裁量 on FX検証日記

『最後は裁量です』を88条件と最新AIの目で測り尽くした話

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

手法解説動画の決め台詞があります。「最後は裁量です」。ルールを機械的に検証して勝てないと示しても、この一言で議論は振り出しに戻ります。裁量は言葉にできない、だから測れない、だから否定もできない、というわけです。

本当にそうでしょうか。私は裁量を「候補の中から良いトレードを選び出す情報量」と定義し直せば測れると考えました。そして言語化できる条件88種、市場をまたぐ環境認識、MTF(マルチタイムフレーム)の全組合せ、機械学習、最新の視覚AI、さらに自分自身のブラインドテストまで、裁量が通れる経路を片っ端から測定しました。

結論を先に言うと、選別情報はどの経路にもゼロでした。この記事は7本の検証(研究222/225/239/240/241/242と追補)を1つの結論に束ねた、長い報告です。

はじめに: このブログについて

初めての方向けに一言だけ。このブログは、私(個人)がFXの自動売買プログラム(EA)を自作し、世の中の手法や自分の思いつきを統計検証して、勝敗問わず記録している検証日記です。文中の「研究N」は私の検証ノートの通し番号。この記事も単体で読めるように書いています。検証データはFX18通貨ペア・金銀・株価指数の実データ約11年分と、米国株283銘柄の日足約21年分です。

準備: 裁量を測る物差し

まず物差しの説明から。ある手法の機械的な核(裁量抜きで全候補を取る場合)の成績を「床」と呼びます。次に、未来を知る神様が候補から選び放題だった場合の成績を「天井」と呼びます。裁量の価値とは、床と天井の間のどこまで登れるかです。

これを1つの数字にしたのがκ(カッパ)で、0なら偶然と同じ、1なら神様と同じ選別力。そして目標の成績(例えばPF 1.3)に必要なκを逆算したものがκ*(必要スキル量)です。この枠組みの良いところは、「裁量で勝てる」という主張を「κがκ*を超えている」という検証可能な命題に変換できることです。

図: この記事全体の物差し。赤が実測されたκ̂の最大値(0.10)、オレンジの縁がκ=0.15。以降の全ての測定は、この赤い棒がオレンジに届くかどうかの勝負です。*

経路1: 市場をまたぐ環境認識(研究222)

最初の経路は「別の市場を見る目」です。米国株が荒れている時はFXの逆張りを止める、金が強い時だけトレンドに乗る。こうしたクロス市場のレジーム条件8種で、トレンド核と逆張りスリーブの全トレードを層別しました。

結果は二段オチでした。まず、統計的に本物の関係が2つ見つかります。逆張りスリーブは米国株リスクオンでPF 1.48→1.70、凪でPF 1.96まで改善し、逆にリスクオフではPF 0.63まで溶ける。「逆張りは平穏な相場の戦略」という構造は確かに実在します。

ところがこの関係、配備済みの防御ガード2つ(株ショックガードとequityフィルタ)が既に突いているものと同一でした。独立に再発見しただけ。しかも効果量κ̂は0.05前後で、実用の目安0.25の5分の1。781件という大標本だから統計的に有意に見えただけで、経済的にはほぼ無です。「統計的に有意」と「使える」の距離を体感した検証でした。

経路2: 言語化できる裁量、最後の在庫16種(研究240)

過去の検証で機械化済みの裁量概念は72種ありました。ログと突き合わせて本当に未収録の概念だけを洗い出すと、16種残っていました。意外なことに、その中には裁量の王道中の王道、RSIダイバージェンスが含まれていたんです(みんな当然測っただろうと思い込んでいた)。他にフィボナッチの押し目深度(38.2〜61.8%)、斜めライン際、トレンドの若さ、3波目、キリ番、ボラの中庸、「綺麗なチャート」、セッション時間帯、そして「レベルでのダイバージェンス」などの複合3種。

2正面で測りました。まずエントリー条件としての2,769検定。生き残ったように見えた11件は、全てNYセッション×4時間足ショートの1グループで、時間帯分解すると効果は22時台のバーに全集中。23時以降のスプレッド拡大でbid値が沈む、例の深夜アーティファクトの4度目の再出現でした。真の生存はゼロ。

次に選別条件として。負け骨格(後述のMTFプルバック、床PF 0.879)に16条件を全部かけても、救えた条件はゼロでした。王道のRSIダイバージェンスですら選別後PF 0.97で水面下のまま。勝ち骨格(Connors逆張り、床PF 1.45)にかけると、どの条件も頻度を削って月利を下げるだけ。Connors逆張りというのは、私のEAで実際に稼働している「200日線より上でRSI(2)が10を切った押し目を買う」ロジックのことです。

図: 「勝ち骨格」の実例。既に機能しているこのロジックに裁量条件を上乗せしても、頻度が減るだけで質は上がりませんでした。

言語化できる裁量概念は累計88種、全て選別情報なしがここで確定しました。

経路3: MTFの全組合せ(研究239/242と追補)

「上位足で環境認識、下位足でタイミング」。ほぼ全ての手法解説に登場する王道の構図です。過去に個別の手法(勝率80%を謳うものなど)は検証済みでしたが、構図そのものの全数走査は未実施でした。

やったことは網羅です。時間足ペア5種(日足→4時間、4時間→1時間、1時間→15分など)×FX金属20銘柄×上位足コンテキスト4種(ダウ構造、パーフェクトオーダー、200日線、強トレンド)×下位足トリガー6種(EMAリクロス、RSI反発、反転足、勢い足、ブレイク、スクイーズ明け)×順張りと逆張りの全象限×2ホライズン。深夜の幻は走査段階で除外済みです。

18,219検定、最初のFDR関門の生存ゼロ。 惜しかった上位陣もコスト未満か、教科書と逆符号ばかりでした。

「モメンタムが持続する株式市場なら違うのでは」という反論も予想されたので、個別株にも展開しました。283銘柄の週足環境×日足トリガーで10,911検定。株ロングは強気相場のかさ上げがあるので、フォワード・リターンから銘柄×期間ごとの平均ドリフトを差し引き、「買い持ちを超える超過」だけを効きと数える対照を入れています。結果、生存ゼロ。月足環境版の8,554検定もゼロ。ルール決定期間の上位候補は未使用期間で符号反転(-506bp→+147bpのような乱高下)し、ただの銘柄固有ノイズでした。

この経路の収穫は、裁量の必要量を数値化できたことです。教科書MTFプルバックの機械核は床PF 0.879(月利-4.89%)の負け骨格。でも候補は月100件以上出るので、神様ならPF 97まで行けます。天井は高い。つまり勝負は純粋にκ次第で、PF 1.3にはκ*=0.15、動画常套句の「勝率70%」にはκ*=0.45〜0.60が必要。そして言語化された条件のκ̂は最大0.10で全て非有意。「MTFは裁量で完成する」という定型句は、「κ0.15の壁を越えられる何かがあるなら」という条件文に変換されたわけです。

「最後は裁量です」を検証できるようにした話

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

動画から売買ルールを自動で抜き出して検証する仕組みを作ってから、いくつもの手法動画を検証してきました。そこで毎回ぶつかる壁が「最後の判断は裁量です」という言葉です。

エントリー条件までは機械化できても、「取るか見送るかは経験で判断」「違和感があったら入らない」と言われると、そこで検証が止まってしまう。裁量は反証できない逃げ道になっているわけです。

そこで、裁量そのものを検証の土俵に乗せる仕組みを作りました。

目的: 「裁量です」を数字の主張に変える

やりたいことはシンプルで、次の2つの質問に数字で答えることです。

仮に裁量が完璧だったら、この手法はいくら稼げるのか?(上限の測定)
動画が主張する成績を出すには、どれくらいの判断力が必要なのか?(必要スキルの逆算)

この2つが分かれば、「裁量で勝てる」という主張を、検証可能な命題として扱えます。

方法1: 裁量の上限を測る(ブラケット法)

手法の機械化できる部分(セットアップ条件)だけでバックテストし、出てきた全トレードを「候補」とします。そのうえで3通りの成績を測ります。

床: 裁量なし。候補を全部取った場合
天井: 未来を知っている完璧な裁量が、候補の上位3分の1だけを選んだ場合
対照: サイコロで同じ数だけ選んだ場合(比較のための基準)

ポイントは天井です。未来を知る裁量でも稼げない手法は、どんな達人でも救えません。ここで検証を打ち切れます。

方法2: 必要な判断力を逆算する

裁量を「確率κ(カッパ)で正しい情報を持ち、残りは当てずっぽう」という判断モデルとして扱います。κ=0が完全な当てずっぽう、κ=1が未来を知っている状態です。

κを0から1まで動かしてシミュレーションすると、「目標の成績に必要な最低κ」が逆算できます。これで「裁量で勝率80%」のような主張を、「それには κ=0.6 の判断力が必要です。あなたはそれを証明できますか?」という具体的な問いに変換できます。

方法3: 裁量の常套句を機械化して総当たりする

「トレンドが出ている時だけ」「勢いのある足で」「重要なラインの近くで」「伸びしろがある時だけ」——動画でよく聞く言い回しを、価格データだけで判定できる条件12種類として実装しました。

これを候補トレードに一括で当てはめ、どの条件なら成績が改善するかを総当たりで調べます。ここで大事なのが統計の補正です。12個も条件を試せば、偶然良く見えるものが必ず混ざります。多重検定補正(FDR)をかけて、偶然を除いた「本物の改善」だけを拾います。

実際に測った結果

例1: 「勝率80%」をうたう動画手法

以前の検証で機械化部分がコインフリップ(勝率51.9%、PF0.78、月利-0.03%)と判明していた手法です。

天井(完璧な裁量で上位3分の1を選別): 勝率100%になるが、月利は+0.10%が限界(1トレードのリスク0.5%の場合)。セットアップが11年で79回しか出ないため、選び方が完璧でも量が足りない
動画公称の勝率80%に必要な判断力: κ=0.60。3回に2回近く未来を知っているのと同じ情報量で、現実的とは言えません
裁量の常套句12種を総当たり: どれも偶然と区別できず(最良の条件でもPF1.09止まり)

つまりこの手法は、(a)裁量に求められる水準が非現実的、(b)仮に本当でもほとんど稼げない、という二重の理由で棄却できます。以前なら「裁量次第かもしれない」で終わっていた話に、白黒がつきました。

例2: 実運用中の平均回帰ロジック(意外な発見)

対照実験として、実際に運用しているロジック(床でPF1.44、月利+0.22%)にも同じ検証をかけました。

結果は意外で、「良さそうなトレードだけ厳選する」という行為自体が有害でした。当てずっぽうで3分の1に絞るとPFは1.45のままですが、月利は+0.07%に落ちます。取引の数が減った分を質で取り返すには κ=0.3 以上の判断力が必要で、12種類の条件はどれもそこに届きませんでした。

すでに優位性があるロジックには、下手に人間の「厳選」を足さないほうがいい——自動売買に手を出したくなる誘惑への、定量的な答えです。

おまけ: 自分の裁量力も測れる

同じ枠組みで、人間の判断力そのものも測れます。過去チャートを銘柄も日付も伏せて1枚ずつ表示し、「このエントリー、乗る?見送る?」に答えていくクイズ形式のツールです。回答をためると、自分のκが統計的に推定できます(κ=0.3の実力を証明するには約80問)。