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ストラテジーファクトリーの現場から
バックテストのドルはUSDCだった。3月11日、それは87セントで取引されていた。
エクイティカーブにドルとラベルを付けた。口座はUSDCで、その土曜日、USDCはドルではなかった。
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ルックバックを成績に数えずにバックテストをウォームアップするには？
未完成のインジケーター、ポジションを残したまま切った曲線、8時間の特徴量に対する30日ウォームアップ。それらを捕まえる再起動チェック。
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Binanceでバックテストし、Bybitでペーパー取引した。エッジはラグだった。
BinanceでBTCをリサーチし、Bybitでペーパー取引した。バックテストが楽観的だったわけではない。より速いテープを見ていたのだ。
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ヘッジによってバックテストの取引コストが倍増した話
オプションの取引はまばらでした。原資産が少し動くたびにヘッジが取引されていました。オプションのバックテストに潜んでいたコストを、私たちがどう見つけたのかを紹介します。
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バックテストではショートが勝っていた。それでも自動デレバレッジで強制決済された。
証拠金が尽きると起きるのが清算です。相手の証拠金が尽きたときに起きるのがADLで、そのとき利益を出していたのはあなたでした。
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シグナルは正しかった。オプションのバックテストは誤った満期を買っていた。
シグナルが示したのはコールスプレッドでした。バックテストは、後から見ると流動性が高そうな満期を選びました。調べてみると、原因は目立たないカレンダー結合にありました。
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あなたのオプションバックテストが使った、実際には取引されなかったミッド価格
ミッド価格は妥当な価値の推定値になり得ますが、執行価格の前提としては頼りないものです。この違いが、オプションのバックテスト成績をひそかに作り上げてしまう3つの例を紹介します。
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バックテストのオプションデータが何度も置き換わるのはなぜ？
同じオプション戦略でも、「同じ」過去データから異なる結果が出ることがあります。アーカイブ内の市場データが変わったのかを見分ける方法と、次回の実行結果を説明できるように保存すべき情報をご紹介します。
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市場を増やすとバックテストのSharpeが上がることがある
市場ユニバースを広げると、分散が進むように見えます。戦略探索では、試行をもうひとまとまり増やすことにもなり得ます。その違いを見分ける方法を紹介します。
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リバランス頻度を上げると、なぜバックテストの成績が良く見えるのか？
日次リバランスならシグナルを早く反映できますが、その過程で優位性を使い果たすこともあります。取引を増やす価値があるかを測る方法を解説します。
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データが悪化すると、戦略のSharpe比も改善することがある
怪しいティックは誤った約定値かもしれませんし、戦略の脆さを露わにする唯一の観測値かもしれません。データクリーニングに必要なのは、見栄えのよいエクイティカーブだけでなく、監査証跡です。
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データベンダーが過去データを変更したため、バックテストを再構築した
同じ戦略コードと期間を使ったのに、6週間後には異なる損益曲線になっていました。原因が改訂された市場データにあると突き止め、何が変わったのかを判別できるよう実験を再構築しました。
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あなたの戦略は240回試されました。本当はバックテストを何回実行したのでしょうか？
240通りのパラメーターを試し、勝者を選びました。Sharpeは2.1です。大切なのは、ノイズが優位性に見える機会を何回与えたかです。
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先物ポジションのロールにコストを課したら、戦略は機能しなくなった
カレンダースプレッドは、期近限月が満期を迎えるまでは問題なさそうでした。その後、バックテストでは誰も取引できない価格でポジションを乗り換えていました。
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スプレッドを計算に入れると、リバランスは割安ではなかった
バックテストでは手数料は4ベーシスポイントでした。スプレッドとマーケットインパクトを加えると、リバランスのコストは20を超えました。見落としていたコストをどう見つけたのかをご紹介します。
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日次シグナルで取引する戦略はどうバックテストすればよい？
日次バーには価格と日付が記録されていますが、戦略が終値をいつ把握したかまではわかりません。あり得ない価格で約定したことにせず、日次シグナルをバックテストする方法を紹介します。
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AIリサーチエージェントに戦略を最適化させた。記録を見返すと、期待ほどではなかった。
エージェントはSharpe 4.1の戦略を見つけた。そこで試行回数を数え、探索を止めてみると、実際に評価できる水準まで結果は縮んだ。
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AIリサーチエージェントがテストセットを見ている：スコアを汚染する3つのパターン
テスト結果が次の実験を左右した時点で、そのセットはもうテストではありません。リサーチエージェントが気づかれないままテストセットから学ぶ3つのパターンと、スコアの信頼性を保つ方法を紹介します。
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取引コストが上昇しても戦略の優位性が保たれるか、どう検証する？
戦略が「現実的なコスト」に耐えるかだけを問うのはやめましょう。どれだけのコストを吸収できるのか、どの前提が重要なのか、優位性がどこで消えるのかを測ります。
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バックテストに上場廃止台帳が必要な理由
バックテストから企業が消えると、最終リターンまで消えているかもしれません。よくある3つの近道が、破綻した銘柄を見えない勝ち組に変えてしまいます。
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バックテストで見つかった20%の優位性。そのうち1つの誤ったタイムスタンプによるものはどれくらい？
バックテストで得た20%の優位性は、その時点では誰も知り得なかった数字から生まれているかもしれません。改訂、遅れて発表されたデータ、ベンダーによる遡及補完が、あなたに代わって取引していないかを確かめる方法を紹介します。
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誤った契約を買った予測市場バックテストを解剖する
バックテストは「法案は可決されるか？」を買いました。でも、どの法案を、いつまでに、誰の判定に基づいてでしょうか。予測市場の整然としたリプレイが別の賭けに変わってしまう、契約特定の失敗を解剖します。
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勝ちトレードの無期限先物が資金調達料で損失に変わった理由
BTC無期限先物で相場の方向は当たったのに、損失が出ました。資金調達の支払いを1件ずつ記した台帳と、その理由を明らかにする会計チェックを紹介します。
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戦略のエッジが異なる市場レジームでも維持されるか、どう見極める？
戦略の平均リターンだけでは、特定の市場環境に頼った脆さが隠れることがあります。エッジが複数のレジームで通用するかを見極める方法を紹介します。
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優れたバックテストが戦略研究を悪化させることがある
バックテストは悪い案を退けるのに役立ちます。500個の案から最良のものを選ぶために使うと、勝者は単に最も運がよかっただけかもしれません。リサーチの過程を誠実に保つ方法を紹介します。
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バックテストで、市場価格が届いていないのに指値注文が約定するのはなぜ？
指値価格がバーの範囲内にあったため、バックテストでは約定扱いになった。これは価格に触れたというだけで、実際に取引できた証拠ではありません。
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ウォークフォワード検証を通過した戦略で、なぜペーパー取引の結果が乖離したのか？
戦略はウォークフォワード検証を通過したものの、ペーパー取引では結果が乖離しました。まず疑うべきなのは市場ではなく、リサーチから執行への受け渡しかもしれません。
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なぜバックテストでは、市場に一度も表示されていない価格で約定したのか？
シミュレーション上の約定価格がバー内のどの価格よりも有利なら、問題はシグナルではなく執行の前提にあるかもしれません。その価格がどこから来たのかを追う方法を紹介します。
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バックテストでは年間回転率12%。口座では38%取引していた。
バックテストでは年間回転率12%でも、口座では38%取引されることがあります。この差は、「回転率」をコード上でどう定義するかから生じることがよくあります。
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AI戦略エージェントが明日の情報を今日に漏らさないようにするには？
戦略はすべての構文チェックに合格しても、未来を知っていることがあります。リサーチエージェントが情報を漏らす見えにくい原因と、それを見つけるチェック方法を紹介します。
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取引停止をまたぐ戦略をどうバックテストするか？
取引停止は出来高ゼロのバーではありません。市場が戦略に許す動作が変わり、再開時のオークションによって、取引できると思っていた価格が塗り替えられることもあります。
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手数料ランクが変わった後、優位性が消えた。戦略が崩れたのか、それとも口座か？
戦略の総取引は同じでも、口座の取引量に応じて手数料ランクは変わります。優位性が動いたのか、口座の状態が変わったのかを見分ける方法を解説します。
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明日の勝ち組を売ったリバランス：売買回転率を徹底検証
ランキング表は、注文に変換して初めて売買戦略になります。月次リバランスを例に、目標ウェイトから売買回転率、手数料、そしてバックテストを実態以上にきれいに見せてしまう前提まで追っていきます。
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バックテストでは好成績だった時間帯。時計が変わった後も取引できますか？
戦略は最初の1時間で利益を上げている——その時間がずれるまでは。サマータイムの切り替えや取引所のスケジュールをまたいで、日中の季節性を検証する実践ガイドです。
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バックテストで同じ資金を二重に使っていませんか？ポートフォリオ会計ガイド
ポジションが帳簿上は利益を出していても、次の注文に回せる資金が残っているとは限りません。よくある3つの会計処理の近道が、バックテストで同じ資金をいつの間にか二重に使ってしまう原因です。
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ペーパーストラテジー再起動後にポジションが変わっていた：状態復旧についての手紙
プロセスは再起動しましたが、ストラテジーも再開できていますか？ポジション、未約定注文、シグナルに関する記憶がペーパー口座と一致しているか、確認する方法を紹介します。
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バックテストは合格。それでもペーパー戦略は注文の37%を取りこぼした。
ペーパー戦略は100件の注文を出し、63件が約定しました。バックテストでは91件が約定扱いでした。この差は、Sharpe比では見えない注文状態、タイミング、前提条件から生じていました。
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戦略のバックテスト再現に挑戦。数値がずれた原因はここにありました。
保存しておいた戦略を再実行したところ、エクイティカーブが変わっていました。数日かけて、データの改訂、依存関係のバージョン、そして意外なほど小さなデフォルト設定をたどり、ずれの原因を突き止めました。
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バックテストの市場データが実際に取引可能だったか、どう判断すればよいでしょうか？
価格が正しいからといって、誠実なバックテストになるとは限りません。各観測値がいつ利用可能になったか、どの市場を表しているか、そして戦略がそれに基づいて行動できたかを確認しましょう。
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ペーパーストラテジーを再起動後にリプレイしたら、注文が変わった
ポジション保有中にペーパーストラテジーを再起動したところ、注文の流れが変わりました。シグナルは問題ありませんでした。記憶のほうに問題がありました。
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オプションのバックテストでは、満期時に実際に何が起きるのか？
満期時の損益を考えるうえで、最後のオプション気配値は往々にして最も役に立たない数字です。約定を捏造せずに、決済、権利行使、受渡しをモデル化する方法を紹介します。
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あなたの連続先物チャートは、誰も取引できなかった契約です
2020年4月20日、WTIの2つの契約は58.06ドル離れた価格で清算されました。雑に接続すると、どのポジションも稼いでいない58,060ドルをバックテストが計上してしまいます。
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バックテストの途中で戦略を再起動する。保有状況を覚えているか？
データセット内のあらゆる相場を乗り切れる戦略でも、プロセスの再起動で破綻することがあります。リプレイを途中で止め、何を忘れたのか確かめましょう。
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ペーパー口座がバックテストの約定を拒否した：取引所フィルターについての手紙
バックテストでは注文サイズを正しく計算したのに、ペーパー取引所では拒否されてしまった。精度ルールを戦略の執行モデルに組み込む方法を紹介します。
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ティックデータでバックテストは改善しない——多くの戦略ではむしろ悪化する
解像度が高いほど真実に近いとは限りません。多くの戦略では、ティックデータを使うことで、実際の問題である約定とコストの見積もりの甘さを、細かいデータならバックテストも正確なはずだという錯覚と引き換えにしてしまいます。
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シグナルを食い尽くしたリバランス：戦略が実市場で初めて歩んだ道
シグナルは方向を正しく捉えていました。それでもポートフォリオはリバランスで優位性を失いました。薄い板と大きすぎる注文が、ひとつずつ重なったのです。
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逆型パーペチュアル(インバース無期限先物)のバックテストで、BTCとドルを混同しないためにはどうすればよいか?
あるトレードは10,000ドルの利益を生む。口座は15,000ドル増える。どちらの数字も正しい。あなたのバックテストは、消えた5,000ドルを説明できなければならない。
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株式バックテストで空売りを見つけた。その株を実際に借りられた？
あなたのギャップ縮小戦略は、選んだ銘柄をすべて空売りします。しかし、ブローカーが用意できる銘柄はもっと限られています。エントリー前に欠けている取引について考えてみましょう。
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バックテストのスリッページモデルは、意図的に間違わせるべき
スリッページモデルの目的は、実際に得られたはずの約定を推測することではありません。過去のバーからは分からない、もっともらしい約定条件でも戦略が持ちこたえるかを確かめることです。
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あなたのマクロ・バックテストは改定後の雇用統計で取引していた
過去の雇用統計系列は正しくダウンロードしました。それでも戦略は、まだ存在していなかった数字で取引していました。情報を得られるまで、あと2カ月かかる数字です。情報セットを再構築する方法を紹介します。
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バックテストにはどれだけのレイテンシを加えるべきか？私たちのレイテンシをミリ秒単位で計測しました
中央値は195 ms。99パーセンタイルでは2,970 ms。シグナルが実際に発生した分足では中央値が840 ms。この数字のうち、意味があるのは1つだけです。
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5つのサイズ調整ルール、1つのシグナル：バックテストを実際に動かしているもの
バックテスト結果のばらつきの大半は、いつエントリーするかではなく、どれだけのサイズを持つかで決まります。同じシグナルを6つのサイズ調整ルールで比較し、手数料とレポートが記載し忘れた最大レバレッジも示します。
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同じコード、同じデータでSharpeが2通り：バックテストに必要な非決定性監査
11,205本のバーは完全一致。その後、ランキングで同点が発生し、Sharpeに0.15の差が生まれました。バックテストの揺らぎ幅を把握していなければ、最良のパラメータセットが本当に優れていたのかも分かりません。
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Sharpe比はあらゆる検証を乗り越えた。それでも偶然かもしれない。
1,000回試した後なら、Sharpe比2も驚異的に見えることがあります。意外なのは、そこにたどり着くまでに試した方法の数です。
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バックテストのボラティリティ目標が、制御すべきリスクを捉え損ねる理由
ボラティリティ10%の目標はサイジングの指示であり、リスクを保証するものではありません。BTC無期限先物の戦略を分解し、その数値が口座の損失額を表さなくなる場面を見ていきます。
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調達率は割安に見えた。それでもポジションは損失を重ねた。
無期限先物は8時間ごとに0.01%の調達率を支払っていた。それでも取引は損失に。バックテストで魅力的に見えたキャリーはどこへ消えたのでしょうか。
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オプションのバックテストを支える1行：DeribitのBTCコール1件を項目ごとに見る
tickerにはおよそ20項目あります。うち2つは誰も取引していない価格、3つはバックテストで誤読しがちな単位です。多くのオプション戦略を頓挫させる数字は、ペイロードの中にはありません。
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1回あたり$2,000でバックテストし、今度は$50,000を張りたいあなたへ：キャパシティについての手紙
1トレードあたりのグロスエッジは22 bps。$2,000ならインパクトコストは約2 bps。$50,000なら11 bps。ここからの計算で、あなたにあるのが戦略なのか、スクリーンショットだけなのかが決まります。
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バックテストで一度も清算されなかった理由：証拠金、マーク価格、見落としたレバレッジの境界線
4月にエクイティカーブが63%下落し、6月までに回復した。取引所では41日目に口座がクローズされ、回復に使える資金は何も残っていなかった。
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損切りと利確が同じバー内にある。バックテストではどちらが選ばれた？
バーの安値は損切りを下回り、高値は利確を上回る。どちらが先だったかはバーからは分からないのに、コードのどこかが答えを決めています。
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存在しない分: OHLCV履歴のギャップ、取引停止、出来高ゼロのバー
欠損バーは履歴の中にランダムに散らばっているわけではありません。戦略がまさに注目する時間帯に集中し、一般的な補修方法はそのダメージを見えなくします。
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指値注文が約定しなかった：キューポジション、makerバックテスト、そしてあなたが作り上げたSharpeについての手紙
約定ルールは1行だ。バーの安値が指値以下なら自分は約定している、と。その1行は、あなたのアルファ全体よりも多くの仕事をしており、しかも間違っている。
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分割調整済みデータを分解する：NVDAの10対1株式分割が各行にもたらすもの
この行では終値が$120.8781とされています。その日の市場では$1,208.88でした。この2つの数字を隔てるのは6列ですが、ほとんどのバックテストはそのうち少なくとも3列を誤って読み取っています。
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予測市場をバックテストすると何が壊れるのか：8日間の記録
商品は消滅します。自分では決められない日に、1ドルかゼロのどちらかを一度だけ支払います。リターンベースのバックテスターに組み込まれた前提のほぼすべてが、ここでは通用しません。私たちがそれに気づいた順に紹介します。
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バックテストでは、Sharpeに意味があると言えるまでに何回の取引が必要か？
年率換算Sharpeの標準誤差は、おおよそデータ年数の平方根の逆数です。この1行から、気の重い結論がすべて導かれます。
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00:00 UTCにしか取引しない戦略を作ったあなたへ — 資金調達時刻のアーティファクトについての手紙
Sharpeは2.9で、その利益のすべてが資金調達の決済前後4分以内に生まれています。まったく同じ結果を、これまでに十数回は見てきました。どのタイプなのかを見極める方法を紹介します。
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ボラティリティの急上昇を新たな相場レジームと誤認するバックテスト
ボラティリティ・ターゲティングは適応的に見えます。しかし、古い推定値、不適切な下限、あるいは見えにくいリバランスルールによって、荒れた1週間が何カ月ものエクスポージャー不足につながることがあります。その影響を見抜く方法を解説します。
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あなたの銘柄ユニバースはタイムマシン：暗号資産無期限先物のバックテストにおけるサバイバーシップバイアス
今日 exchangeInfo を1度呼び出し、status == TRADING で絞り込んでユニバースを作りました。その1行が、ひっそりと消滅したコインをすべて除外しています。
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1分足1本の構造解剖：OHLCVがバックテストに伝えないすべて
JSON配列に12個の値。そのうち少なくとも4つは、あなたのfill engineが想定するものとは違う意味を持つ。これがバー全体だ。分解して見ていこう。
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バックテストの取引は100回。それでも平均約定価格が推測にすぎないのはなぜ？
取引100回、手数料0.04%、スリッページの想定0.02%。一見、精密な数字に見えます。しかし、市場がどれだけの注文量を吸収できたかを考えない限り、約定価格は推測にすぎません。
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なぜバックテストの取引回数はペーパー戦略より多いのか？
シグナルは1度「買い」と指示しても、注文システムは3回試行し、2回約定することがあります。バックテストの取引とペーパー口座の注文履歴の差をどうモデル化するかを見ていきます。
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バックテストには、すべてのタイムスタンプが正しくても時計の問題がある
気配値とシグナルは同じタイムスタンプでも、異なる順序で届くことがあります。そのわずかな曖昧さで、戦略がそもそも取引できたかどうかが決まることもあります。
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バックテストの未約定注文に有効期限が必要な理由
指値注文は、その注文を生んだシグナルが消えた後も残り続けることがあります。バックテストが未約定注文を見失うよくある3つの原因と、注文を正しく追跡するための実用的なモデルを紹介します。
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なぜバックテストでは配当が正しく反映されないのか
配当は、突然の損失やただでもらえるリターン、あるいは戦略が受け取っていない現金残高に見えることがあります。よくある3つのモデル化ミスが、その理由を説明します。
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ウォークフォワード最適化に気づかず失敗する3つの方法
ウォークフォワード検証は過剰最適化の解毒剤として売られている。しかし雑にやれば、体裁の整った過剰最適化にすぎない。3つの失敗モードと、その兆候。
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AIエージェントのチームは、トレードのアイデアを一文からペーパーマネーまでどう運ぶのか
10のエージェント、1本のパイプライン、そしてアイデアを殺すために設計されたファネル。「ファンディング・モメンタム」という一言から稼働中のペーパーノードまでの間に実際に何が起きているのかを追います。
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バックテストが唯一答えを突きつけられる相手、それがペーパートレードだ
毎日、すべてのペーパー戦略の期間をバックテストエンジンで再生し、トレードを差分比較しています。この習慣が捕まえ続けているものをご紹介します。
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9つの取引所で往復コストは実際いくらかかるのか
手数料ページはマーケティングです。あなたの戦略がビジネスなのか寄付なのかを決めるのは、往復の算数。取引所ごとに見ていきます。
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バックテストの多くが嘘をつく理由と、それを正す4つの費目
バックテストで年+40%なのに実弾では損を出す戦略は、運が悪いのではない。測り方が間違っているのだ。2つの数字を分けるのは4つの費目である。
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