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【MT4 バックテスト 精度】結果を信じてはいけない理由|実運用と乖離する検証を終わらせる再現性重視の始め方
MT4の最適化機能を使えば、
バックテスト結果は簡単に改善します。
パラメータを少し動かすだけで、
利益曲線は滑らかになり、
ドローダウンは小さくなり、
勝率も上がります。
しかし、その結果を持って
実運用に移行した瞬間、
成績が崩れた経験はないでしょうか。
もしあるなら、
それは偶然ではありません。
MT4バックテスト最適化には、
多くの人が気づかない落とし穴があります。
■最適化すればするほど勝てなくなる理由
最適化とは、
過去データに最も合う設定を探す作業です。
ここで重要なのは、
合うのは未来ではなく過去だという点です。
最適化を重ねるほど、
・特定期間にしか通用しない
・わずかな相場変化で崩れる
・再現性が極端に低い
こうした設定が出来上がります。
これは能力向上ではなく、
過剰適合と呼ばれる状態です。
成績が良く見えるほど、
実は危険度が上がっているケースも少なくありません。
■最適化=魔法だと誤解している
多くのトレーダーは、
最適化に次の期待を持っています。
これさえやれば勝てる
最強のパラメータが見つかる
しかし、
相場は固定された環境ではありません。
時間帯も
ボラティリティも
参加者も
常に変化しています。
その中で、
一つの最適解が存在するという考え自体が、
非常に危うい前提です。
■MT4標準最適化の危険性
MT4の標準最適化は、
結果の良し悪しだけを基準に
パラメータを評価します。
しかし、
そこには次の情報が含まれていません。
・その利益はどんな負け方で得られたか
・特定期間に偏っていないか
・スプレッドや滑りの影響を受けているか
この状態で選ばれた設定は、
見た目は良くても中身が脆いことが多いです。
■最適化で見るべきは「安定性」
実運用で通用する設定は、
最も儲かる設定ではありません。
見るべきなのは、
・期間をずらしても成績が極端に変わらない
・パラメータを少し動かしても崩れない
・負け方が一定している
こうした安定性です。
最適化とは、
数値を最大化する作業ではなく、
崩れにくい領域を探す作業です。
■Tick Data Suiteが最適化に必要な理由
最適化の精度は、
バックテスト環境の精度に依存します。
擬似ティック
固定スプレッド
滑りなし
この環境での最適化は、
現実には存在しない条件に
完璧に合わせ込む行為です。
Tick Data Suiteを使うことで、
・実ティックデータを前提に
・スプレッド変動を含め
・滑りを考慮した
現実的な最適化が可能になります。
結果として、
数値は悪化することが多いですが、
実運用との差は確実に縮まります。
■最適化をやりすぎる人の共通点
最適化で迷子になる人には、
はっきりした共通点があります。
・パラメータを全部最適化する
・評価基準が利益のみ
・検証期間が短い
・結果が良いものを捨てられない
この状態では、
最適化は終わりません。
なぜなら、
もっと良い結果は必ず出せてしまうからです。
■最適化を止める判断基準
健全な最適化には、
止め時が存在します。
例えば、
・複数期間で似た結果が出る
・パラメータ範囲に幅がある
・極端なピークが存在しない
こうした条件を満たした時点で、
それ以上の改善は不要です。
これ以上は、
成績を良くするためではなく、
安心したいがための作業になります。
■MT4バックテストマニュアルが示す最適化の考え方
MT4バックテストマニュアルでは、
最適化を次のように定義しています。
勝つ設定を探す作業ではない
負け方を許容できる範囲に整える作業
この視点を持つと、
最適化は一気にシンプルになります。
何を残し
何を捨てるか
どこで止めるか
これらを感覚ではなく、
基準で判断できるようになります。
■最適化は減点方式で考える
実運用で通用する設定は、
満点の設定ではありません。
・致命的な負け方をしない
・想定外の崩れ方をしない
・心理的に耐えられる
こうした条件を満たしたものが、
結果として長く使われます。
最適化は、
プラスを積み上げる作業ではなく、
致命傷を取り除く作業です。
■まとめ|MT4バックテスト最適化は慎重であるべき
MT4バックテスト最適化は、
正しく使えば強力な道具です。
しかし、
・やりすぎる
・目的を誤る
・環境が現実と違う
このいずれかが当てはまると、
最適化は武器ではなく毒になります。
・実ティックデータを使う
・安定性を基準にする
・止め時を決める
これだけで、
最適化は意味のある工程に変わります。
MT4バックテストマニュアルは、
その考え方と判断基準を
体系的に整理したものです。
最適化に振り回されるか、
最適化を使いこなすか。
分かれ道は、
考え方にあります。
➡【MT4 バックテスト 最適化】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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