検証基盤 on FX検証日記

検証のやり方 — なぜこの結果は信じられるの?

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

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

1. クリーンなデータを使う

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

2. ウォークフォワード / 前進検証

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

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

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

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

3. M1(1分足)で日中のリスクを見る

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

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

4. モンテカルロ(合格できる確率)

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

5. ポートフォリオ・エンジン(現実に近い口座管理)

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

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

まとめ

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

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

テストデータの話 — どこから持ってきて、どう整えているか

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

検証は「データがすべて」と言ってもいいくらい、もとになるデータが命です。ここでは、このサイトの検証で使っているデータの中身を紹介します。

どんなデータを使っているか

メインで使っているのは、FXの主要な通貨ペアや金(ゴールド)などの1分足(M1)のOHLCVデータです。OHLCVというのは、各時間の「始値・高値・安値・終値・出来高」のこと。1分足を持っておけば、そこから5分足・1時間足・日足など好きな時間軸に作り直せます。

期間はおおむね2015年から最近まで。長い期間があると、上昇相場・下落相場・荒れた時期(コロナショックなど)をまたいでテストできるので、「特定の相場でしか勝てない戦略」をあぶり出せます。

株価指数(S&P500や日経225など)については、別のデータ源(Yahoo Financeの日足や、Dukascopyの分足)も使っています。指数はFXとは違う動きをするので、分散の材料としてとても役立ちます。

保存形式 — なぜParquetなのか

生のデータはCSV(テキスト)ですが、そのまま読むと毎回とても遅いです。そこで、Parquetという列指向の形式に変換して保存しています。これは表計算でいう「列ごとにギュッと圧縮して保存する」イメージで、読み込みが圧倒的に速く、複数の検証から同時に読んでも安全です。

おかげで、たくさんの検証を並行して走らせても、データの読み込みが足を引っぱりません。

データの品質チェック(これが地味に重要)

実は、過去に痛い目を見たことがあります。ある時期の金のデータに異常があり、それが原因で戦略が「すごく勝てている」ように見えていたんです。調べたら、勝ちの大部分がその壊れたデータ由来でした。

この経験から、**異常なバーを自動で検出して除外する仕組み(データ・クリーニング)**を入れました。たとえば「1日の値幅が異常に大きい」「価格が不自然に飛んでいる」といったバーをはじきます。検証は、原則このクリーンなデータで行います。

出どころについての補足

FXのヒストリカルデータは、ある取引所(ブローカー)の実データを使っています。フォーマットは一般的なテキスト形式ですが、中身はそのブローカーの配信値です。ブローカーが違えばスプレッド(売買の価格差)や値も少し変わるので、「どのデータで検証したか」で結果は多少変わるという点は、いつも頭に置いています。だからこそ、コスト(スプレッドやスリッページ)を厳しめに見積もって検証するようにしています。

元データ(ヒストリカル)はライセンスの都合などから公開リポジトリには含めていません。ここで紹介しているのは「どう扱っているか」という方法の話です。

YouTube動画のロジックを検証する機能を作った話

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

YouTubeには「この手法で勝てる!」という動画がたくさんあります。気になるけれど、ぜんぶ手で検証するのは大変です。そこで、動画から売買ルールを自動で抜き出して、そのまま検証にかけられる仕組みを作りました。

どんな仕組み?

ざっくり言うと、こんな流れです。

YouTubeの動画URLを渡す
AI(Gemini)に動画を見てもらい、機械化できるルール(エントリー条件・決済・損切りなど)をJSON形式で抜き出す
抜き出したルールを、このサイトの検証基盤にかけて、前進検証やM1日中チェックまで通す

ポイントは、動画の「雰囲気」ではなく、プログラムで再現できる部分だけをきっちり抜き出すこと。「目立つ高値で…」のような曖昧な表現は、できるだけ具体的な条件に落とし込みます(落とし込めない部分は、そこが裁量＝人の判断、ということになります)。

実際に試して分かったこと

いくつかの有名な動画手法を、この仕組みで検証してみました。結果は…**ほとんどが「機械化すると消える」**でした。

よくあるパターンはこんな感じです。

EMAクロス＋押し目＋3波狙い系: 発見した特定の時間足ではよく見えるのに、別の時間足にすると崩れる(＝その時間足のノイズに合っていただけ)
逆張り・偽ブレイク系: 前進検証でプラスが消える
稼ぎの本体が裁量: 動画の「勝てる理由」が、ライン引きや波の数え方など、人の判断に依存していて、ルールに落とすと再現できない

これは「動画がウソ」という話ではありません。配信者さん本人の裁量スキルが効いていることが多く、それは機械(EA)には移せない、ということなんです。

何が嬉しいのか

この仕組みのおかげで、気になる動画を見つけるたびに「抜き出す → 検証 → 結果」を素早く回せるようになりました。怪しい必勝法に時間やお金を使う前に、自分の基盤で確かめられる——これがいちばんの価値だと思っています。

検証は公開されている動画の、開示されている範囲のルールに対して行っています。有料教材などの中身は対象外です。

検証基盤の機能一覧 — 何ができるの?

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

ここでは、検証に使っている自作エンジン btengine と周辺ツールでできることを一覧にしました。ひとことで言うと「データを整える → 戦略を動かす → ニセのエッジを却下する → 結果を分析する → 発信する」までを、ぜんぶ自前でつなげています。

下のカードが、その主な機能です。気になるものは、関連する検証記事もあわせて読んでみてください。

このサイトと検証基盤について — なぜ作ったの?

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

このサイト「FX検証日記」は、FXの自動売買(EA)のアイデアを片っぱしから試して、その結果を1件ずつ記録している場所です。といっても、ただ「儲かった/儲からなかった」を書いているわけではありません。**「そのアイデアは本物のエッジ(優位性)なのか、それともたまたま過去のデータに合っていただけなのか」**を、できるだけ厳しく見分けることを目的にしています。

どうして自分で基盤から作ったの?

最初は市販のバックテストツールでいいかな、と思っていました。でも、EAを検証していくうちに、こんな問題にぶつかったんです。

過去データにピッタリ合わせただけの「まぐれ当たり」を、本物のエッジと勘違いしてしまう(これを過剰最適化＝オーバーフィッティングと言います)
日足だと良さそうでも、1日の中の値動き(日中)を細かく見るとアウトだった、というのが見えない
データ自体が壊れていて、その異常値で「勝てている」ように見えていた

こういう罠を1つずつ潰していくには、自分で検証の仕組みを作って、中身を全部わかった状態にするのが一番だと考えました。そこでPythonで btengine という検証エンジンを自作することにしたんです。

どんな考えで作っているか

この基盤のいちばん大事な役割は、実は「勝てる戦略を見つけること」より**「使えない戦略をちゃんと却下できること」**です。地味に聞こえますが、これが資金を守るうえで一番効きます。

たとえるなら、検証基盤は「金属探知機」のようなものです。砂浜(膨大なアイデア)から本物の金貨を探すとき、ニセモノに反応しない精度の高い探知機がないと、ガラクタばかり掘り返して時間とお金を失います。だからまず、ニセのエッジに反応しない探知機を丁寧に作りました。

具体的には、こんな段階の関門を用意しています(それぞれ別の記事で詳しく書いています)。

クリーンなデータで検証する(壊れたデータを除外)
ウォークフォワード/前進検証で、未来のデータを一切使わずにテストする
M1(1分足)で日中のリスクまで再現する
モンテカルロで「合格できる確率」を推定する
全銘柄を1つの口座でまとめて動かすポートフォリオ・エンジンで、現実に近いリスク管理をする

この日記の価値

派手な必勝法は載っていません。むしろ「試したけどダメだった」という記事のほうが多いです。でも、それこそがこの日記の価値だと思っています。たくさんのアイデアを検証して、本物だけを残していく——その過程をそのまま公開しています。

このサイトは研究・検証の記録であり、投資助言ではありません。過去の検証結果は将来の成果を保証しません。