9月1日　本物のエッジを見つけたのに、資金規模のせいでデプロイを見送った話

自前実装のZigZag(非リペイント、確定したスイングだけを使用)で押し安値・戻り高値を検出し、そこから反転を狙うEAを作りました。ただし一般的な「if done(成行即時)」の押し目買いとは違い、スイング点からConfirmPips先にあらかじめ逆指値(Stop)を置いておき、反転をある程度確認できてからでないと入らない、という一段慎重な設計にしています。決済は、直前の反対側スイング高安値とSL幅×MinRR倍率のうち遠い方をTPに、スイング点からのバッファ幅をSLにしています。

USDJPY・M15・買い専用という構成で、訓練期間(2022〜2024年)でPF1.11(57取引)、アウトオブサンプル(2025〜2026年)でPF1.58という結果になりました。訓練より検証の方が良い数字が出ており、少なくとも過学習のサインではなさそうです。

ただし、この構成はかなり狭い条件でしか成立しませんでした。同じロジックをEURUSDに展開すると大幅に悪化し、GBPJPY・M15ではPF0.408まで崩れました。「取引頻度を上げたい」という考えでM5に短縮すると、全トレードがSL7pips/TP21pips固定(MinRR倍率3.0のフロアが常に支配)という状態になり、損益分岐に必要な勝率25%に対し実勝率は約20%にとどまり、PF0.832まで悪化しました。時間帯や曜日で分解しても救済できるだけのサンプルはなく、ノイズが全体を薄めていたということです。

弱点分析を経て、5つの改善策も試しました。上位足(H4・MA50)バイアスフィルターは訓練PF1.137・検証PF1.365と、それ自体は頑健な数字を出しましたが、ベースラインの検証PF1.58を下回るうえ取引頻度も減るため不採用にしました。もっとも印象的だったのは、実データのwin/loss診断から見つけた「eaten_pipsフィルター」です。訓練期間で「発注時点でエントリーまでの残り距離が3.0pips以上ある9件が勝率0%」という極端に強いパターンを発見し、これをフィルターとして実装したところ訓練PFは1.112から1.428まで劇的に改善しました。ところが同じフィルターを検証期間に当てはめると、同じバケットの勝率が50%(6件中3件、全バケット中最良)へ完全に逆転しており、訓練期間固有のノイズへの過学習だったことが直接的に証明されました。

M15・USDJPY・買い専用という構成自体は、訓練PF1.11・検証PF1.58という本物のエッジと呼べる数字でした。それでも最終的にはデプロイを見送っています。理由は資金規模です。10万円未満の小口資金・レバレッジ1:1111という条件でも、リスク管理された取引の範囲では月3万円という目標に届くには、必要資金が2,000万〜3,000万円相当、あるいは非現実的なほど高いリスク率が必要という計算になりました。取引頻度を増やそうとした試み(M5短縮・通貨分散)がすべて崩壊した以上、この資金規模・この構成で収益を増やす現実的な道はないと判断しました。

「エッジが実在する」ことと「その資金規模で実用に足る収益になる」ことは、まったく別の問題です。理屈上は正しいエッジを見つけても、規模の制約だけで採用を見送らざるを得ないケースがある、というのがこの検証の結論でした。