピンなしの場合：1.22
ナンピンありの場合（最大3回）：1.11に低下
PFが下がってしまい、EAの効率が悪くなったことがわかります。
総リターン（トータルの利益率）
ナンピンなしの場合：+41%
ナンピンありの場合（最大3回）：+28%に減少
トータルの利益も大きく減ってしまいました。

ドローダウンが倍増！

そして、最も衝撃的だったのが、最大ドローダウン（DD）の変化です。

最大DD（ドローダウン）
これは口座資金が一時的にどれくらい減ったかを示すもので、登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなものです。この数値が小さいほど、リスク管理ができているEAと言えます。
ナンピンなしの場合：-13.2%
ナンピンありの場合（最大3回）：-26.9%と、ほぼ倍増！
これはつまり、相場が予想と反対に動いたときに、資金が半分近くまで減ってしまうリスクが大幅に増えた、ということなんです。かなりヒヤッとしますよね。

プロップファームのルールでは即失格レベル

最近、プロップファーム（投資家から資金を預かり、トレーダーに運用させる会社）の審査に挑戦する方が増えています。私たちの検証も、そういったプロップファームの厳しいルールを意識して行っています。プロップファームの中には、「1日の損失が5%を超えると失格」というルールを設けているところが多いんです。

ナンピンなしの場合：1日だけこの「日次-5%抵触」に引っかかりました。
ナンピンありの場合（最大3回）：2〜3日も抵触してしまったんです。これでは、プロップファームの審査では即失格になってしまいます。最大ドローダウンが27%近くまで増えるのも、プロップファームの「最大損失〇〇%まで」というルールに簡単に引っかかってしまい、資金を失格になるリスクが非常に高いと言えます。

ここから見えてきたこと（結論）

今回の検証で、はっきりと分かったのは、ナンピンは決して損失を減らす戦略ではないということです。むしろ、損失を隠して、いざという時に爆発的に増幅させてしまう危険な戦略だということが改めて浮き彫りになりました。ナンピンをすると、一時的に「小さな損失を出す回数が減る（見かけ上の勝率が上がる）」ように見えることがあります。しかし、その代償として、相場が予想と反対方向に動き続けた場合、損失が手のつけられないほど巨大化するリスクを抱え込むことになるんです。これは、まさに「マーチンゲール」という危険な手法と同じ罠にはまることになります。例えるなら、小さな石につまずくのを避けようとして、大きな落とし穴に落ちてしまうようなもの。小さな損切りで終わらせられるはずだった損失が、めったにないけれど一度起きると致命的な大損に変わってしまうんですね。安定して利益を出すEAの基本戦略は、「損は小さく早く、利益は大きく伸ばす」というものです。ナンピンは、この考え方とは真逆をいく手法と言えます。私たちがEAを選ぶ際の基準（例えばFintokeiというプロップファームのルールに合わせているんですが）でも、ナンピンやマーチンゲール、グリッドトレードといった手法は使わないことが必須なんです。結論として、ナンピンは、プロップファームの審査を通過することも、安定して資産を増やしていくEAの戦略としても、採用できません！ 以前検証した「ピラミッティング（利益が出ている時にさらに買い増す手法）」もプロップファームには不向きという結論でしたが、今回のナンピン（含み損時に買い増す）も同様に、資金を増やすためのポジション追加は、順張りでも逆張りでもプロップファームのルールには合わない、ということが改めてわかりましたね。皆さんもEAを選ぶ際には、ナンピンのような手法が使われていないか、ぜひチェックしてみてください！

EAの弱点克服なるか？新たな「優位性」探索の結末

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

本記事は「EAの弱点克服なるか？新たな「優位性」探索の結末」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

候補A: Connorsショート戦略を試してみた結果…

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

どんなアイデアだった？

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

どうやって試した？

過去のデータを使ってバックテストを行い、既存の戦略との相関性や、利益率、PF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字）などを確認しました。さらに、過去のデータでEAを開発し、そのEAが未知の未来のデータでも通用するかを試す「前進検証（IS期間で選抜→OOS期間で評価）」も行いました。これは、過去のデータにたまたまフィットしただけの「見せかけの優位性」を見抜くために、とても大切な検証なんです。

結果はどうだった？

残念ながら、このConnorsショート戦略は採用を見送ることになりました。

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

候補B: ボリンジャーバンド逆張りロング戦略を試してみた結果…

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

どんなアイデアだった？

こちらも、上昇相場以外での利益を狙えるのではないかと考えました。

結果はどうだった？

こちらも、残念ながら採用を見送ることになりました。

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

今回の検証から学んだこと

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

EAが覚醒！新ロジック「コナーズRSI2」で勝てる仕組み強化

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

本記事は「EAが覚醒！新ロジック「コナーズRSI2」で勝てる仕組み強化」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアだったの？

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

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

どうやって試したの？

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

使える銘柄を探してみた！

世界中のFX通貨ペアや株価指数など、全部で26種類の銘柄をバックテストにかけてみたんです。その結果、なんと15銘柄でPF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字）が1.05を超える良い成績を出してくれました。しかも、これらの銘柄は、これまで主力としていたCore EAのロジック（トレンド追従型）とは、**ほとんど相関がない（相関が+0.00〜+0.05）**ことが判明したんです！特に好成績だったのは、JP225（日経平均）やUS30（ダウ平均）といった主要な株価指数で、PFは1.75〜1.98と非常に優秀でした。FX通貨ペアでも、GBPUSD（ポンドドル）がPF1.95、EURGBP（ユーロポンド）がPF1.71など、たくさんの銘柄で良い結果が出ています。

ポートフォリオを組んでみた！

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

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

未知の期間で「本物」か検証！

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

利確は緩めすぎNG？EA出口戦略の黄金ロジック発見！

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

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

結果はどうだった?

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

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

なぜ「逆U字」になったの？

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

他の出口戦略と比較してみた

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

ここから学んだこと

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

利確目標は罠？EA最適化で見えた真実

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

本記事は「利確目標は罠？EA最適化で見えた真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

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

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

ここから学んだこと

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

ドローダウン削減の秘策!?「無相関EA」の夢は叶うか

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

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

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

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

どんなアイデアを試してみたの？

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

どうやって検証したの？

この仮説を検証するために、まずは以下のステップで進めてみました。

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

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

衝撃の発見！トレンドに乗れる通貨ペアって？

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

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

「トレンドする通貨」＝「相関の塊」だった！

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

なぜ負ける？EA「負けトレード」1166回分の共通点

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

本記事は「なぜ負ける？EA「負けトレード」1166回分の共通点」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア？

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

結果はどうだった？「負け」に共通していた2つのこと

分析の結果、負けトレードには大きく2つの共通点が見つかりました。

1. ポジションの保有期間が短いトレードは負けやすい

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

2. エントリー時のRSIが低い（勢いの弱いブレイク）時に負けやすい

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

フィルターを試してみたけど…

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

なぜ改善しなかったの？トレンドフォローの宿命

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

今回の検証から学んだこと

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

暴落予知の夢！「方向つきリスクオフ信号」を追え

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

さて、ここからが本題です。どんな結果が出たのでしょうか？報告しますね！

FX核単体では「速いSMA」が効果あり！

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

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

しかし、フルシステムではまさかの結果に…

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

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

唯一の収穫：日中の損失を抑える「安全弁」としての可能性

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

相関でDD削減!?EAの常識が覆された瞬間

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

本記事は「相関でDD削減!?EAの常識が覆された瞬間」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデアだったの？

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだった？

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

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

ここから学んだこと（なぜ効かなかったのか？）

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

結論として

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

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！

強いラインは勝率UP？EAの常識を覆す検証結果

Mon, 08 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「強いラインは勝率UP？EAの常識を覆す検証結果」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: 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のトレードで「サポートやレジスタンスのラインが強いほど、勝率も高くなるんじゃないか？」という仮説を検証してみました。もしそうなら、そういう場面では積極的にリスクを取って利益を狙う(例えば、ロット数を増やす)のが効果的じゃないか、というアイデアですね。

どんなアイデア?

FXチャートには、価格の反転ポイントになりやすい「サポートライン」や「レジスタンスライン」がありますよね。これらのラインが「どれくらい強力か」を数値化したものを、ここでは「レベル強度」と呼んでいます。私たちのEAは、このレベル強度を常に分析しながらトレードしているのですが、もし、このレベル強度が高い、つまり強力なラインがたくさんある相場ほど、EAの勝率も高くなるなら、そういう場面では積極的にリスクを取って利益を狙うのが効果的じゃないか？という仮説を立ててみたんです。例えるなら、登山で「この山は岩場が多いから、しっかりした装備で行けば良い景色が見られるはず！」と、準備を万全にして臨むようなイメージですね。

どうやって試した?

この仮説を検証するために、過去のEAのトレード記録を詳しく分析しました。具体的には、それぞれのトレードがエントリーした瞬間の「レベル強度」を計測し、その強度によってトレードを4つのグループ(Q1〜Q4)に分けました。Q1が一番強度が低いグループで、Q4が一番高いグループです。そして、それぞれのグループで「勝率」や「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)」、「平均R(平均リスクリワード比=1トレードあたりの平均利益額を平均損失額で割ったもの。大きいほど良い)」といった成績を比較してみたんです。もちろん、分析は「後知恵なし」で行いました。これは、トレードが終わった後の情報を使って有利なように分析するのではなく、あくまでエントリーした時点のデータだけで判断した、ということです。公平な結果を見るためには大切なポイントですね。

結果はどうだった?

今回は、2種類の異なるEAで検証してみました。

1. ブレイクアウトを狙うEAの場合

まずは、価格が特定のラインを突き破って進む「ブレイクアウト」を狙うタイプのEAで試してみました。約1900回のトレードを分析した結果、なんと「レベル強度」と「勝率」の間には、はっきりとした関係が見られなかったんです！つまり、「強度が上がるほど勝率も上がる」とか「強度が下がるほど勝率も下がる」といった、きれいな一直線の関係はなかった、ということですね。相関係数もほとんどゼロで、レベル強度と勝率はほぼ無関係という結果でした。例えば、レジスタンスラインの強度が低い方から高い方へ見ていくと、勝率が33%→38%→37%→35%と、一度上がってからまた下がる「U字型」のような動きを見せました。サポートラインの強度では、むしろ強度が弱いグループの方がPFが高くなる傾向も見られたんです。これは、強いラインをブレイクするよりも、弱いラインを抜けた方が価格がスムーズに走りやすい、ということを示唆しているのかもしれませんね。以前の研究でも「ブレイクアウト戦略では、レベルの強度はあまり関係ない」という結論が出ていたのですが、今回もその結果を裏付ける形になりました。

2. 押し目買いを狙うEAの場合

次に、サポートラインでの反発を狙う「押し目買い」のEAで試してみました。このEAは、まさに「レベルの強度が勝敗に直結するのでは？」という仮説が最も活きそうなタイプです。結果は、ブレイクアウトEAと同様に、「強度が上がるほどきれいに勝率も上がる」というような単調な関係は見られませんでした。ところが、面白い傾向が見つかったんです！一番強度が弱いグループ(Q1)はPFが0.72と明らかに悪く、トレードがうまくいきません。逆に、一番強度が強いグループ(Q4)もPFが1.24と、そこそこの数字ではあるものの、実は「中程度の強度」のグループ(Q2)がPF1.59、勝率38%と、一番良い成績を出していたんです！これはまるで、山登りでいう「急すぎる坂道は登りにくいし、平坦すぎる道もつまらない。ほどよい傾斜が一番歩きやすい」みたいな感じですね。つまり、「弱すぎてもダメ、強すぎてもダメ。ほどほどが一番良い」という「逆U字型」の関係が見られた、ということなんですね。

ここから学んだこと

今回の検証で、レベル強度について大切なことがわかりました。それは、「レベル強度」は「そのラインが本物かどうかを見極めるための最低限の基準(足切り)」としては非常に有効だ、ということです。例えば、あまりにも弱いラインではトレードしない、といった使い方は有効なんですね。これは、以前の研究で「min_level_score(最低レベル強度スコア)が20以上のラインだけを対象にすると成績が良くなった」という結果が出たことと一致します。つまり、この「20」という数値は、「これ以下の弱いラインは無視しよう」という「足切り」の役割を果たしていた、ということなんです。しかし、「強度が強ければ強いほど、利益も比例して増える」というような「連続的な信号」としては機能しない、ということも判明しました。特に押し目買いEAでは、強すぎるラインよりも「中程度」のラインの方が成績が良かったですよね。この結果から、「レベル強度が高い相場ほどロット数を増やす」というような「強度に連動してリスクを調整する」戦略は、むしろ逆効果になる可能性が高いと判断しました。なぜなら、一番良い成績を出していた「中程度の強度」のトレードを軽視し、成績が劣化する可能性のある「強すぎる強度」のトレードにたくさん資金を投入してしまうことになるからです。つまり、今回の仮説「強いラインほどリスクを上げる」は採用しない、という結論になりました。しかし、レベル強度が「足切り」として重要であることは再確認できましたね。現在のEAには、すでにこの「足切り」の考え方が組み込まれているので、今回の検証でEAのシステム自体に変更はありません。ユーザーさんの仮説は非常に良い視点でしたが、すでに現在のEAロジックに「弱すぎるレベルは除外する」という形で取り込まれていた、ということなんです。検証って奥深いですね！

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)。

暴落で稼ぐ！夢のEAがまさかの「壊滅」

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

本記事は「暴落で稼ぐ！夢のEAがまさかの「壊滅」」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回は、株価指数が大きく下がった時に利益を狙う「指数ショート」のEAについて検証してみました。

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

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

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

なぜうまくいかなかったのか？

この結果から見えてきたのは、ショート戦略の難しさでした。

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

ここから学んだこと

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

この検証のつながり

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

銀相場とAI予測！なぜこのロジックは棄却された？

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

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

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

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

どんなアイデアだったの？

銀(XAGUSD)でトレンドを狙ってみよう！

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

トレンドの「質」を見極めるフィルターってどう？

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

どうやって試したの？

銀トレンドの検証

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

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

カウフマン効率比（ER）フィルターの検証

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

結果はどうだった？

銀トレンドは難しかった…

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

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

カウフマン効率比フィルターも、いまのところ見送り

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

ここから学んだこと

今回の検証から、いくつかの重要な学びがありました。

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

この検証のつながり

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

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。

指数CFD戦略！コスト優位性はあるのか？本番検証

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

本記事は「指数CFD戦略！コスト優位性はあるのか？本番検証」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデアだったの？

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

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだった？

驚くべきことに、この厳しい条件で検証した結果、

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

EAを動かすための「設計図」も作りました！

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

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

ここから学んだこと、そして次の一歩！

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

この検証のつながり

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

EA本番化の壁！コストが利益を食いつぶすか？

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)。

松山式DEG手法！EA検証でトレンド再発見

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

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

EAで再現するなら？

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

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

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

ちょっとした設定変更でガタガタに…

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

利益は出るけど、ちょっと薄い…

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

コアロジックとの相関も…

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

ここから学んだこと

今回の検証から、私たちはいくつかの大切な教訓を得ることができました。

どんな複雑な手法も、機械化すると「トレンド再発見」に収束する！？

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

フィボナッチ押し目とRR利確は「恒久資産」だけど…

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

AIが予測するリスク、そのロジックは本物か？

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

本記事は「AIが予測するリスク、そのロジックは本物か？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

どんなアイデアを試したの？

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

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

どうやってテストしたの？

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

結果はどうだったの？

さて、肝心のテスト結果です。

最初のテストでは「おっ！」と思ったんですが…

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

厳密に検証したら、あれれ？

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

そして「プラセボテスト」で衝撃の事実が！

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

ここから学んだこと

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

この検証のつながり

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

AIが暴く！機械学習でFXの「隠れた優位性」を発掘

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。

FX革命！株式市場が示す新たな優位性

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

本記事は「FX革命！株式市場が示す新たな優位性」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア？

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

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

いやはや、この結果には私たちも驚きました！

FXトレード核単体でも大きく改善！

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

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

vol-targetとの相性もバッチリ！

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

EA全体に適用したら、ついに次期バージョンが確定！

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

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

ここから学んだこと

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

この検証のつながり

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

複雑さは無用！ポートフォリオの最適解は固定？

定番指標は万能か？EA検証で判明した真実

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

本記事は「定番指標は万能か？EA検証で判明した真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

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

単体で「新しいEAのロジック」として使えるか？

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

既存のEA「Core System」の「フィルター」として使えるか？

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

どうやって試した?

新しいロジックとして試す場合

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

フィルターとして試す場合

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

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

結果はどうだった?

さて、ここからが本番です！期待と不安が入り混じる検証結果、お話ししますね。

単体で新しいEAとして使えるか？

まず、フィボナッチ・リトレースメントの押し目買い戦略です。これは単体で「本物のトレンド優位性」（相場で優位性がある明確な傾向）を持っていることが、前進検証の6回中5回を通過したことで確認できました！これは素晴らしい！ …と、思いきや、ちょっと残念な点があったんです。この戦略と、Core Systemの主要なロジックとの「核相関」を調べてみると、なんと0.82〜0.86という非常に高い数値が出ました。これは、「Core Systemがすでに捉えているトレンドと、ほぼ同じトレンドを狙っている」ということなんです。まるで、すでに宝の地図を持っていて、その地図で別の人が同じ宝を見つけてきた、という感じでしょうか。さらに、PF（プロフィットファクター＝総利益÷総損失。1を超えると黒字）も1.13〜1.14と、黒字は出るものの、Core SystemのPF（約1.57）に比べるとかなり低い水準でした。つまり、新しい利益の源にはならないし、Core Systemとは違う動きをするのでリスク分散になる、という価値も見出せなかったんです。 RSIを使った逆張り戦略に至っては、FXではあまり機能せず、小さな損失が出る結果となりました。以前の研究でも分かっていたことですが、改めて確認できた形です。そして、フィボナッチとRSIを組み合わせても、相関が0.42に下がるだけで、結局優位性は消えてしまいました。うーん、これはちょっと残念な結果ですね…。

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。

逆張り天才戦略、まさかの優位性ゼロ？

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

本記事は「逆張り天才戦略、まさかの優位性ゼロ？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアだったの？

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

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

実際に試してみたらどうだった？

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

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

今回の検証から学んだ大事なこと

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

なぜ逆張りはうまくいかなかったのか？

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

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

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

コストの重要性って知ってる？

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

トレンド継続の幻想？EA検証で判明した真実

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

本記事は「トレンド継続の幻想？EA検証で判明した真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア？

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

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

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

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

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

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

休憩が終わって、また頂上目指して登り始めた、という合図ですね。

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

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

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

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

どうやって試した？

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

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

結果はどうだった？

さて、肝心の検証結果です。一筋縄ではいかない結果となりました。

過去データでは「いい感じ」に見えたけど…

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

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

未来のデータでは「期待外れ」だったんです

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

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

色々なバリエーションも試してみたけど…

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

利益の壁を突破！変動制御で実現した上積み

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

本記事は「利益の壁を突破！変動制御で実現した上積み」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア？

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

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

以前の方法とは何が違うの？

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

どうやって試した？

パラメータの頑健性をチェック！

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

未来の情報を知らない「前進検証」もクリア！

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

実際のEAエンジンに組み込んで「本気のバックテスト」！

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

結果はどうだった？

利益アップ、損失は減る、勝率も上がる！全方位で改善！

「前進検証」と「本気のバックテスト」の結果は、まさに驚くべきものでした！

トータルの利益: 元々+152.7%だったものが、**+185.1%**へと大幅アップ！
最大ドローダウン（一時的な最大損失）: -9.9%から**-8.9%**へと減少！ドローダウンは登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもので、これが減るのは精神的にも非常に安心ですよね。
Calmar Ratio（カルマー比率）: 1.41から1.88へ向上！
PF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字）: 1.45から1.48へ向上！
勝率（MC全体）: 92%から**94%**にアップ！
DD10%月（最大ドローダウン10%に抑えた場合の月利）: +1.17%から**+1.57%へと、約34%も向上しました！これはまさに、「利益アップ、損失は減る、PFも上がる、勝率も上がる」という、FXトレーダーが夢見るような理想的な改善と言えるでしょう！平均レバレッジが1.04倍と、ほとんどレバレッジを増やしていないのにこの結果というのは、単にロットを増やしたのではなく、「リスクの配分が上手になった」**証拠なんです。

荒れた相場に強く、日中もより安全に！

相場状況ごとの動きも見てみました。

EA強化の限界か？コアシステム「地域分散」で利益天井の衝撃

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

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

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

システム全体のドローダウンの意外な正体！

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

地域分散は逆効果だった！

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

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

ここから学んだこと

今回の検証から、非常に重要な教訓が得られました。

EA強化の秘策は不発！「レベル重要度」が効かなかった真実

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

本記事は「EA強化の秘策は不発！「レベル重要度」が効かなかった真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回は、私たちが開発しているFX自動売買(EA)の一つ「BreakoutLong」について、あるアイデアを試した結果をお話しします。

どんなアイデアを試したの？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？ — 残念！期待外れに終わりました

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

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

ここから学んだこと — ブレイクアウトEAの「宿命」

今回の結果から、とても大切な教訓が得られました。

レベル重要度は「押し目」には効くけど「ブレイク」には効かない！

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

ブレイクアウトEAのドローダウンは「エントリーの質」の問題じゃない！

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

ドローダウン管理の本当の解決策は？

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

伝説の「ブレイクアウト戦略」をEA基盤で徹底強化！

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

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

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

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

どんなアイデア？：あの「ブレイクアウト戦略」を徹底深掘り！

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

どうやって試した？：EAの厳しい目で「本当に使えるか」をチェック！

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

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

結果はどうだった？：期待と裏切り、そして新たな発見！

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

期待外れだった2つの「強化策」

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

ショート・スリーブ（売り戦略の組み合わせ）はまさかの「お荷物」に！

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

「overlay（フィルター）」は逆に効率を下げてしまった！

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

隠れていた「リスクの落とし穴」を発見！

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

EAのライン認識は「帯幅」で進化する！成績激変の秘密

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

本記事は「EAのライン認識は「帯幅」で進化する！成績激変の秘密」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

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

結果はどうだった?

それでは、検証結果をそれぞれ見ていきましょう！

チャネル（斜めの平行線）の場合

驚きの結果が出ました！

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

トレンドライン（斜めのトレンド線）の場合

こちらは、非常に良い結果が出ました！

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

ここから学んだこと（そして最終結論）

今回の検証で得られた最も重要な学びは、以下の2点です。

YouTubeグランビル法則をEA検証！「優位性無し」の真実

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

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

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

裁量判断をEAに落とし込む工夫

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

3つのモードで検証

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

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

結果はどうだった？

STEP1: 最初のテスト（インサンプル検証）

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

STEP2: 本当に通用するか？（完全前進検証）

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

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

ここから学んだこと

今回の検証から、いくつかの重要な学びがありました。

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

この検証のつながり

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

EAに「相場の目」を！ローソク足・チャートパターン自動認識

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

本記事は「EAに「相場の目」を！ローソク足・チャートパターン自動認識」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

ローソク足パターンを自動で認識！

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

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

チャートの大きな形も自動で認識！

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

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

これまでの研究と学んだこと

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

誕生！Satellite-2 EA、よすが式ダウの集大成

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

本記事は「誕生！Satellite-2 EA、よすが式ダウの集大成」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア？

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

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

どうやって試した？

この新しいEAをどんな設定で動かしたかというと、以下の通りです。

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

結果はどうだった？

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

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

ここから学んだこと

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

プライスアクション、EA化の試練！不採用の衝撃

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

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

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

どんなアイデアだったの？

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

どうやって試してみたの？

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

ドキドキの結果発表！まさかの「劣化」？

さて、肝心の検証結果です。

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

「よすが式」機械化シリーズ、衝撃の総括！

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

ダウ理論とMTF（マルチタイムフレーム分析）：

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

水平レベル（目立つ高値や安値）：

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

チャネル（斜め線）：

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

プライスアクション：

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

裁量は「勘」じゃなくて「論理」だった？私たちの答え！

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

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

この検証のつながり

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

EAの目覚め！効くラインを数値化、勝てる仕組みの進化

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

前進検証で初の「頑健性突破」！

これが今回の研究で最も興奮したポイントです！

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

「偶然じゃない」ことを徹底的に確認！

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

本番化に向けた最終チェックの結果は？

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

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

ここから学んだこと

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

よすが式EA、ライン付近限定で飛躍！最終結論は？

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

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

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

どんなアイデアだったの？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

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

前進検証では残念な結果に…

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

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

ここから学んだこと

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

トレンドフォローの核は本物、でも上積みは裁量に依存

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

裁量をEAにする難しさ

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

この検証のつながり

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

よすが式ダウ手法、EA化で検証！驚きの勝てる仕組み

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

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

まだEAにできなかった部分も…

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

結果はどうだった?

それでは、検証結果を見ていきましょう。

STEP1：基本的な検証結果（H1/H4ロング）

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

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

STEP2：トレンド核との相関

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

STEP3：完全前進検証

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

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

ここから学んだこと

今回の検証から得られた結論は、いくつかあります。

月利3%は夢か現実か？FX EAの限界と代償を暴く

Tue, 28 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「月利3%は夢か現実か？FX EAの限界と代償を暴く」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回は、FX自動売買(EA)でよく聞かれる「月利3%」という目標が、現実的にどれくらい達成可能なのか、そしてそのためにはどんなリスクを覚悟する必要があるのかを、とことん検証してみました。EA運用における「収益フロンティア」の限界を探る、ちょっぴり真面目な研究レポートです！

どんなアイデア？

私たちEAユーザーにとって、「毎月安定して〇%の利益を出したい！」という目標は、誰もが一度は考えますよね。特に「月利3%」というのは、よく耳にする目標の一つだと思います。そこで今回は、この「月利3%」という目標が、果たして現実的に達成可能なラインなのか、もし達成できるとしたら、どれくらいの覚悟（リスク）が必要なのかを、データに基づいて徹底的に調べてみることにしました。EAが提供できる収益の「限界値」を探る、そんなイメージですね。

どうやって試した？

検証のために、私たちは複数のEAを組み合わせる「ポートフォリオ運用」という戦略を採用しました。具体的には、次の3種類のEAを束ねて運用しました。

コアとなる主要EA: 安定的な利益を目指す中心的なEAです。
指数系のEAを6種類: 相場のトレンドを捉えるのが得意なEAを複数組み合わせました。
Connors系のEA: 比較的短期の逆張り（トレンドと逆の動きを狙う）が得意なEAです。これらのEAを組み合わせることで、どんな相場状況でもある程度対応できるような、安定したポートフォリオを目指したんです。そして、このポートフォリオ全体の「アグレッシブネス倍率」を段階的に上げていきました。これは要するに、「どれくらい積極的に取引するか」「どれくらいリスクを取って利益を狙うか」という度合いのこと。この倍率を上げていくことで、月利がどう変わるか、そして同時にリスク（ドローダウンなど）がどう増えていくかを実測していったんです。検証で特に注目したのは、次の数値です。
月利: 毎月平均でどれくらいの利益が出たか。
DD（ドローダウン）: 口座の残高が一時的にどれくらい減ったか、というリスクの指標です。例えるなら、登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなものですね。
MC（最大連敗数）: 最大で何回連続で負けトレードが続いたか。
Calmar（カルマー比）: リターンとリスクのバランスを示す数値で、リターンをドローダウンで割ったものです。この数値が高いほど、少ないリスクで大きなリターンを得られている、優秀なEA（または運用）と言えるんですよ。

結果はどうだった？

さあ、いよいよ検証結果です！

月利とドローダウンは比例関係

まず分かったのは、月利を上げようとすればするほど、ドローダウンもほぼ同じように増えていく、という非常に線形な関係だったことです。まるで、車のアクセルを踏めば踏むほどスピードは出るけど、同時にブレーキを踏む力も必要になる、そんなイメージですね。

Calmar比の頭打ち

そして、Calmar比（リターンとリスクのバランス）が、どんなに頑張っても1.0〜1.3くらいで頭打ちになってしまったんです。これは、EAの組み合わせを最適化したり、色々な種類のEA（指数系やConnors系）を追加したりしても、このバランスは大きく改善しなかった、ということを意味します。つまり、FXの相場から得られる「安定したリターン」と「そのためのリスク」のバランスには、ある程度の限界がある、ということなんですね。

具体的な数値で見てみよう

では、具体的な数値で見ていきましょう。

「安全圏」と言われるドローダウン10%以下に抑えようとすると、稼ぎ出せる**最大月利はなんと約0.6%**程度でした。
さらに月利を上げようとすると…
月利1.1%を狙うと、ドローダウンは**24%**に。
月利2.0%だと、ドローダウンは**49%**に。
月利2.65%だと、ドローダウンは**69%に。そして、私たちが目標としていた月利3%に到達しようとすると、ドローダウンはなんと約70%**にもなってしまうことが分かりました。これはもう、ほとんど口座がなくなってしまうレベルのリスク、つまり「口座消滅」に限りなく近い状態だと言えるんです。

ここから学んだこと

今回の検証で分かったのは、月利3%という目標を、「口座が破綻しない安全な範囲のドローダウン（例えば10%以下）」で達成するのは、数学的にほぼ不可能だということです。なぜなら、年間36%（月利3%）をドローダウン10%で出そうとすると、Calmar比は3.6という、世界の超一流ファンドでもなかなかお目にかかれないような、非常に高い水準が必要になるからです。しかし、私たちが今回試したEA（価格変動やトレンドを捉える一般的なEA）では、Calmar比は1.0〜1.3程度が限界だったわけですね。

暴落に耐えたか？指数EA M1、コロナショックの真実

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

本記事は「暴落に耐えたか？指数EA M1、コロナショックの真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

検証期間とデータ収集の工夫

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

結果はどうだった?

まず、日足（D1）での成績

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

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

最も重要な「日中の最悪な日」での検証結果

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

なぜこんなに安定していたのか？

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

ここから学んだこと

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

実運用に向けて、あと少しだけ確認したいこと

もちろん、すぐに実運用！とはいきません。いくつか最終確認が必要です。

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

この検証のつながり

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

指数EA M1は本当に安全？見えない落とし穴を暴く！

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

本記事は「指数EA M1は本当に安全？見えない落とし穴を暴く！」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

どんなデータを使ったの？

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

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

検証システムに潜むバグを発見！？

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

結果はどうだった?

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

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

ここから学んだこと

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

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

この検証のつながり

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

EA新時代！月利天井を突破した「確定×指数」の優位性

短期EAに「賢い目」を！上位足フィルターで優位性を強化

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

本記事は「短期EAに「賢い目」を！上位足フィルターで優位性を強化」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア？

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

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

フィルターは狙い通りに機能した！

まず、基本的なこととして、今回追加したフィルターは「質の低いトレードを削る」という機構として正しく機能することが分かりました！具体的には、フィルターをかけることで取引回数が減り、それに伴って取引コスト負けが緩和され、PF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失。1を超えると黒字）が向上し、DD（ドローダウン = 最大資産減少率。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの）が減少するという、期待通りの効果が見られたんです。特に効果的だったのは、「上位足D1（日足）の方向フィルター」でした。大きな時間足の流れに逆らわない、というシンプルなルールが、やはり強いんですね。

時間足ごとの成績を見てみましょう

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

ここから学んだこと

フィルターで磨いても、短期足の劣位は覆らない

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

上位足方向フィルターは汎用機能として残置

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

既存EAをスキャル化！短期足で取引優位性は増すのか？

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

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

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

ステップ1：時間足をどんどん短くしてみた！

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

ステップ2：コストの厳しさを変えてみた！

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

結果はどうだった？

さあ、いよいよ気になる検証結果です！

時間足を短くしたらどうなった？ (BreakoutLongの場合)

まずは買い専門の「BreakoutLong」EAのデータを見てみましょう。

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

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

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

トレンドライン・ブレイク後、回帰の「1波」に優位性？

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

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

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

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

どんなアイデア？

このEAの基本的なアイデアは、こんなイメージです。

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

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

どうやって試した？

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

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

結果はどうだった？

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

最初の期待と喜び

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

残念ながら、落とし穴が…

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

(1) 時間足を変えるとダメだった（TF頑健性なし）

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

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

(2) 短期足では大失敗（M1日中で即失格）

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

驚きの発見！株価指数がEAポートフォリオの救世主か？

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

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

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

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

どんなアイデアで検証したの？

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

どうやって試してみたの？

まずは、検証に必要なデータを集めるところからスタートです。

主要な株価指数データを収集！

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

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

株価指数向けの新しいEA戦略を開発！

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

結果はどうだった？驚きのデータをお見せします！

さあ、いよいよ検証結果です！これが本当にすごかったんですよ。

① 指数ロングトレンド戦略が期待以上！

まず、「指数ロングトレンド戦略」の成績に驚きました。

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

② FXやゴールドとは「ほぼ無相関」！

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

EA出口最適化の真実！頑丈な改善ロジックは見つかるか？

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

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

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだった？

初期はちょっと期待できそうだったけど…

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

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

期間を分けて検証したら「過剰最適化」が判明！

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

ここから学んだこと

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

この検証のつながり

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

人気トレンド指標！一目均衡表とSupertrendのEA優位性は？

人気トレンド指標！一目均衡表とSupertrendのEA優位性は？

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

今回の検証は、以下の条件で行いました。

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

結果はどうだった?

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

4時間足（H4）での結果

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

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

日足（D1）での結果

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

ここから学んだこと

衝撃の事実！既存EAとの「相関」が高すぎた

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

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。

EA月利を爆上げ！隠された３つの戦略を大公開

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

本記事は「EA月利を爆上げ！隠された３つの戦略を大公開」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

リスクの安全な上限を探る

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

エクイティoverlayの効果を検証

私たちのEAには、標準でエクイティoverlayの機能が組み込まれています。今回は、このoverlay機能を「オンにした場合」と「オフにした場合」、さらに「利益が出た時に積極的にリスクを上げる」といった様々なパターンで、それぞれどれくらい利益が出たか、ドローダウン（含み損や確定損の最大幅。登山でいうと"どれだけ下りに転じたか"のようなもの）はどれくらいだったか、などを比較しました。特に重視したのは「リターン/ドローダウン比」という指標です。これは、得られたリターンに対してどれくらいのドローダウンがあったかを示すもので、数値が大きいほど「効率よく稼げた」と判断できます。PF（プロフィットファクター＝総利益÷総損失。1を超えると黒字）と似ていて、EAの優秀さを示す大切な指標なんですね。

結果はどうだった?

リスクを少し上げたら月利がアップ！

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

エクイティoverlayは効率を改善しない？！

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

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

overlayの唯一の価値は「テールリスク」の保護

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

ここから学んだこと

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

この検証のつながり

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

金（XAUUSD）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。

夢の適応型EAがまさかの結果！レジーム・ルーターの真実

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

本記事は「夢の適応型EAがまさかの結果！レジーム・ルーターの真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアを検証したの？

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

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

どうやって試したの？

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

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

結果はどうだった？

さあ、いよいよ気になる結果発表です！

切り替え戦略は、残念ながら期待外れ…

まず、個別のスリーブを調査した結果、やはりというか、「トレンドフォローの買い（trend_long）」が圧倒的に安定した優位性（優位性(エッジ)）を持っていることが分かりました。なんと、8通貨ペア中6通貨で純利益がプラス、平均PF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字で、高いほど優秀です）は1.12を記録しました。これはまずまずの成績です。一方で、「平均回帰（逆張り）」や「トレンドフォローの売り」は、通貨ペア全体で見ると利益が出ない、あるいはマイナスになる傾向が見られました。そして、この結果を踏まえて、実際に「相場の局面に合わせて最適なスリーブに切り替える」というEAを動かしてみたところ……なんと、全ての切り替え戦略でパフォーマンスが悪化してしまったんです！特に、用意した3つのスリーブを状況に応じてフル活用する「全切替」EAは、最終的な利益率がマイナス61%という大損に終わりました。リスク調整後のリターンを示す「シャープレシオ」（リスクに対してどれだけ効率よくリターンが得られたかを示す指標で、高いほど優秀です）を見ても、切り替え戦略は軒並み悪化しており、基準となる「ずっとトレンドフォローの買いだけを続けるEA」が最も優秀でした（PF1.12、シャープレシオ+0.72、10年間で8年勝ち、利益率+140%！）。要するに、「相場の局面に合わせて、トレンドフォローの売りや逆張り戦略に切り替える」ことは、かえって全体の成績を悪くしてしまう、という残念な結果になったんです。

フィルターも逆効果になることが判明！

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

ここから学んだこと

今回の検証で、私たちは非常に重要な結論を再確認することができました。

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

でも、今回の検証で得た大きな収穫も！

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

市場の天気予報！MTF RSI+SMAでトレンドを掴め！

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

本記事は「市場の天気予報！MTF RSI+SMAでトレンドを掴め！」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデアを試したの？

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

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

どうやって検証したの？

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

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

最初の結果は「すごい！」に見えたけど…

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

4時間足（H4）と日足（D1）の組み合わせで、+15.5%の利益、PF（プロフィットファクター＝総利益÷総損失。1を超えると黒字）は1.11。
1時間足（H1）と4時間足（H4）の組み合わせでは、なんと**+33.8%もの利益**、PFは1.15を記録しました。これだけ見ると、「おっ、これはすごいEAができたんじゃない！？」と期待してしまいますよね。

現実の厳しさ、ウォークフォワードテストで判明！

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

このEA検証から学んだこと

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

金（ゴールド）で爆益？専用スキャルピングEAを徹底探索！

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

本記事は「金（ゴールド）で爆益？専用スキャルピングEAを徹底探索！」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

私たちが今回考えたのは、大きく分けて2つのアプローチです。

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

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

ほとんどが「残念」な結果に…

なんと、最終的に「利益がプラス（net+）」で、かつ「PF（プロフィットファクター＝総利益÷総損失。1を超えると黒字）」が1を超えたロジックは、たったの3つしかなかったんです…！ 204分の3って、かなり少ないですよね。これは、統計的に見ると「多重検定ノイズ」と呼ばれる、偶然たまたまうまくいっただけの可能性が高いレベルなんです。つまり、どんなロジックでもこれだけ試せば、偶然プラスになるものもいくつか出てくる、というくらいの結果だったということですね。一番良かったものでも、「M15（15分足）の平均回帰型」で、7年間でプラス6.5%という結果でした。年利に換算すると約0.9%…銀行の定期預金とあまり変わらないくらいの数字で、EAとして使うにはかなり厳しいと言わざるを得ません。ちなみに、今回の検証で採用されたロジックは、ポジション保有期間が「2〜6バー（足）」と非常に短く、きちんと「スキャルピング」として機能していることは確認できました。

コストの壁が厚すぎた！

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

未来の相場でも通用する？「ウォークフォワードテスト」の結果

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

ここから学んだこと

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

フラクタルが進化！複数指標で最強EA誕生か？

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

本記事は「フラクタルが進化！複数指標で最強EA誕生か？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア？フラクタルに他の指標を加えてみたら？

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

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

どうやって試したの？厳しめの「前進検証」でチェック！

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

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

結果はどうだった？残念ながら、安定した優位性は見つからず…

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

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

ここから学んだこと！「優位性のない部品からは優位性は生まれない」

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

この検証のつながり

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

相場適応で優位性を掴む！EA戦略切り替えの真実

チャートの矢印が示す秘密！フラクタルブレイクアウト

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

本記事は「チャートの矢印が示す秘密！フラクタルブレイクアウト」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

まずはシンプルな方法で試してみました。

最初の試み：フィルターなしで売り買い両方

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

次の試み：ロングオンリー（買いだけ）+移動平均線フィルター

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

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

真の試練：ウォークフォワードテストで崩壊…

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

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

フラクタルって結局何だったの?

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

ここから学んだこと

今回の検証から、いくつか大切なことを学びました。

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

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。

サテライト・システム爆誕！メインEAを支える安定稼ぎ頭

Sun, 05 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「サテライト・システム爆誕！メインEAを支える安定稼ぎ頭」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)は、ひとつのシステムで全部まかなうよりも、複数のEAを組み合わせることで、より安定した成績を目指せるってご存知でしたか？今回は、メインのEAを補う「サテライト・システム」という新しいアイデアを検証してみました！

どんなアイデア?

今回の「サテライト・システム」は、メインで使っているEAとは全く違う動きをする、いわば「縁の下の力持ち」のようなEAを目指しました。メインのEAが調子を崩した時でも、このサブシステムが安定した動きをしてくれることで、全体の成績を底上げしてくれるんじゃないか、という狙いですね。イメージとしては、メインのEAが「ガツンと稼ぐ肉料理」だとしたら、サテライト・システムは「地味だけど栄養満点のサラダやスープ」のようなもの。それぞれ単体では主役になりにくいかもしれませんが、組み合わせることで全体のバランスがグッと良くなるんです。具体的には、次のような「小さな優位性（優位性(エッジ)）」をいくつか組み合わせてみました。

BB逆張りD1: ボリンジャーバンド（BB）というテクニカル指標を使って、価格が行き過ぎたところで逆方向にエントリーする「逆張り」戦略を、日足（D1）という長い時間軸でじっくり狙います。
月替わり: 月が変わるタイミングに何か傾向があるんじゃないか？という視点での戦略。
4&12月: 特定の月（4月と12月）に特化した戦略。
USDトレンド: 米ドル（USD）のトレンドを狙う戦略で、特にGBPUSD（ポンド/ドル）とUSDJPY（ドル/円）の通貨ペアに絞って試しました。これらの戦略を組み合わせることで、メインのEAとは**「無相関」**、つまりお互いの動きがバラバラになるようなシステムを作ろうとしたわけです。

どうやって試した?

このサテライト・システムが本当に効果があるのか、過去11年間のデータを使ってバックテスト（過去検証）を行いました。リスク設定は「risk0.003」という、かなり控えめな設定で検証しています。これは、このシステム単体で爆益を狙うというよりは、メインのEAと組み合わせたときに、どれだけ全体の安定感が増すかを見るためなんです。

結果はどうだった?

まずは、このサテライト・システム単体でのバックテスト結果を見てみましょう。

利益率: 11年間で合計+14.2%。月平均にすると約+0.10%くらいですね。
最大ドローダウン（maxDD）: -8.3%。ドローダウンとは、一時的に資産が一番大きく減った時の割合のこと。登山で例えるなら、「一番深く谷に落ち込んだ深さ」のようなものですね。-8.3%なら、かなり安定していると言えます。
プロフィットファクター（PF）: 1.16。PFは、総利益を総損失で割った数値で、1を超えていれば利益が出ている、という目安になります。1.16なら、ちゃんと利益が出ていますね。
コア相関: 0.29。これは、メインのEA（コア）との相関関係を示しています。0.29という数値はかなり低いので、お互いの動きがバラバラで、リスク分散ができている証拠なんです！この結果を見ると、単体でも利益は出ていますが、年間で約1.2%と、利益の「規模」は小さめです。なので、プロップファーム（資金提供会社）の審査基準でいう「STEP1」という初期の審査には合格できたものの、これだけで独立してプロップファームの口座を運用していくのは難しい（合格まで時間がかかる）ということが分かりました。また、検証の過程で1.6%のケースでは、残念ながらプロップファームの基準を満たせないこともありました。これは、どんなEAでも完璧ではない、という現実を教えてくれますね。

このシステムの本当の価値は？ — 分散と底上げ

では、このサテライト・システムの本当の価値はどこにあるのでしょうか？それは、まさに**「メインのEAの分散材料」としての役割なんです。イメージしてみてください。メインのEAが調子良く稼いでいる時もあれば、苦手な相場で少しドローダウンしてしまう時もありますよね。そんな時、メインとは違う動きをするサテライト・システムが、そのドローダウンをカバーしてくれるんです。具体的には、メインのEAとこのサテライト・システムを「併用」**することで、全体のドローダウン（合算DD）を抑えることができます。全体のドローダウンが小さく収まるなら、メインのEAのロットサイズを少しだけ上げて（これを「再レバレッジ」と呼びます）、システム全体の利益を底上げできる可能性があるんです！つまり、単体で大きく稼ぐEAではなく、メインEAの「守備力」を高め、「攻撃力」も間接的にアップさせる、そんなポジションのEAなんですね。

大事な注意点！ — 苦手な相場は見極めが必要

ただし、どんなに良いアイデアでも万能ではありません。このサテライト・システムにも苦手な相場があることが分かりました。それは、米ドルがどちらの方向にも大きく動くような「USD全体の両方向トレンド」の相場です。こういった相場では、このシステムは損失を出しやすくなる傾向がありました。もし、この苦手な「負け成分」も含めて運用してしまうと、最大ドローダウンが25%にもなってしまい、プロップファームの審査基準を大きく超えて「失格」になってしまうことが判明したんです。なので、このサテライト・システムを使う場合は、あくまでメインのEAにとって「良い影響を与える部分」、つまり「正の無相関成分」だけを厳選して組み合わせることが非常に重要になります。今回の検証で、メインEAの安定性を高めるためのサブシステムの可能性が見えてきました。EAの組み合わせ方次第で、FXの自動売買はもっと奥深く、そして安定したものになっていくかもしれませんね！

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)。

弱ロジック多数決？EA組み合わせで安定利益を掴む

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

本記事は「弱ロジック多数決？EA組み合わせで安定利益を掴む」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアで検証したの？

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

どうやって試したの？

このアイデアが本当にうまくいくのか、いろんな角度からテストしてみました。

いろんな未来をシミュレーション！「合格確率」テスト

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

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

日中の急な動きにも耐えられる？「M1日中検証」

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

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

ここまででわかったこと

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

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

まだまだ続く！実運用前の「最重要」検証

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

「未来のデータ」で本当に通用するか？「前進検証」

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

いざという時の備え！「テールリスク対策」

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

現時点での「おすすめリスク設定」はこれ！

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

期待のEA、幻と消ゆ。未来データが暴く勝てる仕組みの罠

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

期待とは裏腹に、厳しい結果となりました。

金Donchian EAの真実

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

クリーンデータでの上位候補も「弱い」

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

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

ここから学んだこと

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

残された現実的な道

では、これからどうすればいいのか？いくつか現実的な道筋が見えてきました。

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

不変の成果：信頼できる検証基盤の確立

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

金（ゴールド）データに「異常」発覚！EA検証を揺るがす真実

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

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

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

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

金（ゴールド）のデータに異変が…？

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

過去のEA検証結果にも影響が…？ドンチャンチャネルで再検証

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

データ品質の重要性を痛感！急遽対策を実施

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

今後の検証は、よりクリーンなデータで！

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

金EAに落とし穴！日中損失5%超えの真因を追う

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

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

なぜこんなことになったの？（真因診断）

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

ここから学んだこと、次の一手！

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

金（ゴールド）とドンチャン戦略！XAUUSDで優位性を探る

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

パラメータの頑健性をチェック！

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

未来予測に強いか？ウォークフォワードテスト！

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

まったくの未知の相場でも通用する？OOSテスト！

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

結果はどうだった？

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

ここから学んだことと今後の課題

期待できる点と教訓

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

まだまだ改善の余地あり！

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

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

EAの真の優位性を見つけろ！全網羅スキャンで宝探し

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

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

最有力候補は「金×ドンチャンチャネル」！

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

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

他にも有望な候補が！

他にも、こんな組み合わせがなかなか良い成績でしたよ。

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

なぜ金×ドンチャンチャネルが有望なのか？

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

相場適応で優位性を掴む！EA戦略切り替えの真実

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

本記事は「相場適応で優位性を掴む！EA戦略切り替えの真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回は、相場の状況（トレンド相場かレンジ相場か）に合わせてEAの戦略を切り替える、「レジーム・スイッチング」というアイデアを試してみた検証のお話です。

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

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

日足(D1)での結果

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

4時間足(H4)での結果

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

ここから学んだこと

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

自動売買EA、正直な総括！シンプル戦略の真実と次の一手

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

本記事は「自動売買EA、正直な総括！シンプル戦略の真実と次の一手」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

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

どうやって試したの？「ウォークフォワードテスト」って何？

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

結果はどうだった？お話しします

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

ここから学んだことと、次の一歩

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

収穫はあったんです！「信頼できる検証基盤」の構築

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

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

今後のEA開発の方向性

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