ゴールシークによる自動最適化

パラメータ探しを自動化する

移動平均の期間や判定条件など、戦略が持つ複数のパラメータを少しずつ変えながら、まとめて何十パターンも計算します。手作業で1つずつ試すよりも、はるかに広い範囲を短時間で見渡すことができます。

例：移動平均の期間を5〜50の範囲で少しずつ変えながら数十パターンを自動計算し、勝率や最大ドローダウンのバランスが良い組み合わせを一覧で比較する、といったことができます。

候補を比較して選べる

計算結果は一覧で比較できるので、勝率だけが高い設定、リスク（ドローダウン）が小さい設定など、目的に応じて自分の判断で候補を選べます。

ご利用にあたって

ゴールシークも過去データに基づく最適化であり、過学習（過去に合わせすぎること）のリスクがあります。見つかった候補も、将来の成績を保証するものではありません。

どうやって探しているか

今の設定を出発点にして、パラメータを1つずつ少しだけ上下に動かしながらバックテストをやり直し、純利益が増える方向へ調整していきます。改善が止まるまでこれを最大2周繰り返し、試す組み合わせは最大160通りです。すべての組み合わせを総当たりで試すわけではないため、数秒〜十数秒で結果が出ます。

銘柄・足種・期間は今の設定のまま変えません。動かすのは、移動平均の期間などの戦略のパラメータと、利確・損切りの幅です（EMAパーフェクトオーダーは損切り・利確が価格の形から自動で決まるため、代わりにリスクリワード比を調整します）。

結果の見方

純利益が大きかった上位5つの候補が表示されます。気になる候補を選ぶとバックテストの設定に反映されるので、そのまま実行して、資産推移やドローダウンなどの詳しい結果を確認できます。

過学習を避けるために

• 候補の中で、パラメータが極端な値になっているものは慎重に扱う。
• 見つかった設定を、別の期間（たとえば前半と後半）や別の銘柄でも試し、成績が大きく崩れないかを確かめる。
• パラメータを少し変えただけで成績が急に悪くなる設定は、たまたま過去に合っただけの可能性が高い。
• 取引回数が少ない候補は、偶然の影響が大きいので参考程度にする。

よくある質問

見つかった設定は最適解ですか？

いいえ。限られた候補を順番に試す近似的な探索のため、もっと良い組み合わせが存在する可能性があります。また、過去のデータに合わせた結果なので、将来も同じように機能する保証はありません。

自由記述ルールでも使えますか？

ルールの中に期間やしきい値などの数値が含まれていれば、その数値を調整の対象にします。調整できる数値が1つもないルールでは使えません。