78%の勝率を持つインジケーターを見つけました。2年間にわたってバックテスト済み。500回のトレードに適用。エクイティカーブは夢のように右上がりに進みます。
ライブ取引を始めます。2週間以内に、1ヶ月分の利益を返してしまいました。
何が起こったのでしょうか？
バックテストが嘘をついたのです。数字が偽物だったからではなく、バックテスト自体がほとんどのトレーダーが決して考慮しない方法で根本的に壊れているからです。
バックテストの核心的問題
バックテストは次の質問に答えます：「この戦略は過去のデータでどのようにパフォーマンスしたか？」
しかし、それはあなたが答えを必要としている質問ではありません。本当の質問は：「この戦略は見たことのないデータでどのようにパフォーマンスするか？」です。
これらは全く異なる質問です。そしてその間のギャップこそ、トレーダーがお金を失う場所です。
問題1：カーブフィッティング
すべての市場にはパターンがあります。いくつかは本物で持続的です。ほとんどはパターンのように見えたランダムノイズです。
過去のデータで戦略を構築または最適化するとき、両方に適合させています - 本当のパターンとノイズ。最適化すればするほど、あなたの戦略はノイズをより完璧に捉えます。それは過去に起こったランダム性の完璧な地図になります。
そして異なるランダム性を持つ未来がやってきます。決して本物ではなかったパターンを捉えるように調整された完璧に最適化された戦略は崩壊します。
カーブフィッティングの見分け方：
- 戦略が多くの特定のパラメータを持つ（RSIは正確に67でなければならず、65や70ではない）
- 小さなパラメータ変更でパフォーマンスが大幅に低下する
- 戦略が1つの資産で驚くほどうまくいくが、類似の資産では失敗する
- ルールと条件が多すぎる
ルールが具体的であればあるほど、シグナルではなくノイズを捉えている可能性が高くなります。
問題2：先読みバイアス
これは微妙で破壊的です。
先読みバイアスは、バックテストがトレード時点では利用できなかった情報を使用するときに発生します。最も一般的な原因は？リペイントするインジケーター。
しかし、それはさらに深いところまで及びます。考えてみてください：
- 日中に実行される戦略に日足データを使用する
- 計算に将来のローソク足を使用するインジケーター
- 結果を見た後に作成された戦略ルール
- 何が起こったか知っているから特定の期間を「回避」する
正直なバックテストでさえ先読みバイアスが組み込まれている可能性があります。開発者は2020年にクラッシュがあったことを知っているので、戦略には2020年初頭に「たまたま」エクスポージャーを減らすルールがあります。天才的なリスク管理に見えます。実際には予見を装った後知恵に過ぎません。
問題3：生存者バイアス
あなたのバックテストには今日存在する資産が含まれています。破産した、上場廃止になった、またはゼロに崩壊した資産は含まれていません。
これはあなたが思っている以上に重要です。
強さを買うモメンタム戦略をバックテストしている場合、あなたの過去のテストは生き残った強さだけを買っています。同じ強さのパターンを示したがその後崩壊した株式はデータセットにありません。
あなたのバックテストは勝者だけを取引しているので、現実よりも良く見えます - 事後的に。
問題4：市場レジームの変化
2010年の市場は2020年の市場ではありません。ほとんど存在しなかったアルゴリズムが今では取引量の70%を占めています。個人トレーダーは異なるツールと行動を持っています。金融政策は劇的に変化しました。
2015-2020年にバックテストされた戦略は、低ボラティリティと一貫した中央銀行の支援という歴史的に珍しい期間に運用されていました。そして2022年がインフレ、利上げ、全く異なるレジームとともにやってきました。
戦略は「機能しなくなった」わけではありません。実際に直面する市場のタイプでテストされたことがなかったのです。
問題5：執行の現実
バックテストは以下を仮定します：
- 望んでいた正確な価格を得た
- スリッページがなかった
- 注文が市場を動かさなかった
- シグナルが発火したときにいつでもエントリーとエグジットができた
- スプレッドは一定だった
これらはライブ取引では何も真実ではありません。
55%の勝率と1:1のリスクリワードを持つそのスキャルピング戦略？現実的なスリッページとスプレッドコストの後では、負けています。バックテストは決して知りませんでした。
では代わりに何をすべきか？
従来のバックテストがこれほど欠陥があるなら、戦略を正直にテストする方法はあるのでしょうか？
はい - しかしそれは根本的に異なるアプローチを必要とします。見たことのないデータでのフォワードテスト。アウトオブサンプル検証。ウォークフォワード分析。モンテカルロストレステスト。これらの方法は、研究者が単純なバックテストは存在しないエッジの幻想を作り出すことを認識したからこそ存在します。
目標は「戦略が機能することを証明する」から「市場がやる前にそれを壊そうとする」に変わります。
結論
バックテストを信頼するのをやめてください。質問し始めてください。
誰かが素晴らしい過去の結果を見せてくれたら、聞いてください：
- アウトオブサンプルでテストされましたか？
- このエッジの論理的根拠は何ですか？
- 異なるパラメータでどのようにパフォーマンスしますか？
- 複数の資産で機能しますか？
- インジケーターはリペイントしますか？
これらの質問に答えられないなら、バックテストは価値がありません - エクイティカーブがどれだけ良く見えても。
正直なエッジは実際どのように見えるか
最も強力な戦略は過去のノイズにカーブフィットされていません。あなたが言葉にできる市場構造のロジックの上に構築されています：
なぜサイクルは繰り返されるか： 機関投資家の蓄積と分配は繰り返しパターンを作成します。スマートマネーはサイクルの底で買い、サイクルの頂点で売ります。この行動は構造的であり、ランダムではありません - レジームを超えて持続します。
なぜ出来高は方向を確認するか： マネーフローは意図を明らかにします。価格は嘘をつくことができます（偽のブレイクアウト、ストップ狩り）が、出来高は資本が実際にどこに動いているかを示します。蓄積は分配とは異なって見えます。
なぜコンフルエンスが重要か： 複数の独立したシステムが一致するとき、偽のシグナルは減少します。1つのインジケーターは間違っている可能性があります。5つのインジケーターが同じ方向を指しているのは意味があります。
市場構造のロジックに基づくエッジはレジームの変化を生き残ります。「RSIは正確に67でなければならない」に基づくエッジは生き残りません。質問は「これは過去に機能したか？」ではありません。「これが機能し続けるべき論理的な理由はあるか？」です。
それが構築する価値のある基盤です。
カーブフィッティングではなくロジックに基づいたインジケーターが欲しいですか？
Signal Pilotの7つのインジケータースイートは市場構造に基づいています：機関投資家の行動により繰り返されるサイクル、マネーフローを明らかにする出来高、ノイズをフィルタリングするコンフルエンス。リペイントしないシグナルは、履歴で見るものがライブで見たものと同じであることを意味します。
最適化されたナンセンスはありません。「この1つの資産でこの正確な設定で完璧に機能する」はありません。あなたが言葉にできる論理的な基盤だけです。
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