これがこのシリーズの最後の記事です。個別のテクニックから一歩下がって、より広い問いを立てるのにふさわしい場所でしょう。長い時間軸の研究は、短いプロジェクトでは学べない何を教えてくれるのか？
私たちの研究プロジェクトは、2007年から2026年までのバックテスト窓 — フル暦年で19年 — にわたる約20年分のティックデータに対して、USDJPYのトレードアイデアを検証してきました。その過程で86本の異なるトレード仮説を機械化し、20万回を超えるシミュレーションを実行しました。学んだことの大半は、うまくいった戦略からではありません。検証という営みそのものから来ています。
以下の5つの教訓は、私たちが何度も立ち返るものです。どれも秘密ではありませんが、どれも学ぶのに本物の時間がかかり、どれも私たちの働き方を変えました。FXのEAを作っている、あるいは評価しているなら、読むほうが再発見よりずっと安くつくはずです。
教訓1: データ品質が下流のすべてを決める
土台のデータを信頼できるようになるまで、バックテストの中のどんな数字にも意味はありません。
当たり前に聞こえます。しかし実際には、ここが最も飛ばされやすいステップです。デフォルトの道があまりに便利だからです。ストラテジーテスターを開き、ブローカーが配っている履歴をそのまま使い、最適化を始める。問題は、ブローカー提供の履歴に本物のティックデータがふつう数年分しか含まれていないことです。それより古い期間は1分足からの再構築で、エントリー・決済・ストップのシミュレーション上の振る舞いが変わってしまいます。
私たちは自分たちの検証から何かの結論を引き出す前に、データセットそのものを構築して検証する必要がありました。Dukascopy由来のエクスポートによる約20年分の実USDJPYティックをMetaTrader 5にカスタムシンボルとして取り込み、リアルティックモデリング・履歴品質98%で検証し、すべての実行に約0.7pipsの総取引コスト想定を組み込んでいます。
いちばん地味な部分が、いちばん重要だと判明しました。サーバーのタイムゾーンです。私たちのデータセットはGMT+2/+3・米国夏時間追随 — いわゆる「ニューヨーククローズ」の慣行 — で動いています。セッションについて推論する戦略は、データのタイムゾーンが違えば、まったく別の何かを黙って検証することになります。同じコード、同じパラメータ、別のシステム。そしてストラテジーテスターは、このことについて一切警告してくれません。
実務的な持ち帰りはこうです。戦略の作業を始める前に、データ検証へ本物の時間を予算として割り当て、それをセットアップの面倒ではなく研究の一部として扱うこと。自分の履歴のタイムゾーンを言えないうちは、自分のバックテストが何を測ったのかをまだ知らないのです。
教訓2: ほとんどのアイデアは「ルール化」との接触を生き延びない
86本の仮説のうち、約95%が棄却されました。この数字は人を驚かせるので、仮説がどこから来たのか、「棄却」が何を意味するのかを説明しておく価値があります。
大半は私たちの発明ではありません。トレード本やトレードコミュニティで語られている手法 — 名前があり、支持者がいて、長い歴史のあるアプローチです。私たちはそれぞれを固定された機械的ルールへ翻訳し、フルのデータセットに対して走らせました。有名な手法の棄却率は、私たち自身の思いつきの棄却率と大差ありませんでした。
ここは言葉を慎重に選ぶ必要があります。ポイントは、それらの手法が無価値だとか、支持者が間違っているとかいうことではないからです。裁量トレーダーが判断を働かせているとき、そこでは固定ルールには完全に写し取れない何かが行われています。私たちが言えるのはもっと狭く、もっと有用なことです。機械的なルールに変換して20年のティックデータで検証すると、これらの手法の大半は測定可能なエッジを示さなかった。価値があるとすれば、それはルールの層ではなく判断の層に住んでいるようだ — そしてEAが取引できるのはルールの層だけです。
多くのアイデアが落ちる、もうひとつの静かな理由があります。曖昧な記述は後知恵を隠すのです。「明確なブレイクアウトでエントリー」という文言が本の中で見事に機能するのは、「明確な」がチャートごとに、事後に定義されるからです。コードにできる精度の定義に自分を縛った瞬間、手法を信頼できそうに見せていた曖昧さは消えます。
候補のアイデアのうち数パーセントしか正直な検証を生き延びないのだとすれば、高い棄却率はプロセスが壊れているサインではなく、プロセスが機能しているサインです。私たちは棄却された仮説のアーカイブを本物の資産として扱うようになりました。それは、二度と掘らなくていい場所を教えてくれます。
教訓3: 説明できないエッジは、信頼できないエッジである
棄却が積み上がるにつれて、私たちは今ではすべてを濾しているルールを採用しました。エッジが市場構造で説明できる場合にのみ、戦略を採用する。良いバックテストだけでは足りない、というルールです。
理由は哲学的であると同時に統計的です。同じデータセットに対して十分な数のアイデアを試せば、純粋な偶然だけで利益が出ているように見えるものが必ず現れます。探索すればするほど、最良の偶然は立派に見えていきます。「その時間に、その状況で、なぜお金が自分のほうへ流れてくるはずなのか」という特定可能な理由は、この騙され方に対する最強の防御です。
私たち自身の仕事から具体例をひとつ。最終的に採用した戦略ファミリーのひとつは東京仲値の周りを取引します。そこではディーラーのフローが、チャートパターンとは何の関係もない理由で、既知の時刻に集中します。この説明には、システムの挙動に見える形の帰結があります。仲値関連のフローがそもそも発生しない日本の祝日には、この戦略はフラットのままです — 不利な条件をフィルタが検知したからではなく、取引対象の現象がその日には存在しないからです。
ここには本物のトレードオフがあり、率直に述べておくべきです。このルールは、利益は出ていそうだが説明に抵抗するシステムを捨てることを強制します。捨てたものの中には、本当に良いものもあったかもしれません。私たちはそのコストを受け入れました。長い時間軸では、期待を掛けるだけの多くの戦略より、理解している少数の戦略を走らせたいからです。
この問いは、私たちのプロジェクトの外でもよく通用します。どんなシステムでも — 購入を検討しているものも含めて — 信じる前に、そのエッジは構造的に何なのか、どんな条件でそのエッジが消えるのかを問うてください。答えが存在しないなら、立証の全責任をバックテストが背負っていることになります。そしてバックテストは、証人としては弱いのです。
教訓4: 負ける期間は正常である — 一貫したシステムにとってさえ
私たちの長期テストの見出しの数字は穏やかに見えます。2007〜2026年で、フル19バックテスト年のすべてがプラスで着地し、デフォルトのリスク設定で平均年利12.7%、最大ドローダウン5.2% — 残高ベース、バックテストの数値です。
この記録を「負けないシステム」の記述として読むのは簡単で、そしてその読み方は間違っています。暦年は会計上の区切りであって、市場の性質ではありません。19年連続でプラスの年を閉じたシステムが、その年々の内側で何か月も水面下で過ごすことはあり得ます。私たち自身のテストの内側でも、ドローダウンは定期的に訪れました。システムが回復したのは損失がまれだったからではなく、エッジが機能し続ける間、損失が設計された限界の内側に留まったからです。そして19個のデータ点が記述するのは傾向であって、法則ではありません — どれだけ長いバックテストも、「サンプル内に負けた年がない」を「負ける年はあり得ない」に変換してはくれません。過去の成績は、どれほど一貫していても、予測ではないのです。
これは、評価が問うべきことを組み替えます。トレーディングシステムについての有用な問いは「負けるのか？」ではありません — すべては負けます。問いは、損失が設計者の主張した境界の内側に留まるのか、そして留まらなくなりそうなとき何が起きるのか、です。私たち自身の設計がその2つ目の問いへのハードな答えを持っているのはこのためです。日次の損失が6%に達したらその日の新規エントリーを停止し、有効証拠金がピークから18%下落したら恒久停止 — その背後にリカバリーモードはありません。システムの品性は、勝ち方ではなく負け方に現れます。
教訓5: 研究の規律は複利で効く
上の教訓には共通の失敗パターンがあります。同意するのは簡単で、放棄するのも簡単 — 一度にひとつの例外ずつ、という形で。データチェックを一度だけ緩める。ホールドアウト期間を一度だけ覗く。カーブが美しいからと、説明できない戦略をひとつだけ残す。それぞれの例外は小さく感じられます。しかし年月を経ると、それらは複利で膨らみ、主に自己欺瞞を製造する研究プロセスが出来上がります。
私たちを正直に保ってくれたのは、規律を頭の中から手続きの中へ移したことでした。3つの習慣が重みの大半を支えています。
第一に、仮説とその合否の閾値は検証の前に登録されます。結果が見えてから基準が静かに漂流することはできません。第二に、アウトオブサンプル検証は年代順です — 後の年は手つかずのまま取り置かれ、決してシャッフルされません。シャッフルされた、あるいは手で選ばれた検証窓は情報を漏らし、ほぼどんな戦略でも実際より良く見せるからです。第三に、エクイティカーブに見とれる代わりに、破綻確率を直接推定します。トレードの順序を20,000回のモンテカルロ実行で並べ替えることで、デフォルトのリスク設定において18%の恒久停止に到達する確率を約1.35%と推定しています。
この3つ目の習慣が、プロジェクト全体で最も教訓的な結果を生みました。同じ戦略群をより攻撃的なリスク設定で検証したとき、バックテストは2010年の円急騰局面で18%の恒久停止に到達しました — そして長期の複利リターンは年2.7%まで崩壊しました。デフォルト設定の12.7%を大きく下回る数字です。リスクを増やした結果、リターンは恒久的に減ったのです。たったひとつの悪い区間が破綻の閾値を越え、複利を終わらせたからです。破綻リスクはポジションサイズに比例して増えるのではなく、平均ケースの思考をどれだけ重ねてもそれは見えません。検証するしかないのです。
これらの手続きのどれも、機関投資家並みのリソースを必要としません。必要なのは、「自分の結果と交渉してはならない」と前もって決めておくことだけです。
おわりに — リサーチが先、プロダクトは後
シリーズを振り返ると、共通の糸は「いつもの順序の逆転」です。典型的な道は、有望なEAを作ってから、そのための証拠を集めます。20年のデータが私たちに教えたのは逆向きの働き方でした。研究を正直に走らせ、試したものの大半を研究に棄却させ、生き残ったものをプロダクトにする。プロダクトとは、棄却の残余なのです。
このアプローチは遅く、カーブフィットされたデモより地味な数字しか生みません。その代わりに買えるのは、明示された限界つきで、このシステムがなぜこう動くのかを知っている、という状態です。
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。本記事で引用したすべての成績数値はバックテストの結果であり、将来の成績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10回
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English version: Lessons Learned from Long-Term USDJPY Research: What 20 Years of Tick Data 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
