用語集
戦略販売業者が使用する用語を平易に解説――そして、1,000以上の戦略と1,700以上の指標を対象に各用語について検証した際に、実際に判明した事実。単なる専門用語の羅列ではありません。各用語には、検証結果がある場合はその詳細ページへのリンクが貼られています。
戦略が当社の監査に合格しない理由
ある戦略がエッジを持っているとは、コストが1セントも差し引かれる前に、そのルールが同じバーにおけるランダムなコイン投げによるエントリーを上回る場合を指します。「グロス・エッジなし」とは、シグナルが何も予測できなかったことを意味します。エントリーは、論理を装ったノイズに過ぎませんでした。これが、私たちが戦略を却下する最も一般的な理由であり、人々が最も予想しない結果でもあります。 私たちが却下する戦略のほぼ半数は、スリッページ、スプレッド、あるいは手数料が計算に組み込まれる前の、まさにこの段階で失敗しています。一般に「コストが戦略を台無しにする」と言われていますが、実際には、戦略がコストの影響を受ける機会すら得られないことがほとんどです。却下されたシステムの多くは、そもそも機能していなかったのです。エクイティカーブを、ルールが実際に次の値動きを予測できたかという観点に絞り込んで分析すると、答えはたいてい「ノー」となります。
この戦略が利益を出したのは、たまたまロングポジションを保有していた間に市場が上昇したからに過ぎない。これは、スキルという衣をまとったベータ、つまり市場へのエクスポージャーに他ならない。バイ・アンド・ホールドでも同等の、あるいはそれ以上の成果が得られたはずであり、破るべきルールも少なくて済んだ。これは、強気相場の10年間にバックテストされたロングオンリーのシステムにおいて、絶えず見られる現象である。 当社の監査において、トレンド・ベータは、戦略を却下する理由として、「エッジが全くない」という理由に次いで2番目に多いものです。検証方法は単純明快です。システムを、同じ期間にわたって単にその金融商品を保有し続けた場合と比較するのです。もしパッシブなポジションがパフォーマンス曲線と一致するなら、ルールは何も付加価値をもたらしていません。上昇相場は、ほぼあらゆるロング戦略を良く見せます。 私たちの仕事は、こうした「ドリフト」を取り除き、もし何かが残っているならば、それが何であるかを見極めることです。
利益のほぼすべてが、ごく少数の異常値となる取引日に由来していた。最高成績を収めた数日を排除すると、収益曲線は横ばいになるか、マイナスに転じる。この戦略は長期的に優位性を持っていたわけではなく、数回の「ジャックポット」を当てて、その勢いに乗っていたに過ぎない。 これを検証するために、利益が最も高かった日の上位スライスを除外して再実行します。真の優位性を持つ戦略は、上位10％の成績を失っても持ちこたえます。宝くじのチケットはそうはいきません。テール集中型の利益は、私たちが戦略を却下する理由として3番目に多いものであり、見出しとなるリターンが華々しく見えるため、最も魅力的でもあります。 問題は、そうした日を予定通りに作り出せないこと、そして実際の取引では、ギャップやシステム障害、あるいは不適切な約定によって、通常は最大の利益機会を逃してしまうことです。5本の緑のローソク足に支えられた曲線は、システムとは言えません。
その戦略は紙の上では確かな優位性を持っていたが、実際のスプレッド、手数料、スリッページによってその優位性が丸ごと食い尽くされてしまった。グロスではプラス、ネットではマイナス。これは誰もが「最大の失敗」だと予想するケースだ。しかし、そうではない。 「コストによる致命的失敗」は、私たちの戦略却下理由の中で4番目に多いに過ぎません。「取引コストが優れたシステムを静かに葬り去る」というよく耳にする話は事実ですが、過大評価されています。そもそも、失うべき優位性など最初から持っていなかった戦略の方がはるかに多いのです。コストが致命傷となる場合、その原因は通常、時間枠にあります。バーが短ければ短いほど、スプレッドの影響が大きくなるからです。 15分未満のFX取引はここで確実に破綻するため、我々はもはや30分足以下のチャートを用いたFXやCFD戦略のテストを行っていない。システムが相場の方向性を正しく予測していても、自身の取引コストによって毎月損失を被ることはあり得るのだ。
パラメータを十分に調整すれば、繰り返されることのないランダムなノイズを含め、どのような戦略でも過去のデータに完璧にフィットさせることができます。これがカーブフィッティング、つまりすでに過ぎ去った過去に最適化されたシステムです。インサンプルでは完璧に見えますが、見たことのないデータでは崩壊してしまいます。その兆候は脆弱性です。 設定をほんの少し変えただけで、美しい曲線は崩れ去ります。システムは履歴を「記憶」しただけで、ルールを「学習」したわけではないのです。私たちは、オプティマイザーが一度も扱ったことのない年や金融商品を用いて、アウトオブサンプルテストを行うことで、この問題を防ぎます。 純粋な過学習は、想像するほど多くのシステムが該当するわけではありません。なぜなら、過学習したシステムのほとんどは、そもそも真の優位性を持たず、単にうまくフィットした蜃気楼に過ぎないため、それ以前に実施するチェックで既に排除されてしまうからです。14ものパラメータを微調整した戦略は、優位性を見出しているわけではありません。それは単に記憶しているに過ぎないのです。
バックテストでは、取引が行われた時点ではまだ存在していなかった情報が使用されます。その日の終値に基づいて計算されたシグナルが、その日の始値で実行される場合や、過去のバーを密かに修正するリペイント指標などが該当します。 その結果、実際には決して取引され得なかったパフォーマンス曲線が生まれる。ルックアヘッドは、最も説得力のある偽の成果を生み出すため、バックテストにおける最も危険なバグである。当社のパイプラインでは、数値検証を通過したすべての戦略に対し、2回目の審査が行われる。そこでは、当社の最強モデルが敵対的学習を用いて、まさにこれ――先を見通した約定や、未来から漏れ出た値――を徹底的に探し出す。 これは「エッジなし」の場合に比べて却下される割合は少ないものの、その代償は大きい。なぜなら、これらは実際に取引を行う直前までは最も良好に見えるが、いざ取引を始めると崩壊してしまうシステムだからだ。
データをシャッフルしたり、取引順序をランダム化したり、シグナルをスクランブルしたりして、エッジが維持されるかどうかを確認します。もし戦略が、実際のデータ系列と同様にノイズ上でも同等のパフォーマンスを示すなら、その結果は単なる運によるものです。これは、公表されているバックテストの多くが完全に省略しているプラセボ対照試験です。 私たちはあらゆる戦略に対してこのテストを実施しています。一見収益性があるように見えたシステムの相当な割合が、タイミングをランダム化した瞬間に崩壊します。なぜなら、そのパターンは市場そのものではなく、フィッティングの中に存在していたからです。順列検定は地味な作業であり、多くの美しい曲線を消し去ってしまいますが、それこそが、このテストを検証プロセスに組み込むべき理由なのです。 もしあなたの戦略が、自分自身をシャッフルしたバージョンに勝てないのであれば、それは単なる偶然を見つけ出し、それを「システム」と名付けたに過ぎません。実行コストは安いですが、失敗した時の代償は甚大です。
1本のバーが価格範囲をカバーしている場合、バックテスターはそのバー内で高値、安値、始値、終値がどの順序で発生したかを決定しなければなりません。その順序を間違えると、トレーリングストップやバー内での決済が、本来その順序ではトリガーされなかったはずの価格で約定してしまいます。多くのトレーリングストップ・システムが、ここで密かに不正を行っているのです。 単純な「バーごとの」仮定は、実取引では捉えられなかったはずの決済をシステムに与えてしまう。我々は、その乖離を測定した。バーごとの約定では、現実的なイントラバーモデルと比較して、トレーリングストップ戦略のパフォーマンスが42～84％過大評価されていた。これは単なる丸め誤差ではない。 ある種のシステム群にとって、この過大評価こそが販売されている商品のすべてです。その優位性はローソク足の内部に関する仮定の中に存在しており、実際のティックデータと照らし合わせると成立しなくなります。
トレーディングおよびバックテスト用語
損失が出るたびにポジションを倍にし、次の勝ちで全てを取り戻した後、再び同じことを繰り返す。理論上は、損失を確定することを拒むため、口座残高は常に緩やかに上昇し続ける。 実際には、連敗が続くたびにポジションが幾何級数的に膨れ上がり、ある連敗で口座残高が底をついてしまう。マーチンゲールは、その名称が使われているかどうかにかかわらず、ほとんどのグリッド取引やDCAボットの根底にある仕組みである。それゆえ、これらのシステムはほぼ完璧な勝率を示すものの、たった一度のトレンドで破綻してしまうのだ。 私たちは、先物、FX、仮想通貨を対象に、76のグリッド、DCA、マーチンゲールシステムをテストしました。すべてが失敗し、不採用率は100％でした。これは、監査全体を通じて唯一、この結果となったカテゴリーです。この数学的な問題は、グリッド幅を広げることで修正できるような微調整の問題ではありません。設計そのものに問題があるのです。
グリッド取引とは、市場の上下動（チョップ）を利益に変えることを目的として、一定の間隔で買い注文と売り注文の「はしご」を配置する手法です。横ばい相場では、着実に小さな利益を積み重ね、その勢いは止まらないように見えます。しかし、市場がトレンドに転じると、はしごの損失側が積み上がり、ドローダウンがグリッドがこれまでに計上したすべての利益を飲み込んでしまいます。 3つの資産クラスにおいて、実際の売買気配価格を用いて76のグリッドおよびDCAシステムを検証しました。そのすべてが失敗に終わり、100％の失敗率で生き残りはゼロでした。これは本監査において最も顕著な結果です。この失敗は設定の不備によるものではありません。構造的な問題なのです。グリッドはボラティリティをショートし、希望をロングしているに過ぎず、最終的にはボラティリティがその代償を突きつけるのです。 整然としたエクイティカーブは、それが崩れ落ちるその日まで、現実のものとして存在し続けます。
投資において、ドルコスト平均法とは、予定通りに一定額を購入することを意味し、賢明で地味な習慣です。しかし、トレーディングボットの世界では、この用語の意味が歪められてしまいました。ここでいうDCAとは、すでに損失を出しているポジションに対して、価格が下落するにつれて追加購入を行い、平均購入価格を引き下げることを意味します。これは、立派な名前をまとったマーチンゲール法に他なりません。 ボットの高い勝率は、価格が最終的に反発するまでポジションを保持・追加し続け、表面上はプラスで決済される一方で、未決済の損失が水面下で静かに膨らみ続けることに起因しています。 我々はこれらをグリッド戦略と並行してテストした：76のシステムすべてが、実コストを考慮すると失敗に終わった。負けポジションへの平均化は、そのポジションが下落し続ける限りは機能するが、市場はあなたの平均価格に合わせて反発する義務はない。常に勝つ戦略とは、通常、決済しない取引の中に損失を隠しているものだ。
勝率とは、利益で決済された取引の割合を指します。これは、あらゆる戦略販売者が真っ先に引用する指標ですが、彼らが選び得る中で最も誤解を招きやすい指標でもあります。 あるシステムが95％の勝率を誇っていても、稀な損失がすべての小さな利益を飲み込むほど大きければ、確実に赤字になる。そのギャップこそが、マーチンゲール法やグリッド戦略のトリックそのものだ。平均コストを下げるために平均化を行い、赤字のポジションを決済しないことで、ボットは華々しい勝率を作り出すが、たった一度の悪いトレンドで口座残高が消滅してしまう。 高い勝率は設計上の選択であり、優位性ではありません。私たちが重視するのは、利益が出た取引の利益額と損失が出た取引の損失額の比較であり、オープン・ドローダウン全体を通じてのその差です。単に利益が出た取引の割合ではありません。勝率99％を謳うボットがあれば、その最悪の単一損失がどれほどか尋ねてみてください。
ドローダウンとは、純資産のピークから次の底値までの下落幅、つまり新たな高値をつけるまでにどれだけ損失が膨らんだかを、パーセントまたは通貨単位で表したものです。これは、システムを破綻させたり撤退したりすることなく、実際に持ち続けることができたかどうかを示す数値です。 決済済み取引のドローダウンは正直です。未決済ポジションのドローダウンこそが、グリッドやDCAボットが「死体」を隠す場所です。彼らは損失を抱えたポジションを決済することを拒むため、帳簿上の純資産は滑らかに見える一方で、実際には未決済のポジションで未実現損失が膨れ上がっているのです。 取引ログには連勝が続いているように見えても、口座残高は壊滅的なまでに減少している可能性があります。私たちは、見栄えの良い決済済み曲線ではなく、未決済のドローダウンを測定します。勝率100％近くでありながら、口座を破綻させる可能性のあるドローダウンを抱える戦略は、同じ戦略を2つの異なる方法で表現したに過ぎません。
スリッページとは、予想した価格と実際に約定した価格との差のことです。市場は、取引の決定から約定までの間に変動し、その差額は取引のたびに口座から差し引かれます。ほとんどのバックテストでは、シグナルの価格と完全に一致して約定すると仮定していますが、実際のブローカーがそのような「恩恵」を与えることは決してありません。 これを正直にモデル化すると、薄商い・高速・短期間のシステムは、もともと余裕がなかったエッジの大部分を失ってしまいます。スリッページは、スプレッドや手数料と並ぶ「3つのコスト」の一つであり、これが「総利益はプラスだが純利益はマイナス」という、コストの面で致命的なシステムが排除される原因となっています。 スリッページの影響が最も大きくなるのは、取引頻度が高く、未決済残高に対して取引規模が大きい場合です。無料だと想定していた約定は、実取引では返済されない曲線から借りた数字に過ぎません。
スプレッドとは、最良の買い気配と最良の売り気配の間の差のことです。 高い価格で買い、低い価格で売るため、その差額は、勝敗に関わらず、すべての往復取引で支払うコストとなります。数千回もこの取引を繰り返すまでは、些細なことのように思えるかもしれません。私たちは、終値に単純に仮定を当てはめるのではなく、実際のビッド／アスクの気配値を含む実際のティックデータに基づいてこれをモデル化しています。時間軸が細かくなればなるほど、その影響は大きくなります。 15分未満のFX取引は、ほぼ完全にスプレッドによって破綻します。利益の余地は確かに存在しますが、それを獲得するためのコストよりも小さいため、当社は30分足以下のチャートにおけるFXおよびCFD戦略のテストを中止しました。中間価格（ミッドプライス）を用いたバックテストでは、このコストが黙って削除されてしまいますが、実取引口座ではそうはいきません。
ティックデータとは、個々の気配値や取引のすべてを指し、各時点での実際のビッドとアスクが含まれています。バーごとに1回サンプリングされた単一の価格ではありません。これは、正確なコストモデリングに実際に必要な生データです。 整然としたローソク足の終値でバックテストを行うと、実際に支払うスプレッドや実際に得られる約定価格は決して見えてきません。FXでは、実際のビッド／アスクを伴うティックデータを使用しているため、スプレッドやスリッページは推測ではなく、正確に測定されます。 先物については、13年分のCMEデータを使用しています。この違いは単なる理論上の話ではありません。ローソク足の中値で決済を行うシステムでも、すべてのエントリーとエグジットに実際のコストを反映させた瞬間に、損失状態になる可能性があります。安価なデータからは安っぽい答えしか得られません。コストモデルが推測に過ぎないなら、その戦略に対する評価もまた推測に過ぎないのです。
ウォークフォワード・テストでは、過去のデータの一区切りで戦略を調整し、次にその戦略が未見のデータ区切りでテストを行い、そのウィンドウを時間軸に沿って順次前進させていきます。アウト・オブ・サンプルこそが肝心な点です。もし優位性が本物であれば、最適化ツールが事前に覗き見できなかったデータでも機能するはずです。 もし、その戦略がフィッティングされた期間でのみ優れた成績を収めるのであれば、それはノイズを記憶していたに過ぎない。これが、真のルールと、見事に装飾された偶然を区別する検証であり、結果を悪く見せてしまうため、公表されているバックテストの多くが省略しているものだ。 私たちは、チューニングの対象外となった年次や銘柄を用いてテストを行います。テストの前に答えを知っておく必要がある戦略は、予測とは言えません。真のエッジは、その点で退屈なものなのです。それらは、誰にも適合させられていないデータに対しても、機能し続けるのです。
先物契約には満期があるため、複数年にわたるバックテストを行う際には、満期を迎える契約を次の契約に継ぎ合わせて、単一の連続した時系列データにします。これを不注意に行うと、ロールオーバーのたびに、実際のトレーダーが決して獲得したことのない「幻のギャップ」や「利益」が生じてしまいます。 バック調整、つまり継ぎ目が滑らかになるよう古いデータをシフトさせることは、チャートを修正しますが、手法がずさんだと、古い価格をマイナスに押し下げたり、リターン率を歪めたりする可能性があります。これは目立たないデータトラップです。戦略が利益を上げたように見えても、実際には時系列が継ぎ合わされた方法による単なる人工的な現象に過ぎないのです。 私たちは13年分のCME先物データを分析し、ロールオーバーを慎重に処理しています。なぜなら、不適切な継ぎ合わせは、何もないところから優位性を生み出してしまう可能性があるからです。バックテストに用いる契約は、実際に取引できた契約と一致していなければなりません。
監査に関連するその他の用語
シャープレシオは、トレーダーが「厳密な分析」を装うために用いる指標であり、リスク単位あたりのリターンを1つの簡潔な数値で表したものです。また、トレーディングにおいて最も水増ししやすい数値の一つでもあります。 シャープレシオは、リスク単位あたりのリターンを測定する指標です。戦略の平均リターンから無リスク金利を差し引き、そのリターンのボラティリティで割ることで算出されます。年間20％のリターンを上げるものの、値動きが激しい戦略は、12％のリターンを安定して上げる戦略よりも低いスコアになる可能性があります。この指標は、まさにそのボラティリティを評価するために存在するのです。
多重検定こそが、優れたバックテスト結果が監査において最も驚くべきことではない理由である。十分な数の戦略をテストすれば、偶然だけで利益が出ているように見えるものも出てくる。問題は「そのような戦略を見つけたか」ではなく、「クリアした基準が、意味を持つほど十分に高かったか」である。たった一つの戦略をテストすれば、コイン投げよりわずかに高い勝率でも、優位性があるように見えてしまう。 1,000の戦略をテストすれば、偶然だけで、その同じ基準を余裕を持ってクリアするものがいくつか現れる。それらのどれ一つとして、真の優位性を見出したわけではない。単に誰かが宝くじに当たったに過ぎないのだ。多重検定（データ・スヌーピングとも呼ばれる）とは、その試行回数が有意性計算から除外された際に生じる現象である。 バックテストにおける一般的な合格／不合格の基準線（t値が2近辺）は、一度に1つのアイデアをテストするために設定されたものです。同じ基準線で1,000のアイデアを検証すると、誰かが分析を始める前から、偽陽性の数が真のシグナルの数を上回ってしまいます。
リペインティングするインジケーターは、リアルタイムで表示されたものとは異なる履歴を示します。取引の根拠としたシグナルは、通常、振り返った時点ですでに価格変動が起きています。リペインティングするインジケーターは、今日チャート上である表示を示し、明日には同じバーで別の表示を示すことがありますが、その間にコードが変更されたわけではありません。 火曜日の引けで完璧な底を指摘していた矢印が、木曜日には位置がずれたり消えたりすることがあります。これは、その矢印が最初に表示された時点で、その背後にある計算がまだ完了していなかったためです。リアルタイムで見たものと、現在の履歴に表示されているものは、同じローソク足に関する2つの異なる記録なのです。
プロフィットファクターとは、総利益を総損失で割ったものであり、取引ルールを一切変更せずに水増ししやすいバックテスト指標の一つです。プロフィットファクターは、総利益を総損失で割ったものです。すべての勝ちトレードの合計を出し、すべての負けトレードの合計を出し、前者を後者で割ります。 「Cross 1.0」という戦略は、少なくとも紙面上では、損失を上回る利益を上げていました。これはたった一つの数値であり、計算も簡単で、販売ページに簡単に載せられるものです。
これらが、戦略が「The No List」に掲載される理由です――完全な監査結果、すべての戦略名、その評価、そして採用または却下された正確な理由が記載されています。
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