取引システム
同じエントリーシグナルでも、一方が1Rで決済し、他方が2R目標や時間ルールを使うなら、異なるシステム変種です。単純な二結果モデルで、40%の結果が+2R、60%が−1Rなら、総期待値は0.4 × 2R − 0.6 × 1R = 0.2Rです。全取引に一定の0.15Rの費用がかかると0.05Rになります。これは仮定したモデルパラメーターであり、実システムで立証された優位性ではありません。
シグナルを超えた完全な仕様
対象商品群、データ、判断時刻、エントリー、決済、数量、ポートフォリオ上限、競合や障害の処理を定めます。決済には目標、ストップ、時間など指定したルールを使え、固定の利確は必須ではありません。裁量指針には範囲と適用記録が必要です。再現可能性とは当時利用できた情報から判断を再構成することであり、毎回同じ約定結果を得ることではありません。
検証には約定条件を含める
確定足の終値に依存するルールは、その値が判明する前には使えません。シグナル価格と約定価格は異なり得ます。Bid/Ask、手数料、ファイナンス調整、スリッページ、数量制限を含めます。一つの足にSLとTPの両水準が含まれても、OHLCだけでは順序を特定できない場合があります。不明な事例で毎回有利な経路を仮定すると、成績を人為的に良くしてしまいます。
精密さは優位性の証明ではない
明示的ルールは検証・比較できますが、形式的な仕様やコードは正の期待値を保証しません。エントリーが常に最下位、または決済や数量が独立に優位性を生むという普遍的な順位はありません。相互作用、標本の範囲、アウトオブサンプルでの安定性を評価します。変更を版管理し、検証した代替案を記録して、多数の試行から選んだ最高結果を独立した確認として示さないようにします。
関連学習と情報源
8.1 スタイルとシステム：いつ市場にいて何をするのか; 15.3 戦略構築 — 仮説から検証可能なルールへ; 15.4 バックテストとフォワードテスト — 方法、証拠、落とし穴.
