モンテカルロ on FX検証日記

EA「v1.5.0」は鉄壁か？ブレない強さの秘密を公開！

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

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

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

今回の検証テーマは「どんな状況でもブレないEAか？」

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

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

設定を変えても大丈夫？「パラメータ頑健性」をチェック！

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

リスク配分を変えても安定してるか見てみたんです

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

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

どんな相場にも耐えられる？「レジーム・ストレス」をチェック！

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

過去の嵐のような相場も生き残った！

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

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

v1.5.0、総合評価は「文句なしの合格」！

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

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

ただ、一つだけお伝えしたいこと…

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

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

検証のやり方 — なぜこの結果は信じられるの?

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

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

1. クリーンなデータを使う

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

2. ウォークフォワード / 前進検証

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

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

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

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

3. M1(1分足)で日中のリスクを見る

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

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

4. モンテカルロ(合格できる確率)

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

5. ポートフォリオ・エンジン(現実に近い口座管理)

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

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

まとめ

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

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

新EAアイデア4連敗！失敗から学ぶ勝てる仕組みの真実

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

残念な結果が続々…

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

一番期待したB. 52週高値Momも…

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

ここから学んだこと

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

EAの真の実力！月利とリスクの最適バランスは？

Sun, 21 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAの真の実力！月利とリスクの最適バランスは？」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: 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）の性能を評価する上で、「どのくらい利益が出るのか」と「どのくらいリスクがあるのか」のバランスってすごく大事ですよね。今回は、私たちの最新EAバージョン1.5.0について、**「リスクの取り方を調整したら、月利と最大ドローダウン（一時的な資産の減少幅）がどう変化するのか」**を徹底的に調べてみました！

どんなアイデア？

EAを運用する際、証拠金に対する取引量（いわゆるレバレッジ）を調整することで、リスクの大きさを変えられます。リスクを大きくすればその分リターンも期待できますが、もちろん損失が大きくなる可能性も高まります。そこで私たちは、リスクの取り方を変えながら、月利（毎月の利益率）と最大ドローダウン（資産が最大でどれくらい減ったか）の関係を測定してみました。ドローダウンは、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。資産が一時的に減ることは避けられませんが、その幅がどのくらいなら許容できるか、という目安になります。この検証で分かったのは、カルマー比（利益とリスクのバランスを示す指標で、1を超えると良好とされます）がだいたい1.0〜1.1の範囲で安定するということ。これは、リスクを増やせば増やすほど利益もそれに比例して増える、という線形な関係が見られた、ということなんです。もし最大ドローダウンが10%だった場合、月利は0.93%〜0.99%くらいになるという目安も分かりましたよ。

どうやって試した？

今回は、EAのレバレッジ倍率（リスクの取り方）をいくつか変えてバックテスト（過去のデータでEAの性能を検証すること）を実施しました。具体的に、いくつかのリスク設定で試してみた結果がこちらです。ここで言う「MC」は、モンテカルロシミュレーション（過去のデータをランダムに組み合わせて、未来の可能性を予測する手法）での成功率を示しています。

基準のリスク設定（x1.0）:
月利: +0.93%
最大ドローダウン: -9.4%
MC成功率: 96%
M1 (おそらく特定の指標): 2.42%
リスクを1.6倍に増やした場合（x1.6）:
月利: +1.27%
最大ドローダウン: -13.3%
MC成功率: 91%
M1: 3.73%
リスクを2.0倍に増やした場合（x2.0）:
月利: +1.46%
最大ドローダウン: -15.4%
MC成功率: 84%
M1: 4.56%
リスクを2.4倍に増やした場合（x2.4）:
月利: +1.64%
最大ドローダウン: -17.6%
M1: (データなし) このように、リスクを上げると月利も上がりますが、最大ドローダウンも大きくなるのが見て取れますね。

結果はどうだった？

今回の検証で特に驚いたのは、以前の研究（研究70）で得られた「安全な範囲（ドローダウン10%以下）」での月利と比べて、大幅に性能が向上している点です！

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。

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。

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！

利益14%増の秘策!?「集約vol-target」が再び見送り

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

本記事は「利益14%増の秘策!?「集約vol-target」が再び見送り」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

さあ、肝心の結果です。まずは全体像から見てみましょう。

一見すると良さそうに見えたけれど…

全期間でのバックテスト結果を見ると、

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

でも、よく見たら問題点が…

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

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

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

ここから学んだこと

今回の再検証で、私たちは以下の結論に至りました。

攻めEAの罠？コア＋ペアがコストに弱い理由

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

本記事は「攻めEAの罠？コア＋ペアがコストに弱い理由」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデアを検証したの？

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

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

どうやって試してみたの？

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

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

結果はどうだった？

さっそく、検証結果を見ていきましょう！

攻めのEAはやっぱりコストに弱い！

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

具体的な数字で見てみよう

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

直近の好調期（現レジーム）での影響

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

長期的な視点（通期）での影響

もっと長い期間で見た場合、コストの影響はさらに顕著になりました。

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

結論：攻めは「割り切り」が大事！

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

EA本番化の壁！コストが利益を食いつぶすか？

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

本記事は「EA本番化の壁！コストが利益を食いつぶすか？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

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

結果はどうだった？

検証の結果は、いくつかの発見がありました。

月利への影響は意外と少なかった！

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

ドローダウンへの影響は大きかった！

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

ここから学んだこと

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

実運用ではドローダウンに注意が必要！

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

ライブ運用ではリスク設定を保守的に調整します！

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

ライブ運用の期待値と「転移率」

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

複数EA融合！自動売買の新境地へ

Tue, 26 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「複数EA融合！自動売買の新境地へ」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。

FXの自動売買（EA）って、一つだけでも十分すごいんですが、もし複数のEAを上手に組み合わせられたらどうなると思いますか？今回は、そんな「EAのブレンド」に挑戦した研究のお話です。特に「Core」と「Per-Pair」というタイプのEAを組み合わせることで、どんな面白い結果が出たのか、一緒に見ていきましょう！

どんなアイデア？

私たちは今回、主に3つのEA（自動売買プログラム）を組み合わせてみました。例えるなら、それぞれが違う個性を持った料理人、といったイメージでしょうか。

Core v1.4.0（コア）: これは私たちの主力EAで、安定した成績を目指すタイプです。
Satellite（サテライト）: ボリンジャーバンド（BB）というテクニカル指標を使った逆張り（相場の行き過ぎを狙う）が得意なEAです。
Per-Pair（パーペア）: 個別の通貨ペアの特性を活かして、積極的に利益を狙いに行く「攻め」のEAです。これらのEAがそれぞれどんな動きをするか（これを「相関」と言います。似た動きをするほど相関が高いと表現します）も調べました。CoreとSatelliteの相関は0.38、CoreとPer-Pairは0.49、SatelliteとPer-Pairは0.16でした。相関が低いほど、お互いの弱点を補い合って、リスクを分散できる可能性が高まります。

どうやって試した？

今回は、これら3つのEAを色々なパターンで組み合わせて、過去の相場でどれくらいの成績が出たかを検証しました。特に注目したのは、「Core」と「Per-Pair」を同時に動かす「併走」という形です。それぞれのリスク設定（1回のトレードでどれくらい損失を許容するか）を「0.0025」という控えめな値に設定して、もしもの時の最大損失額（これを「M1」と呼びます）がどうなるかも厳しくチェックしました。技術的な話になりますが、複数のEAを同時に動かすと、同じ通貨ペアで重複したポジションを持ってしまうことがあります。そういった細かいバグを避けるために、reconstruct_dedupという特別な処理も加えて、正確に検証できるように工夫しています。

結果はどうだった？

CoreとPer-Pairの組み合わせが大当たり！

なんと、CoreとPer-Pairを均等にブレンドした結果が、一番良い成績を出しました！具体的には、ドローダウン（一時的な資産の落ち込み）を10%に抑えた場合で換算すると、月利がこれまでのCore単体の+1.66%から、なんと+2.34%にアップ！約40%もの改善が見られました。これは、相関が0.49とそこそこ高めにもかかわらず、Per-Pairの高リターンをCoreの安定感がうまく支え、全体のパフォーマンスを押し上げてくれたんです。まるで、安定感のあるベテラン職人と、攻めの若手職人が協力して、素晴らしい作品を作り上げたようなイメージですね！残念ながらSatelliteは、この組み合わせにおいては足を引っ張ってしまう結果だったので、今回は除外する判断となりました。

どんな相場環境でも通用する「本物の分散効果」

このブレンドシステムがすごいのは、特定の相場環境だけでなく、どんな相場でも安定して良い結果を出せるという点です。

相場が難しかった時期（2015年〜2020年）: Core単体だと月利0.54%だったのが、ブレンドすると0.61%に改善。
相場が好調だった時期（2021年〜2026年）: Core単体で月利2.75%だったのが、ブレンドすると3.04%に改善。このように、相場が難しい「弱気相場」でも、好調な「強気相場」でも、両方でパフォーマンスが向上しました。これは、特定の相場にだけ強い「まぐれ」ではなく、**どんな状況でも力を発揮できる「本物の分散効果」**があることを示しています。

具体的なパフォーマンスは？

現在（直近の相場環境2022年〜2026年）のデータで見ると、このCoreとPer-Pairのブレンドは、

月利が約2.5%
ドローダウンが8〜9%（10%以内！）
プロフィットファクター（PF）が1.4
PFとは「総利益÷総損失」のことで、1を超えるとトータルで黒字という意味です。1.4はかなり優秀な数字と言えますね。という素晴らしい結果が出ています。過去全体（難しい相場も含む）で見ると、月利1.38%、ドローダウン14.1%と、少しドローダウンが大きくなります。これは難しい相場では一時的に損失が大きくなる可能性もある、ということを示しています。また、複数のEAを同時に動かした際の1日あたりの最大損失額（M1）も厳密に検証したところ、最悪でも3.90%で収まり、リスク設定を超過した日は1日もありませんでした。これは、安心して併用できる証拠ですね。 Per-Pair単体だと月利1.8%でドローダウン8%だったのですが、Coreと組み合わせることで、ドローダウンをほぼ同じに抑えつつ、月利を2.5%まで大きく伸ばせたんです。相関が高めでも、リスクを増やさずにリターンを増やせる「本物の併走効果」がここでも確認できました。

ここから学んだこと

今回の研究は、私たちがこれまで試してきた「自律探索セッション」の集大成のようなものです。11種類の新しいアイデアを試した中で、特に**「Core本体の改良」と「CoreとPer-Pairの併走」という2つのアイデアが、本物の改善をもたらしてくれることが分かりました。 FXのEA開発って、「もうこれ以上は良くならないんじゃないか？」と思ってしまうこともあるんです。でも、今回の研究で、「天井は無い」ということを改めて実感**しました。固定観念にとらわれず、新しい切り口で試行錯誤を続ければ、まだまだ性能を突破できる可能性が残されているんだ、と。そして、厳密な検証ルール（例えば、たまたま良い結果が出ただけの「プラセボ効果」ではないか、様々な期間で本当に通用するか、など）をしっかりと守ったからこそ、本当に有効なアイデアだけを選び出すことができました。今回のブレンド戦略は、既存のEAをそのまま組み合わせて使えるので、新しいコードを開発する必要がありません。つまり、**すぐにでも試せる「攻めの確定構成」**として、皆さんのEAポートフォリオの選択肢に加えていただけるかもしれませんね！

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…。

EAを覚醒！Core v1.3がさらに進化した秘密

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

本記事は「EAを覚醒！Core v1.3がさらに進化した秘密」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

「vt_cap」の引き上げ

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

新しい取引ロジック「Connors」の追加

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

補助戦略「sat2」にも「vol-target」を拡張

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだった？

さあ、いよいよ検証結果です！

1. 「vt_cap」引き上げの効果

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

2. 新しい取引ロジック「Connors」追加の効果

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

3. 補助戦略「sat2」にも「vol-target」導入の効果

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

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。

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。

月利+37%の秘密！EA最適ブレンドで稼ぐ仕組み

Sat, 09 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「月利+37%の秘密！EA最適ブレンドで稼ぐ仕組み」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。

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。

複数のEAを組み合わせることで、単体で運用するよりも安定して利益を増やせる可能性があるってご存知ですか？今回は、私たちが検証してきた3つのEAを「どう組み合わせたら一番効率が良いか」を徹底的に調べた結果をお届けします！

どんなアイデア？

FXの自動売買(EA)って、一つだけを動かすのもいいけれど、複数のEAを「チーム」として一緒に動かす「ポートフォリオ運用」という考え方があるんです。まるで、野球チームでピッチャー、キャッチャー、野手と役割分担するように、それぞれのEAの得意な部分を活かして、全体の成績を良くしよう！というイメージですね。今回試したのは、私たちがこれまで検証してきた信頼性の高い3つのEAです。

core_system_v1.1.0 (コアシステム)：私たちの主力EAの一つです。
satellite (サテライト)：ボリンジャーバンドを使った逆張り戦略のEA。
satellite2 (サテライト2)：ダウ理論などの裁量判断に近い動きをするEA。これらのEAを「どんな割合で組み合わせたら、一番利益が出て、かつリスクも抑えられるか」を探るのが今回の目的です。特に重要視したのは、**ドローダウン（DD）**という指標です。これは「資産が最大でどれくらい減ったか」を示す数字で、例えば資産が100万円から90万円に減ったらドローダウン10%となります。登山でいうと、「どれだけ頂上から下りに転じたか」のようなものですね。今回はこのドローダウンを「10%以下」に抑えることを目標にしました。また、EA同士の「相関」も見てみました。相関というのは、EA同士の動きがどれくらい似ているかを示す指標です。例えば、2つのEAが同じタイミングで利益を出したり損失を出したりするなら相関は高く、それぞれバラバラな動きをするなら相関は低い、という感じです。相関が低いEAを組み合わせると、リスクを分散しやすいと言われています。

coreとsatelliteの相関は0.43
coreとsatellite2の相関は0.47
satelliteとsatellite2の相関は0.19 でした。数字が0に近いほど、それぞれが独立した動きをしている、ということになりますね。

どうやって試した？

私たちは、これら3つのEAの過去の「日次リターン（毎日どれくらいの利益が出たか）」のデータを使って、さまざまな組み合わせをシミュレーションしてみました。具体的には、「ドローダウンを10%以下に抑える」という条件のもと、どのEAをどれくらいの比率で組み合わせれば、月利（1ヶ月あたりの利益率）が最大になるかを探索したんです。最初は、「リスクを多く取れば、その分リターンも増えるだろう」というざっくりとした近似値で計算し、最適な組み合わせを探し出しました。この段階では、あくまで「理論上はこうなるはず」という目安ですね。

結果はどうだった？

シミュレーションの結果、とても面白い発見がありました！

初期シミュレーションの結果（近似値）

まず、ドローダウンを10%に抑えた場合、それぞれのEA単体と組み合わせた時の月利を比較してみましょう。

core単体: 月利0.60% / シャープレシオ(Sharpe Ratio)1.17 / モンテカルロシミュレーション勝率(MC)91%
補足: シャープレシオは「リスクの割にどれだけ稼げたか」を示す指標で、高いほど効率が良いとされます。MCは「過去の取引をシャッフルして何度も試した時に、何%の確率で利益が出たか」を示す値です。これに対して、組み合わせ運用では……
core + satellite2 の組み合わせ:
月利0.82% (+37%) / ドローダウン10% / シャープレシオ1.25 / MC92%
これが今回のシミュレーションで最も良い結果となりました！ core単体と比べて、なんと月利が約37%もアップしたんです。リスク（ドローダウン）は同じ10%に抑えられているのに、これはすごいですよね！では、他の組み合わせはどうだったのでしょう？
3つのEAを均等に組み合わせた場合:
月利は0.58%と、core単体よりも悪化してしまいました。
特に、satellite (ボリンジャーバンド逆張り戦略) は、シャープレシオが0.38と低く、全体の収益を引っ張ってしまうことが分かりました。つまり、このEAはポートフォリオに入れると「足を引っ張る」存在になってしまうので、収益を最大化するなら除外した方が良いという結論になりました。この結果から、「ベテラントレーダーの裁量判断のような動きをするEA（satellite2）が、主力EAであるcoreシステムに加わることで、単体運用よりも実利として大きく月利を上積みできる」ということが理論的に示されたんです。

もう少し詳しく見てみよう！(精密な結果)

初期のシミュレーションでは「近似値」で月利+37%という結果が出ましたが、より現実に近い「同一口座で複数のEAを動かした場合」を想定して、さらに精密なシミュレーションを行ってみました。EA同士の相関（動きの似ている度合い）も考慮されるので、ドローダウンの数値などが少し変わってくるんです。精密なシミュレーションの結果は以下のようになりました。

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！

発見！強力な優位性をEAへ統合、成績は爆上げか？

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

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

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだった？思わぬ落とし穴も…

さて、気になる結果ですが、いくつかの数字は確かに改善しました！

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

今回の検証から学んだこと

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

でも！実は大きな発見があったんです！

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

この検証のつながり

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

EAの目覚め！効くラインを数値化、勝てる仕組みの進化

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

前進検証で初の「頑健性突破」！

これが今回の研究で最も興奮したポイントです！

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

「偶然じゃない」ことを徹底的に確認！

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

本番化に向けた最終チェックの結果は？

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

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

ここから学んだこと

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

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)。

EA「3層統合」の衝撃！無相関ロジックが安定利益を生む？

Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA「3層統合」の衝撃！無相関ロジックが安定利益を生む？」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: 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、私たちが開発中のEA（自動売買システム）に、新しいアイデアを組み込んでみた検証結果をお話ししますね。

どんなアイデア？

私たちのEAは現在、「コア」と呼ばれるメインの戦略と、「指数スリーブ」という、もう一つの独立した戦略の2つを組み合わせて動いています。例えるなら、2つのエンジンを積んだ車のようなイメージですね。今回の研究では、ここにさらに「Connors RSI(2)」という新しい戦略を、3つ目の独立したエンジンとして加えてみたら、全体の成績（月ごとの利益率、最大ドローダウン、最大許容含み損率）がどう変わるかを調べてみました。「Connors RSI(2)」は、以前の研究で「本物の優位性(エッジ)（優位性）」があることが分かっていて、既存の戦略とは「無相関」であることも確認済みなんです。無相関というのは、お互いの動きがバラバラなので、組み合わせるとリスクが分散されて、より安定した運用が期待できる、というメリットがあります。

Connors RSI(2)ってどんな戦略？

まずは、この「Connors RSI(2)」単体で動かした場合の性能を見てみましょう。シミュレーションの結果、この戦略は単体でも非常に優秀な成績を出していました。

月利: 0.21%
最大ドローダウン (DD): -7.1%
ドローダウンとは、一時的に資産が減ってしまうこと。登山でいうと「どれだけ下りに転じてしまったか」のようなものです。
PF (プロフィットファクター): 1.43
PFは「総利益 ÷ 総損失」で計算され、1を超えるとトータルで利益が出ていることを意味します。1.43はかなり良い数値ですね。
Sharpe Ratio (シャープ・レシオ): 0.94
シャープ・レシオは「リスクに対するリターンの効率性」を示す指標で、高いほど効率よく稼げていることを意味します。0.94という数値は非常に高く、既存の「コア」戦略の0.26を大きく上回っていました。この結果から、「Connors RSI(2)」が「本物の」優位性（優位性）を持つ、質の高い戦略であることが改めて確認できたんです。

既存の戦略と組み合わせたらどうなった？

さて、いよいよ本題です。既存の「コア + 指数」の組み合わせに、この優れた「Connors RSI(2)」を加えてみたら、どうなったでしょうか？既存の「コア + 指数」の組み合わせは、すでに月利0.61%、最大ドローダウン-10.2%、MC（最大許容含み損率）91%と、かなり良い成績を出しています。ここに「Connors RSI(2)」を追加してみたところ、確かに「return/DD効率」（リスクあたりのリターン、どれだけ効率よく稼げたか）は少し改善しました（12.6から約14へ）。しかし、いくつか課題も見つかったんです。

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！

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。

EA新時代！月利天井を突破した「確定×指数」の優位性

Tue, 21 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA新時代！月利天井を突破した「確定×指数」の優位性」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。

今回は、私たちが普段使っているEA（自動売買システム）に、新しいアイデアを組み合わせたらどうなるか、その検証結果をお話ししますね！

どんなアイデア？

私たちのEAポートフォリオには、これまで安定して利益を出してきた「確定システム」というメインのEAがあります。このシステムは、特定の通貨ペアやコモディティ（商品）で力を発揮するように作られているんですね。今回のアイデアは、このメインのEAに、「株価指数に特化した別のEA」を組み合わせてみたらどうなるか？ というものでした。具体的には、

メインの「確定システム」を一つの戦略として。
そして、米国の主要株価指数（US3）に対して「買い」方向のみを狙う（Go Long）EAをもう一つの戦略として。
この指数EAは、日足（D1）という比較的長い時間軸で、特定の移動平均線（sma200）やエントリー・エグジットのルール（entry30/exit60）に基づいて動くようにしました。
この二つの異なる戦略を「combine_results（統合）」して、全体の成績を評価したんです。例えるなら、これまで一つの得意分野で頑張ってきたベテラン選手に、全く別の競技のスペシャリストを助っ人として迎え入れるようなイメージですね。それぞれの得意な部分を活かして、チーム全体の成績アップを狙う作戦です！

どうやって試した？

この新しい組み合わせが本当に効果があるのか、2015年から2026年までの約11年間の過去データを使って検証（バックテスト）してみました。リスク設定は、「資金の何%を1回の取引で使うか」というもので、今回は比較的控えめな「risk0.005」と、少し攻めた「risk0.008」の2パターンで試しました。

結果はどうだった？

これが驚きの結果だったんです！まず、メインの「確定システム」（指数なし）単体の成績は、以下の通りでした。

月平均利益率: 0.47%
最大ドローダウン（DD）: -9.0%
ドローダウンとは、一時的に資金が最大でどれくらい減ったかを示す指標です。登山で例えるなら、「山頂を目指す途中で、どれくらい谷に落ち込んだか」のようなものですね。小さい方が安心です。
勝率（MC）: 85.1% そして、これに指数EAを「risk0.005」で組み合わせた場合の成績がこちらです！
月平均利益率: 0.53%
最大ドローダウン（DD）: -8.3%
プロフィットファクター（PF）: 1.45
PFとは、総利益を総損失で割った値で、1を超えるとトータルで利益が出ていることを意味します。この数字が大きいほど優秀なEAと言えますね。
勝率（MC）: 89.5% 見てください！月利は上がり（0.47% → 0.53%）、ドローダウンは減り（-9.0% → -8.3%）、PFも勝率も向上しているんです！まさに**「全軸で上回る」**という、EA開発者にとって夢のような結果が出たんです。さらに、指数EAのリスクを少し上げて「risk0.008」で試してみると、月利は0.63%まで向上しましたが、ドローダウンも9.8%と少し増えました。リスクとリターンのバランスを考える上で、とても興味深い結果ですね。

ここから学んだこと

今回の検証で一番の発見は、「無相関分散」のパワーです。これは、性質の異なる（互いに相関が少ない）EAを組み合わせることで、片方のEAが調子を崩しても、もう一方がカバーしてくれるため、全体として「より高いリターン」と「より低いドローダウン」を同時に実現できる、という考え方なんです。今回の結果は、まさにその理論を裏付けるものでした。これまで「月0.5%くらいが限界かな」と感じていた月利の「天井」を、この組み合わせで初めて突破できたんです！ 月利で13%以上の上積み余地があることが分かり、これは本当に大きな一歩だと感じています。

ただし、まだ実戦投入はできません！

しかし、残念ながら、この素晴らしい結果が出たEAは、まだ「確定版」として実運用に昇格させることはできません。なぜなら、今回組み合わせた指数EAは、日足（D1）データのみで検証しており、1分足（M1）のような細かい時間軸での「日中リスク」をまだ確認できていないためなんです。指数系のEAは、株価指数の特性上、市場の急な変動（ギャップやスパイク）で、一日のうちに大きな損失（例えば日次-5%）を出してしまうリスクがあります。私たちは、運用するEAには「1日で資金の5%以上を失わない」という厳しい安全基準（研究⑫⑰の規律）を設けているため、M1データでこのリスクを徹底的に検証する必要があります。今後、M1の指数データを取得し、日中のリスクを詳細に検証していくことが、このシステムを「確定版」に昇格させるための絶対条件となります。もしM1検証もクリアできれば、「メインの確定システム（risk0.003）に指数EA（risk0.005）を組み合わせる」という構成が、非常に有望な運用候補になるはずです。期待は膨らみますが、安全第一で、しっかりと検証を続けていきたいと思います！

驚きの発見！株価指数がEAポートフォリオの救世主か？

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

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

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

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

どんなアイデアで検証したの？

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

どうやって試してみたの？

まずは、検証に必要なデータを集めるところからスタートです。

主要な株価指数データを収集！

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

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

株価指数向けの新しいEA戦略を開発！

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

結果はどうだった？驚きのデータをお見せします！

さあ、いよいよ検証結果です！これが本当にすごかったんですよ。

① 指数ロングトレンド戦略が期待以上！

まず、「指数ロングトレンド戦略」の成績に驚きました。

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

② FXやゴールドとは「ほぼ無相関」！

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

人気トレンド指標！一目均衡表とSupertrendのEA優位性は？

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

今回の検証は、以下の条件で行いました。

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

結果はどうだった?

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

4時間足（H4）での結果

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

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

日足（D1）での結果

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

ここから学んだこと

衝撃の事実！既存EAとの「相関」が高すぎた

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

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。

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！

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。

過去の栄光は幻か？未来を試す前進検証の衝撃結論

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

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

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

どうやって試した？

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

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

結果はどうだった？

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

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

ここから学んだこと

この厳しい結果から、僕たちは非常に重要な教訓を得ました。

「過去の勝者」が未来の勝者とは限らない

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

標準的なテクニカル分析だけでは厳しい現実

今回の検証は、とても厳格なルールで行われました。

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

私たちの検証基盤は「本物」を見抜ける！

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

弱ロジック多数決？EA組み合わせで安定利益を掴む

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

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

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

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

どんなアイデアで検証したの？

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

どうやって試したの？

このアイデアが本当にうまくいくのか、いろんな角度からテストしてみました。

いろんな未来をシミュレーション！「合格確率」テスト

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

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

日中の急な動きにも耐えられる？「M1日中検証」

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

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

ここまででわかったこと

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

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

まだまだ続く！実運用前の「最重要」検証

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

「未来のデータ」で本当に通用するか？「前進検証」

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

いざという時の備え！「テールリスク対策」

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

現時点での「おすすめリスク設定」はこれ！

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

弱くても勝てる？小さな優位性を束ねる驚きの安定術

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

本記事は「弱くても勝てる？小さな優位性を束ねる驚きの安定術」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア？

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

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

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

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

ここから学んだこと、そして次のステップ

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

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

金（ゴールド）とドンチャン戦略！XAUUSDで優位性を探る

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

パラメータの頑健性をチェック！

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

未来予測に強いか？ウォークフォワードテスト！

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

まったくの未知の相場でも通用する？OOSテスト！

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

結果はどうだった？

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

ここから学んだことと今後の課題

期待できる点と教訓

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

まだまだ改善の余地あり！

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

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

EAの「本当のリスク」発覚！日中変動が暴く隠れた危険

Fri, 20 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAの「本当のリスク」発覚！日中変動が暴く隠れた危険」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回は、私たちが開発しているEAの「本当のリスク」を測るための新しい方法を試してみたお話です。これまで見えにくかった「日中の危ない瞬間」をしっかり捉えることで、EAの評価がガラッと変わる、という発見がありました。

どんなアイデア？

私たちが使っているEAの中には、「D1（日足）」という、1日に1回しか足が確定しない時間軸でトレードするものがあります。このタイプのEAは、1日の終わりに損益が確定するので、その日の途中でどれくらい含み損（まだ確定していない損失）を抱えていたか、というのが通常のテストでは見えにくいんです。でも、EAを動かしている間、口座のお金（equity = 有効証拠金）は刻一刻と変動していますよね？たとえ日足がプラスで終わっても、日中のどこかで大きな含み損を抱えて、危ない橋を渡っていた可能性もあります。そこで、「D1足で動くEAのトレード中も、M1（1分足）レベルで口座の損益変動をしっかりチェックして、設定している『日次最大損失ルール』に引っかからないか詳細に見てみよう！」というアイデアを試してみました。これは、まるで登山で「今日の最終目的地まで行けたからOK！」と喜んでいても、途中で滑落寸前になったり、かなり危険な場所を通過していたりするのを見逃さないように、足元までしっかりチェックするようなイメージですね。

どうやって試した？

今回は、私たちが以前から検証している「D1のRSI（相対力指数）を使った逆張りEA」を、日本円（JPY）の通貨ペアで試してみました。特に、OOS（アウトオブサンプル = EA開発時に使っていない、未来のデータに近い期間）でのテストなので、過去のデータに最適化しすぎていないかを確認する、より実践的な検証方法です。このEAは、以前のテストでは「合格」とされていたものなんですよ。

結果はどうだった？

従来の評価と、新しい評価の違いに衝撃！

まず、従来の「バー評価」（日足ベースの評価）では、このEAの「最悪の日次損失」はなんと「0.00%」と出ていました。つまり、どんなに悪い日でもルール上の損失は出ていない、「無傷」だと判断されていたんです。ところが、今回導入した「M1（1分足）での詳細なチェック」では、衝撃の事実が判明しました！なんと、**2024年4月29日に、日中の含み損が一時的に-6.32%にまで達してしまい、設定していた「日次最大損失ルール」に引っかかって「失格」**と判断されてしまったんです。

なぜこんな違いが？

これは、日足（D1）のデータが1日に1回しか記録されないため、その日の途中でどんなに損失が膨らんでいても、もし日足が確定するまでに回復してしまえば、「その日の損失は0」と見えてしまう、というEA検証の「落とし穴」だったんですね。例えるなら、「今日の体重は朝測ったからOK！」と思っていても、日中にたくさん食べて体重が増えていた時間があったのを見逃していた、というような感じです。

「失格」の背景には納得感も

ちなみに、この2024年4月29日という日付、何かピンと来ませんか？そう、USD/JPYの「為替介入」があった日として記憶に新しいですよね。私たちのRSI逆張りEAは、相場の逆を行く戦略なので、介入という一方的な大きな動きに逆らってしまい、結果的に大きな含み損を抱えてしまった、というわけです。これはEAの特性を考えると、非常に納得感のある「被弾」だったと言えます。

ここから学んだこと

これまでの評価では、「合格率38%」「EV（期待値 = 1回のトレードあたり平均でどれくらい利益が出るか）はプラス7万円」と、なかなか良い成績に見えていました。しかし、今回のM1詳細チェックで分かったのは、「実はこの期間のテストでは、一発で失格していた」という厳しい現実です。つまり、従来の評価は「楽観的」だった、ということなんですね。今回の新しい検証方法（研究⑫(A)）によって、EAの「正直な物差し」が手に入った、と言えるでしょう。これまでは「今日の最終地点」しか見ていなかったけれど、これからは「途中でどれだけ危ない目にあったか」までしっかり記録できるようになった、というイメージです。

次のステップ

今回の結果を受けて、今後はこの「日中失格」という事実もEAの期待値（EV）やモンテカルロシミュレーション（MC = 多数のシナリオをシミュレーションして、より現実的な結果を予測する手法）にしっかり反映させて、もっと信頼できるEA評価にしていきます。そして、その上で、どんな相場でも通用する「頑健な優位性(エッジ)（優位性）」を持ったEAの探索（研究⑫(B)や(C)）をさらに進めていく予定です。 EAの真のパフォーマンスを見つける旅は、まだまだ続きますね！

プロップ挑戦！EAの「期待値」が暴く勝てる仕組み

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

本記事は「プロップ挑戦！EAの「期待値」が暴く勝てる仕組み」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

あれ？なんかおかしいぞ？「感度分析」でわかったこと

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

原因はどこにあったんだろう？

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

今回の検証から学んだこと

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

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

プロップファーム合格率、EAで予測！驚きのシミュレーション結果

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

本記事は「プロップファーム合格率、EAで予測！驚きのシミュレーション結果」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

どうやって合格確率をシミュレーションしたの？

プロップファームのルールを確認！

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

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

シミュレーションの方法は？

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

結果はどうだった？

最適なリスク設定を見つけよう！

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

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

ここから学んだこと、そして次のステップ！

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

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