バックテストと実稼働、両方を公開する。
ウォークフォワード検証によるモデルの汎化性能。CPCV (Combinatorial Purged CV) で過剰適合を抑制。
AWS Lightsail VPS 上での 24 時間自動稼働実績。集計はすべて exit_time 確定済みのトレードのみ。
集計はすべて exit_time 確定済みのみ。
稼働初期のロット差により累積 pips に対し pnl が小さい。
自動判定が機能した3つのケース。すべて実データ（実約定 or 仮想追跡）に基づく。
04-16 21:00 JST のバーで Primary シグナルが BUY を出し、Meta-Labeling もこれを通過させて成行参入した。2.0 時間（4 バー）後の 04-16 23:01 JST に TP=159.247 へ到達し、+29.4 pips（+190 円）で利確した。TP-SL 設計（TP 約 +29 pips / SL 約 -48 pips）と実勢ボラティリティの整合が良かった事例。
04-17 22:01 JST に成行で BUY 参入した1本目は反発を待たずに 04-17 23:30 JST に SL=158.017 を割り込んで -58.7 pips で損切り。被害を初期 SL 幅でクリップした直後、04-18 00:01 JST に Primary が再び BUY を示し Meta-Labeling もこれを通過、157.887 で再参入。押し目買いとなり段階的に上昇、04-18 02:30 JST に TP=158.174 に到達して +34.0 pips で利確。合算 -24.7 pips ／ -166 円。1回の損失をシステムとして自動的に部分回復した、ストップロス設計と再エントリー判定の連携事例。
04-22 04:00 JST のバーで Primary モデルは BUY シグナルを出した。しかし Meta-Labeling の確率は 0.374 と閾値 0.600 を下回り、システムは執行を見送った（REJECTED_META）。仮想追跡の結果、もし執行していたら 6 時間後の TIMEOUT 決済価格 159.255 で -35.5 pips の損失となっていた。TP=160.086 / SL=159.134 のいずれにも到達せず、終始想定方向に進まなかった。MFE は +2.7 pips、MAE は -43.9 pips に達していた。Primary 単体ではエントリーすべき局面を、Meta が「勝率不足」と判定して見送ることで損失を未然回避した典型例。
バックテストだけでも、実稼働だけでもない。
過剰最適化されたバックテストは美しいが嘘をつく。 実稼働では市場が常に変化し、スリッページ・約定遅延・週末ギャップが発生する。
両方を公開することで、モデルの一般化能力と運用の堅牢性を透明にする。 バックテスト数値と実稼働数値の差分こそが、システムが本当にどれだけ実用的かを示す情報である。
維持率 = 実稼働数値 / バックテスト数値。
勝率は 93% を維持し、モデルのシグナル判定能力が実市場でも機能していることを示す。
PF の低下はスリッページ・約定遅延・週末ギャップ等の実市場要因を含むが、PF 2.75 は依然として実用的な水準である。
実稼働 29 トレードはサンプルサイズが小さく、今後変動する可能性がある。
※ バックテスト数値は過去データに基づく検証結果であり、将来の運用成績を保証するものではありません。 実稼働数値は 2026-04-08〜2026-04-24 時点のものであり、今後の市場環境により変動します。 外国為替取引には元本損失リスクが伴います。本システムは個人開発プロジェクトであり、 投資判断はご自身の責任で行ってください。