アルゴリズムトレードを続けていると、誰もがいずれ同じ不都合な事実に突き当たります。手持ちで最高の戦略が、あるとき数か月にわたって利益を出さなくなるのです。
たいていの場合、何も壊れてはいません。その戦略を養っていた市場環境が、しばらく消えただけです。ブレイクアウト・システムにはブレイクアウトが必要で、平均回帰システムには行き過ぎて戻る値動きが必要です。市場がその原材料の供給を止めれば、戦略は待つしかありません——悪くすると、取引を続けて利益を返上していきます。
これは最適化では解決できません。原因がコードではなく市場にあるからです。リサーチの観点から言えば、実務的な問いは「常に機能する戦略をどう作るか」ではありません。そんな戦略は存在せず、追いかければたいてい過剰適合した戦略ができあがります。より良い問いは、「自分の戦略に材料がない数か月を、どうしのぐか」です。
その標準的な答えが分散です。ただし、この言葉はかなり雑に使われているので、どの種類の分散が実際に役立つのかを正確にしておく価値があります。
「銘柄を増やす」ことは「分散する」ことと同じではない
最もよくある分散は、銘柄を追加することです。同じEAをEURUSD、GBPUSD、USDJPYで走らせれば、ポートフォリオは分散されているように見えます。
しかし多くの場合、実際には分散されていません。主要通貨ペアはマクロ要因を共有しています——米金利観測、リスクセンチメント、ドルのフロー。ショックが起きれば相関は上がり、3つの「分散された」ポジションは、スプレッドコストが余計にかかる1つの大きなポジションのように振る舞います。銘柄を増やすことは実務の負荷も掛け算で増やします。検証すべきデータが増え、監視すべき約定挙動が増え、対応すべきブローカー固有の癖が増えます。
あまり注目されない、もう1つの軸があります。銘柄を固定したまま、「それを取引する理由」を分散させるという方向です。同じ通貨ペアの上の2つの戦略は、本当に異なる市場のメカニズムを利用している限り、2つの通貨ペアの上の1つの戦略よりも相関が低くなり得ます。
私たちのUSDJPYリサーチが採ったのはこちらのアプローチで、以後のすべてがこの選択に形作られました。
なぜ1つの売買ロジックはすべての市場フェーズをカバーできないのか
これがなぜ機能するのかを見るには、単一ロジックがなぜ失敗するのかを見るのが早道です。
トレンドフォロー・システムは、方向性のある動きが継続するときに利益を出します。負ける環境も同じくらい特定的です。レンジです。あらゆるブレイクアウトの試みが反転し、システムは失速する強さを繰り返し買い続けます。何も故障していないのに、エクイティカーブは小さく着実な傷で血を流し続けます。この図を反転させれば、レンジ型ロジックにもそのまま当てはまります。本物のトレンドが到来したとき、止まらない動きに逆張りを続けて苦しむことになります。
取引セッションはさらにもう1つの層を加えます。為替の1日は均質な1つの市場ではありません。東京、ロンドン、ニューヨークでは、参加者も流動性も典型的な値動きも異なります。USDJPYはこれがめずらしくはっきり出る通貨ペアです。日本の機関投資家のフローは東京時間に集中し、毎日の仲値決定は、ニューヨークの午後3時には存在しない短命な需給の偏りを作り出します。東京の挙動を捉えたルールは市場の一般法則ではなく、別のセッションでも通用すると仮定することは、そこに存在しないパターンを取引することを意味します。
このフェーズ依存性こそが、1つの銘柄の内側での分散を可能にしているものです。異なる市場フェーズは異なるロジックを罰する——だから負ける期間が、別々のタイミングに落ちるのです。
私たちが実際に何で選別したか
長期のUSDJPYリサーチで、私たちは書籍や一般的なトレード界隈の知見から集めた86本の仮説を機械化し、約20年分の実ティックデータに対して延べ20万回を超えるシミュレーションを実行しました。約95%が棄却され、4つの戦略が生き残りました。
生き残ったのは、エクイティカーブが最も美しい4本ではありません。採用条件はもっと厳しいものでした。各戦略のエッジを、市場構造で説明できること、です。説明の裏付けがない黒字のバックテストは、過去にたまたま繰り返されたパターンにすぎず、理由のないパターンはサンプル外で消える傾向があります。
選別を通過した4つは、意図的に異なるメカニズムに依存しています。
- 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 — 仲値前後の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のフォロースルー
このリストが主張していることに注目してください。各戦略は、存在するために異なる市場環境を必要とします。1つは持続性を、1つはセッションレンジとその崩壊を、1つは繰り返し発生する機関フローのイベントを、1つはニューヨークのモメンタムを。これらは「なぜこのトレードで利益が出るはずなのか」という問いへの、4つの別々の答えです。
この区別——パラメータの違いではなく、理由の違い——は、私たちの経験上、戦略の追加が本当に何かを分散させているのかを判断するうえで最も役立つテストです。期間の異なる移動平均クロスを10本並べても、それは10枚の帽子をかぶった1つの戦略であり、同じレンジ相場で全員まとめて溺れます。
組み合わせがドローダウンに何をするか
分散の恩恵は、リターンよりもエクイティカーブの形に現れます。
メカニズムは単純です。すべての戦略には負ける期間があります。負ける環境が異なるために負けるタイミングが異なるなら、ほとんどの瞬間において、ポートフォリオのどこかが苦しんでいても、別のどこかはフラットか黒字です。損失が同じ日付に積み重なることがめったにないため、ドローダウンは「部分の合計」から想像されるより浅くなります。
この効果は長期のテストで最もよく見えます。4戦略を組み合わせたポートフォリオのバックテスト——USDJPYのフル19年分（2007〜2026年）、実ティックデータ、現実的な取引コスト込み——では、19年のすべてが年間プラスで着地し、平均年利12.7%（19年CAGR）に対して最大ドローダウンはデフォルトのリスク設定で5.2%でした。これらはヒストリカルデータ上のバックテストの数値であり、将来の約束ではありません。ただ、研究する価値があるのはこの比率です。ドローダウンはリターンに対して小さくとどまり、どの年も「英雄的な回復」を必要としませんでした。この形こそ、無相関な負け期間が買ってくるものです。
同じ平均リターンの単一ロジック・システムであれば、飢餓フェーズでほぼ確実により深いドローダウンを抱えたはずです。深いドローダウンは、単に不快なだけではありません。介入を誘い、損失後のパラメータいじりを誘い、そして最悪のタイミングでのシステムの静かな放棄を誘います。
同じリサーチから、よくある誤解を正すもう1つの観察を挙げておきます。分散はリスクとリターンのトレードオフを消しません。より良い出発点をくれるだけです。同じ19年バックテストで、ポートフォリオのリスク設定を1段階上げると、平均年利は12.7%から16.0%に上がり、最大ドローダウンも5.2%から6.4%へ同じ方向に動きました。ポートフォリオの構造は同一のまま、リスクのダイヤルだけが動いています。負け期間が重ならない戦略の組み合わせはカーブの形を改善しますが、形が決まったあとでは、より多くのリターンにはやはりより深いドローダウンという対価がつきます。「分散だけでリスクを縮めながらリターンを無限に増やせる」という主張は、存在しない算術の話です。
分散が役に立たなくなる場所
分散が「しないこと」も、はっきり述べておく価値があります。
分散は損失を薄めますが、消しはしません。普段は無関係なメカニズム同士が同時に打たれるストレス期間は存在します——急激なボラティリティショックは、トレンド・システムとフェード・システムを同じ週に傷つけることがあります。戦略間の相関は定数ではありません。普段は低く、ときどき、短期間だけ、低くなくなります。
分散されたポートフォリオにも、負けが続く期間はあり得ます。分散は複数の戦略が同じ理由で同時に失敗する確率を下げますが、負ける期間そのものをなくすことはできません。そしてヒストリカルなバックテストの結果は、テスト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。
そして時には、本当の分散とは「取引しないこと」です。特定のフローを取りにいくために存在する戦略なら、そのフローがない日に正直に取るべき行動は、離れていることです。私たちのポートフォリオでは、仲値関連の戦略は日本の祝日に自動で休止します。取引対象である機関フローが、その日は発生しないからです。毎日・全戦略で取引しなければならないポートフォリオは、分散を正当化していたロジックをその時点ですでに手放しています。
どんなポートフォリオでも監査できる2つの質問
複数の戦略を運用している場合、あるいはマルチストラテジーEAを評価している場合、2つの質問で真実の大半が露わになります。
戦略ごとに1文で、それが利益を出す理由を言えますか？ 「RSIとトレンドフィルターを使っている」ではありません——それは実装です。「セッション開始時の需給の偏りが回帰するときに利益が出る」に近い何かです。その文が市場のメカニズムに言及していないなら、その戦略はパターンであって、エッジではありません。
負ける期間は重なっていますか？ 各戦略の過去の成績を取り出し、悪い月がいつ来ているかを見てください。同じ日付に固まっているなら、あなたは1つのリスクを複数の包装紙で持っているだけです。互い違いに来ているなら、その組み合わせは本物の仕事をしています。このチェックに高度な統計は要りません——カレンダーと正直さで足ります。
2つ目のチェックを実行する際の実務的な注意を1つ。エクイティカーブのスクリーンショットではなく、月次または年次のリターン表を使ってください。滑らかに見える合成カーブは、1つの戦略が静かな3年間を支え、他が遊んでいた事実を隠せます。表は同じ日付を並べて見せるので、クラスタリングが一目で分かります。ベンダーやバックテストレポートが合成カーブだけを見せて内訳を決して見せないなら、この監査は実行不可能です——そしてそのこと自体が情報です。
仮の話として、この監査を実行して5つのシステムがすべてレンジ相場で負けると分かったなら、修正は設定を変えた6つ目のトレンド・システムではありません。市場の挙動の別の場所に存在理由を持つ戦略——どんなものでもいい——を1つ、です。
おわりに
1つの銘柄の上での分散は、ポートフォリオ理論の形式的な話ではありません。異なる市場環境を必要とする戦略を意図的に集め、市場のどの単一フェーズもシステム全体を飢えさせられないように選ぶことです。ほとんどの候補はその選別に落ちます——私たちのリサーチではおよた95%が落ちました。不便なことですが、それこそが要点です。
本記事で解説した考え方は、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。
Origin-U リサーチノート — 全10回 第2回
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English version: Why Diversification Matters in Algorithmic Trading
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
