M1日中 on FX検証日記

EA「v1.5.0」は鉄壁か？ブレない強さの秘密を公開！

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

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

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

今回の検証テーマは「どんな状況でもブレないEAか？」

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

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

設定を変えても大丈夫？「パラメータ頑健性」をチェック！

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

リスク配分を変えても安定してるか見てみたんです

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

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

どんな相場にも耐えられる？「レジーム・ストレス」をチェック！

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

過去の嵐のような相場も生き残った！

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

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

v1.5.0、総合評価は「文句なしの合格」！

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

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

ただ、一つだけお伝えしたいこと…

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

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

検証のやり方 — なぜこの結果は信じられるの?

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

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

1. クリーンなデータを使う

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

2. ウォークフォワード / 前進検証

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

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

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

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

3. M1(1分足)で日中のリスクを見る

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

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

4. モンテカルロ(合格できる確率)

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

5. ポートフォリオ・エンジン(現実に近い口座管理)

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

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

まとめ

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

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

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！

ナンピンは危険？EAが暴く「損失増幅」の真実

Fri, 19 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「ナンピンは危険？EAが暴く「損失増幅」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。

研究125 ナンピン(含み損買い増し)で損失軽減できるか — ★No(損失を隠して増幅) FX自動売買(EA)の世界には、色々なトレード戦略がありますよね。今回は、その中でも特に初心者の方が「もしかしたら損失を減らせるかも？」と期待しがちな「ナンピン」について、私たちのEAが実際にどういう結果を出したのか、詳しく見ていきましょう！

ナンピンってどんなアイデア？

「ナンピン」というのは、簡単に言うと、持っているポジションが含み損（まだ確定していない損失）になっているときに、さらに同じ方向のポジションを追加して、平均購入価格を下げる戦略のことなんです。例えば、1ドル150円でドルを買ったとして、その後149円に下がって含み損になったとしますよね。そこでさらにドルを買い増すと、平均購入価格が149.5円くらいに下がるので、「ちょっと戻れば利益になる」という状態を作れるわけです。これは以前検証した「ピラミッティング」（利益が出ている時にさらに買い増す手法）とは逆で、含み損の時に買い増すことから「逆ピラミッティング」とも呼ばれます。今回の検証では、このナンピンを「含み損が一定の幅（ATRという、相場の平均的な値動きを示す指標）で増えるたびに、ポジションを追加していく」という形で試してみました。

どうやって検証したの？

私たちは、普段から安定した成績を出しているベースのEA（ここでは「robust5」という名前の、FXの1時間足で動くEA）を使って、ナンピンの効果を検証しました。このEAは、もちろん損切り（これ以上損失を出さないように自動で決済する機能）もきちんと設定されています。この安定EAに、ナンピンの機能を組み込んで、ナンピンする回数を「0回（ナンピンなし）」「1回」「2回」「3回」と増やしていき、それぞれのパターンで過去の相場でどれくらいの成績が出たのか、比較してみたんです。

検証結果はどうだった？

結論から言うと、ナンピンする回数を増やせば増やすほど、成績が悪くなる一方だったんです！

成績が悪化！

具体的な数字を見てみましょう。

PF（プロフィットファクター）
これは「総利益 ÷ 総損失」で計算され、1を超えると黒字、高いほど優秀なEAとされます。
ナンピンなしの場合：1.22
ナンピンありの場合（最大3回）：1.11に低下
PFが下がってしまい、EAの効率が悪くなったことがわかります。
総リターン（トータルの利益率）
ナンピンなしの場合：+41%
ナンピンありの場合（最大3回）：+28%に減少
トータルの利益も大きく減ってしまいました。

ドローダウンが倍増！

そして、最も衝撃的だったのが、最大ドローダウン（DD）の変化です。

最大DD（ドローダウン）
これは口座資金が一時的にどれくらい減ったかを示すもので、登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなものです。この数値が小さいほど、リスク管理ができているEAと言えます。
ナンピンなしの場合：-13.2%
ナンピンありの場合（最大3回）：-26.9%と、ほぼ倍増！
これはつまり、相場が予想と反対に動いたときに、資金が半分近くまで減ってしまうリスクが大幅に増えた、ということなんです。かなりヒヤッとしますよね。

プロップファームのルールでは即失格レベル

最近、プロップファーム（投資家から資金を預かり、トレーダーに運用させる会社）の審査に挑戦する方が増えています。私たちの検証も、そういったプロップファームの厳しいルールを意識して行っています。プロップファームの中には、「1日の損失が5%を超えると失格」というルールを設けているところが多いんです。

ナンピンなしの場合：1日だけこの「日次-5%抵触」に引っかかりました。
ナンピンありの場合（最大3回）：2〜3日も抵触してしまったんです。これでは、プロップファームの審査では即失格になってしまいます。最大ドローダウンが27%近くまで増えるのも、プロップファームの「最大損失〇〇%まで」というルールに簡単に引っかかってしまい、資金を失格になるリスクが非常に高いと言えます。

ここから見えてきたこと（結論）

今回の検証で、はっきりと分かったのは、ナンピンは決して損失を減らす戦略ではないということです。むしろ、損失を隠して、いざという時に爆発的に増幅させてしまう危険な戦略だということが改めて浮き彫りになりました。ナンピンをすると、一時的に「小さな損失を出す回数が減る（見かけ上の勝率が上がる）」ように見えることがあります。しかし、その代償として、相場が予想と反対方向に動き続けた場合、損失が手のつけられないほど巨大化するリスクを抱え込むことになるんです。これは、まさに「マーチンゲール」という危険な手法と同じ罠にはまることになります。例えるなら、小さな石につまずくのを避けようとして、大きな落とし穴に落ちてしまうようなもの。小さな損切りで終わらせられるはずだった損失が、めったにないけれど一度起きると致命的な大損に変わってしまうんですね。安定して利益を出すEAの基本戦略は、「損は小さく早く、利益は大きく伸ばす」というものです。ナンピンは、この考え方とは真逆をいく手法と言えます。私たちがEAを選ぶ際の基準（例えばFintokeiというプロップファームのルールに合わせているんですが）でも、ナンピンやマーチンゲール、グリッドトレードといった手法は使わないことが必須なんです。結論として、ナンピンは、プロップファームの審査を通過することも、安定して資産を増やしていくEAの戦略としても、採用できません！ 以前検証した「ピラミッティング（利益が出ている時にさらに買い増す手法）」もプロップファームには不向きという結論でしたが、今回のナンピン（含み損時に買い増す）も同様に、資金を増やすためのポジション追加は、順張りでも逆張りでもプロップファームのルールには合わない、ということが改めてわかりましたね。皆さんもEAを選ぶ際には、ナンピンのような手法が使われていないか、ぜひチェックしてみてください！

EAが覚醒！新ロジック「コナーズRSI2」で勝てる仕組み強化

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

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

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

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

どんなアイデアだったの？

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

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

どうやって試したの？

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

使える銘柄を探してみた！

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

ポートフォリオを組んでみた！

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

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

未知の期間で「本物」か検証！

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

暴落予知の夢！「方向つきリスクオフ信号」を追え

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

さて、ここからが本題です。どんな結果が出たのでしょうか？報告しますね！

FX核単体では「速いSMA」が効果あり！

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

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

しかし、フルシステムではまさかの結果に…

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

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

唯一の収穫：日中の損失を抑える「安全弁」としての可能性

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

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！

利益確定と買い増し、EAを強くする秘策はどっち？

Wed, 10 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「利益確定と買い増し、EAを強くする秘策はどっち？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回の記事では、EAの成績をさらに良くするための「スケールアウト（部分利確）」と「ピラミッディング（買い増し・売り増し）」という2つの戦略について、私たちの最新の検証結果をお話しします。特に「どんな場面で役立つのか」に注目しました。

どんなアイデア?

まずは、今回検証した2つの戦略について、簡単にご説明しますね。

スケールアウト（部分利確）って？

これは、利益が出ているポジションの一部だけを先に決済して、残りのポジションはさらに利益を伸ばす、という戦略です。たとえば、登山で頂上を目指しているとき、途中の景色が素晴らしい場所で「ここまでの景色も素晴らしいから、記念に一枚撮って、ちょっと休憩しようかな」と立ち止まるようなイメージです。リスクを少し減らしつつ、残りの登りも楽しむ、という感じですね。 EAの世界では、含み益（まだ確定していない利益）を途中で確定させることで、もしその後相場が逆行しても、利益を一部確保できる安心感があります。また、含み損（ドローダウン）のリスクを減らす効果も期待できるんです。

ピラミッディング（買い増し・売り増し）って？

こちらは、利益が出ているポジションに、さらに同じ方向のポジションを追加していく戦略です。イメージとしては、競馬で「この馬、すごく好調だ！」と見て、さらに賭け金を増やしていくようなもの。勝ち馬に乗り続けることで、一気に大きな利益を狙おう、という考え方です。

どうやって試した?

私たちのEAの核となるロジック「v1.4.1核（FX/H1/HTF）」を使って、過去のデータで検証を行いました。

IS/OOS検証: EAが過去のデータに最適化されすぎていないかを確認するため、データの一部を最適化に使い（In-Sample=IS）、残りの未知の期間（Out-of-Sample=OOS）で実際の性能を評価しました。これは、実際の未来の相場でもある程度通用するかを見るための大事なステップなんです。
スケールアウトのモデル化: 「利益目標（tp_atr）の半分で利確し、残りの半分はそのままポジションを持ち続ける」という形で検証しました。これは、EAのプログラム自体を大きく変えずに、部分利確を実現できるかを探るためのアプローチです。
評価指標:
PF（プロフィットファクター）: 総利益 ÷ 総損失。1を超えると黒字で、高いほど効率よく利益を出せている証拠です。
DD（ドローダウン）: 資産が一時的に最高値からどれくらい減少したか。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの。小さいほど安定していると言えます。
r/DD（リターン・ドローダウン比）: どれだけ効率よく利益を上げられたかを示す指標。高いほど良いですね。
M1日中: 1日あたりの最大損失額。これが大きすぎると、資金管理上危険です。

結果はどうだった?

ピラミッディングはやっぱり危険だった…

まず、ピラミッディングを試した結果からお話ししますね。残念ながら、効率を示すr/DDは基準の7.4から5.4（2回追加）や4.8（3回追加）へと悪化してしまいました。さらに、ドローダウン（DD）も17%から22%に拡大！これは「勝ち馬に集中して賭け金を増やす」という戦略が、結局はリスクを大きくしてしまうことを改めて確認する結果となりました。過去の検証（研究53/112）でも同じ結論が出ており、私たちのEAの核となるロジックでも、ピラミッディングは不向きだと判明しました。

スケールアウト（部分利確）は良い面と悪い面が

次に、スケールアウト（部分利確）を試した結果です。

良い面: OOS期間では、勝率が38%から最大57%まで向上し、ドローダウンも17%から11〜12%に減少！効率を示すr/DDも7.4から9.0へと改善しました。これは一見するとすごく魅力的ですよね。
悪い面: でも、PF（プロフィットファクター）は1.48から1.29〜1.40に少し下がってしまいました。これは、大きく利益を伸ばせるはずだったトレードを途中で利確してしまうため、全体の利益額（リターン）が減ってしまうからです。また、相場の状況によっては、成績が悪化することもありました。

スケールアウトの真価は「日中の安全弁」として発揮！

スケールアウトの一番のメリットは、実は「日中の急な含み損（M1日次損失）を抑える」ことにあると分かりました。検証の結果、日中の最悪損失が3.65%から2.48%へと、なんと約32%も減少したんです！これは、もし日中に急な相場変動があっても、含み益を途中で確定させることで、損失が膨らむのを防いでくれる、ということです。しかも、この改善を、月利やドローダウン、効率をほとんど変えずに達成できました（月利0.18%→0.17%、DD-6.1%→-6.0%など）。これは、私たちが日次損失の上限として設定している「-5%」というラインに触れるリスクを大きく減らす、つまり「日中の安全弁」として非常に有効だということが判明しました。

フィルタ追加で勝率UP？EAの「魔法」は本物か？

Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 +0000

本記事は「フィルタ追加で勝率UP？EAの「魔法」は本物か？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回は、EAのトレード回数を減らしてもいいから、その分、もっと良いトレードだけを選んで、勝率やPF(プロフィットファクター)を上げられないか？というテーマで検証してみました。

どんなアイデア?

EAの性能をさらに良くする方法として、「フィルタをたくさん使って、質の高いトレードだけを選ぶようにすれば、勝率やPF(プロフィットファクター)が上がるんじゃないか？」というアイデア、皆さんも一度は考えたことがあるのではないでしょうか？トレード回数が減っても、その分確実に利益につながるなら嬉しいですよね。ただ、これまでの研究で一つ教訓があるんです。それは、「フィルタをかけると、過去のデータで検証した期間（これをIS=In Sampleと言います）ではすごく成績が良くなるように見えるけど、まだEAが見たことのない未来の期間（OOS=Out of Sample）で試すと、その効果が消えちゃうことが多い」ということ。まるで魔法が解けてしまうみたいですよね。そこで今回は、この教訓をしっかり踏まえて、本当に効果があるフィルタを見つけるために、すごく厳しい審査基準を設けて検証してみました。具体的には、ISとOOSの両方で成績を見るのはもちろん、さらに細かく期間を区切ったり（サブ期間）、フィルタの設定値（パラメータ）を変えてみたり、最終的には実際に動いているシステムに組み込んでどうなるかまで、何段階にもわたって徹底的にチェックしたんです。今回の検証で使ったのは、私たちが開発しているBreakoutLong EAにすでに実装されているいくつかのフィルタです。例えば、htf（上位時間足のトレンド）、ADX、RSI、SMA_Slope（移動平均線の傾き）、ER、Levelといったものですね。これらを単独で使ったり、いくつか組み合わせてみたりして、どんな効果があるのかを探りました。検証環境としては、FXの主要4通貨ペア（金は別枠で検証）を対象に、1時間足（H1）のデータを使って、複数のEAを同時に動かす「プール」という方式で分析しました。

どうやって試した?

まず最初に、全部で13種類のフィルタ構成（単独や組み合わせ）について、過去データでの検証期間（IS）と、未来を模した検証期間（OOS）の両方で、成績がどう変わるかを調べてみました。フィルタを全くかけない「素の状態」のEA（これを「plain」と呼びます）のOOSでのPF(プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字)は1.39でした。この数字が基準になります。いくつかのフィルタを試した中で、特に目を引いたのが**「htfD1（日足のトレンドと一致する時だけトレードする）」というフィルタです。これを入れると、PFが1.39から1.48に改善しました！さらに、このhtfD1に「SMA_Slope（移動平均線の傾きがトレンド方向と一致する時だけトレードする）」を組み合わせると、PFは1.49と、わずかですがさらに良くなりました。これは素晴らしい発見です！もちろん、このPFの改善は、トレード回数が半分くらいに減るのと引き換えでした。勝率も37%から38%に少し上がった程度ですが、トレードの「質」が上がったことで、トータルでの利益効率を示すPFが改善した、ということですね。一方で、「ADX」というフィルタは、残念ながら「毒」でした**。ADXを単独で使った場合（ADX20）はPFが1.27に下がり、htfD1と組み合わせた場合もPFが1.33と悪化してしまいました。ADXを入れた全ての組み合わせで成績が悪くなる傾向が見られたので、ADXは今回のEAには合わない、ということがはっきりしましたね。また、「フィルタはたくさん重ねれば重ねるほど良いだろう！」と思いがちですが、今回の検証では、3個以上のフィルタを重ねて使うと、かえって成績が頭打ちになったり、悪化したりすることが分かりました。例えば、全ての6つのフィルタを重ねてみたところ、PFは1.38と、フィルタなしのplainよりも悪くなってしまいました。この結果から、「重ねるほど良い」というのは誤解で、今回のEAではhtfD1とSMA_Slopeの**2個の組み合わせが「スイートスポット」（一番良いバランス）**だった、と言えそうです。ちなみに、このEAはトレンドフォロー型（大きなトレンドに乗って利益を狙うタイプ）なので、構造的に勝率はあまり高くないんです。だから、フィルタを入れても勝率自体はほとんど動きませんでした。成績改善は、PFという形で現れるんですね。

結果はどうだった?

フィルタ単体の効果は？ (頑健性チェック)

次に、せっかく見つけた良いフィルタが、どんな相場状況でも効果を発揮するのか？という**「頑健性（ロバスト性）」をチェックしました。もし、たまたま特定の期間だけ良かった、というのでは意味がありませんからね。 htfフィルタがPFを改善した期間を細かく見ていくと、残念ながら4つの期間のうち2つの期間でしか、その効果がはっきりと現れませんでした**。これは、htfフィルタが「強いトレンドが出ている時に特に効果を発揮する」という特性があるためで、つまり「どんな相場でも万能！」とは言えない、ということが分かったんです。ちょっと残念な点ですね。ただ、htfフィルタのパラメータ（設定値）を色々と変えて試してみたところ、どの設定でもフィルタなしのplain EAよりもPFが下がることはなく、一貫してPFが改善する傾向が見られました（PF1.22が1.22〜1.26に）。改善幅は小さいですが、この「一貫性」は評価できるポイントです。

実際のシステムに組み込んだら？ (最終チェック)

そして、いよいよ最終段階！実際に動いている私たちのEA「v1.4.0」に、今回見つけた**「HTF（上位時間足トレンド一致）」フィルタを核として組み込んでみたらどうなるか**を検証しました。具体的には、1時間足（H1）や4時間足（H4）のトレードを、日足（D1）のトレンドでフィルタリングする、というイメージです。その結果がこちらです！

PF(プロフィットファクター)が1.61から1.69に向上！
モンテカルロシミュレーション（MC=Monte Carlo Simulation。未来の不確実性を考慮したシミュレーション）での合格率が94%から95%にアップ！
ドローダウン（DD=Drawdown。資産の最大減少率。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの）が-8.3%から**-8.1%に改善！**
トレード回数は6168回から5177回に減少！ (-16%減です。質の高いトレードを選んだ結果ですね。)
月平均利益率（M1）は1.91%から2.04%に微増！ しかも、利益が0だった日数は変わらずゼロを維持できました。これらの数値を見ると、「おっ、これはかなり良い改善じゃないか！」と思われるかもしれません。しかし、ここで冷静に見てみると、一つ重要な点が見えてきました。月利（月平均利益率）で見ると、0.77%から0.74%へと、ごくわずかですが「微減」しているんです。また、リスクを考慮した上での効率を示す「DD10%換算」という指標も、0.92%から0.91%とほぼ横ばいでした。これはつまり、PFやモンテカルロ合格率、ドローダウンといった「EAの品質」は底上げされたものの、リスクに対するリターンの効率（リスク調整効率）は、実はほとんど変わっていない、ということを示しています。なんだか複雑な気持ちになりますよね。

ここから学んだこと

今回の検証から、いくつか大切なことが分かりました。まず、たくさんのフィルタを重ねて使う中で、本当に効果があったのは「HTF（上位時間足のトレンドと一致する時だけトレードする）」フィルタだけでした。これが今回の検証で見つけた「本物のフィルタ」と言えるでしょう。ただし、このHTFフィルタは、単にEAの性能を「タダで上乗せしてくれる魔法のフィルタ」というわけではありませんでした。代わりに、「リターンがごくわずかに減るのと引き換えに、PFやモンテカルロ合格率、ドローダウンといったEAの品質を高めてくれる」という、一種の「品質トレードオフ」の関係にあることが分かったんです。以前の研究（研究62）で、「個々のフィルタを改善しても、システム全体の改善にはつながらないことが多い」という教訓がありましたが、今回はその教訓を部分的に更新する結果となりました。つまり、v1.4.0という現行システムにおいては、HTFフィルタによってPFやMC合格率、ドローダウンは確かに底上げされるけれど、リスクに対する利益の効率（リスク調整効率）は変わらない、ということですね。でも、これはこれで素晴らしい発見です！もしあなたが、「とにかく安定して継続的に利益を出金したい」とか、「ドローダウンをできるだけ抑えたい」といった「整合性や低ドローダウンを最優先する」タイプの運用を目指しているなら、このHTFフィルタはまさに望ましい方向性を示してくれます。そのため、私たちはこのHTFフィルタを組み込んだバージョンを、「高品質・安全寄り運用オプション（v1.4.1候補）」として記録しておくことにしました。これは、EAの安定性を重視する方にとって、非常に魅力的な選択肢になるはずです。最終的に、このHTFフィルタを導入するかどうかは、皆さんの運用方針次第です。「少しでもリターンが高い方がいい」という方は、現状のv1.4.0を選ぶのが良いでしょう。一方で、「PFやモンテカルロ合格率、ドローダウンが改善されることで、より安心して運用したい」という方は、HTFフィルタ版を検討する価値がある、というわけですね。そして、今回の検証で改めてはっきりしたのが、トレンドフォロー型のEAでは勝率を構造的に上げるのは難しいということ、そしてADXフィルタや、過剰なフィルタの重ね掛けは逆効果になるということでした。この点も、今後のEA開発や運用に役立つ大切な教訓です！

利益14%増の秘策!?「集約vol-target」が再び見送り

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

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

さあ、肝心の結果です。まずは全体像から見てみましょう。

一見すると良さそうに見えたけれど…

全期間でのバックテスト結果を見ると、

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

でも、よく見たら問題点が…

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

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

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

ここから学んだこと

今回の再検証で、私たちは以下の結論に至りました。

幻の優位性？レンジバーの落とし穴と教訓

Thu, 28 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「幻の優位性？レンジバーの落とし穴と教訓」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回の記事では、いつも見ているチャートのローソク足とはちょっと違う、「レンジバー（値幅バー）」を使ったブレイク手法の検証結果についてお話ししますね。実は、最初は「すごい発見かも！？」と期待したんですが、最終的には残念な結果に…でも、とっても大切な教訓を得られたんです。

どんなアイデア?

みなさんが普段見ているローソク足って、例えば15分足なら「15分間」という時間の区切りで新しい足ができますよね。でも、今回のアイデアは、この「時間」ではなく「値幅」、つまり「どれだけの値段が動いたか」という区切りでローソク足を作るというものなんです。これを「レンジバー」とか「値幅バー」と呼びます。相場の細かい値動き（ノイズ）を減らして、トレンド（相場の方向性）を捉えやすくする狙いがありました。まるで、何分でどれだけ進んだかではなく、「どれだけ進んだら次のチェックポイント」というルールで旅の記録をつけるようなイメージですね。具体的には、15分足のデータを使って、ATR（Average True Range = 平均的な値動きの幅を示す指標）を基準にした「ブリック」という形のレンジバーを作ってみました。そして、このレンジバーを使って、「ドンチャン・ブレイク」という、高値・安値を更新したらエントリーするシンプルな順張り（トレンドフォロー）手法を試したんです。今回は買い（ロング）方向だけに絞って検証しました。

どうやって試した?

まず、いくつかの通貨ペアでこの手法をバックテスト（過去のデータで検証）してみました。結果を見てびっくり！なんと、PF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失。この数値が1を超えると黒字、高いほど優秀とされます）が、なんと2.0〜2.7という素晴らしい数字を叩き出したんです！これって、通常の時間足（いつも見ているローソク足）を使ったブレイク手法だと、PFが1.2〜1.4くらいが一般的なことを考えると、めちゃくちゃ良い数字なんですよ。「これはすごい発見かも！？」って興奮しました。まるで、どんな料理を作っても必ず最高金賞が取れるような感じ、とでも言いましょうか。

結果はどうだった?

あれ？なんかおかしいぞ…

最初は素晴らしい結果に喜んだんですが、よくよく見ていると、ちょっと気になる点が出てきました。通常はあまり明確な優位性（優位性(エッジ)）が見つかりにくいと言われるEURUSDやAUDUSDといった通貨ペアでも、同じくらい高いPFが出たんです。これってちょっとおかしいぞ…と思いました。だって、どんな通貨ペアでも同じように高いPFが出るって、まるで「どんな道でも時速100kmで走れる車」みたいな話で、現実離れしている気がしたんです。もしかしたら、これは市場の動きからくる本当の優位性ではなく、何か別の要因があるんじゃないか、と疑い始めました。

決定的な検証！「プラセボ」を使ってみたら…

そこで、私たちはある「決定的な検証」を試みました。それは、相場に何の優位性も存在しない、完全にランダムな値動きをするデータ（これを「ランダムウォーク」と呼びます。サイコロを振って進むような、予測不可能な動きのことですね）に対して、同じレンジバー・ブレイク手法を適用してみたんです。もしこの手法に本当に優位性があるなら、ランダムなデータからは利益が出ないはずですよね？ところが、驚くべき結果が出ました。なんと、ランダムウォークのデータで検証したところ、PFが3.2〜3.75という、実際の通貨ペアで出たPFよりもさらに高い数値が出たんです！ これはもう、完全に「構造アーティファクト（見せかけの優位性）」だと判明しました。要するに、この手法で出た高いPFは、相場の本質的な動きから生まれたものではなく、レンジバーという特殊なチャートの作り方と、ドンチャン・ブレイクという手法の組み合わせによって、偶然そう見えていただけ、ということなんです。これはまるで、新しいダイエット法を試したら、体重がすごく減った！と喜んでいたら、実は体重計が壊れていて、どんなに太っても痩せても同じ数字を表示していた、みたいな感じです。本当の成果じゃなかった、ということですね。具体的に言うと、「ブリック形成足での約定=先読みバイアス」という現象が原因でした。レンジバーが確定する瞬間の情報を使って約定してしまうため、未来の情報を先読みしているかのような結果になってしまっていたんです。この問題は、1つの時間足から1つのブリックしか作らないように制限しても、残念ながら完全に解消はされませんでした。

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「レンジバー（特に終値ベースで構成されるもの）を使ったブレイク手法は、見せかけの優位性（偽陽性）を生みやすい」ということでした。つまり、この手法を実際のEAとして採用することは見送ることにしました。現在の確定済みのEAシステムには変更はありません。でも、この経験から私たちは非常に大切な教訓を得ました。それは、「新しいトレード手法やEAを検証する際は、必ずランダムウォーク（プラセボ = 偽薬の検証のように、効果がないと分かっているものと比較すること）のデータでも試してみるべきだ」ということです。これまでも、似たような見せかけの優位性（例えば、研究45の金スキャルピングや研究100の機械学習を使った手法など）を見つけては、ランダムウォーク検証でそれが偽物だと暴いてきました。特に、今回のレンジバーのように「チャートのバー（ローソク足）の作り方自体を工夫する」ような手法は、意図せずして構造的なバイアス（偏り）を生んでしまうことがあるんです。だからこそ、新しく生み出された手法が本当に市場の優位性を捉えているのか、それとも単なるデータの見かけ上のトリックなのかを見極めるために、「プラセボ検証」は欠かせないツールだと再認識しました。皆さんも、もし「こんなすごい手法見つけた！」というものがあったら、ぜひ一度、ランダムなデータでも試してみることをおすすめします。思わぬ落とし穴が見つかるかもしれませんよ。

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)。

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。

トレンド継続の幻想？EA検証で判明した真実

Sun, 17 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「トレンド継続の幻想？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: 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「トレンドの途中で一時的な保ち合い（レンジ）が発生し、そこをブレイクした時に順張りでエントリーする」というEAのアイデアを検証しました！この戦略が本当に優位性（優位性(エッジ)）を持っているのか、それとも既存のトレードと似た動きになるのか、じっくり調べてみましたよ。

どんなアイデア？

私たちが今回検証したEAの名前は「ContinuationBreakout（継続ブレイクアウト）」です。その名の通り、トレンドの途中で一旦落ち着いて、またトレンド方向に動き出す瞬間を狙う、というアイデアなんですね。具体的には、次の5つの条件が揃った時に「買い」でエントリーすることを想定しました。

地合いが上昇トレンド中であること：直近の終値が長期の単純移動平均線（SMA）より上にある状態です。

これは、相場全体が上向きの雰囲気であることを確認する、基本的なフィルターですね。

直近で保ち合い（レンジ）になっていること：一定期間の間、トレンドの強さを示すADXというインジケーターが低い数値で推移している状態です。

まるで登山中に、一旦平らな道が続いて、みんなが休憩しているようなイメージです。

その保ち合いの高値をブレイクしたこと：レンジの上限を勢いよく上に抜けた瞬間を狙います。

休憩が終わって、また頂上目指して登り始めた、という合図ですね。

上位足も上昇トレンド中であること：さらに大きな時間足（例えば4時間足）のSMAも上昇していること。

木を見て森も見る、という視点ですね。短期だけでなく、長期的な流れも味方につけることで、より信頼性を高めようという狙いです。

ブレイクした価格が「重要な水平ライン」の近くであること：過去に何度も意識された水平線（サポートやレジスタンス）付近でのブレイクを重視します。

多くのトレーダーが意識するポイントを抜けた時の方が、勢いがつきやすいと考えたんです。これらの条件をすべて満たした時だけエントリーする、という、なかなか凝ったアイデアですよね！

どうやって試した？

この「ContinuationBreakout」というEAを、過去の膨大なデータを使って徹底的にテストしました。特に重要だったのは、**「プレーンなブレイクアウトEA（ContinuationBreakoutの条件をほとんどオフにした、ごくシンプルなブレイクアウト戦略）」**と比較することです。そして、EAの検証には欠かせない二つのステップを踏みました。

インサンプル検証（In-Sample）：これは、過去のデータを使ってEAのパラメーターを調整したり、基本的な性能を確認したりする段階です。過去のデータに対しては、ある程度良い成績が出るように調整できるので、「過去の成績が良い」だけでは鵜呑みにできません。
前進検証（Out-of-Sample, OOS）：これが本番です！インサンプルで最適化した期間とは全く異なる、「未来のデータ」を使ってEAの性能をテストします。ここで良い結果が出なければ、そのEAは「未来で通用しない」と判断されます。まるで、過去問は解けるけど、本番のテストでは点が取れない、というようなものですね。リーク（未来の情報を先読みしてしまうような、ずるいデータ利用）がないよう、細心の注意を払っ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。一筋縄ではいかない結果となりました。

過去データでは「いい感じ」に見えたけど…

まず、インサンプル（過去データ）での検証では、私たちの仮説通り、条件（ゲート）を増やすほどEAの成績が良くなる傾向が見られました。

PF（プロフィットファクター）：総利益を総損失で割った値。1を超えると利益が出ていることを示します。このPFが、条件を絞ることで「1.06 → 1.14」と改善しました。
DD（ドローダウン）：資産が最大値からどれだけ減ったかを示す数値。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなものです。このDDも「-21% → -14%」と、損失の最大幅が減る結果となりました。これは、「保ち合い明けと上位足のトレンド確認（MTF）という条件を追加することで、質の低いトレードを除外できた」、つまり「トレードの選別効果は本物だ！」という手応えを感じさせるものでした。ここまでは順調に見えたんです。

未来のデータでは「期待外れ」だったんです

しかし、本当の腕試しである**前進検証（未来のデータでのテスト）**では、私たちの期待を裏切る結果となってしまいました。なんと、今回試したすべてのバリエーションが、私たちが設けている「頑健性基準（未来の相場でも安定して機能するための基準）」の5/6（6回のテスト中5回以上合格）に未達だったんです。具体的に見てみましょう。

プレーンなブレイクアウトEA：+24.4%の利益で、6回中3回合格。
保ち合い条件だけを追加したEA：なんと-0.3%の損失で、6回中2回しか合格しませんでした。保ち合い条件単体では優位性がない、ということが分かりました。
保ち合いと上位足トレンド条件を追加したEA：+18.2%の利益で、6回中4回合格。
保ち合い、上位足トレンド、重要な水平ライン条件のすべてを追加したEA：+32.9%の利益で、これも6回中4回合格と、一番良い結果ではあったものの、プレーンなEAと比べて「これはすごい！」と断言できるほどの改善ではありませんでした。つまり、インサンプルでは良く見えた改善も、前進検証では「たまたま良い数値が出ただけの選択ノイズの域を出ない」という結論になってしまったんです。さらに、このEAの動きが、既存のトレンドフォローEAとどれくらい似ているかを測る**「核相関」という指標を見てみると、なんと「+0.83」という非常に高い数値が出ていました。これは、「ContinuationBreakoutは、新しい優位性（優位性）ではなく、既存のトレンドフォロー戦略をより選択的に（エントリーを厳選して）行うバージョンに過ぎない」ということを意味します。リスクの指標であるM1（1日あたりの最大ドローダウン）も5.19%と高く、リスク集中も課題でした。また、Sharpe（シャープレシオ＝リスクに見合ったリターン）は1.05と滑らかでしたが、他のEAと異なる動きをする「分散材料」**にはなりませんでした。

色々なバリエーションも試してみたけど…

「もしかしたら、条件の組み合わせ方を変えればうまくいくかも？」と思い、さらに3つのバリエーションも追加で検証してみました。

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強化の秘策は不発！「レベル重要度」が効かなかった真実

Thu, 14 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA強化の秘策は不発！「レベル重要度」が効かなかった真実」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回は、私たちが開発しているFX自動売買(EA)の一つ「BreakoutLong」について、あるアイデアを試した結果をお話しします。

どんなアイデアを試したの？

以前、別のEA「yosuga」を検証した際、「水平レベルの重要度」という考え方がとても有効でした。水平レベルというのは、チャート上のサポートライン（下値支持線）やレジスタンスライン（上値抵抗線）のような、多くのトレーダーが意識する価格帯のこと。その中でも「より多くの人が意識しているであろう重要なレベル」を特定し、それをトレード判断に活かす、というアイデアです。「yosuga」では、この「レベル重要度」を使って、強いサポートラインでの押し目買い（価格が一時的に下がったところで買う逆張り戦略）を成功させることができました。そこで私たちは、「このアイデアをBreakoutLongにも適用したらどうなるだろう？」と考えたんです。BreakoutLongは、まさにこの水平レベルを「ブレイク（突破）」した時にエントリーするEAですよね。具体的には、min_level_score（ミニマムレベルスコア）という設定を導入して、「ある程度の重要度がある水平レベルを抜けた時だけエントリーする」ようにしてみました。狙いは、以前の研究（研究85）でBreakoutLongの課題となっていた「相関ドローダウン(DD)」を減らすこと。ドローダウン(DD)というのは、例えば登山でいう「山頂からどれだけ下りに転じたか」のように、最大資産から一時的にどれだけ損失が出たかを示す指標です。ブレイクアウトEAは、相場がノイズのように小さな動きを繰り返すときに、無駄なエントリーで損失を出しやすい傾向があります。この「ノイズのような小さいブレイク」を避けて、もっと「本物のブレイク」だけを狙うことで、DDを改善できるんじゃないか？という期待がありました。

どうやって試した？

このmin_level_scoreという設定を、様々な重要度の閾値（例えば「レベルスコアが10以上」とか「15以上」など）で変えながら、過去のデータでバックテストを行いました。複数の通貨ペアをまとめて検証する「バスケットテスト」や、直近の期間でのパフォーマンスを見る「前進検証」など、様々な角度から徹底的に効果を検証したんです。

結果はどうだった？ — 残念！期待外れに終わりました

結論から言うと、残念ながらこのアイデアはBreakoutLongの強化にはつながりませんでした。むしろ、いくつかの点でパフォーマンスが悪化してしまったんです。

バスケットテストのドローダウンが悪化！ 複数の通貨ペアを同時に検証した結果、重要度が高いレベルだけに絞り込もうとすると、ドローダウンが改善するどころか、むしろ悪化してしまいました（例: -36.5%から-40.9%へ）。さらに、トレード効率を示すPF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失。1を超えると黒字で、数字が大きいほど効率が良い）も、重要度を上げるほど単調に悪化（10.98 → 6.53 → 5.53）してしまったんです。これはつまり、重要なレベルだけに絞りすぎると、かえってトレードチャンスを逃してしまったり、損切りが増えてしまったりした、ということなんですね。
前進検証でも改善なし 直近の期間でテストする「前進検証」でも、従来のBreakoutLong（plainと呼んでいます）が6回中4回成功したのに対し、レベル重要度を適用したバージョンも同じく6回中4回で、改善は見られませんでした。
どんな設定でも従来のEAに勝てず min_level_scoreの設定値を色々変えてテストする「パラメータ頑健性」の検証でも、どんな設定にしても従来のBreakoutLongのパフォーマンス（PF 10.98）を超えることができませんでした。つまり、どの設定にしても、従来のEAより効率が悪かった、ということになります。
M1（1分足）でのポジション過多も微減 1分足で検証した際、同時に保有できるポジション数の上限に達してしまう「抵触」が少しだけ減ったものの（3日から1日へ）、ドローダウンや最大同時損失（MC）はわずかに悪化してしまいました。

ここから学んだこと — ブレイクアウトEAの「宿命」

今回の結果から、とても大切な教訓が得られました。

レベル重要度は「押し目」には効くけど「ブレイク」には効かない！

以前「yosuga」で成功した「レベル重要度」のアイデアは、実は「押し目買い（逆張り）」のような戦略にはとても相性が良いんです。なぜなら、「強いサポートラインで買う」というロジックそのものが、レベルの重要性に依存しているから。でも、BreakoutLongのような「ブレイクアウト（順張り）」のEAの場合は、すでに「抵抗線を抜ける」というロジックが組み込まれています。そこにさらに「重要なレベルを抜けた時だけ」という条件を重ねてしまうと、条件が厳しすぎ（過剰拘束）て、せっかくのトレードチャンスを逃してしまうことが分かりました。これはまるで、美味しい料理を作ろうとして、調味料をたくさん入れすぎたら、かえって味がごちゃごちゃになってしまった、みたいな感じですね。以前行った「上位時間足フィルター（研究62）」や「出来高プロファイル（研究78）」の検証でも、同様にブレイクアウトEAのパフォーマンスを下げてしまった経験がありましたが、今回も同じタイプの失敗だったと言えます。

ブレイクアウトEAのドローダウンは「エントリーの質」の問題じゃない！

今回の検証で最も重要な発見は、BreakoutLongが抱える「相関ドローダウン」の原因は、「エントリーの質が悪かったから」というよりも、「トレンドフォロー型EAの宿命」のようなものだ、ということです。相関ドローダウンとは、複数のEAや通貨ペアが同じタイミングで損失を出すこと。これは特に、相場がトレンドを出さずに「chop（レンジ相場）」を繰り返したり、「レジーム減衰期（トレンドが弱まり、方向感がなくなる時期）」に入ったりすると、複数のトレンドフォロー型EAが同時に逆行して損失を出しやすいんです。これは、どんなにエントリーの条件を厳しくするフィルターをかけても、根本的には解決できない問題だ、ということが今回の研究で改めて明らかになりました。例えるなら、晴れた日はみんなで同じ方向に走れるけど、急に嵐が来たらみんなで同じように足を取られてしまう、みたいなイメージです。

ドローダウン管理の本当の解決策は？

このことから、BreakoutLongのようなトレンドフォロー型EAのドローダウンを管理する本当の解決策は、以下の3つのアプローチだと改めて確信しました。

伝説の「ブレイクアウト戦略」をEA基盤で徹底強化！

Wed, 13 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「伝説の「ブレイクアウト戦略」をEA基盤で徹底強化！」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回の研究では、以前から注目していた「breakout_h1（ブレイクアウト・エイチワン）」というFX自動売買（EA）の戦略を、私たちのEA検証基盤で徹底的にクロス検証し、さらに強化できる点がないかを調べてみました。

どんなアイデア？：あの「ブレイクアウト戦略」を徹底深掘り！

今回検証の主役となった「breakout_h1」は、実は別の研究プロジェクト「fto」で最高のパフォーマンスを出した実績のある戦略なんです。具体的には、H1（1時間足）でトレンドのブレイクアウト（価格が一定の範囲を突き抜けること）を狙うロング（買い）専用のEAで、Donchian en30/ex25（ドンチャンチャネルという指標の30期間エントリー/25期間エグジット）、SMA150（150期間の単純移動平均線）をフィルターに使い、SL3.0ATR（3倍のATRという変動幅を示す指標を損切りラインに設定）でリスクを管理します。対象通貨ペアは7種類（XAU/USDJPY/EURJPY/AUDJPY/GBPJPY/CHFJPY/NZDJPY）と幅広いのが特徴ですね。面白いことに、私たちのEAプロジェクトでも、このbreakout_h1と全く同じ戦略が、独立した研究から自然発生的に「デフォルト設定」として採用されていたんです！まさに「同じ戦略に収束した」という、ちょっと運命的な出会いを感じました。今回の検証では、この戦略を私たちのEA基盤で「厳密なゲート」を通すような形で審査しました。特に重要だったのは、ftoプロジェクトと「全く同じAxioryの過去データ」を使いつつ、「別のエンジン（EAのバックテストシステム）」で検証した点です。これにより、データによる誤差ではなく、EAのロジックやコスト計算の違いがどう結果に影響するかを正確に比較できたんです。 補足：データについて大事なお知らせ！ 実は当初、「ftoとEAでは独立したデータを使っている」と考えていたんですが、詳細に調べたところ、なんとFXの過去データはバイト単位で同じAxioryのリアルデータだったことが判明しました！これは「HistData系ASCII」というフォーマット名が、データの出所ではなく「形式」を指していたため、誤解していたんですね。つまり、今回の研究は「独立したデータで検証」ではなく、「同一のAxioryデータを使って、EAという別のエンジンで、より細かいM1（1分足）レベルまで踏み込んで再検証した」ということになります。この検証方法だからこそ、データ以外の要因（EAエンジンの計算方法、コスト約定モデル、ドローダウンのスケール、フィルターの扱い方など）による数値の差を洗い出すことができたんですよ。

どうやって試した？：EAの厳しい目で「本当に使えるか」をチェック！

私たちは、このbreakout_h1戦略が「本当に実戦で通用するのか」「もっと強く、安全にできないか」を確かめるため、以下のような厳しい条件でテストを行いました。

同一のAxioryデータ使用: 実際の相場に近いデータで検証。
EA独自のエンジンでのテスト: ftoとは異なる、より厳密な約定（トレード成立）モデルやコスト計算を適用。
M1（1分足）レベルの検証: 普段の取引では見落としがちな、より細かい時間軸でのリスクや挙動も徹底的にチェック。
モンテカルロシミュレーション（MC）: ランダムな要素を加えて、未来の不確実な相場でも通用するかをシミュレーション。
前進検証（フォワードテストに似た考え方）: 過去のデータで最適化した設定が、未来の未知の相場でも機能するかを確認。これらの方法で、戦略の耐久性や隠れたリスクを炙り出すことを目指しました。

結果はどうだった？：期待と裏切り、そして新たな発見！

検証の結果、驚くべき事実や、私たちが考える「真の強化ポイント」が見えてきました。

期待外れだった2つの「強化策」

ftoプロジェクトでは、breakout_h1をさらに強化するアイデアとして2つのレバー（追加機能）が提案されていましたが、私たちのEA基盤で検証したところ、これらは**残念ながら「有害」**であることが判明しました。

ショート・スリーブ（売り戦略の組み合わせ）はまさかの「お荷物」に！

ftoの主張：ロング（買い）戦略にショート（売り）戦略を組み合わせることで、リスク調整後のリターンが約2倍になり、相関が-0.18（逆の動きをするのでリスクヘッジになる）とされていました。まるで「買い」の保険として「売り」を少し加えるようなイメージですね。
EAでの検証結果：ところが、私たちの検証では、ショート単体ではインサンプル（IS: 過去のデータで最適化した期間）でもアウトオブサンプル（OOS: 未知のデータ期間）でも純粋なマイナスになってしまいました（OOSで-17.5%、ISで-43.3%）。さらに、ロングとショートの相関も-0.05と、ほとんど無相関でヘッジ効果は期待できませんでした。結果として、このショート・スリーブを加えると、全体の効率（PF=プロフィットファクター、総利益÷総損失。1を超えると黒字）が5.04から3.80へと単調に悪化。モンテカルロシミュレーションでも成績が悪化してしまいました。
要するに： このショート・スリーブは、リスクを減らすどころか、まるで足かせのようにパフォーマンスを下げてしまう「純ドラッグ」だったんです。以前の研究（研究25C、48）で「短い時間軸での売りは期待値がマイナスになりがち」という結果が出ていましたが、今回もそれを再確認する形となりました。同じデータを使っているので、「データが違ったから」という言い訳はできません。これはデプロイ（実際の運用）は非推奨とさせていただきます。

「overlay（フィルター）」は逆に効率を下げてしまった！

ftoの主張：overlayというフィルターを適用することで、ドローダウン（DD: 資産の最大減少幅）が32%から20%へ非対称に削減されるとされていました。これは、相場の悪い時期を避けることで、下落幅を抑えるようなイメージです。
EAでの検証結果：ところが、私たちの検証では、overlayをオンにすると、なんと効率が9.40から5.04へと半減してしまいました。リターンも+284%から+159%へと大きく減少したにもかかわらず、ドローダウンはほとんど変わらなかったんです。
要するに： overlayはドローダウンを削減するどころか、稼ぐチャンスまで削ってしまい、結果的に効率を悪化させていた、という結論です。以前のEA研究52でもoverlayが改善効果を持たないことが示されていましたが、今回もそれに一致しました。overlayはOFFにするのが正解です。

隠れていた「リスクの落とし穴」を発見！

今回の検証で最も重要だった発見は、ftoで推奨されていたリスク設定（1ペアあたり0.3〜0.5%）だと、実際の運用で大きなリスクに直面する可能性があったということです。

EAのライン認識は「帯幅」で進化する！成績激変の秘密

Tue, 12 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EAのライン認識は「帯幅」で進化する！成績激変の秘密」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回は、EA（FX自動売買）がライン（水平線や斜めのトレンドライン）を認識するときに、「どこまでをラインと判断するか」という「許容できる幅（帯幅）」を持たせると、EAの成績がどう変わるのかを検証しました！

どんなアイデア?

EAを使っている方から、「チャートのラインは厳密に一点でタッチするわけじゃなくて、多少のブレやダマシがあるから、ラインに幅を持たせた方が良いんじゃない？」というご意見をいただきました。実は、私たちのEAではすでにATR（Average True Range＝値動きの平均幅。これに連動させることで、相場の状況に合わせて自動的に幅を調整できるんです）という機能を使って、ラインに幅を持たせる仕組みは実装済みなんです。例えば、merge_atr（タッチ帯）やbreak_atr（ダマシ帯）、level_atr（近接帯）、retest_atr（リテスト帯）といった形で、相場の状況に合わせて自動的に幅を調整しています。ただ、これまでの検証では、水平線（水平レベル）についてはこの「帯幅」を色々変えて最適な幅を探していた（研究73）んですが、チャネル（斜めの平行線）やトレンドライン（斜めのトレンド線）については、帯幅そのものを細かく検証していませんでした。そこで今回は、チャネルとトレンドラインに焦点を当てて、この「ラインの許容範囲」となる帯幅を、広げたり狭めたりして、成績がどう変わるのかを徹底的に調べてみよう！というのが今回のアイデアです。例えるなら、「この辺りまでならラインに触れたと判断する」という範囲を、どれくらいにするのがベストなのかを探るイメージですね。

どうやって試した?

今回の検証では、主に以下の2種類のラインについて、帯幅を広げたり狭めたりしながら過去のデータで成績をチェックしました。

チャネル（斜めの平行線を使って相場の方向性を見るタイプ）
トレンドライン（相場のトレンドを示す斜めの線）特に注目したのは、以前の研究60（トレンドライン）と研究75（チャネル）で「あまり良い結果が出なかった」と判断したEAが、この「帯幅」を調整することで、成績がどう変化するのか、という点です。もしかしたら、以前の判断は帯幅が原因で、EA本来の力が発揮できていなかった可能性もありますからね。

結果はどうだった?

それでは、検証結果をそれぞれ見ていきましょう！

チャネル（斜めの平行線）の場合

驚きの結果が出ました！

「近接帯」（ラインの近くまで来たら反応する幅）を少し広げたら、成績が劇的に改善！
以前は通算で**−6.8%とマイナスだった成績が、近接帯を1.0 ATRから1.5 ATRに広げるだけで、なんと+15.7%**のプラスに反転したんです！これはすごい変化ですよね。
実は、以前の研究75で「チャネルは安定して利益を出すのが難しい」と判断したのは、この近接帯が狭すぎたことが原因だったのかもしれません。ある意味、研究75の結論を部分的に訂正する形になりました。ごめんなさい！ ただし、ちょっと不安な点もいくつか見つかりました…
安定性（頑健性）に課題:
通算でプラスにはなりましたが、毎年安定して勝ち続けられるか（勝ち年の一貫性）という点では、6年中最大3年しか勝てていませんでした。これは、水平線を使ったEA（6年中5年勝ち）と比べると、安定感に劣ります。
プラスになった通算成績も、特定の年に大きく勝ったことが依存している傾向が見られました。例えば、ある設定では1年で+34%もの大勝ちがありましたが、それ以外はあまり振るわず、全体として「過剰最適化」（たまたま過去のデータにフィットしすぎただけで、将来も同じように機能するとは限らない状態）の可能性が考えられます。
内部のタッチ帯を広げると逆効果:
EA内部の「タッチ帯（merge/break）」を広げると、かえって成績が悪化してしまいました。**PF（プロフィットファクター=総利益÷総損失。1を超えると黒字）が1.08と低くなり、DD（ドローダウン=一時的な最大損失）は-14%に。**さらに取引回数が激増してしまい、これは「低品質なラインが乱立して、ダマシが増えた」ことを意味します。 まとめ: チャネルは帯幅を調整することで通算でプラスにすることはできましたが、水平線を使ったEAほど安定感（頑健性）があるとは言えません。やはり「水平線の方が斜め線より重要」というFXの一般的なセオリーは、今回の検証でも裏付けられた形ですね。

トレンドライン（斜めのトレンド線）の場合

こちらは、非常に良い結果が出ました！

衝撃！トレンドラインは「本物」だった！
以前の研究60で「トレンドラインを使ったEAはデプロイ（実運用）できない」と判断したのですが、今回の検証で、その評価は大幅に訂正されるべきだということが分かりました！
実は、以前の評価は「D1（日足）での成績が悪い」「ショート方向も含む設定だった」「M1（1分足）での問題があった」といった要因に引きずられていただけで、トレンドライン自体にはしっかりとした優位性（優位性(エッジ)）があることが判明したんです。
特に**H1（1時間足）とH4（4時間足）**では、retest帯（再度ラインに触れる幅）を0.3から1.2の範囲で色々変えても、安定してプラスを出せる「頑健な優位性」があることが分かりました！
H4（4時間足）：**6年中5年勝ち、通算で+8%〜+12%**の利益。
H1（1時間足）：**6年中4年勝ち、通算で+21%〜+53%**の利益。
D1（日足）はやっぱりダメ…
残念ながら、D1（日足）では帯幅を広げても狭めても、ほとんど勝てず、通算で**-2%〜-4%、勝ち年も6年中1〜2年**という結果でした。これは、日足だとスイング（波の動き）が少なすぎて、統計的に十分なデータが取れない「構造的な問題」があると考えられます。 まとめ: ショート方向を除いた「ロング方向のみ」のトレンドラインは、H1/H4といった時間足で非常に有望な「本物の優位性」を持っていることが分かりました！研究60の評価を大幅に修正します！

ここから学んだこと（そして最終結論）

今回の検証で得られた最も重要な学びは、以下の2点です。

月利+37%の秘密！EA最適ブレンドで稼ぐ仕組み

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

本記事は「月利+37%の秘密！EA最適ブレンドで稼ぐ仕組み」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

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

どんなアイデア？

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

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

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

シミュレーションの結果、とても面白い発見がありました！

初期シミュレーションの結果（近似値）

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

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

もう少し詳しく見てみよう！(精密な結果)

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

誕生！Satellite-2 EA、よすが式ダウの集大成

Tue, 05 May 2026 00:00:00 +0000

本記事は「誕生！Satellite-2 EA、よすが式ダウの集大成」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

この度、新しいEA「Satellite-2 System v1.0.0」の検証結果がまとまりましたので、皆さんにご紹介しますね！このEAがどんなアイデアから生まれて、どんな成績を残したのか、一緒に見ていきましょう。

どんなアイデア？

今回の「Satellite-2 System v1.0.0」は、私たちが以前から研究してきた「よすが式ダウ手法」という裁量トレードのロジックを、EAとして機械化することに挑戦したものです。「ダウ理論」というのは、FXの基本中の基本で、トレンドの転換点や継続を見極めるのに役立つ考え方なんです。特に、トレンドが転換した後の「押し目買い」や「戻り売り」を狙う手法は、多くの裁量トレーダーさんが使っていますよね。このEAでは、その裁量手法にさらに磨きをかけるため、以下の要素を組み合わせました。

ダウのトレンド転換後の押し目: 基本となるエントリーポイントです。
MTF (マルチタイムフレーム分析): 複数の時間足（例えば1時間足と4時間足など）を同時に見て、より信頼性の高いトレンドやポイントを見つけ出す分析方法です。
効いている水平レベル付近: これが特に重要で、過去に何度も価格が反発したり、抜けたりした「節目」のことですね。このレベルが「どれくらい効いているか」を数値化して判断するようにしました。これを「level-filtered YosugaDow」と呼んでいます。私たちのメインシステムである「core_system_v1」や、以前リリースした「satellite_system」に続く、まさに「第2の衛星」のような位置づけで、また新しい角度から相場にアプローチするシステムなんです。

どうやって試した？

この新しいEAをどんな設定で動かしたかというと、以下の通りです。

通貨ペア: XAU/USDJPY/GBPJPY/EURJPY/CHFJPYの「robust5」という安定した5つのペアに絞りました。
時間足: H1（1時間足）を使っています。
リスク設定: 1トレードあたりのリスクは0.003に設定しました。実は、最初はもっとたくさんの通貨ペアで試してみたんです。でも、欲張りすぎると、予想以上にドローダウン（含み損や一時的な資金の減少）が大きくなってしまって…。例えば、広範囲な非JPY（日本円以外の通貨）バスケットだと、最大ドローダウンが19%にもなってしまい、これはちょっと受け入れがたい結果でした。そこで、安定して良い成績が出せる「robust5」のペアに限定することにしたんです。

結果はどうだった？

さあ、肝心の検証結果です！2015年から2026年までの約11年間、過去のデータを使ってテスト（バックテスト）した結果がこちらです。

総利益: +66.3%
月平均利益: +0.38%
最大ドローダウン (maxDD): -7.84%
これは「資金が一時的にどれくらい減ったか」を示す数値なんですが、-7.84%というのはかなり優秀な数字です！登山で例えるなら、「山頂を目指す途中で、どれだけ下りに転じたか」のようなもの。この下落幅が小さいほど、安定していると言えます。
プロフィットファクター (PF): 1.62
これは「総利益 ÷ 総損失」で計算される数値で、1.0を超えるとトータルで黒字だったことを意味します。1.62というのは、かなり効率よく利益を出せている証拠ですね。
シャープレシオ (Sharpe): 1.16
シャープレシオは、リスクに対してどれだけリターンが得られたかを示す指標で、数値が高いほど「少ないリスクで効率よく稼げている」と言えます。この1.16という数値は、私たちのメインシステム（core v1.1.0）の0.29と比べると圧倒的で、非常に「滑らかな」資金曲線を描いていることが分かります。
勝ち年数: 9～11年
検証期間のほとんどの年で利益を出せています。
特に、OOS（アウトオブサンプル＝未知の期間）と呼ばれる、EAがまだ触れていない期間のテストでも+5.0%、IS（インサンプル＝既知の期間）でも+60.8%と、どちらの期間でもしっかりとプラスを出せているのは、将来への期待が持てますね。
STEP1合格 / モンテカルロシミュレーション (MC) STEP1 84%・全体75%・最大損失失格1.0% / M1日中最悪1.52%・抵触0日:
これらは、EAの安定性や頑健性を測るための、かなり厳しいテストをクリアしたことを示しています。特に「モンテカルロシミュレーション」というのは、過去の取引をランダムに入れ替えたりして、様々な状況を想定してテストする方法なんですが、そこで高い合格率を叩き出しているのは、このEAの信頼性の高さを示しています。メインシステムとの相関は0.52と、そこそこの相関はありますが、完全に同じ動きをするわけではないので、ポートフォリオを組む上でも面白い選択肢になりそうです。

ここから学んだこと

今回の「Satellite-2 System v1.0.0」は、私たちにとって非常に大きな意味を持っています。まず、その位置づけとして、このEAは**「高シャープレシオ」が特徴の、継続的な出金に向いている差別化システムと言えます。メインのEAに単純に合算するだけでは、全体のシャープレシオやモンテカルロシミュレーションの成績が大きく改善するわけではない（相関が0.52あるため）ので、「メインシステムへの上積み」というよりは、「高品質な代替」や「併走できる別の選択肢」として考えていただくのが良さそうです。もちろん、私たちの確定システムである「core v1.1.0」の評価は変わりませんよ。そして何より、今回の成果の一番の意義は、「裁量トレードのロジックも、論理的に数値化して機械化できるんだ！」という、私たちの仮説を実証できた初の確定成果物だということです。これまで「押し目買い」のような裁量的な手法は、EAにするとバックテストでは良くても、いざ実運用に入ると成績が落ちてしまう、いわゆる「前進検証で消える」という通説がありました。しかし、今回の「Satellite-2 System」は、「水平レベル」を正しく数値化してロジックに組み込むことで、この通説を覆すことができた**んです。これは、EA開発における大きな一歩だと感じています。 FXの自動売買に興味のある皆さんにとって、この「Satellite-2 System v1.0.0」が、また一つ新しい選択肢となり、皆さんのトレードの一助になれば嬉しいです！

EAの目覚め！効くラインを数値化、勝てる仕組みの進化

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

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

どうやって試した?

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

結果はどうだった?

前進検証で初の「頑健性突破」！

これが今回の研究で最も興奮したポイントです！

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

「偶然じゃない」ことを徹底的に確認！

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

本番化に向けた最終チェックの結果は？

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

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

ここから学んだこと

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

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。

短期EAに「賢い目」を！上位足フィルターで優位性を強化

Fri, 24 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「短期EAに「賢い目」を！上位足フィルターで優位性を強化」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回の研究は、以前検証したEA「BreakoutLong」に、さらに賢いフィルターを追加したらどうなるか、というお話です。短い時間足のトレードって、どうしても取引コストが課題になりがちですよね。そこをフィルターで改善できるか、じっくり検証してみました！

どんなアイデア？

私たちのEA「BreakoutLong」は、特定のパターンでエントリーするEAなんですが、今回はそこに「フィルター」をいくつか追加して、さらにトレードの質を高められないかと考えました。具体的に追加したのは、大きく分けて2種類のフィルターです。

上位足トレンド方向フィルター（htf） これは、もっと大きな時間足（例えば日足D1など）で、今が上昇トレンドなのか下降トレンドなのかを見て、それに合った方向のトレードだけを選ぶフィルターです。例えるなら、「今日は追い風だから、追い風に乗る方向で進もう！」と判断するようなものですね。
ADXトレンド強度フィルター（adx_min） ADX（エーディーエックス）というインジケーターを使って、今のトレンドにどれくらいの勢いがあるのかを判断します。トレンドが弱い時は取引を控える、といったイメージです。「風が弱くて進みにくい時は、無理せず待機しよう」と考えるのに似ています。これらのフィルターを追加することで、「質の低いトレード（つまり、あまり利益が出なかったり、損失につながりやすいトレード）」を減らして、取引回数を抑えつつ、最終的な利益率（PF）を上げて、最大損失（DD）を減らすことを目指しました。まるで、料理で「食材を厳選して、無駄な部分を省く」みたいなイメージですね。

どうやって試した？

私たちは、既存のEA「BreakoutLong」に、これらのフィルターを後方互換（既存の機能に影響を与えず、新しい機能を追加すること）で組み込みました。つまり、フィルターを外せば元のEAと全く同じ動きになることを確認した上で、フィルターがどれくらい効果を発揮するかを検証したんです。特に、短期足の中でも比較的取引回数が多いM15（15分足）とM30（30分足）に絞って、様々なフィルターの組み合わせを試してみました。

結果はどうだった？

フィルターは狙い通りに機能した！

まず、基本的なこととして、今回追加したフィルターは「質の低いトレードを削る」という機構として正しく機能することが分かりました！具体的には、フィルターをかけることで取引回数が減り、それに伴って取引コスト負けが緩和され、PF（プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失。1を超えると黒字）が向上し、DD（ドローダウン = 最大資産減少率。登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの）が減少するという、期待通りの効果が見られたんです。特に効果的だったのは、「上位足D1（日足）の方向フィルター」でした。大きな時間足の流れに逆らわない、というシンプルなルールが、やはり強いんですね。

時間足ごとの成績を見てみましょう

M30（30分足）の場合 M30では、フィルターの効果がハッキリと現れました！
上位足D1の方向フィルターを追加: 取引回数が3009回から1882回へと、約4割も減りました。PFは1.19から1.25に改善し、DDも-16.2%から**-11.5%**へと、リスクが大きく軽減されたんです！
さらにD1方向とADX>20フィルターを追加: 取引回数はさらに減って1463回になりましたが、PFは1.26、DDは**-10.5%**と、さらに磨きがかかりました。さらに驚くことに、+0.5pipという現実的な取引コスト（スプレッドや手数料を考慮した実践的なコスト）を加えても、PF1.21を維持できたんです。これはかなり良い数字と言えますね！
M15（15分足）の場合 M15では、どのフィルターを使っても改善は見られたものの、+0.5pipの現実コストを加味すると、残念ながらPFが1を下回ってしまいました（0.96〜0.99）。つまり、コストを考えると、この時間足では利益を出すのが難しい、という結果なんです。
M5（5分足）の場合 M5に至っては、どんな強力なフィルターをかけてもPF0.79と、完全に「死んで」しまいました。この時間足では、取引回数が多すぎて、どうしてもコスト負けしてしまうんですね。

ここから学んだこと

フィルターで磨いても、短期足の劣位は覆らない

今回の研究でハッキリ分かったのは、「フィルターでどんなに磨いても、短い時間足（M5やM15）のEAは、現実的な取引コストを考えると、なかなか利益を出すのが難しい」ということです。 M30でさえ、かなりフィルターで磨いてPF1.26/DD-10.5%まで改善しましたが、それでも「フィルターを何も使わないH1（1時間足）のEA」の成績（PF1.36/DD-8.6%）には及びませんでした。要するに、「短い時間足のEAを頑張ってフィルターで良くする」よりも、「最初から長い時間足（H1やH4、D1など）のEAを使う」方が、シンプルに良い結果が出る、ということなんです。これは、私たちが現在採用しているシステムが、H1/H4/D1をメインにしていることの妥当性を、改めて裏付ける結果となりました。

上位足方向フィルターは汎用機能として残置

ただ、今回の検証で開発した「上位足方向フィルター（htf/adx_min）」は、EAの汎用的な機能として残しておくことにしました。これは、将来的に他のEAや、別の時間足で検証する際に役立つ可能性があるからです。メインのEA（Core System）には、このフィルターは採用しないのがベスト、という結論になりました。これは、以前の研究（研究51）で、「EA全体の最大損失は、個別の銘柄の損失が原因ではない」ということが分かっていたので、その結果とも一致しています。今回の研究で、短期足の限界と、時間足選びの重要性が改めて浮き彫りになりましたね。皆さんもEAを選ぶ際は、ぜひこのあたりも参考にしてみてください！

既存EAをスキャル化！短期足で取引優位性は増すのか？

Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「既存EAをスキャル化！短期足で取引優位性は増すのか？」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。

FXの自動売買（EA）に興味がある皆さん、こんにちは！今回の研究テーマは「既存のトレンドフォロー型EAを、もっと短い時間足で動かしたらどうなるんだろう？」という疑問です。普段、比較的長い時間足で安定して動いているEAを、あえてスキャルピング寄りの短期足で試してみたら、もしかして取引回数が増えて利益チャンスも増えるかも？という期待を込めて、検証してみました！

どんなアイデア？

私たちは普段、相場の大きな流れに乗って利益を狙う「トレンドフォロー型EA」というものを使っています。これは、じっくりとトレンドを追いかけて、大きな利益を狙うタイプのEAなんです。今回のアイデアは、この安定したトレンドフォロー型EAの設定（パラメータ）は一切変えずに、時間足（TF=TimeFrame）だけをどんどん短くしていったらどうなるか？というもの。具体的には、H1（1時間足）で動かしているEAを、M30（30分足）、M15（15分足）、M5（5分足）へと切り替えて、その挙動と「コスト感度」（取引コストにどれだけ強いか）を調べてみました。検証に使ったEAは、買いエントリーだけをする「BreakoutLong」と、買いも売りも両方する「DonchianBreakout」の2種類。2019年から2025年までのデータを使って、スプレッド（売値と買値の差）も考慮した、より現実に近い条件でテストしています。

どうやって試した？

ステップ1：時間足をどんどん短くしてみた！

まずは、買いエントリー専門の「BreakoutLong」EAを、H1からM30、M15、M5へと時間足を短くして、過去のデータで動かしてみました。設定は全く変えていません。さらに、買いと売りの両方でエントリーする「DonchianBreakout」EAでも、同じように時間足を短くして試しています。

ステップ2：コストの厳しさを変えてみた！

短い時間足でのトレード（いわゆるスキャルピング寄りの取引）って、実は「コスト」がすごく重要なんです。ちょっとしたスリッページ（注文した値段と実際に約定した値段のズレ）や取引手数料が、利益を大きく左右することもあります。そこで、それぞれの時間足で、あえて「追加のスリッページ」を設定して、EAがどれくらいコストに耐えられるのか（＝コスト感度）も検証しました。これは以前の研究でも、スキャルピング系のEAの生死を分ける重要なポイントだったんですよ！

結果はどうだった？

さあ、いよいよ気になる検証結果です！

時間足を短くしたらどうなった？ (BreakoutLongの場合)

まずは買い専門の「BreakoutLong」EAのデータを見てみましょう。

H1 (1時間足)：
利益：+31%
PF (プロフィットファクター)：1.36
DD (ドローダウン)：-8.6%
取引回数：1428回 H1が今回の基準です。PF（総利益を総損失で割った値。1を超えると黒字）が1.36と安定していて、DD（資産が一時的にどれだけ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）も-8.6%と比較的抑えられていますね。
M30 (30分足)：
利益：+37%
PF：1.19
DD：-16.2%
取引回数：約2倍に増加 H1より利益は少し増えましたが、PFは1.19に落ち、DDは-16.2%と、なんと倍近くに悪化してしまいました。取引回数は増えています。
M15 (15分足)：
利益：+13%
PF：1.02
DD：さらに悪化
取引回数：約6倍に増加利益はさらに減り、PFも1.02と、かろうじて黒字を保っているレベル。DDはもっと大きくなっています。
M5 (5分足)：
利益：-77%
PF：0.76
DD：-85%
取引回数：18755回（H1の約13倍！）なんと、-77%もの大赤字！PFも1を下回り、完全にコスト負けで「完全コスト死」という状態です。取引回数は激増していますが、利益には全くつながりませんでした。全体的な傾向として、時間足を短くするほど、取引回数は激増し、平均的なポジション保有時間は短くなりましたが、PFはどんどん悪くなり、DDはどんどん大きくなるという「単調劣化」の結果になったんです。残念ながら、まるで坂道を転げ落ちるようにパフォーマンスが悪くなっちゃった、というイメージですね。

両建てタイプ (DonchianBreakout) の場合はもっとひどかった！

買いと売りの両方でエントリーする「DonchianBreakout」EAでも試したのですが、結果はさらに悲惨でした。 H1では+25%と、かろうじて利益が出たものの、M5ではなんと「-100%＝全損」という恐ろしい結果に…。これは、売りのポジション（ショート）が、取引コストや「ダマシ」（一時的な逆行）に非常に弱く、全体の足を引っ張ってしまった、ということがわかります。以前の研究でも、ショートの難しさは同じような結論が出ていたんですよ。

トレンドライン・ブレイク後、回帰の「1波」に優位性？

Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「トレンドライン・ブレイク後、回帰の「1波」に優位性？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回の研究では、「トレンドライン・ブレイク→回帰→1波」という、ちょっとユニークなEAのアイデアを検証してみました。これは、価格がトレンドラインを突き破った後、いったんそのラインに戻ってきて、そこからまたブレイクした方向に動き出す「最初の勢い（1波目）」を狙う、という戦略なんです。

どんなアイデア？

このEAの基本的なアイデアは、こんなイメージです。

トレンドラインをブレイク！: まず、価格がこれまで続いていたトレンドライン（直近の山と谷を結んだ線）を勢いよく突き破ります。
いったん戻ってくる（リターンムーブ）: その後、すぐにそのトレンドラインのところまで価格が戻ってきます。まるで「ちょっと行きすぎたかな？」と確認しに戻るように。
そして、また進む最初の波を掴む！: 戻ってきた価格が、再びブレイクした方向に動き出す、その「最初の一歩」を利益としていただこう、というわけですね。この動き、まるで登山道でいうと「道からちょっと逸れたけど、また元の道に戻って、さらに進む一番最初の足取りを掴むようなイメージ」でしょうか。今回は、このアイデアをさらに細かく分けて、4つのパターンで試してみました。

継続A: ブレイクした方向が、その時の相場の大きな流れ（地合い）と同じ場合
転換B: ブレイクした方向が、相場の大きな流れと逆で、トレンド転換を狙う場合
これらをさらに「買いだけ（ロングオンリー）」で攻めるか、「買いと売り両方（両建て）」で攻めるか。合計4種類のEAを作って、公平に比較検証したんです。トレンドラインを引くロジックも、未来の情報を先読みしないように、厳密な方法（indicators.trendlines()という独自指標を使いました）で設計しました。

どうやって試した？

このEAは、「ブレイク→リテスト（線への回帰）→1波」という3つの段階を踏んでエントリーするロジック（3段ステートマシン）で動いています。そして、今回の検証では、EAが本当に通用するのかを厳しくチェックするために、いくつかの「門（ゲート）」を用意しました。

完全前進検証: 過去のデータで最適化した後、その後の未知の期間で実際に利益が出せるかを確認するテスト（未来の相場で通用するかを見るシミュレーションですね）。
パラメータ頑健性テスト: EAの設定値（パラメータ）を少し変えても、安定して利益が出せるかを確認するテスト。特定の数値にだけたまたま成績が良い「まぐれ」ではないかを見極めます。

結果はどうだった？

さて、気になる結果です。最初は「お、これはイケるぞ！」という期待が膨らんだのですが、最終的には残念な結果に終わってしまいました…。

最初の期待と喜び

まず、朗報からお伝えしましょう！「A継続・両建て」のパターンが、最初の「完全前進検証」と「パラメータ頑健性テスト」という2つの重要なゲートを見事に通過したんです！ 具体的には、6年間の運用で通算+44%の利益率を達成し、**最大ドローダウン（一時的な最大損失）も-3.0%**と非常に優秀でした。ドローダウンは、登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの。これが少ないほど、リスク管理がしっかりできている証拠です。さらに、H1（1時間足）での設定値を少し変えても、安定して利益が増える（+10%〜+50%）ことも確認できました。これは「まぐれ」ではなく、EAに一定の優位性(エッジ)（優位性）がある証拠だと考えられます。ちなみに、トレンド転換を狙う「B転換」のパターンは、残念ながら最初の段階で良い結果が出ませんでした。やはり逆張りは難しいですね。

残念ながら、落とし穴が…

しかし、喜びもつかの間。残りの厳しいゲートで、このEAは決定的に脱落してしまいました…。

(1) 時間足を変えるとダメだった（TF頑健性なし）

H1（1時間足）では良い成績でしたが、より長い時間足（H4=4時間足、D1=日足）で試してみると、成績がガタ落ちしてしまったんです。

H4（4時間足）では通算-1.9%
D1（日足）ではなんと通算-6.9%で、6年間で一度も勝ち越せませんでした。これは、このEAが「H1の時間足特有の細かな値動きにたまたま合っていただけで、本物のトレンドを捉える力がなかった」という可能性を示唆しています。本当に優秀なトレンド系のEAは、時間足を変えても、ある程度は機能するはずなのですが…。

(2) 短期足では大失敗（M1日中で即失格）

さらに致命的だったのは、M1（1分足）での日中のテストです。日中の細かい値動きの中で、なんと1日で-5%以上の損失を4回も出してしまい、すぐに失格となってしまいました。大きな時間足のテストでは見えなかった問題が、短い時間足の検証で露呈する典型的なパターンですね。特に「両建て」戦略が、日中の相場が逆行する時に、かえって損失を大きく増幅させてしまったことが原因だと分かりました。

EA新時代！月利天井を突破した「確定×指数」の優位性

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

本記事は「EA新時代！月利天井を突破した「確定×指数」の優位性」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

どんなアイデア？

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

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

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

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

ここから学んだこと

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

ただし、まだ実戦投入はできません！

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

驚きの発見！株価指数がEAポートフォリオの救世主か？

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

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

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

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

どんなアイデアで検証したの？

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

どうやって試してみたの？

まずは、検証に必要なデータを集めるところからスタートです。

主要な株価指数データを収集！

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

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

株価指数向けの新しいEA戦略を開発！

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

結果はどうだった？驚きのデータをお見せします！

さあ、いよいよ検証結果です！これが本当にすごかったんですよ。

① 指数ロングトレンド戦略が期待以上！

まず、「指数ロングトレンド戦略」の成績に驚きました。

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

② FXやゴールドとは「ほぼ無相関」！

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

勝ちトレンド追撃！爆益ロジックに落とし穴？

Thu, 16 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「勝ちトレンド追撃！爆益ロジックに落とし穴？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

今回は、FX自動売買(EA)で「ピラミッディング」という手法を試してみました！これは、簡単に言うと「勝ちトレンドにさらにポジションを追加していく」ことで、利益を大きく伸ばそうというアイデアなんです。「本当に『勝ち馬に乗る』ことで利益を最大化できるのか？」「でも、その分リスクも大きくなるんじゃないか？」そんな疑問を検証してみたので、ぜひ最後まで読んでみてくださいね！

どんなアイデア?

ピラミッディングとは、まさに「勝ちトレンドに、さらに乗り続ける」という戦略です。 FXトレードをしていると、たまに大きなトレンドが発生することがありますよね。ぐんぐん価格が上がっていく（あるいは下がっていく）相場です。ピラミッディングは、そんな「強いトレンド」を見つけたら、最初にエントリーしたポジションだけでなく、さらに追加でポジションを持つことで、まるで雪だるま式に利益を増やしていこう！という考え方なんです。イメージとしては、サーフィンで大きな波に乗れた時に、途中でボードを乗り換えてさらに大きな波に乗り続けるような感じでしょうか。うまくいけば、ものすごいスピードで遠くまで行けそうですよね！

どうやって試した?

このピラミッディングをEAで実現するために、まずはEAの「心臓部」とも言えるシステムを大きく改良しました。具体的には、今まで1つの通貨ペアにつき1つのポジションしか持てなかったEAを、複数のポジションを同時に持てるように拡張したんです（core/types.pyやcore/strategy.pyなどの内部プログラムを修正しました）。もちろん、この改良によって、もともと動いていたEAの動きが変わってしまうと困りますよね。なので、既存のEAが以前と全く同じ動きをするか、しっかり確認する「回帰チェック」も合格済みです。これで安心して新しい機能を試せる準備が整いました。今回試したのは、「タートル流」と呼ばれる有名なトレーディング戦略をベースにした「PyramidBreakout」という戦略です。この戦略は、簡単に言うと次のステップで動きます。

ブレイクアウトで参入: 相場が新しい高値（または安値）を更新して、トレンドが始まりそうなタイミングで最初のポジションを取ります。
利益が出たら追加: その後、利益が出て相場がさらに有利な方向に動くたびに、ATR（Average True Range = 相場の変動幅を示す指標）という値を使って、決められた単位（ユニット）で追加のポジションを持っていきます。ただし、最大で持てるポジションの数には上限（max_units）を設定しました。
それぞれの損切り: 追加した各ポジションには、それぞれATRを基準にした損切り（ストップロス）を設定します。
トレンド終了で全決済: そして、トレンドの勢いが弱まったり、逆方向に転換する兆候が見えたら、持っているすべてのポジションを決済して利益を確定します。まさに「勝ち馬に乗り続けて、利益を最大化する」という仕組みですね。

結果はどうだった?

さて、いよいよ気になる検証結果です。

一見良さそうに見えたけど…

最初の結果を見ると、確かにピラミッディングのアイデア自体は良いように見えました。 EAの性能を示す指標の一つである「ret/DD（リターン・ドローダウン比率）」、つまり「利益と最大損失のバランス」が、通常のEA（ベースライン）と比べて改善したんです。

ベースライン: 11.7
ピラミッディング: 14.5〜20.2 これだけ見ると、「やっぱり勝ち馬に乗るのは正解だ！」と感じますよね。

しかし、予想外の落とし穴が！

ところが、さらに詳しく見ていくと、大きな問題が見つかりました。それは、ドローダウン（DD = 資産の最大下落幅）が激増してしまったことです。

EA月利を爆上げ！隠された３つの戦略を大公開

Wed, 15 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「EA月利を爆上げ！隠された３つの戦略を大公開」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

今回は、EAの「月利」をもっと高めるにはどうすればいいんだろう？という疑問を解決するために行った研究の結果をお届けします。月利を増やすには、大きく分けて3つの方法があるんです。

リスクを少し上げてみる: EAが許容できる範囲で、少しだけ積極的に運用してみる方法です。
運用方法を工夫して効率を上げる: EAの内部設定を見直して、利益を出す効率（利益と損失のバランス）を改善する方法ですね。
ピラミッディング: 利益が出ているときに、さらに追加で投資額を増やしていくような、ちょっと高度な戦略です。今回の研究では、特に最初の2つの方法に焦点を当てて検証してみました。

どんなアイデア?

まず、私たちが使っているEAで、どこまでなら「安全に」リスクを上げられるのかを調べました。ただ闇雲にリスクを上げるのではなく、**「1日の中で、もし一番悪い方向に動いたらどれくらいの損失が出るか」**という、EAが途中で止まってしまうような大きな損失（日中損失）の限界点を見極めるのがポイントです。次に、「エクイティoverlay」という機能の有効性について再評価しました。これは、資金の増減に合わせてEAが自動的にリスクを調整してくれるような仕組みです。例えば、利益が出ている時は少しリスクを抑えたり、損失が出ている時はさらに慎重になったりする機能なんですね。この機能が、本当に利益と損失のバランスを良くしてくれるのか、検証してみたんです。

どうやって試した?

リスクの安全な上限を探る

私たちは、EAが「1日の最大損失」で運転を停止してしまうリスクを避けつつ、どこまでリスクを上げられるかを徹底的に調べました。具体的には、EAの「リスク設定値」を少しずつ変えながら、過去のデータでどれくらいのパフォーマンスになるか、そして「日中失格」（1日の中で、想定以上の損失が出てEAが停止してしまうこと）が起きないかを確認したんです。

エクイティoverlayの効果を検証

私たちのEAには、標準でエクイティoverlayの機能が組み込まれています。今回は、このoverlay機能を「オンにした場合」と「オフにした場合」、さらに「利益が出た時に積極的にリスクを上げる」といった様々なパターンで、それぞれどれくらい利益が出たか、ドローダウン（含み損や確定損の最大幅。登山でいうと"どれだけ下りに転じたか"のようなもの）はどれくらいだったか、などを比較しました。特に重視したのは「リターン/ドローダウン比」という指標です。これは、得られたリターンに対してどれくらいのドローダウンがあったかを示すもので、数値が大きいほど「効率よく稼げた」と判断できます。PF（プロフィットファクター＝総利益÷総損失。1を超えると黒字）と似ていて、EAの優秀さを示す大切な指標なんですね。

結果はどうだった?

リスクを少し上げたら月利がアップ！

私たちのEAでは、リスク設定値「0.0035」が、安全に月利を上げられる上限であることが分かりました！このリスク設定値にすると、月利が約0.38%から0.44%へと、なんと16%もアップすることが判明したんです。しかも、ドローダウンは約8.2%に抑えられ、「日中失格」も発生しませんでした。モンテカルロシミュレーション（様々な相場状況を想定して何度もテストする手法）での成功率も78%から82.5%に改善しています。もしリスク設定値を「0.004」まで上げてしまうと、残念ながら「日中失格」が1回発生してしまいました。これは、1日の最悪損失が5.28%となり、私たちが設定している安全基準（5%）を超えてしまったためです。つまり、リスク設定値を「0.0035」に調整するだけで、追加コストなしに月利を上げられる、という嬉しい結果になりました！

エクイティoverlayは効率を改善しない？！

驚いたことに、エクイティoverlayは「リターン/ドローダウン比」を改善しない、ということが分かりました。むしろ、overlayを「使わない（オフにする）」方が、リターン/ドローダウン比が最も優秀だったんです（overlay無しで9.88、標準設定では8.43）。以前の研究でも「リターンも比例して低下する」という傾向が見られましたが、今回その事実がより強く確認された形です。システム全体で比較しても、ドローダウンが似たような水準になるように調整した場合、overlayをオフにした方が月利が上がり、モンテカルロシミュレーションでの成功率も高かったんです。

Overlay OFF (リスク0.003): 月利0.47%、DD-9.0%、MC成功率85.1%、日中失格0日
Overlay ON (リスク0.0035): 月利0.44%、DD-8.2%、MC成功率82.5% この結果だけ見ると、「overlayは必要ないのでは？」と思ってしまいますよね。

overlayの唯一の価値は「テールリスク」の保護

しかし、overlayにも大切な役割があることが分かりました。それは、めったに起こらないけど、起こるとすごく大きな損失になる「テールリスク」からEAを守る「クッション」の役割です。モンテカルロシミュレーションで「最大損失による失格」が発生する確率を調べたところ、overlayをオンにしている場合は1.3%でしたが、オフにしている場合は1.5%と、わずかですが確率が上がりました。つまり、overlayは利益効率は上げないけれど、万が一の大きな損失からEAを守るための保険のような機能なんですね。もし「多少のリスクは許容できるから、とにかく利益を重視したい！」という方なら、overlayをオフにしてリスク設定を再調整することで、現在の月利0.38%から25〜30%もアップする、月利0.47〜0.50%を狙える可能性があります。これは、「利益を追求するか、それとも万が一の大きな損失からEAを守るか」という、運用者さんの判断が問われるトレードオフになります。

ここから学んだこと

今回の研究で、私たちが使っているEAで**現実的に狙える月利の上限は、約0.5%ということが見えてきました。これは、リスク設定値を「0.0032〜0.0035」に調整し、さらにエクイティoverlayの運用を見直すことで達成できる水準です。「月利2%」のようなさらに高い目標を目指すには、やはりピラミッディング（勝ちトレンドに乗ってさらに投資を積み増す戦略）**のような、EAの根本的な「エンジン」を拡張するような大きな仕組みが必要になりそうです。これは今後の研究課題ですね。現在のEAの基本設定は、安全性を重視して変更していません。しかし、今回の研究で「overlayをオフにする」という選択肢も検証できるようになりました。もし「リスクを少し上げてでも、月利を追求したい！」という方は、ぜひこの結果を参考に、ご自身の運用方針に合わせて設定を検討してみてくださいね。

この検証のつながり

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

金（XAUUSD）EAが劇的進化！新戦略で利益爆増か？

Tue, 14 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「金（XAUUSD）EAが劇的進化！新戦略で利益爆増か？」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

最終版のEA「final_system」について、今回は金（XAUUSD）のエントリー戦略を大きく改善したお話をお届けします！私たちが普段使っているEAが、どのように進化を遂げたのか、ぜひ読んでみてくださいね。

どんなアイデアで「金」の戦略を改善したの？

これまで、私たちのEA「final_system」では、金（XAUUSD）も他のFX通貨ペア（USDJPYなど）と同じように「Breakout long」というエントリーロジックを使っていました。これは、価格が特定のレンジを上に抜けたら買いでエントリーする、いわゆる「ブレイクアウト」を狙う戦略なんです。でも、金という銘柄は、FX通貨ペアとは少し違う独自の動きをすることがありますよね。特にトレンドが出やすい特性があるんです。そこで今回、「金ならもっと良い戦略があるんじゃないか？」という仮説のもと、金の買いエントリー部分だけを「ATRcandle long」という新しい戦略に差し替えてみました。他のFX4ペアは、これまで通り「Breakout long」をそのまま維持しています。「ATRcandle long」というのは、ATR（Average True Range＝平均的な値動きの幅）というボラティリティ（価格の変動幅）を示す指標を使って、今の値動きの勢いを捉え、トレンドの初動でエントリーを狙う戦略なんです。簡単に言うと、「金の値動きの特性にもっと合ったエントリー方法」を探した、というわけですね。この変更を、リスク設定は1回の取引で口座資金の0.3%まで損失を許容する「risk=0.003」という条件で再評価しました。

試してみたら、こんなに良い結果に！

さて、気になる結果はどうだったでしょうか？これが、もう驚きの改善だったんです！ 【変更前（金=Breakout） vs 変更後（金=ATRcandle）の比較】

指標	変更前（金=Breakout）	変更後（金=ATRcandle）	変化
総利益	+49.7%	+66.8%	大幅UP！
月利	0.30%	0.38%	UP！
最大ドローダウン	-7.9%	-7.1%	改善！
PF	1.28	1.29	微改善
Sharpe	0.21	0.25	改善
どうですか、この結果！

EAが稼いだ合計の利益である**「総利益」は+49.7%からなんと+66.8%へ大幅アップ！**
1ヶ月あたりの平均利益率を示す**「月利」も0.30%から+0.38%に向上しました。そして、一番注目してほしいのが「最大ドローダウン（maxDD）」です。これは、EAの資金が一時的に最大でどれくらい減ったかを示す割合で、登山でいう「どれだけ下りに転じたか」のようなもの。これが-7.9%から-7.1%へと改善**したんです！つまり、利益が増えただけでなく、リスクも減った、という理想的な形になったんですね。

EAの安定性を測る「モンテカルロシミュレーション」の結果も改善！

さらに、EAの将来的な安定性を評価するための重要なテストである**モンテカルロシミュレーション（MC）**でも、素晴らしい結果が出ました。これは、過去の取引履歴をランダムに並べ替えて何度もシミュレーションし、「もしも未来がこうなったら？」という色々なパターンを試すテストなんです。

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。

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。

Core System v1.5.0覚醒！新戦略「RSI2スリーブ」で利益加速

Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 +0000

本記事は「Core System v1.5.0覚醒！新戦略「RSI2スリーブ」で利益加速」の検証を、はじめての方にも分かるようにまとめたものです。

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

Core System v1.5.0の最新情報をお届けします！今回のバージョンアップでは、ついに新しい戦略「Connors RSI2 平均回帰スリーブ」が追加され、EAの性能が大きく進化しました。

Core System v1.5.0、ついに登場！何が変わったの？

今回のCore System v1.5.0では、EAの収益性と安定性をさらに高めるために、まったく新しい戦略「Connors RSI2 平均回帰スリーブ」を導入しました。この「スリーブ」というのは、EAのメインとなる戦略（トレンド核）に加えて、利益を積み増したり、リスクを分散したりするサブの戦略のことなんです。

新しい仲間「Connors RSI2 平均回帰スリーブ」の力！

この新しい戦略は、主にFX市場と株価指数（インデックス）の日足（D1）データを使います。具体的には、

日足の終値が200日移動平均線（200SMA）より上にある、つまり上昇トレンドの時に、
Connors RSI2というインジケーター（相場の買われすぎ・売られすぎを判断する指標）が10以下、つまり売られすぎになっているタイミングで、「これは良い押し目買いのチャンス！」と判断してエントリーします。決済は、価格が5日移動平均線に戻ってきたら行い、損切りはATR（平均的な値動き）に基づいて設定しています。この戦略の最大のポイントは、Core Systemのメインである「トレンド核」戦略と、**ほとんど相関がない（+0.03というほぼ無相関）**ことなんです。これまでの研究（研究116-120）で、「ドローダウン（資産の最大下落幅。登山でいうと、最高地点からどれだけ下りに転じたか、みたいなものですね）を減らしつつ、利益を増やす唯一の方法は、互いに無関係に利益を出せる（正の期待値を持つ）戦略を追加すること」ということが分かっていました。今回のConnors RSI2スリーブは、まさにその「無相関で利益を出せるスリーブ」を実現する大切なピースなんです！イメージとしては、今まで同じ方向ばかり見ていた投資家たちが、新しい視点を持った仲間と手を組んだことで、全体のポートフォリオがより強固になった、という感じでしょうか。

どうやってこの新しいアイデアを試したの？

この新しいConnors RSI2スリーブは、Core System全体のリスク配分を見直し、FX、指数、そして既存のsat2スリーブと組み合わせて、最適な運用点を探しました。特にConnors RSI2スリーブには、他のスリーブよりも少し多めのリスク（risk0.006）を割り当てて、その潜在能力を最大限に引き出そうと試しています。

厳重なテストで未来を予測！

もちろん、新しい戦略を導入するからには、徹底的なテストを行っています。

過去の栄光は幻か？未来を試す前進検証の衝撃結論

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

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

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

どうやって試した？

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

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

結果はどうだった？

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

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

ここから学んだこと

この厳しい結果から、僕たちは非常に重要な教訓を得ました。

「過去の勝者」が未来の勝者とは限らない

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

標準的なテクニカル分析だけでは厳しい現実

今回の検証は、とても厳格なルールで行われました。

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

私たちの検証基盤は「本物」を見抜ける！

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

弱ロジック多数決？EA組み合わせで安定利益を掴む

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

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

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

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

どんなアイデアで検証したの？

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

どうやって試したの？

このアイデアが本当にうまくいくのか、いろんな角度からテストしてみました。

いろんな未来をシミュレーション！「合格確率」テスト

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

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

日中の急な動きにも耐えられる？「M1日中検証」

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

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

ここまででわかったこと

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

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

まだまだ続く！実運用前の「最重要」検証

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

「未来のデータ」で本当に通用するか？「前進検証」

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

いざという時の備え！「テールリスク対策」

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

現時点での「おすすめリスク設定」はこれ！

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

弱くても勝てる？小さな優位性を束ねる驚きの安定術

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

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

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

どんなアイデア？

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

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

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

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

ここから学んだこと、そして次のステップ

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

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

金（ゴールド）データに「異常」発覚！EA検証を揺るがす真実

Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「金（ゴールド）データに「異常」発覚！EA検証を揺るがす真実」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。

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

FXの自動売買（EA）検証をしている中で、金（ゴールド）の過去データにちょっと見過ごせない「異常」が見つかったんです。これは、EAの検証結果を大きく左右する可能性のある、かなり重要な問題なんですよ。

金（ゴールド）のデータに異変が…？

まず最初に気づいたのは、金（ゴールド）のデータです。特に2025年から2026年の4ヶ月間を見てみると、日中の値動き（レンジ）が5%を超える日がなんと12日もあったんです。これ、どれくらい異常かというと、あのコロナショックで世界中がパニックになった2020年でさえ、1年間で10日くらいだったことを考えると、たった4ヶ月でこの回数は尋常じゃないですよね。さらに、この期間の金価格自体も、たった14ヶ月でほぼ倍になっているという、ものすごい急騰を見せていました。中には日中の値動きが14%にもなる日もあったりして…。「これはさすがに現実的な動きじゃないぞ？」と、データの破損を疑うレベルだったんです。

過去のEA検証結果にも影響が…？ドンチャンチャネルで再検証

この異常なデータを見つけたことで、私たちは一つの大きな懸念を抱きました。それは、「もしかして、これまで検証してきたEAの結果も、この異常なデータの影響を受けているんじゃないか？」ということです。そこで、以前検証して良い結果が出ていた「Donchian Channel（ドンチャンチャネル）」という有名なトレンドフォロー型EAのアイデアを、改めて健全な期間（2015年〜2024年）のデータでバックテスト（過去のデータを使ってEAの性能を検証すること）し直してみることにしました。もちろん、この期間には先ほどの異常なデータは含まれていません。結果はどうだったかというと、10年間でプラス3〜11%（年利にすると0.3〜1%くらい）と、かなり控えめな成績に。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）もほぼ1で、ほとんど利益が出ていない状態でした。これまでの検証では「+30〜46%でPFが2〜3！」なんて良い数字が出ていたのは、どうやらこの「おかしい2026年の金データ」での急騰にうまく乗っかった結果だったようなんです。つまり、実際の相場ではほとんど機能しない、かなり微弱なものだったということですね。これは本当に重大な発見で、これまで私たちが検証してきたすべてのバックテスト結果（特に、たくさんのEAの中から勝ち残ったものを見つける『スキャン』テストも含めて）が、この『異常なデータ』によって間違った評価をされていた可能性があるんです。せっかく良いEAを見つけたと思っても、実はデータがおかしかっただけ…なんてことになったら、元も子もないですよね。

データ品質の重要性を痛感！急遽対策を実施

今回の件で痛感したのは、「過学習（過去のデータにEAが最適化されすぎて、未来の相場では通用しなくなること）」だけでなく、「データの品質」もまた、私たちを惑わす「偽の優位性(エッジ)（本当は存在しない優位性）」を生み出す原因になる、ということ。EAの検証って、どれだけ良いEAを見つけられるか、どれだけ厳密にテストできるかが重要だと思われがちですが、その大前提として「使っているデータが健全であること」が本当に大切なんだと改めて学びました。

今後の検証は、よりクリーンなデータで！

そこで、私たちは急遽「データクリーニング層」という、データの異常を自動で検出して取り除く仕組みを作ることにしました。具体的には、日中の値動きが異常に大きすぎるもの、急激な価格の飛び（価格ジャンプ）、出来高がずっとゼロのまま…といった、ありえないデータを見つけて、それらを除外したり修正したりするんです。そして、この問題にはもう対応済みです！私たちのバックテストエンジンに、異常なデータを見つける機能を組み込み、常にクリーンなデータを読み込むように設定しました。さらに、定期的にデータの点検も行っています。ちなみに、異常なデータは全体の0.1%程度で、その多くは2020年のコロナショック時の本当にあった激しい値動きだったりするんですが…今回の金（ゴールド）の2025〜2026年のデータは、「単発の異常」というよりも、「ゆっくりと、でも異常なペースで価格が倍増していく」という、ちょっと特殊なケースだったんです。なので、単純な異常検出だけでは見つけにくかった、という背景もあります。これによって、今後のすべての検証は、この「キレイになったデータ」を前提として行うことになります。皆さんに提供する情報の信頼性を高めるためにも、これは必須の対応だったと考えています。

金EAに落とし穴！日中損失5%超えの真因を追う

Wed, 25 Mar 2026 00:00:00 +0000

本記事は「金EAに落とし穴！日中損失5%超えの真因を追う」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、私たちは開発中のEA（自動売買システム）を金（ゴールド）の1分足（M1）で検証していたのですが、ある日、ちょっと気になる動きが見つかりました。具体的には、2026年1月30日という日に、日中の損失が一時的に-7.2%（リスク1%設定時）や-5.3%（リスク0.7%設定時）に達してしまい、私たちが設定している「1日の損失は5%まで」というルールに引っかかってしまったんです。これは一体どういうことなのか、詳しく調べてみることにしました。

どんなアイデア?

私たちが目指しているEAは、大きなトレンド（相場の流れ）に乗って、利益をぐんぐん伸ばしていく「トレンドフォロー」タイプなんです。まるで、大きな波に乗って沖まで進むサーファーのように、一度良い波に乗れたら、その波が続く限り利益を大きくしていきたい、という考え方ですね。

どうやって試した?

このEAを、金（ゴールド）の1分足（M1）データを使って検証していました。M1というのは、1分ごとの値動きを見る、かなり細かな時間足のことです。そして、EAを運用する上で大事なルールの一つとして、「1日の損失は有効証拠金（口座にあるお金＋含み益）に対して5%を超えたら、その日は取引を止める」というものがあります。これは、急激な損失から資金を守るための大切なルールなんです。

結果はどうだった?

先ほどお話しした2026年1月30日、まさにその日に問題が起きました。詳しく調べてみると、この日、EAは実は2025年9月1日から保有していた、金の大勝ちロングポジション（買い持ち）を持っていたんです。なんと、3445ドルという安いところで買っていたんですね！このポジションは、かなりの含み益（まだ確定していない利益）を抱えていて、口座の有効証拠金は大きく膨らんでいました。ところが、2026年1月30日の日中に、金相場が急落してしまったんです。始値が5382ドルだったのが、一時的に4678ドルまで下がるという、なんと1日で14.3%もの大きな値動きでした！この急落によって、これまで順調に増えていた含み益が大きく減ってしまい、結果として口座の「有効証拠金（含み益込みの残高）」が、その日の始値と比べて-7.7%も減ってしまったんです。これが、日次損失ルールである-5%を超えてしまい、「その日は取引停止」という事態を招いた真犯人でした。つまり、EA自体に不具合があったわけではなく、**「含み益が減ったことによって、日次の損失ルールに抵触してしまった」**という、ちょっと意外な結果だったんです。

なぜこんなことになったの？（真因診断）

この出来事から見えてきたのは、**「トレンドフォロー（利益を伸ばす戦略）と、日次損失ルール（1日で大きな損失を出さない）の間に、根本的な緊張関係がある」**ということなんです。せっかく大きなトレンドに乗って利益を伸ばしている最中に、一時的な相場の逆行で含み益が大きく減ってしまうと、たとえトータルではプラスでも、その日だけ見ればルール違反になってしまう可能性がある、ということなんですね。これは、まるでマラソンでトップを走っているランナーが、給水ポイントでちょっと立ち止まっただけで、一時的にタイムが落ちてしまった、というようなイメージかもしれません。つまり、EAの優位性(エッジ)（優位性）自体は本物でも、この「含み益の保護」が今後の課題だ、ということがはっきりと分かりました。

ここから学んだこと、次の一手！

今回の検証で、私たちのEAには「含み益をいかに守るか」という、新たな課題が見つかりました。そこで、次の対策として考えているのが、トレーリングストップ（利益が伸びるにつれて逆指値注文を動かして、利益を確保する仕組み）や、部分利確（ポジションの一部だけを決済して、利益を確定させること）を導入することです。これらを使って、日中の急な相場変動による含み益の吐き出しを抑えられないか、再度M1での検証を進めていく予定です。ちなみに、2026年に金が5000ドルを超えるような高値で、しかも1日で14%も動くというのは、ちょっと異常な値動きにも見えますよね。なので、使っているデータが本当に健全かどうかも、念のため確認しておこうと思います。

金（ゴールド）とドンチャン戦略！XAUUSDで優位性を探る

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

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

パラメータの頑健性をチェック！

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

未来予測に強いか？ウォークフォワードテスト！

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

まったくの未知の相場でも通用する？OOSテスト！

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

結果はどうだった？

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

ここから学んだことと今後の課題

期待できる点と教訓

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

まだまだ改善の余地あり！

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

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

EAの「本当のリスク」発覚！日中変動が暴く隠れた危険

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

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

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

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

どんなアイデア？

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

どうやって試した？

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

結果はどうだった？

従来の評価と、新しい評価の違いに衝撃！

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

なぜこんな違いが？

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

「失格」の背景には納得感も

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

ここから学んだこと

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

次のステップ

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

プロップ挑戦！EAの「期待値」が暴く勝てる仕組み

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

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

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

どんなアイデア?

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

どうやって試した?

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

あれ？なんかおかしいぞ？「感度分析」でわかったこと

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

原因はどこにあったんだろう？

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

今回の検証から学んだこと

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

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

プロップファーム合格率、EAで予測！驚きのシミュレーション結果

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

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

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

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

どんなアイデアを試したの？

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

どうやって合格確率をシミュレーションしたの？

プロップファームのルールを確認！

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

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

シミュレーションの方法は？

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

結果はどうだった？

最適なリスク設定を見つけよう！

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

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

ここから学んだこと、そして次のステップ！

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

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