【MT4 バックテスト OOS】インサンプルでは勝つのに崩れる理由｜OOSを形だけで終わらせない検証思考

■MT4バックテストでOOSを取っていますか？

MT4でバックテストを行い、
インサンプル期間では良好な成績が出た。

そこで次に行うのが、
OOS（アウト・オブ・サンプル）テスト。

この工程を入れているだけで、
検証レベルが高いと感じている人は多いです。

しかし、
OOSを取っているのに実運用で崩れる。
こうしたケースは非常に多く存在します。

それは、
OOSの考え方そのものがズレているからです。

■OOSとは何のために行うのか

OOSとは、
最適化に使っていない期間で
同じ設定がどれだけ機能するかを確認する工程です。

目的は明確です。

その設定が、
特定期間だけに最適化されたものではないか
偶然勝っていただけではないか

これを見抜くために行います。

つまりOOSは、
安心材料ではなく疑いの工程です。

■多くのOOSが意味を持たない理由

OOSを取っても意味が薄いケースには、
共通した特徴があります。

・インサンプルとOOSの期間が近すぎる
・相場環境がほぼ同じ
・データ量が少ない
・検証環境が現実と乖離している

この状態では、
OOSもインサンプルの延長にすぎません。

形だけOOSを入れても、
過剰最適化は簡単にすり抜けます。

■OOSが崩れたときにやってはいけないこと

OOSで成績が落ちると、
多くの人は次の行動を取ります。

・再最適化する
・期間を調整する
・条件を緩める

しかし、
これはOOSの意味を自ら壊す行為です。

OOSが崩れたという事実は、
その設定が不安定であることを示しています。

ここで必要なのは修正ではなく、
評価と切り捨てです。

■OOSで本当に見るべきポイント

OOSで確認すべきなのは、
利益が出ているかどうかではありません。

見るべきなのは、

・負け方のパターン
・ドローダウンの深さ
・連敗の頻度
・インサンプルとの挙動の類似性

結果が多少マイナスでも、
負け方がインサンプルと近ければ、
再現性は高いと判断できます。

逆に、
利益が出ていても挙動が別物なら、
その設定は危険です。

■OOSが機能する前提条件

OOSが意味を持つためには、
前提となる検証環境が重要です。

・実ティックデータを使用している
・スプレッドが変動している
・スリッページが発生している
・実口座と時間設定が一致している

これらが揃っていないと、
OOS以前にバックテスト自体が歪んでいます。

環境が歪んだままでは、
OOSも歪みます。

■Tick Data SuiteとOOSの相性

Tick Data Suiteを使うことで、
OOSは初めて意味を持ち始めます。

・インサンプルとOOSで同じ市場構造を再現
・擬似的な有利条件を排除
・現実的な負荷を含めた比較

この状態でOOSを行うと、
成績は大きく落ちることが多いです。

しかし、
これは失敗ではありません。

現実に近づいた結果です。

■OOSを通過する設定は少なくていい

優秀な設定ほど、
OOSを通過する数は少なくなります。

これは自然なことです。

相場は不安定で、
万能な設定は存在しません。

重要なのは、
通過率ではなく質です。

OOSを通過した設定は、
数が少なくても
フォワードに進む価値があります。

■MT4バックテストマニュアルが示すOOSの考え方

MT4バックテストマニュアルでは、
OOSを合否判定の最終試験として位置づけています。

・なぜこの期間を選ぶのか
・どこまで似ていれば合格なのか
・どのズレは許容するのか

これらを感覚ではなく、
基準で判断できるよう整理しています。

そのため、
OOSの結果に振り回されません。

■OOSを軽視する人ほど遠回りをする

OOSを省略する
形だけ入れる
結果が悪いとやり直す

これを繰り返すほど、
検証は長期化します。

一方で、
厳しいOOSを最初から課す人は、
使える設定と使えない設定を
早い段階で切り分けます。

結果として、
時間も資金も守られます。

■まとめ｜MT4バックテストOOSは最後のふるい

MT4バックテストにおけるOOSは、
安心材料ではありません。

疑うための工程です。

・形だけのOOSは意味がない
・環境が整っていなければOOSも歪む
・結果より挙動を見る
・通過数が少ないほど健全

MT4バックテストマニュアルは、
このOOSを正しく機能させるための
判断基準と考え方を整理しています。

OOSを恐れるか、
OOSを味方につけるか。

その差が、
実運用での結果を分けます。

➡【MT4 バックテスト OOS】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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