プロフィットファクター（PF）を過信するな──MT4バックテストが隠す“勝率の幻想”とTick Data Suiteで見る現実

Profit Factor＝総利益 ÷ 総損失。

たとえば総利益が10万円、総損失が5万円ならPF＝2.0。
一見わかりやすい数字ですが、問題は**「どんな環境で出た数値か」**です。

MT4の標準バックテストは、
・固定スプレッド
・スリッページなし
・実行遅延なし
・1分足の擬似ティック生成

という理想条件で動作します。
つまり、PFは「現実の相場を反映していない理論上の強さ」にすぎないのです。
 

たとえば次のような2つのEAを比較してみましょう。

一見、EA-Aのほうが強そうですが、
高PFはしばしば“短期間の局所的勝ち”に依存しています。

EA-BのようにPFは控えめでも、
リスクリワード（Risk/Reward）が良く、安定した期間損益を維持できる方が長期的に生き残るEAなのです。
 

1. スプレッドの固定化
   　スプレッド1.0pips固定では、EAが受ける取引コストが過小評価される。
   　可変スプレッド環境で再テストするとPFが0.5〜1.0下がることも。

2. スリッページ無視
   　1pipsの滑りが発生するだけで、短期EAのPFは大幅に悪化します。
   　特にスキャルピング系ではPF3.0→1.8へ低下する例も。

3. データ欠損・時間ズレ
   　ティックデータの欠損やGMT誤設定があると、
   　勝ちトレードが誤って計算され、PFが“偽装上昇”します。
    

Tick Data Suite（TDS）を使えば、
可変スプレッド・スリッページ・レイテンシーを含んだ実戦条件のPFを算出できます。

設定例：

• Variable Spread（可変スプレッド）：リアル市場のボラティリティを再現

• Random Slippage（ランダムスリッページ）：平均±1pipsの滑りを反映

• Execution Delay（実行遅延）：300〜500msの通信遅延を設定

この条件でバックテストを行えば、
PFは“理想値”ではなく、“現実的な持続可能値”として表示されます。

PFが下がるのは悪いことではありません。
現実に近づいた証拠なのです。

現実の市場では、PF2.0を超えれば安定稼働の可能性が高いEAです。
Tick Data Suiteで現実条件を再現し、その範囲でPFを評価しましょう。
 

Profit Factorを評価するときに重要なのは、
「なぜそのPFになったのか」という構造分析です。

• 勝率が高すぎる（＝損失を先送りにしている）

• PFが期間ごとに乱高下している（＝過剰最適化）

• PFが安定して1.5〜2.0を維持している（＝実用レベル）

数字の高さよりも、PFの安定性こそがEAの信頼性を物語ります。
 

Tick Data Suiteで再現したPFは、
スプレッド・スリッページ・遅延・実ティックのすべてを含む、現実のEA性能指標です。

それは「数字を飾るためのPF」ではなく、
「資金を守るためのPF」。

あなたのEAが“どんな環境でも生き残れるか”を測るための、
真実のPFを見極めましょう。

詳しくはこちら → Tick Data Suite｜MT4バックテスト精度99.9％を実現