はじめに
多くのEA（エキスパートアドバイザー）は、同じような経緯で生まれます。誰かが有望そうなセットアップに気づき、コードにして、エクイティカーブがきれいに見えるまでパラメータを最適化し、それで完成とする——という流れです。このアプローチの弱点は、開発中はほとんど表に出ません。バックテスト自体は説得力のある見た目をしているからです。弱点が現れるのはたいてい後になってから、市場がチューニングに使ったサンプルと同じようには動かなくなったときです。
私たちのリサーチプロジェクトは、USDJPYに対して別の問いから出発しました。「どの売買ロジックが一番優れているか」ではなく、「互いに独立した『取引する理由』をどう組み合わせれば、約20年分のティックデータを生き残れるか」という問いです。答えは、4つの戦略で構成されたポートフォリオEAと、検証した仮説の約95%にのぼる棄却の山でした。
この記事では、なぜ私たちが「1つの勝てるロジック」を探すのをやめたのか、検証をどう進めたのか、なぜ完成したシステムが特定の日にあえて取引しないのか、そして複数の戦略を1つのEAに載せることがエンジニアリング上どんなコストを伴うのかを説明します。エントリールールとパラメータは非公開ですが、プロセスそのものはUSDJPYに限らず、どの銘柄にも応用できます。
「完璧な1ロジック」の問題点
単一ロジックのEAは、「1つの市場環境が繰り返され続ける」ことへの暗黙の賭けです。
シンプルなトレンドフォロー・ルールを考えてみてください（説明のための例であり、私たちのシステムの説明ではありません）。方向性のある相場では利益が積み上がります。ところが価格が長いレンジに入ると、同じルールが高値を買い、安値を売り、利益を返上していきます。ロジックが壊れたわけではありません。ロジックが必要とする市場環境を、市場が提供しなくなっただけです。
最適化は、この失敗モードを見えにくくこそすれ、見えやすくはしません。ヒストリカルデータのサンプルがたまたま自分のロジックの得意なレジームに偏っていれば、オプティマイザはその支配的な環境にシステムをますます強く適合させ、結果として「テストでは良く見えるが、時間とともに劣化する」システムができあがります。
USDJPYにはもう1つの層があります。セッション構造です。東京時間には、毎日の仲値決定を含む固有のフローのパターンがあります。ニューヨーク時間は参加者も、ニュースも、流動性も異なります。東京の午前の挙動を前提に作られたルールが、12時間後も機能し続ける理由は特にありません。長期の検証を通じて私たちは、「このエッジは存在するか」と同じ重さで「このエッジはいつ存在するか」を問うことを学びました。2つの問いの答えは、しばしば別物でした。
86本のアイデアを19年分のティックで検証する
検証ウィンドウは2007年から2026年——USDJPYの実ティックデータでフル19暦年分です。データはカスタムシンボルとしてMetaTrader 5に取り込み、リアルティックモデリングで実行し、すべてのシミュレーションに合計約0.7pipsの取引コストを織り込みました。このデータに対して、86本の独立した仮説を検証しました。書籍、トレーダーコミュニティ、そして私たち自身の観察から集めた手法を、検証の前にすべて固定された機械的ルールへ翻訳したものです。
この「翻訳」の工程は、聞こえ以上に重要です。書籍に書かれた手法にはたいてい判断の余地が残されています——ラインが正確にどこに引かれるのか、どのタッチをカウントするのか、セットアップがいつ「十分きれい」なのか。機械化は、こうした逃げ道をすべて塞ぎます。手法は反証可能になります。そして、ほとんどの手法は反証可能になることを喜びません。
延べ20万回を超えるシミュレーションの結果、仮説の約95%が基準を満たせず棄却されました。生き残った仮説には、さらにもう1つ、最も厳しいバーが待っています。エッジを市場構造の言葉で説明できること、です。テストで利益が出ても「なぜ� てるのか」に答えられない仮説は採用しませんでした。説明のない利益はカーブフィッティングと区別がつかず、そしてカーブフィッティングは、多数の候補を探索すれば必ず出てくるデフォルトの結果だからです。
生き残った仮説は4本でした。
4つの異なる「取引する理由」
コンセプトのレベルでは、最終的なポートフォリオは次の4つの組み合わせです。
- トレンドフォロー — 持続する方向性のある動きへの追随
- 東京レンジブレイク — 東京時間のレンジ形成とその崩壊
- 東京仲値フェード — 仲値前後に蓄積するフローの偏りの反転
- NYブレイク継続 — ニューヨーク時間のブレイクアウト後のフォロースルー
具体的なルールは非公開のため、ここでは説明しません。ただ、ルールがなくても本質は伝わるはずです。各戦略は「なぜこれで勝てるのか」という問いに、それぞれ異なる市場の挙動で答えます。1つは方向性の持続で、1つは均衡したレンジの崩壊で、1つはスケジュールされたフローイベントで、1つはセッションのモメンタムで。
この違いこそが、ポートフォリオを組む理由のすべてです。� つ理由が異なれば、負ける条件も異なる傾向があります。トレンドモジュールを飢えさせるレンジ相場の1か月も、カレンダーから仲値を消すことはできません。ここでの分散は「銘柄を増やすこと」ではなく、「市場に対する独立した説明を同時に複数持つこと」です。
EAが何もしない日
この考え方の最も分かりやすい例が、取引カレンダーです。日本の祝日には仲値のフローが発生しないため、仲値フェード戦略は自動的に休みます。取引対象とする現象がその日は存在しない——だからモジュールが休む日が、このEAには普通にあります。
毎日取引することは目標ではありません。戦略の仕事は、自分の市場環境が現れたときにそこにいて、現れないときには不在でいることです。取引頻度は副産物にすぎません。
ここから、あなたが運用しているどんな戦略にも使える簡単なチェックが導けます。その戦略が取引する前に存在していなければならない市場環境を、名指しできますか？ 正直な答えが「インジケーターがクロスしたら取引する」なのであれば、その戦略にはトリガーはありますが、理由はまだありません。
マルチストラテジー設計のコスト
4つの戦略を1つのEAにまとめると聞くと、エッジが4倍になりそうに聞こえます。実際には責任が4倍になる方に近く、そのコストは特定の場所に現れます。
リスクは口座レベルで管理しなければなりません。それぞれが独自のリスク予算を持つ4つのモジュールは、いつか同時にドローダウンします。そして、どのモジュール単体からもそれは見えません。私たちの設計では、戦略がトレードの生成と管理を行う一方、その全体の上に口座レベルの保護が載っています。日次損失が6%に達したら新規エントリーを止めるデイリーブレーカーと、エクイティがピークから18%下落したらシステムを停止するパーマネントストップです。自動再開はなく、リカバリーモードもありません。損失後にポジションサイズを増やす回復機構は破綻確率を上げるだけだと検証で確信したため、このシステムには「止まる」ことが許されており、止まったら、それで終わりです。
帰属（アトリビューション）の重要性も、単一戦略のEAとは比べものになりません。口座が悪い1週間を過ごしたとき、「EAが負けた」では行動につながりません。どのモジュールが、なぜ取引し、何をもたらしたのかを知る必要があります。つまりモジュール別のロギングは、最初の問題が起きてから後付けするのではなく、検証初日から設計に組み込まれていなければなりません。
そして複雑性は、モジュール数よりも速く増えます。戦略を1つ追加するたびに、コードパスも、相互作用のケースも、変更のたびに必要な再テストの量も掛け算で増えていきます。だからこそ5つ目のモジュールを追加するための証拠のバーは、最初の4つが越えたバーと正確に同じ高さでなければなりません。ポートフォリオにおいて複雑性は、リターン源泉間の独立性への対価であって、それ自体が価値になることはありません。
バックテストが生んだ結果
以下の数値はすべて、前述のデータに対するバックテストの結果です。過去の測定値であって、予測ではありません。
2007〜2026年のウィンドウで、フル19暦年のすべてが年間プラスで着地しました。平均年利は12.7%（デフォルトのリスク設定・19年CAGR）、最大ドローダウンは残高ベースで5.2%です。12.7%を高いと感じるか低いと感じるかは、参照点によるでしょう。私たちにとって重要だったのは組み合わせです。2桁の平均リターンを、最大でも5%前後のドローダウンで生み出したこと。独立したエッジのポートフォリオが買ってくるはずのものは、リターンの絶対値ではなく、このペアリングです。
この数値の隣には、1つの注意書きを置いておくべきです。ポートフォリオは、構成要素の失敗条件が重なる頻度を下げますが、負ける期間そのものをなくすわけではありません。それはどんなリサーチプロセスにもできないことです。ヒストリカルなバックテストの結果は、ウィンドウがどれほど長くても、予測として扱うべきではありません。
あなたのポートフォリオのための簡単なテスト
EAに2つ目の戦略を追加する前に、1つの文を書いてみてください。「この戦略が勝てるのは、___だからだ」。次に、いま運用している戦略についても同じ文を書きます。
2つの文が同じことを言っているなら、あなたが持っているのは2つの戦略ではありません。パラメータセットが2つある1つの戦略であり、リスクはコード構造が示唆するよりも集中しています。このテストにコストはかかりません。そして私たちの経験では、もう1か月最適化を続けるよりも正直に候補をふるい落としてくれます。
おわりに
Origin-U Projectは、日本を拠点とする独立系のクオンツFXリサーチプロジェクトです。本記事で解説した考え方は、Origin-U Projectが開発した商用USDJPYポートフォリオEA「BUSHIDO」に実装されています。
本記事で言及したパフォーマンス数値はすべてバックテストの測定値であり、将来の結果を保証するものではありません。
Origin-U リサーチノート — 全10回 第1回
次の記事: アルゴリズムトレードで分散が重要になる本当の理由 →
English version: Building a Multi-Strategy Portfolio EA for USDJPY: What 86 Tested Hypotheses Taught Us
シリーズ全10回
- USDJPY向けマルチストラテジー・ポートフォリオEAの作り方 — 86本の仮説検証が教えてくれたこと
- アルゴリズムトレードで分散が重要になる本当の理由
- 利益よりも先にリスク管理 — トレーディングシステムは「負ける側」から設計する
- 私たちがマーチンゲールとグリッドを使わないと決めた理由 — 検証の記録
- モンテカルロ・シミュレーションでトレーディングシステムを評価する
- 堅牢なFX戦略の条件 — チャートではなく、プロセスを見る
- バックテストとフォワードテストの違い — 同じEAで数字が変わる4つの理由
- トレードのアイデアを実装前にどう評価するか — 86本の仮説を検証した手順
- 低ドローダウンのトレーディングシステム設計 — ドローダウンは「結果」ではなく「入力」である
- 長期USDJPYリサーチから学んだこと — 20年分のティックデータが教えてくれたもの
