MT4のバックテスト結果「ストラテジーテスターリポート」の読み方

StrategyTesterReportの読み方

今回は、MT4(MetaTrader4)のバックテスト結果「Strategy Tester Report」の読み方を解説します。

私なりの見るべき項目や評価の考え方も交えて解説していきます。

MT4の初心者から中級者の方の役に立つんじゃないかと思っています。

 

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Strategy Tester Report

MT4のバックテストのやり方は別記事で解説しています。

MT4のはじめ方~ヒストリカルデータ取得からバックテストのやり方~
サンプルEAを使ったバックテストのやり方を解説します。「最大バー数の設定」と「ヒストリカルデータの取得」を行ってから「バックテスト」をする、という流れです。難しそうに見えるかもしれませんが、ほんとに簡単ですから、ぜひ挑戦してみましょう。

 

バックテストの結果は、ブラウザに「Strategy Tester Report」として出力し保存することが出来ます。

この「Strategy Tester Report」にはたくさんの項目があり、よくわからないという方に向けて、ここだけ見ればOKというポイントに絞って、以下解説していきます。

 

「モデリング品質」は90%あるか?

まず最初に確認すべきは「モデリング品質」です。

モデリング品質とは、バックテストの正確性を%であらわしたものです。

たとえバックテストで良い結果が出たとしても、モデリング品質が低ければ、その結果は信用できません。

MT4の開発元である MetaQuotes Software 社によると、モデリング品質は90%が最高値だそうです。

もし90%を下回っている場合は、ヒストリカルデータの一部にエラーがあるということです。

 

「純益」はいくら儲かるか

「純益」とは、最終的に増えた金額のことで、「総利益-総損失」で求められます。

「このEAを稼働すればいくら儲かるのか」をあらわす純益は、私たちにとって一番気になる項目です。

 

「プロフィットファクタ(PF)」は1.5以上あるか?

「プロフィットファクタ(PF)」とは、利益が損失の何倍なのかをあらわす指標で、「総利益÷総損失」で求められます。

PF1.0ならプラマイゼロ、1.0超なら利益が出たシステム、1.0未満なら損失が出たシステムということです。

私が考える良いEAのPFは1.5以上です。

実運用では、EAのパフォーマンスは1〜2割ほど下がると考えるべきなので、PF1.5はないと実運用に耐えられません。

もしPF2.0のシステムができれば、利益が損失の2倍もあるので、非常に資金効率の良いシステムということになります。

ただし、あまりにPFが良すぎる場合はカーブフィッティングをしてしまっているかもしれませんので、注意が必要です。

また、PFを評価する際は総取引数にも着目しましょう。総取引数が多ければ多いほどPFの信頼度が増します。

 

カーブフィッティング(過剰最適化)

カーブフィッティングとは、パラメータやルールを細かく追加するなどにより、システムを過剰に最適化してしまうことです。

カーブフィッティングしてしまったEAは、過去にのみ最適化してしまっているので、バックテスト結果は抜群です。

なので、非常に優れたシステムに見えますが、未来には適合しないので、実際の取引では期待どおりに機能しません。

MQL言語入門|EAのバックテストではカーブフィッティングに気を付けよう!
バックテストする際には、カーブフィッティングに注意しましょう。システムの最適化をやりすぎるとカーブフィッティングしてしまいます。カーブフィッティングされたシステムは、過去の相場の動きにだけ合うように出来てしまっているので、未来の相場にまったく通用しません。

 

「期待利得」が大きく総取引数も多いシステムが良い

「期待利得」は、1回の取引で見込める利益をあらわす指標で、「総損益÷総トレード数」で求められます。

ただし、期待利得がいくら大きくても、総取引数が少なければ純益は増えないので、期待利得を評価する際は総取引数にも注目しましょう。

また、期待利得が極端に大きい場合は、カーブフィッティングをしてしまっている可能性があるので、注意が必要です。

 

「最大ドローダウン(最大DD)」は20%程度以下か?

「最大ドローダウン(最大DD)」は、一番負けたときの負け幅をあらわします。

資金管理上とても重要な指標であるとともに、私は精神的負担の大きさを見る尺度として注目しています。

良いEAは、ドローダウンによる精神的負担も小さくあるべきで、最大ドローダウンはせいぜい20%程度まででしょう

 

「総取引数」は100回以上あるか?

総取引数も重要です。

統計学には「大数の法則」という基本的な考え方があります。サンプル数があればあるほど、得られる統計的な確率は、理論上の確率に近づくという法則です。

取引数が少ないとデータとして不十分であり、そのシステムの信頼度を判断できません。

最低でも100回は欲しいところです。

 

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まとめ

以上、バックテスト結果「Strategy Tester Report」の読み方を、私なりの見るべき項目や評価の考え方を解説しました。

バックテストではこれらの項目に着目して、優秀なEAを作りましょう。

ただし、行き過ぎたカーブフィッティングには注意しましょう。

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