もし戦略が本当に良いなら、なぜ自分で稼がないのか？3つの論文が売り指標の背後にある残酷な真実を明らかにする

暗号通貨取引の世界では、多くの人が特定の「取引指標」を信奉しています。しかし、多くの論文は、回測で安定した利益を出すと主張される取引戦略の多くは、市場によって証明されたわけではなく、選ばれた生存者に過ぎないことを指摘しています。昨年の学力試験の過去問を100回解いて満点を取ったからといって、今年の学力試験でも同じように優秀であるとは限りません。これが取引戦略の「過剰適合（オーバーフィッティング）」の罠です。より現実的な問題は、もしある戦略のパフォーマンスが本当にこれほど優れているなら、なぜ自分でレバレッジをかけて運用せずに、外部に販売したり公開したりするのかということです。

結局のところ、真に効果的な戦略は、資金量に制約されることが多く、資金が増えると、その優位性は自身の取引行動や市場の反応に飲み込まれてしまいます。

取引指標の開発者は、しばしば最良の部分だけを取り出して資金調達を行います。

アメリカ数学会に掲載された論文は、その回測バイアスについて指摘し、従来の回測フレームワークの下では、確かに一部の技術戦略が歴史データ上で顕著な正のリターンを生み出すことが見つかると述べています。これが長年、市場から支持されてきた理由です。しかし、著者はさらに、こうした結果は重要な問題を見落としていると指摘します。それは、「データサイニングバイアス（データ探索バイアス）」です。

研究者が何百、何千もの取引ルールを同時にテストすると、統計的に見て少数の戦略が優れたパフォーマンスを示すことは避けられません。たとえ市場自体が完全にランダムであってもです。これらの後付けの勝者だけをもとに、技術分析の有効性を判断することは、運を能力と誤認するのと同じです。

バイアスを修正すると、技術戦略の優位性は大きく縮小します。

この問題を解決するために、より厳格な統計検定方法を採用し、多重テストによるバイアスを調整しました。その結果、修正後は、もともと有意とされた超過リターンを持つ技術戦略のほとんどが、統計的に有意でなくなりました。言い換えれば、サンプル外の環境では、これらの戦略は過去のパフォーマンスを再現できていないことを示しています。これらの戦略は、持続可能な市場構造を本当に捉えているわけではありません。

取引コストを考慮すると、実際のリターンはさらに悲観的になります。

研究はまた、取引コストの影響も考慮しています。技術的取引戦略は一般に高い回転率を伴うため、手数料、スリッページ、市場インパクトコストを含めると、わずかに正のリターンを維持していた戦略も、多くはマイナスに転じます。著者は、この結果は実務取引にとって非常に現実的な意味を持つと指摘します。なぜなら、多くの公開された回測結果は、実際の取引環境における摩擦コストを過小評価しているからです。

この研究は、技術分析の存在意義を完全に否定するものではなく、その役割はリスク管理、トレンド認識、行動補助ツールとしてより適していると示しています。単独で利益源と依存するのは、現代の高度に競争的で情報が迅速に反映される市場では難しいと結論付けています。過去の価格や出来高のシグナルだけに頼るだけでは、持続可能な取引優位性を築くことは困難です。

取引指標の回測誤り：過去問を解いて学力試験で良い成績を取るようなもの

「回測過剰適合の確率（The Probability of Backtest Overfitting）」という論文は、あなたが見ている完璧な回測パフォーマンスは、極めて高い確率でデータの過剰適合（オーバーフィッティング）の産物であると指摘しています。量的金融の分野では、回測は戦略のリスクとリターンを評価する標準的なツールです。しかし、計算能力の向上に伴い、研究者は今や同じ歴史データ上で何十億もの戦略組み合わせを簡単にテストできるようになっています。

論文の著者は、「データを長時間追及すれば、いつかは自白させられる」と例えています。研究者がパラメータ（移動平均線の長さやエントリー閾値など）を調整し続けて、パフォーマンスが完璧に見えるまで追い込むとき、彼らはしばしば過去の市場ノイズに適合しているだけであり、未来のシグナルを捉えているわけではありません。これは、あなたが過去の学力試験の問題を何度も解き続けて、去年の試験で満点を取ったからといって、今年も同じようにできるわけではないのと同じです。

この問題を解決するために、研究チームは重要な指標を提案しました。それは、「回測過剰適合確率（Probability of Backtest Overfitting, PBO)）」です。PBOは、「過去の回測で最良だった戦略が、将来のパフォーマンスでは平均以下になる確率」を示します。PBOが高い場合、その戦略は「最適パラメータ」を意図的に選び出していることを意味し、逆に低い場合は、戦略の堅牢性を示します。

論文は、シャープレシオが1.27と非常に魅力的な戦略を例に取りましたが、そのPBOは55%に達しました。サンプル内のすべての回測は正のリターンを示していたにもかかわらず、サンプル外のテストでは53%が損失となっていました。これは、たとえシャープレシオが高くても、その戦略が過剰適合の産物である可能性を示しています。

インド株式市場の実証研究：RSI、MACDは市場を安定的に上回るのが難しい

回測や統計的な問題について述べた後、実際の研究を見てみましょう。インド株式市場の18年間にわたる実証研究は、投資家に広く使われている技術分析ツールが、全体として取引者の超過リターンを安定的に創出するのは難しいことを示しています。短期的な優位性は一部の弱気市場期間に見られるものの、リスク調整後のパフォーマンスは長期的な利益獲得には十分ではありません。

この研究は、インドのスリ・ダルマスタラ・マジュナタレシュワラ・カレッジの商学部のS.ムルガナンダン氏によって、《コロンボ・ビジネス・ジャーナル》に発表されました。対象はインドのボンベイ証券取引所（BSE）Sensex指数で、2000年2月から2018年5月までのデータを収集し、複数の強気・弱気・横ばい局面を横断して、最も一般的な2つの技術指標：相対力指数（RSI）と移動平均収束拡散指標（MACD）の実際の収益性を検証しました。

RSIは全体的に失敗、どの市場サイクルでも安定した優位性を生み出せず

結果は、RSI取引戦略は、全体のサンプル期間中、買いまたは売りシグナルに関わらず、平均リターンが「何もしない」無条件平均リターンを有意に上回ることはなく、取引コストを差し引く前でも低効率なパフォーマンスを示しました。

市場サイクルを細かく分けると、RSIは多くの強気局面で売りシグナルを頻繁に出しましたが、トレンドの継続を効果的に捉えることはできませんでした。弱気局面や横ばい局面では、買いシグナルが増えるものの、早すぎるエントリーによりリターンは依然として低迷しました。研究は、RSIの構造的特性により、一方向のトレンド市場では逆張りになりやすく、パフォーマンスの低下を招くと指摘しています。リスク調整後のシャープレシオはほとんどの時間帯で負の値を示し、リスクに見合ったリターンを得られていないことを示しています。

MACDは弱気市場の売りシグナルで一時的に勝利

一方、MACDはやや優れた結果を示しましたが、依然として安定的な信頼性には欠けます。研究は、MACDの買いシグナルはすべての市場サイクルで平均リターンが市場自体を上回ることはなく、しかし、売りシグナルは多くの弱気局面で統計的に有意な正のリターンを示し、市場の下落局面で投資家が一部の下落を回避したり、空売りを通じて利益を得たりできることを示しています。ただし、リスクを考慮すると、売りシグナルのシャープレシオも低く、リターンが戦略の変動リスクを十分に補っていないことがわかります。つまり、MACDは特定の状況下では役立つものの、長期的に信頼できる利益獲得ツールとしてはまだ不十分です。

この研究は、インド株式市場が弱式効率性（Weak-form Efficiency）の仮説の下で、過去の価格情報を十分に反映しているため、単純な技術指標に頼るだけでは長期的に異常リターンを得るのは難しいことを示しています。情報が比較的不完全な新興市場でも、技術分析の優位性は時間とともに市場に吸収されていきます。著者は、実際の取引コストやスリッページ、資金コストをさらに考慮すると、技術分析戦略の実績はさらに悪化すると強調しています。

この文章は、もし戦略が本当に優れているなら、なぜ自分で稼がないのか？　3つの論文が指摘する、指標販売の背後にある残酷な真実 最早出典：鏈新聞 ABMedia