平均回帰 on FX検証日記

新EA開発の盲点？週足平均回帰で探る「優位性」の秘密

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

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

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

週足だとどうだった？

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

これまでの「新アイデア」検証、実はこんな結果でした…！

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

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

なんで新しいアイデアはうまくいかないんだろう？深掘りしてみた！

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

平均回帰EA、全不採用！だが「重要洞察」が見えた日

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

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

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

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

平均回帰（MR）系のEAを試してみた結果は…？

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

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

ボリンジャーバンドのブレイクアウトEAは期待の星…だったのに？

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

ここから見えてきた、EAを組み合わせる上での「超重要ポイント」！

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

本当にリスクを分散させるには「逆の動き」が必要

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

まとめ：EA選びは「本当にリスク分散になるか」を見極めるのが大事！

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

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

新EAアイデア4連敗！失敗から学ぶ勝てる仕組みの真実

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

残念な結果が続々…

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

一番期待したB. 52週高値Momも…

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

ここから学んだこと

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

夜間ギャップに優位性は？FXアノマリー検証の意外な真実

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

驚き！夜間の値動きは本当にすごかった！

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

しかし…コストの壁が立ちはだかった！

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

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

ここから学んだこと

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

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

この検証のつながり

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

中期RSIに優位性は？EAが探る平均回帰ロジックの限界

Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「中期RSIに優位性は？EAが探る平均回帰ロジックの限界」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回の研究テーマは、「中期的なRSI（相対力指数）を使った平均回帰戦略」が、新しいFX自動売買（EA）のアイデアになるのかどうか、という検証です。

どんなアイデア?

FXの世界には「平均回帰（MR）」という考え方があります。これは、価格が一時的に大きく動いても、やがて平均的な水準に戻ろうとする性質のこと。まるで振り子が左右に振れても、最終的には真ん中に戻ってくるようなイメージですね。これまで、私たちは「Connors（コナーズ）」という、RSI（相対力指数）の期間を2日という超短期に設定した平均回帰戦略が非常に有効であることを確認してきました。これは、例えば急激な暴落（つまり「短期間に極端に売られすぎた」状態）の後には、いったん価格が急反発しやすい、という性質を狙ったものです。そこで私たちは考えました。「RSIの期間をもう少し長くして、例えば14日間のRSI（RSI14）で『売られすぎ』を判断したら、Connorsとはまた違ったタイミングで新しいチャンスが見つかるんじゃないか？」と。ConnorsのRSI2とは無関係な、新しいEAの柱（スリーブ）になり得るのではないか？という仮説を立ててみたんです。

どうやって試した?

今回の検証では、RSIの期間を14日に設定し、その数値が30を下回ったら「売られすぎ」と判断して買いでエントリーする、というシンプルな戦略でバックテストを行いました。色々な通貨ペアや金融商品で試してみて、本当に利益が出せるのかどうかを調べてみたんです。

結果はどうだった?

残念ながら、期待通りの結果にはなりませんでした。今回の検証では、私たちが設定した「PF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字で、一般的に1.05以上が望ましいとされます）」が1.05を超えるような銘柄は、1つもありませんでした。これはつまり、中期RSI14を使ったこの平均回帰戦略では、ほとんどのケースで利益を出すことができなかった、ということを意味します。

ここから学んだこと

なぜうまくいかなかったのか、今回の結果から見えてきたのは、平均回帰で利益を出す「優位性(エッジ)（優位性）」は、「超短期の極端な売られすぎ」に特化している、ということなんです。イメージしてみてください。ゴムを強く引っ張ったとき、その反動で勢いよく元に戻りますよね？FXの平均回帰も似ていて、RSI2（2日間の値動き）のような「激しい投げ売り」からの「スナップバック（急反発）」、つまり市場の「オーバーリアクション（行き過ぎた反応）」を狙うときに特に効果を発揮するんです。一方で、RSI14のような「緩やかな中期的な下げ」というのは、実は単なる一時的な調整ではなく、本格的なトレンドの始まりだったり、さらに下落が続くサインだったりすることが多いんです。だから、簡単に反発はしてくれないんですね。今回の検証で改めて分かったのは、Connors（RSI2）が既に、平均回帰戦略で存在する「唯一の優位性」をしっかり捉えていた、ということ。中期的な視点での平均回帰は、残念ながら新しいEAの柱にはなりませんでした。この結果を受けても、現在稼働している私たちのEAのバージョン（v1.5.0）を変更する必要はない、という結論になりました。新しいアイデアを探す旅は続きますが、うまくいかなかった検証からも、大切な学びがあるものですね！

相場適応ロジックは幻？EA「優位性」切替の厳しい現実

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

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

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

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

どんなアイデアだったの？

EA「v1.5.0」には、主に2つのタイプの戦略が組み込まれています。

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだったの？

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

ここから学んだこと

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

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

この検証のつながり

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

複雑さは無用！ポートフォリオの最適解は固定？

EA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！

市場全体の売られすぎ？平均回帰ロジックに新たな優位性

Sat, 20 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「市場全体の売られすぎ？平均回帰ロジックに新たな優位性」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。

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。

研究126 ブレッド連動平均回帰(市場全体の同時売られすぎ)— ★フィルタは非採用・洞察は本物今日は、私たちが検証しているEA（自動売買プログラム）の「平均回帰（Mean Reversion）」戦略について、ちょっと面白い研究結果をご紹介しますね！平均回帰というのは、株や為替の価格が一時的に平均から離れても、いずれ平均的な水準に戻ろうとする傾向を利用する戦略のことです。

どんなアイデア?

私たちが普段検証している「Connors（コナーズ）」という戦略は、基本的に「個別の銘柄が売られすぎたら買う」というシンプルな平均回帰の考え方に基づいています。でも、ふとこんなことを考えたんです。「個別の銘柄が売られすぎているときよりも、市場全体でたくさんの銘柄が一斉に売られすぎているときの方が、反発力って強くないかな？」って。例えるなら、普段は人気のないお店でも、年に一度の「大バーゲンセール！」でみんなが押し寄せたら、すごい勢いで商品が売れますよね。それと同じように、市場全体で「もうこれ以上は無理！」というくらい投げ売り（これを「キャピチュレーション」と呼びます）が起きたら、その後の反発も大きいんじゃないか、という仮説を立ててみたんです。この「市場全体でどれくらいの銘柄が同時に売られすぎているか」を示す指標を「ブレッド（breadth）」と呼びます。今回は、このブレッドの動きとEAの成績にどんな関係があるのかを調べてみました。

どうやって試した?

私たちは、EAがエントリーする時点での「ブレッド」の値を見て、そのブレッドが高いグループと低いグループに分けて、それぞれの成績を比較してみました。具体的には、ブレッドの値が低い順に5つのグループ（Q1からQ5）に分けて、勝率やPF（プロフィットファクター＝総利益÷総損失。1を超えると黒字）などの指標をチェックしたんです。

結果はどうだった?

予想と真逆!? ブレッドが高いほど成績が悪かったんです！

さて、私たちの仮説は「ブレッドが高い（市場全体で一斉に売られすぎている）ほど、反発が鋭くて良い成績になるはず！」でしたよね。ところが、実際にデータを調べてみたら、なんと真逆の結果が出ちゃったんです！

ブレッドが低いグループ（Q1：孤立した売られすぎ）
勝率：79.9%
PF：2.25
ブレッドが高いグループ（Q5：市場全体の同時売られすぎ）
勝率：59.7%
PF：0.97 驚きですよね！ブレッドが高い（市場全体で同時に売られすぎている）ときほど勝率が低くなり、PFも1を下回って、むしろ負けトレードが多くなるという結果だったんです。特にブレッドが0.3以上になると、PFは0.78とかなり悪い数字でした。これは、「市場全体の投げ売り」が起きているときは、単なる一時的な調整ではなく、「本物のリスクオフ」つまり投資家が本当に危険だと感じて一斉に逃げ出している状況なんですね。こんな時は、いくら売られすぎに見えても、さらに価格が下がり続ける「落ちるナイフ」状態になりやすく、平均回帰がうまく機能しないことが分かりました。逆に、一部の銘柄だけが売られすぎている「孤立した押し目」の状況は、市場全体は健全な中で一時的に下がっているだけなので、平均回帰が働きやすく、確実な反発につながりやすい、ということなんです。

でも、その「悪いサイン」を除外してもダメだったんです…

「じゃあ、ブレッドが高い（市場全体が売られすぎている）ときはエントリーしないようにすれば、EAの成績は良くなるんじゃない？」そう思いますよね！私たちもそう考えて、ブレッドが高いときにエントリーを避ける「高ブレッド回避フィルタ」を試してみました。ところが、このフィルタを導入すると、確かに悪いトレードは減るのですが、EA全体の成績はむしろ悪くなってしまったんです。

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。

なぜ負ける？EA「負けトレード」1166回分の共通点

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

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

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

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

どんなアイデア？

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

結果はどうだった？「負け」に共通していた2つのこと

分析の結果、負けトレードには大きく2つの共通点が見つかりました。

1. ポジションの保有期間が短いトレードは負けやすい

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

2. エントリー時のRSIが低い（勢いの弱いブレイク）時に負けやすい

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

フィルターを試してみたけど…

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

なぜ改善しなかったの？トレンドフォローの宿命

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

今回の検証から学んだこと

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

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。

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！

EAの進化は止まらない！新ロジック探索の旅

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

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

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

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

どんなアイデアを試してみたの？

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

1. 個別通貨ペアに「株式市場フィルター」を組み合わせる？

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

2. FX全体のトレンドに合わせてレバレッジを調整する？

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

3. EAが休む時間に「平均回帰」戦略で稼ぐ？

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

4. Heikin-Ashiでノイズを除去してブレイクアウトを狙う？

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

5. 株式市場が絶好調なら、もっと積極的に攻める？

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

それぞれの結果はどうだった？お伝えします！

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

1. 個別通貨ペアに「株式市場フィルター」は残念！二度手間でした

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

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

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

3. EAが休む時間に「平均回帰」戦略は、ほとんど意味なし…

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

4. Heikin-Ashiでノイズ除去ブレイクは、遅延が命取りに…

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

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

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

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。

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。

YouTubeグランビル法則をEA検証！「優位性無し」の真実

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

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

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

裁量判断をEAに落とし込む工夫

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

3つのモードで検証

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

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

結果はどうだった？

STEP1: 最初のテスト（インサンプル検証）

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

STEP2: 本当に通用するか？（完全前進検証）

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

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

ここから学んだこと

今回の検証から、いくつかの重要な学びがありました。

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

この検証のつながり

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

EA開発の秘密兵器！プロの技を数値化する新エンジン

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

本記事は「EA開発の秘密兵器！プロの技を数値化する新エンジン」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回の研究テーマは「検証基盤強化: 数値化エンジン群の整備」です。新しいEA（自動売買）を開発するのではなく、EA開発のための「道具箱」を、もっともっと充実させるための取り組みについてご紹介しますね！

どんなアイデア?

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

新しい武器を開発しました！

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

登場！ボリューム・プロファイル

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

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

相場の転換点を見つけるピボット

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

自然の神秘！フィボナッチ・レベル

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

これまでの道具と今回の進化

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

今回の成果をどう活かすの？

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

これからが楽しみ！今後の展望

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

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

この検証のつながり

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

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)。

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。

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。

市場の天気予報！MTF RSI+SMAでトレンドを掴め！

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

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

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

どうやって検証したの？

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

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

最初の結果は「すごい！」に見えたけど…

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

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

現実の厳しさ、ウォークフォワードテストで判明！

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

このEA検証から学んだこと

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

金（ゴールド）で爆益？専用スキャルピングEAを徹底探索！

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

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

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

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

どんなアイデア?

私たちが今回考えたのは、大きく分けて2つのアプローチです。

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

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

ほとんどが「残念」な結果に…

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

コストの壁が厚すぎた！

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

未来の相場でも通用する？「ウォークフォワードテスト」の結果

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

ここから学んだこと

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

フラクタルが進化！複数指標で最強EA誕生か？

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

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

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

どんなアイデア？フラクタルに他の指標を加えてみたら？

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

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

どうやって試したの？厳しめの「前進検証」でチェック！

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

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

結果はどうだった？残念ながら、安定した優位性は見つからず…

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

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

ここから学んだこと！「優位性のない部品からは優位性は生まれない」

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

この検証のつながり

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

相場適応で優位性を掴む！EA戦略切り替えの真実

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。

弱くても勝てる？小さな優位性を束ねる驚きの安定術

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

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

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

どんなアイデア？

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

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

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

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

ここから学んだこと、そして次のステップ

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

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

期待のEA、幻と消ゆ。未来データが暴く勝てる仕組みの罠

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

期待とは裏腹に、厳しい結果となりました。

金Donchian EAの真実

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

クリーンデータでの上位候補も「弱い」

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

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

ここから学んだこと

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

残された現実的な道

では、これからどうすればいいのか？いくつか現実的な道筋が見えてきました。

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

不変の成果：信頼できる検証基盤の確立

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

EAの真の優位性を見つけろ！全網羅スキャンで宝探し

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

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

最有力候補は「金×ドンチャンチャネル」！

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

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

他にも有望な候補が！

他にも、こんな組み合わせがなかなか良い成績でしたよ。

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

なぜ金×ドンチャンチャネルが有望なのか？

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

FXの勢いを見極めろ！モメンタムEAで優位性を掴む

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

本記事は「FXの勢いを見極めろ！モメンタムEAで優位性を掴む」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

この「クロスセクション・モメンタム」戦略が本当に機能するのか、過去のデータを使ってEA（自動売買プログラム）で徹底的に検証してみました。具体的には、過去の期間（「lookback期間」と呼びます。例えば過去1ヶ月分の値動きなど）を見て、どの通貨が強くて弱いかを判断します。このlookback期間を固定したまま、過去の全期間でテストする「固定lookbackバックテスト」と、もう少し実践に近い「ウォークフォワードテスト」という二つの方法で試してみました。「ウォークフォワードテスト」というのは、一定期間ごとにEAの設定を最適化し直して、それを未来の期間に適用してテストする、という少し高度な検証方法です。これは、実際の相場環境の変化に対応できるかをより現実的に測るために使われるんですね。特に、日本円（JPY）が絡む通貨ペアに注目して検証を進めました。

結果はどうだった?

さて、肝心の検証結果ですが……残念ながら、あまり芳しいものではありませんでした。まず、固定lookback期間で過去の全期間をテストしてみたところ、どの期間設定でも「全てマイナス」という結果に終わってしまいました。具体的な損失幅は-11%から-40%と、かなり大きなマイナスになってしまったんです。これは、思っていたような「勢いに乗って利益を出す」という動きがほとんど見られなかった、ということを意味します。さらに、より現実的な検証方法である「ウォークフォワードテスト」でも、通算で-8.6%の損失という結果になりました。これも期待していたようなプラスにはならず、「うーん…」と考えてしまう結果でしたね。

JPYペアの特性が影響？

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

ここから学んだこと

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

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！

プロップファーム合格率、EAで予測！驚きのシミュレーション結果

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

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

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

どうやって合格確率をシミュレーションしたの？

プロップファームのルールを確認！

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

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

シミュレーションの方法は？

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

結果はどうだった？

最適なリスク設定を見つけよう！

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

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

ここから学んだこと、そして次のステップ！

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

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

自動売買EA、正直な総括！シンプル戦略の真実と次の一手

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

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

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

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

どうやって試したの？「ウォークフォワードテスト」って何？

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

結果はどうだった？お話しします

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

ここから学んだことと、次の一歩

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

収穫はあったんです！「信頼できる検証基盤」の構築

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

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

今後のEA開発の方向性

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