FXストラテジー開発で「長期最適化の限界」に気づいた話

RSIフィルター（RSI<30）
+ トレンドフィルター（EMA50より上）
+ ブレイクアウト除外（20本高値更新を除外）
→ 5分足ではほぼ同時成立しない

トランプ政権・日銀利上げ・関税ショック
→ USD/JPYが往来相場化
→ 逆張りが機能しやすい特殊環境

・スリッページ2設定で現実的な検証をすべき
  → スリッページ込みでPFが1割れするコードを早期除外できた

・BBバンド幅スクイーズフィルターの導入
  → バンドウォーク連敗の根本解決策として機能

・ピンバーフィルターで反転確認
  → 5分足のラグなしに反転意志を確認

エントリー条件：
・BB拡張時（トレンドが出ている時）のみ
・EMA200方向一致
・ピンバー（実体×2.0の下髭）
・RSI 35/65（厳選）

決済：
・利確：BB中央線タッチ（動的・損小利大）
・損切り：ATR×2.5

万能なパラメーターは存在しない
↓
相場環境ごとに最適値が変わる
↓
長期間の最適化は過去への過剰適合になる
↓
現実的な使い方：
「ファンダで今の相場環境を判断してから
 その環境に合ったコードを選ぶ」

市販ツール：
「このパラメーターで過去データが最適」
→ カーブフィッティング
　（過去データに過剰適合させた状態。バックテストでは好成績でも、未来の相場では機能しない）
→ 相場環境が変わると一気に崩壊

今回やったこと：
「なぜこの条件が機能するのか」を理解
→ 相場環境が変わったと自分で気づける
→ パラメーターを自分でアップデートできる

① コードH（BB拡張×EMA乖離の2重フィルター）の検証
② コードFのトレード数を50〜100回に調整する方法
③ 「ファンダ判断×コード補助」の実運用プロセス設計
④ 全相場環境でPF1.2以上を維持する設計の探索

円安トレンド期   2022年〜2024年前半
  → 日米金利差拡大・介入前

転換期          2024年後半〜2025年前半
  → 日銀利上げ開始・円高圧力

新環境          2025年〜現在
  → トランプ関税・往来相場化

定期見直し（年1回・年初）：
  前年1年間のデータで再最適化
  → パラメーターを更新

随時見直し（以下のイベント発生時）：
  ・日銀・FRBの政策転換（利上げ・利下げ）
  ・米大統領就任・重要政策の発動
  ・直近3ヶ月のPFが1.0を割った時
  ・連続損失が通常の2倍を超えた時

//@version=5
strategy("FX_BB3sigma_v4b", overlay=true,
  default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
  default_qty_value=10,
  commission_type=strategy.commission.cash_per_order,
  commission_value=0.02,
  slippage=2)

bbLen      = input.int(20,    title="BB Length")
bbMult     = input.float(3.0, title="BB Multiplier")
atrLen     = input.int(14,    title="ATR Length")
tpAtrMult  = input.float(1.2, title="TP ATR Multiplier")
slAtrMult  = input.float(2.0, title="SL ATR Multiplier")
rsiLen     = input.int(14,    title="RSI Length")
rsiLong    = input.int(45,    title="RSI Long Threshold")
rsiShort   = input.int(55,    title="RSI Short Threshold")
bbWidthLen = input.int(100,   title="BB Width Lookback")
ema200Len  = input.int(200,   title="EMA Length")

bbBasis    = ta.sma(close, bbLen)
bbDev      = ta.stdev(close, bbLen)
bbUpper3   = bbBasis + bbMult * bbDev
bbLower3   = bbBasis - bbMult * bbDev
bbWidth    = bbUpper3 - bbLower3
bbWidthAvg = ta.sma(bbWidth, bbWidthLen)

atr    = ta.atr(atrLen)
rsi    = ta.rsi(close, rsiLen)
ema200 = ta.ema(close, ema200Len)

isSqueeze = bbWidth < bbWidthAvg
isBullish = close > ema200
isBearish = close < ema200

lowerWick     = open - low
upperWick     = high - open
bodySize      = math.abs(close - open) + 0.0001
isPinbarLong  = (low <= bbLower3) and (lowerWick > bodySize * 1.5)
isPinbarShort = (high >= bbUpper3) and (upperWick > bodySize * 1.5)

longCondition  = isSqueeze and isBullish and isPinbarLong  and rsi < rsiLong
shortCondition = isSqueeze and isBearish and isPinbarShort and rsi > rsiShort

var float entryPrice = na
if strategy.position_size != 0 and strategy.position_size[1] == 0
    entryPrice := strategy.position_avg_price

if longCondition and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if shortCondition and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if strategy.position_size > 0
    strategy.exit("ExitL", "Long",
      limit=strategy.position_avg_price + atr * tpAtrMult,
      stop =strategy.position_avg_price - atr * slAtrMult)

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit("ExitS", "Short",
      limit=strategy.position_avg_price - atr * tpAtrMult,
      stop =strategy.position_avg_price + atr * slAtrMult)

plot(bbBasis,  color=color.gray)
plot(bbUpper3, color=color.new(color.red,   20), linewidth=2)
plot(bbLower3, color=color.new(color.green, 20), linewidth=2)
plot(ema200,   color=color.new(color.orange, 0), linewidth=1)
bgcolor(isSqueeze ? color.new(color.blue, 93) : color.new(color.red, 93))