指数 on FX検証日記

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)。

EAが覚醒！新ロジック「コナーズRSI2」で勝てる仕組み強化

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

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

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

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

どんなアイデアだったの？

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

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

どうやって試したの？

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

使える銘柄を探してみた！

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

ポートフォリオを組んでみた！

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

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

未知の期間で「本物」か検証！

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

ドローダウン削減の秘策!?「無相関EA」の夢は叶うか

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

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

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

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

どんなアイデアを試してみたの？

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

どうやって検証したの？

この仮説を検証するために、まずは以下のステップで進めてみました。

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

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

衝撃の発見！トレンドに乗れる通貨ペアって？

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

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

「トレンドする通貨」＝「相関の塊」だった！

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

暴落予知の夢！「方向つきリスクオフ信号」を追え

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

さて、ここからが本題です。どんな結果が出たのでしょうか？報告しますね！

FX核単体では「速いSMA」が効果あり！

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

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

しかし、フルシステムではまさかの結果に…

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

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

唯一の収穫：日中の損失を抑える「安全弁」としての可能性

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

相関でDD削減!?EAの常識が覆された瞬間

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

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

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

どんなアイデアだったの？

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだった？

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

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

ここから学んだこと（なぜ効かなかったのか？）

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

結論として

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

EAの最適解を探せ！2つの新戦略が示す真実

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

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

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

どんなアイデアを試したの？

今回、主に2つのアイデアを試してみました。

アイデア1：株価指数の「フィルタ」を替えてみよう！

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

アイデア2：利益が出たら「ピラミッディング」で攻めてみよう！

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだった？

さあ、気になる結果発表です！

フィルタはやっぱりUS500が一番！

株価指数のフィルタを切り替えてみた結果がこちらです。

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

ピラミッディングは残念ながら成績ダウン…

次に、ピラミッディングを試した結果です。

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

ここから学んだこと (そして今後のEAは？)

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

暴落で稼ぐ！夢のEAがまさかの「壊滅」

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

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

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

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

なぜうまくいかなかったのか？

この結果から見えてきたのは、ショート戦略の難しさでした。

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

ここから学んだこと

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

この検証のつながり

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

攻めEAの罠？コア＋ペアがコストに弱い理由

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

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

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

どんなアイデアを検証したの？

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

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

どうやって試してみたの？

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

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

結果はどうだった？

さっそく、検証結果を見ていきましょう！

攻めのEAはやっぱりコストに弱い！

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

具体的な数字で見てみよう

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

直近の好調期（現レジーム）での影響

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

長期的な視点（通期）での影響

もっと長い期間で見た場合、コストの影響はさらに顕著になりました。

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

結論：攻めは「割り切り」が大事！

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

指数CFD戦略！コスト優位性はあるのか？本番検証

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

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

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

どんなアイデアだったの？

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

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

どうやって試したの？

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

結果はどうだった？

驚くべきことに、この厳しい条件で検証した結果、

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

EAを動かすための「設計図」も作りました！

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

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

ここから学んだこと、そして次の一歩！

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

この検証のつながり

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

EA本番化の壁！コストが利益を食いつぶすか？

EAの盲点？スワップコストが利益を蝕むか

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

本記事は「EAの盲点？スワップコストが利益を蝕むか」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

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

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

結果はどうだった?

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

シナリオ別スワップ影響

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

有利なシナリオ（現在の金利状況）:

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

中立的なシナリオ:

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

不利なシナリオ（円キャリー反転時）:

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

本番運用でかかるトータルコスト

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

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

ここから学んだこと

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

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！

AIが予測するリスク、そのロジックは本物か？

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

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

どうやってテストしたの？

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

結果はどうだったの？

さて、肝心のテスト結果です。

最初のテストでは「おっ！」と思ったんですが…

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

厳密に検証したら、あれれ？

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

そして「プラセボテスト」で衝撃の事実が！

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

ここから学んだこと

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

この検証のつながり

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

AIが暴く！機械学習でFXの「隠れた優位性」を発掘

EAの進化は止まらない！新ロジック探索の旅

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

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

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

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

どんなアイデアを試してみたの？

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

1. 個別通貨ペアに「株式市場フィルター」を組み合わせる？

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

2. FX全体のトレンドに合わせてレバレッジを調整する？

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

3. EAが休む時間に「平均回帰」戦略で稼ぐ？

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

4. Heikin-Ashiでノイズを除去してブレイクアウトを狙う？

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

5. 株式市場が絶好調なら、もっと積極的に攻める？

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

それぞれの結果はどうだった？お伝えします！

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

1. 個別通貨ペアに「株式市場フィルター」は残念！二度手間でした

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

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

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

3. EAが休む時間に「平均回帰」戦略は、ほとんど意味なし…

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

4. Heikin-Ashiでノイズ除去ブレイクは、遅延が命取りに…

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

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

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

FX革命！株式市場が示す新たな優位性

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

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

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

どんなアイデア？

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

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

いやはや、この結果には私たちも驚きました！

FXトレード核単体でも大きく改善！

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

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

vol-targetとの相性もバッチリ！

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

EA全体に適用したら、ついに次期バージョンが確定！

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

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

ここから学んだこと

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

この検証のつながり

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

複雑さは無用！ポートフォリオの最適解は固定？

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に「相場の目」を！ローソク足・チャートパターン自動認識

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

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

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

ローソク足パターンを自動で認識！

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

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

チャートの大きな形も自動で認識！

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

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

これまでの研究と学んだこと

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

ボリューム・プロファイルVSスイングレベル！EA優位性はどっち？

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

本記事は「ボリューム・プロファイルVSスイングレベル！EA優位性はどっち？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデアを試してみたの？

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

どうやって検証したの？

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

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

結果はどうだったの？

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

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

ここから学んだこと、次のステップは？

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

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

この検証のつながり

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

月利3%は夢か現実か？FX EAの限界と代償を暴く

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

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

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

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

結果はどうだった？

さあ、いよいよ検証結果です！

月利とドローダウンは比例関係

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

Calmar比の頭打ち

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

具体的な数値で見てみよう

では、具体的な数値で見ていきましょう。

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

ここから学んだこと

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

暴落に耐えたか？指数EA M1、コロナショックの真実

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

検証期間とデータ収集の工夫

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

結果はどうだった?

まず、日足（D1）での成績

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

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

最も重要な「日中の最悪な日」での検証結果

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

なぜこんなに安定していたのか？

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

ここから学んだこと

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

実運用に向けて、あと少しだけ確認したいこと

もちろん、すぐに実運用！とはいきません。いくつか最終確認が必要です。

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

この検証のつながり

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

指数EA M1は本当に安全？見えない落とし穴を暴く！

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

どんなデータを使ったの？

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

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

検証システムに潜むバグを発見！？

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

結果はどうだった?

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

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

ここから学んだこと

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

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

この検証のつながり

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

EA新時代！月利天井を突破した「確定×指数」の優位性

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。

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。

外部EAは本当に稼げる？「ATR Candle Breakout」検証！

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

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

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

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

どんなアイデア？

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

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

さっそく、検証結果を見ていきましょう！

(a) 買いも売りも狙う「対称版」はちょっと弱い…

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

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

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

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

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

(c) 公開されている成績にはちょっとしたカラクリが…

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

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。