メむンコンテンツぞスキップ
芋出し画像

ゎゎゞャンのむンゞケヌタヌ、勝率もPFも茉っおいない ― 4,993本を党郚数えお分かった遞び方

    ⚠ 本蚘事は公開デヌタにもずづく客芳的な分析・意芋であり、特定商品の優劣や将来の利益を断定するものではありたせん。投資刀断は自己責任で。

    前回たでず、今回 ― EAから「むンゞケヌタヌ」ぞ

    この連茉では第4回から第8回たで、EA自動売買の手法を䞀぀ず぀怜蚌しおきたした。ナンピン、スキャルピング、1ポゞション型、スむング、ゎヌルド。EAはPF・勝率・最倧ドロヌダりン・取匕回数が商品ペヌゞに出おいるので、党数を集めれば「その手法は䜕で生き残り、䜕で飛ぶのか」を数字で確かめられたした。

    今回からむンゞケヌタヌず電子曞籍に移りたす。ただし、EAず同じやり方は䜿えたせん。

    むンゞケヌタヌには、成瞟デヌタが1本もないからです。党8,908件のデヌタ項目を確認したしたが、勝率もPFも最倧ドロヌダりンも、そもそも項目自䜓が存圚したせん。売買サむンを出す道具なので、出品者が茉せたくおも茉せる欄がない。買い手に芋えるのは、説明文ずレビュヌず䟡栌だけです。

    䞭身を数字で枬れないなら、䜕を芋るか。「他の買い手が、その商品をどう扱ったか」です。䜕本売れたのか。レビュヌは付いたのか。出品者はただそこにいるのか。商品の倖偎にある事実なら、党数で数えられたす。

    そこで販売ペヌゞを1本ず぀党数で開き盎したしたむンゞケヌタヌ8,908件・電子曞籍2,248件。

    数えお最初に分かったのは、「手がかりが無い」こずだった

    いた買える有料商品5,882本のうち、販売0本が2,081本35%。そしおこの2,081本は、䟋倖なく党郚がレビュヌも0件でした。

    成瞟は最初から無い。売れた実瞟も無い。感想も無い。3本に1本は、買い手が刀断に䜿える材料が文字どおりれロです。

    では残りをどう芋分けるか。ゞャンル・䟡栌・出品時期の3぀の軞で、党数を䞊べたした。

    前提「䞊んでいる」ず「買える」は違う

    数え始めおすぐ、想定しおいなかったこずが分かりたした。棚に䞊んで芋える商品のうち、3割近くはもう買えたせん。

    • 商品ペヌゞごず消滅404643件7%

    • 販売終了・停止2,090件23%

    • 珟圚も販売䞭6,175件69%

    さらに、2ヶ月前6月に販売䞭だった7,361件を远跡するず、22.5%がこの2ヶ月で販売終了しおいたしたペヌゞ消滅は1.2%。いた芋おいる商品は、2ヶ月埌に4分の1近い確率で買えなくなっおいる蚈算です。

    消えた1,654件を出品者ごずに远いかけたずころ、玄半分803件は出品者が党商品を䞋ろしお垂堎からいなくなっおいたした。残り半分は、出品者が健圚のたた商品を敎理しただけです。

    そこで以䞋の数字はすべお、「いた実際に買える有料商品 5,882本」むンゞ4,993本・電子曞籍889本を母数にしおいたす。販売䞭6,175件のうち1,182件は無料配垃なので、母数から倖したした。出品時期による絞り蟌みはしおいたせん。

    むンゞケヌタヌゞャンル別の「買われ方」

    画像

    17ゞャンルを「誰も買っおいない率」の䜎い順に䞊べ、本数・販売䞭倮倀・䟡栌䞭倮倀・レビュヌ0率を䞊蚘したした。自分の狙っおいるゞャンルを探しおみおください。

    いちばん䜎いのはダり理論の8%、いちばん高いのはAI・機械孊習の49%でした。ただしこの差には、出品時期の圱響が混ざっおいたす。そこは発芋②で分けお芋たす。

    発芋①叀兞的な手法ほど、買い手に遞ばれおいる

    䞊䜍に䞊ぶのは、ダり理論・平均足・ZigZag。いずれもロゞックが公開されおいお、買い手が䞭身を理解できる手法です。

    ずくにダり理論は販売䞭倮18本ず突出しおいたす。他ゞャンルの䞭倮倀が1〜11本であるこずを考えるず、そのゞャンルの䞭で満遍なく買われおいるずいうこずです。レビュヌが1件も付いおいない商品の割合も59%ず、党ゞャンルで最も䜎い。買われお、䜿われお、感想が曞かれおいるゞャンルです。

    発芋②新しいゞャンルは、ただ誰も怜蚌しおいない

    最䞋䜍はAI・機械孊習を謳うむンゞでした。35本䞭49%が1本も売れおおらず、販売䞭倮倀は1本、レビュヌが付いおいない商品が86%。

    ただし、この数字はそのたたでは受け取れたせん。AI系は74%が出品から1幎未満出品幎数の䞭倮倀0.3幎。ただ売れる時間が経っおいない商品が倧半です。

    そこで、出品から1幎以䞊のものだけで数え盎したした。

    • ダり理論5%党䜓では8%

    • サむンツヌル17%党䜓では28%

    • 移動平均21%党䜓では26%

    • ゎヌルド13%党䜓では33%

    • AI・機械孊習44%党䜓では49%

    • むンゞ党䜓26%

    ゎヌルドは順䜍がひっくり返りたす。 1幎以䞊に限るず13%で、むンゞ党䜓の26%より良い。ゎヌルドのむンゞが買われおいないのではなく、ゎヌルドのむンゞが新しかった73%が1幎未満だけでした。

    AI系は44%ず高いたたですが、1幎以䞊に残るのは9本しかありたせん。この母数で「AIは売れない」ず蚀い切るこずはできたせん。

    新しいゞャンルに぀いお蚀えるのは、「売れおいない」ではなく「ただ誰も怜蚌しおいない」ずいうこずです。買い手の足跡が溜たるには時間がかかりたす。その間に買う人は、手がかりが無いたた刀断するこずになりたす。

    発芋③䟡栌ず「買われ方」が察応しおいない

    画像

    高いほうが、誰にも買われおいない率が高い。 〜¥4,999が34%、¥10,000〜29,999が38%、そしお¥50,000以䞊は44%。359本のうち158本が1本も売れおおらず、販売䞭倮倀は1本です。

    そしおこの傟向だけは、出品時期で説明が぀きたせん。 発芋②ず同じように1幎以䞊のものだけで数え盎すず、他の䟡栌垯は9ポむントほど䞋がるのに、¥50,000超だけがほずんど動きたせん。

    • 〜¥4,99934% → 25%

    • Â¥5,000〜9,99934% → 25%

    • Â¥10,000〜29,99938% → 28%

    • Â¥30,000〜49,99937% → 28%

    • Â¥50,000以䞊44% → 43%

    時間が経おば買い手が付く、ずいう圓たり前のこずが、高額品では起きおいたせん。䟡栌は品質のシグナルずしお機胜しおいないどころか、高いものほど誰の怜蚌も受けないたた棚に残り続けたす。

    電子曞籍ゞャンル差はもっず極端

    画像

    同じ芋方を電子曞籍889本にも圓おはめたした。pips蚎求の3%から株匏・米囜株の76%たで、むンゞケヌタヌよりさらに開きたす。

    株匏・米囜株の電子曞籍37本は、4分の3が1本も売れおいたせん。そしおレビュヌは1件もありたせん。

    ゎゎゞャンはFXの垂堎であり、株匏の本は棚に䞊んでいるだけで、誰にも読たれおいない。ここを探しおいる人は、そもそも別の堎所で買っおいたす。

    日経225も52%が0本、レビュヌ0率96%ず、ほが同じ構図です。

    発芋④「売れおいる商品」の基準が䜜れない

    冒頭で「3本に1本は手がかりがれロ」ず曞きたした。では残り3分の2は、どれくらい売れおいるのか。

    画像

    5,882本を販売数で区切るず、3本以䞋が3,473本59%、10本以䞋では4,343本に達したす。

    4本に3本は、生涯で10本以䞋しか売れおいたせん。 「販売5本」の商品を芋たずき、それが倚いのか少ないのか。実はこの垂堎では䞊䜍38%——䞊から4割に入る数字です。

    「平均的な商品」ずいうものが存圚しない

    販売数の䞭倮倀は2本。ずころが平均は37.1本です。19倍の開きがありたす。

    この差は、ごく䞀郚の商品が数千本売れおいるこずで生たれたす。平均を芋るず「そこそこ売れおいる垂堎」に芋えたすが、実際に棚に䞊ぶ商品の真ん䞭は2本です。

    「この商品はどれくらい売れおいるのが普通なのか」ずいう問いに、この垂堎は答えを持っおいたせん。

    そしお売れおいない商品が倧半だずいうこずは、裏を返せば、販売のほずんどが䞀郚に集たっおいるずいうこずです。実際、䞊䜍100本党䜓の1.7%だけで販売の54.4%を占めおいたした。買い手の足跡は垂堎に薄く広がっおいるのではなく、ごく狭い堎所に固たっおいたす。

    「ただ新しいから」では説明できない

    「売れおいないのは、出したばかりの商品が倚いからでは」ず考えるのが自然です。実際その圱響はありたす。出品からの経過期間で分けるず、こうなりたす。

    画像

    6ヶ月未満は62%、1〜2幎で43%、2幎を超えるず2割台に萜ち着きたす。新しい商品ほど0本率が高いのは事実です。 ですので、AI系やゎヌルドの数字には「ただ新しい」ぶんの䞋駄が乗っおいたす。

    ただし、出品から1幎以䞊経った4,377本に限っおも、1,175本27%は1本も売れおいたせん。

    時間の問題だけではない、ずいうこずです。

    買い手ずしおの実践

    • 買う前に「出品者の最終ログむン」を芋る。商品ペヌゞに衚瀺されおいたす。2ヶ月で消えた商品の玄半分は、出品者ごずいなくなっおいたした。買った埌にサポヌトを受けられるかは、ここに出おいたす

    • ゞャンルごずに「買われ方」が違うこずを知っおおく。ダり理論系は1幎以䞊のもので0本率5%、むンゞ党䜓は26%。同じ¥5,000でも、他の買い手の付き方がたるで違う

    • 䟡栌を品質の目安にしない。¥50,000超は44%が誰にも買われおおらず、しかも1幎以䞊経っおもこの数字がほずんど䞋がりたせん

    • 「レビュヌ0件・販売数の衚瀺なし」の商品は、刀断材料がれロ。安いから詊す、は成立しおも、高額でこれは避ける

    • 出品されたばかりのゞャンルは、良し悪しではなく「ただ誰も怜蚌しおいない」ず考える。AI・ゎヌルドは7割が出品1幎未満で、買い手の足跡がただ溜たっおいたせん

    • 株匏・日経225の電子曞籍は、この垂堎では実質的に怜蚌されおいない。同じ内容なら他の媒䜓を探すほうが早い

    おわりに ― 数え方ず泚意点

    • 数字は2026幎8月に党数取埗し、珟圚も販売䞭の有料商品5,882本に限定しおいたす。出品時期による絞り蟌みはしおいたせん

    • ゞャンル分けは商品名ずキャッチコピヌの語句によるものです。耇数ゞャンルにたたがる商品は重耇しお数えられたす。たたどのゞャンルにも圓おはたらない商品も倚数ありたす

    • 「誰も買っおいない率」は、販売ペヌゞに「既に◯人が利甚䞭」の衚瀺が出ない商品の割合です。ゎゎゞャンは販売数が0のずき、この行ごず衚瀺したせん

    • 図の数字は出品時期で絞っおいないため、新しいゞャンルほど䞍利に出たす。 AI・ゎヌルドは7割超が出品1幎未満です。この圱響は発芋②で1幎以䞊に絞っお怜蚌し、ゎヌルドは13%たで䞋がっお垂堎平均より良くなりたした。図は「いた棚に䞊んでいるものの実態」、発芋②の数字は「時間の圱響を陀いた比范」ずしお読み分けおください

    • 販売終了の理由は、ペヌゞ䞊の状態衚瀺ず出品者の行動他商品を䞋ろしたか・新商品を出したか・ログむンしおいるかから掚定したものです。出品者に確認したわけではありたせん。ずくに「性胜に問題があったのか」は刀定できおいたせん

    • 販売数・レビュヌ数は出品者偎の運甚で倉わりうる倀ですレビュヌの非衚瀺に぀いおは第2回で扱いたした

    むンゞケヌタヌには、䞭身の良し悪しを数字で確かめる手段が最初から甚意されおいたせん。だから買い手にできるのは、「他の誰かが先に確かめたもの」から遞ぶこずくらいです。

    ずころが、その確認は均等には効きたせん。ダり理論のような叀い手法には足跡が溜たっおいたす。新しいゞャンルは、悪いのではなく時間が足りないだけでした。効かないのは高額品です。¥50,000を超えるず、出品から1幎以䞊経っおも43%が誰にも買われないたた残りたす。

    いちばん高い買い物ほど、誰も先に確かめおいない。それがこの垂堎の圢でした。

    【FXツヌル怜蚌ラボ】ゎゎゞャンのEA・むンゞを、買う人の立堎でデヌタ怜蚌しおいたす。フォロヌで曎新が届きたす。

    この蚘事はnoteマネヌにピックアップされたした

    noteマネヌのバナヌ
     
     
    FXツヌルEA・むンゞを出品者の宣䌝から独立しお、党数デヌタの分析ず自䜜ロゞックでの怜蚌から、䞭立に評䟡するメディアです。

    あなたぞのおすすめ