【EA バックテスト】勝率・PFが高いのに負ける理由|数字を信じるほど失敗する検証の落とし穴

■EAバックテストで、最初にどの数字を見ていますか?

EAバックテスト結果を開いた瞬間、
多くのトレード経験者が真っ先に確認するのは、

・勝率
・プロフィットファクター(PF)
・最終損益

もしあなたもそうなら、
それはごく自然な行動です。

しかし、
EA運用で失敗してきた人ほど、
この“数字の見方”に問題があります。

■勝率70%、PF2.0でも破綻するEAの正体

想像してみてください。

・勝率:72%
・PF:2.1
・バックテスト期間:3年
・資産曲線:右肩上がり

一見すると、
「優秀なEA」に見えます。

では質問です。
このEAは安全でしょうか?

多くの人は
迷わず「YES」と答えます。

しかし実運用では、
このタイプのEAが
最も危険です。

■なぜ「良い数字」が危険信号になるのか

勝率やPFが
極端に良いEAには、
共通点があります。

・損切りが極端に遠い
・ナンピン/マーチンを内包している
・スプレッド拡大を想定していない
・スリッページ耐性がない

これらのリスクは、
MT4標準のEAバックテストでは
ほとんど数字に表れません。

だからこそ、
“数字が良いEA”ほど
裏に爆弾を抱えています。

■EAバックテストは「勝ち方」ではなく「負け方」を見る

プロがEAバックテストで
最も重視するのは、

勝率でもPFでもありません。

負け方です。

・どんな相場で連敗するのか
・最大DDはどういう形で出るのか
・損失が一気に集中する局面はどこか

これを見ずに、

「PFが高いからOK」
「勝率が高いから安心」

と判断するのは、
ブレーキを確認せずに
高速道路に出る行為
と同じです。

■数字が良く見える“からくり”

なぜEAバックテストでは、
数字が良く見えてしまうのか。

理由は明確です。

MT4標準バックテストでは、

・スプレッドが固定
・約定遅延がない
・スリッページが存在しない

つまり、
EAにとって最も有利な条件
が揃っています。

この環境では、

・薄利型EA
・スキャルピングEA
・時間帯依存EA

ほど、
勝率やPFが過剰に良くなります。

■Tick Data Suiteで“数字の正体”が暴かれる

Tick Data Suite(TDS)を使った
EAバックテストでは、

・実際のティックデータ
・可変スプレッド
・スリッページ発生

が反映されます。

すると、
こうした変化が起きます。

・勝率が5〜10%落ちる
・PFが一気に低下する
・想定外の連敗が出現する

多くの人は
ここでショックを受けます。

しかし、
それこそがリアルに近い数字です。

■「数字が悪くなった=失敗」ではない

重要なことがあります。

TDS環境で
EAバックテストの成績が
悪化するのは、

EAがダメだからではありません。

現実に近づいたからです。

むしろ、

・TDS環境でも耐えられるEA
・数字が大きく崩れないEA

だけが、
実運用に進む価値があります。

■EAバックテストで本当に見るべき指標

では、
EAバックテストでは
何を見るべきなのか。

注目すべきは、

・最大ドローダウン
・連敗の出方
・損失の集中タイミング
・資産曲線の“荒れ方”

これらは、
リアルでの精神耐性と
資金耐性に直結
します。

勝率やPFは、
その後で十分です。

■数字を“判断基準”に変えられない人が迷う

EAバックテスト結果を見て、

「良さそうだけど不安」
「本当に動かしていいのか」

と迷う理由は一つです。

数字を“行動基準”に変換できていない
からです。

これができない限り、
EA運用は
常に感情に支配されます。

■MT4バックテスト実践講座が教える「数字の翻訳」

【MT4バックテスト実践講座】では、

・勝率・PFの正しい位置づけ
・DDをどう評価するか
・どの数字でEAを切るか
・数字を運用ルールに落とす方法

を、
実際のバックテスト事例で解説します。

だから、

「このEAはここまで耐える」
「ここで止める」

と、
迷わず判断できるようになります。

■EAバックテストは「安心材料」ではない

EAバックテストは、

安心するための作業ではありません。

覚悟を決めるための作業です。

その覚悟が持てないEAは、
リアルで必ず不安を生みます。

■今すぐ問い直してください

✅ 勝率やPFだけで判断していないか?
✅ “負け方”を説明できるEAか?
✅ その数字はリアルを想定しているか?

一つでも曖昧なら、
次に進む価値は十分です。

【EA 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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