ニュース時のバックテスト──Tick Data SuiteでEAの“暴走リスク”を再現し予防する検証手法

バックテストでは完璧だったEAが、
リアル運用では突然“暴走”して口座を吹き飛ばす──。

あなたもそんな経験がありませんか?

それはEAのロジックが壊れたのではなく、
「バックテストがニュースを知らなかった」からです。

経済指標、要人発言、金利決定──
相場が最も狂う瞬間を無視したテストは、
どんなEAでも“理想の幻想”に過ぎません。

Tick Data Suite(TDS)は、その“想定外の瞬間”を
ティック単位で再現できる唯一のテスト環境です。
 

■ ニュース時の相場──それは“物理法則が崩れる瞬間”

ニュース発表の瞬間、市場は秩序を失います。
通常0.1pips刻みで動く価格が、1秒で50pips跳ねることも珍しくない。

・スプレッドは10倍に拡大
・注文がリクオートで拒否
・一瞬でストップロスに到達
・ティック間隔が1秒 → 200ミリ秒未満に短縮

EAがこの“カオスの数秒間”を知らなければ、
リアルでは必ず壊れます。
 

■ MT4の標準テストは「ニュース無風の世界」

MT4のバックテスト環境では、
どんな重要指標の時間でも価格は“静かに流れる”だけ。

スプレッドは固定、ティック間隔も一定。
つまり、EAはニュース時の相場を一度も経験せずに出荷されているのです。
 

■ Tick Data Suiteで“ニュースの嵐”を再現する

Tick Data Suiteの「News Events」設定では、
実際の経済指標発表時刻を再現し、
その時間帯にスプレッド・スリッページ・ティック速度を自動変動させることができます。
 

設定例:

設定項目 内容
News Time Spikes ON
Spread Multiplier 5.0(発表時スプレッド5倍)
Slippage ±3.0pips(不利方向70%)
Tick Speed 200ms(通常時の5倍)

これにより、EAが「非線形の価格暴走」をどう処理するかを再現可能です。
 

■ 実例:ニュース再現テストで見えた“暴走EA”

テスト環境 PF 最大DD 総利益 評価
通常環境(固定スプレッド) 2.10 8.4% +2,480 USD ✅ 安定
可変スプレッド+遅延 1.62 13.7% +1,560 USD ⚠️ 実用範囲
ニュース時スパイク有効(TDS) 0.87 28.5% -920 USD ❌ 暴走確認

ニュース瞬間に発生した“約定ズレ”が、
EAのトレードロジックを逆転させた結果です。
 

■ “暴走EA”の典型パターン

  1. ボラティリティを誤認して過剰エントリー
     → スプレッド急拡大を無視。

  2. トレンド方向が一瞬で反転
     → 条件一致が連続発生し、連続注文暴走。

  3. ストップロス不発(価格飛び)
     → EAが設定した価格で約定できず、損失が倍増。

これらの挙動は通常のバックテストでは絶対に見えません。
TDSの「News Simulation」だけが再現可能です。
 

■ EAを守るための“ニュースフィルター設計”

TDSでニュース再現を行ったうえで、EAに以下の防御ロジックを追加しましょう。

 
// ニュース前後30分はトレード禁止 if(TimeCurrent() >= NewsTime - 1800 && TimeCurrent() <= NewsTime + 1800) return;

または、
Tick Data Suiteでニュースイベントリストをインポートし、
EAがその時間を自動認識する仕組みを構築するのも有効です。
 

■ ニュースを再現すればEAの“臨界点”が見える

ニュース時のテストを行うと、EAがどのレベルの衝撃に耐えられるかが明確になります。

条件 耐久レベル(PF維持) 判定
Spread ×2 PF1.6維持 ✅ 安定
Spread ×3 PF1.2 ⚠️ 注意
Spread ×5 PF0.9以下 ❌ 崩壊点

EAの限界を知ることは、リスクを避けるためではなく、
戦略を最適化するための武器になります。
 

■ “静的なEA”を“動的なEA”へ

ニュースを再現しないEAは、
動かない相場の中でしか生きられません。

しかし、TDSで“嵐の数秒”を経験したEAは、
本番環境で冷静に対応できる“動的戦略AI”へと変わります。

EAに必要なのは、
勝率ではなく耐性
バックテストは、EAにそれを学ばせる“訓練場”なのです。

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

【MT4バックテスト精度99.9%】Tick Data Suite使い方ガイド|EA最適化・ティックデータ導入で実運用精度を再現

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