3行まとめ（TL;DR）

本記事は2つの検証をまとめた特別版です。バックテストの詳細を一気に読めます。

【前編】エントリーはRandomでも勝てるのか？11銘柄でガチ検証

検証日: 2026年05月06日
エントリー: Random（random.randint(1,10) > 9、約10%/バー）
損切り: Candle Low
イグジット: EMA + ATR Stop
対象: 全11銘柄
試行回数: 10

結果

指標	値
9年運用後総資産	`347倍`
Pearson 相関	`0.1822`
最大ドローダウン	`95.36%`
Profit factor	`1.228598`
Win rate	`0.387971`
Number of trades	`2178`
Sharpe ratio	`0.069053`
Balsara bankrupt	`0.026414`

考察

ランダムエントリーでも、適切な損切り (Candle Low) とトレンド転換型のイグジット (EMA+ATR Stop) を組み合わせれば、9年で 347倍 の資産倍率になりました。

エントリーの精度よりも、出口設計（損切り＋利確/手仕舞い）の方が成績への寄与が大きい可能性を示唆します。

このデータは run_random_baseline.py によって自動生成されました。

【後編】実験計画法（直交表L18）で最ロバストなトレード条件を探す｜7因子を18回で screening

検証日: 2026年06月28日
設計: 混合系直交表 L18(2¹×3⁷) — 7因子を総当たり1458通りではなく18回で評価
制御因子: トレーリング(2) / エントリー(3) / エグジット(3) / 損切(3) / 利益確定(3) / 時間足(3) / リスク率(3)
ノイズ因子: 13銘柄（為替・金属・エネルギー・指数・食品・仮想通貨）を各時間足で
評価指標: ロバスト性 R = 銘柄別ログ資産の 平均 − 標準偏差（望大：平均が高くばらつきが小さいほど良い）
試行回数: 各10

この記事でやること

エントリー・エグジット・損切など7つの条件（因子）を、全部の組み合わせ（1458通り）ではなく
実験計画法の直交表でたった18回だけ検証し、「どの因子のどの水準が成績に効くか」を切り分けます。
さらに11〜13銘柄をノイズ（誤差）因子として扱い、銘柄が変わっても安定して稼げる＝ロバストな水準を探します。

1. どの因子が成績を左右するか（要因効果）

各因子の「効果量」=水準を変えたときの平均log資産（リターン）の変動幅。大きいほどその因子は成績を左右します。
（参考としてロバスト性Rの効果量も併記）

順位	因子	効果量(log資産の幅)	最良水準(log資産)	参考:効果量(R)
1	時間足	26.341	1d	2.864
2	リスク率	24.940	1.0%	2.861
3	損切	21.948	Fixed 1%	2.356
4	エグジット	20.531	EMA+ATR Stop	2.148
5	利益確定	19.704	損切2.0倍	2.339
6	エントリー	17.421	Trend Pullback	1.960
7	トレーリング	12.056	なし	1.337

➡ 最も効くのは 時間足、次いで リスク率。

2. 各水準はプラス／マイナスどちらに働いたか（主効果）

**メイン指標＝log資産効果(平均比)**＝その水準の平均log資産 − 全体平均log資産（全体平均log資産 = -11.412）。
プラス＝平均よりリターンを押し上げた水準／マイナス＝押し下げた水準です（効き目の大きい因子順、log資産で降順）。
参考に、ロバスト性 R（=銘柄別log資産の平均−標準偏差。全体平均R = -1.420）も併記します。

時間足

水準	平均log資産	log資産効果(平均比)	働き	参考:R	R効果
1d	+0.187	+11.599	＋プラス	-0.115	+1.305
4h	-8.269	+3.144	＋プラス	-1.167	+0.254
1h	-26.155	-14.742	－マイナス	-2.979	-1.559

リスク率

水準	平均log資産	log資産効果(平均比)	働き	参考:R	R効果
1.0%	-1.883	+9.529	＋プラス	-0.266	+1.154
3.0%	-5.531	+5.881	＋プラス	-0.868	+0.553
5.0%	-26.822	-15.410	－マイナス	-3.127	-1.707

損切

水準	平均log資産	log資産効果(平均比)	働き	参考:R	R効果
Fixed 1%	-2.362	+9.051	＋プラス	-0.371	+1.050
ATR x1	-7.565	+3.847	＋プラス	-1.164	+0.256
Candle Low	-24.310	-12.898	－マイナス	-2.727	-1.306

エグジット

水準	平均log資産	log資産効果(平均比)	働き	参考:R	R効果
EMA+ATR Stop	-1.530	+9.882	＋プラス	-0.386	+1.035
Stochastic Exit	-10.646	+0.767	＋プラス	-1.341	+0.079
MACD Cross Exit	-22.061	-10.649	－マイナス	-2.534	-1.114

利益確定

水準	平均log資産	log資産効果(平均比)	働き	参考:R	R効果
損切2.0倍	-3.680	+7.732	＋プラス	-0.524	+0.897
損切1.0倍	-7.172	+4.241	＋プラス	-0.875	+0.546
なし	-23.385	-11.972	－マイナス	-2.863	-1.442

エントリー

水準	平均log資産	log資産効果(平均比)	働き	参考:R	R効果
Trend Pullback	-5.577	+5.835	＋プラス	-0.949	+0.471
EMA Cross Up	-5.661	+5.751	＋プラス	-0.676	+0.744
MACD Cross	-22.998	-11.586	－マイナス	-2.636	-1.216

トレーリング

水準	平均log資産	log資産効果(平均比)	働き	参考:R	R効果
なし	-5.384	+6.028	＋プラス	-0.752	+0.669
あり	-17.440	-6.028	－マイナス	-2.089	-0.669

3. 18実験のランキング（ロバストR順）

Rank	条件	9年資産	ロバストR	Pearson	MaxDD	Trades	Win率	PF
1	1d/MACD Cross/ATR x1/TP損切1.0倍/risk1.0%/トレあり	0.79倍	-0.034	-0.0685	37.1%	1522	0.444809	0.959661
2	1d/MACD Cross/Candle Low/TPなし/risk1.0%/トレなし	7.00倍	-0.065	0.189	48.7%	1026	0.266082	1.298178
3	4h/EMA Cross Up/Fixed 1%/TPなし/risk1.0%/トレあり	0.59倍	-0.070	-0.3432	50.1%	2898	0.391994	0.942817
4	1d/EMA Cross Up/ATR x1/TP損切2.0倍/risk5.0%/トレあり	1.88倍	-0.097	-0.1258	56.9%	492	0.378049	1.135411
5	1d/EMA Cross Up/Fixed 1%/TPなし/risk3.0%/トレなし	1.40倍	-0.101	-0.2285	72.9%	510	0.394118	1.122973
6	1d/Trend Pullback/Candle Low/TP損切2.0倍/risk3.0%/トレあり	11倍	-0.115	0.2383	65.0%	2230	0.44574	1.135069
7	1h/Trend Pullback/Fixed 1%/TP損切1.0倍/risk1.0%/トレあり	0.20倍	-0.136	-0.2842	87.3%	8844	0.395975	0.961011
8	4h/MACD Cross/Fixed 1%/TP損切2.0倍/risk3.0%/トレあり	23倍	-0.147	0.0856	75.6%	4613	0.40039	1.097421
9	1d/Trend Pullback/Fixed 1%/TP損切1.0倍/risk5.0%/トレなし	0.08倍	-0.281	-0.0771	97.0%	2519	0.51052	0.998214
10	4h/Trend Pullback/Candle Low/TP損切2.0倍/risk1.0%/トレなし	0.00倍	-0.635	-0.831	100.0%	12080	0.418874	0.777577
11	1h/EMA Cross Up/ATR x1/TP損切2.0倍/risk1.0%/トレなし	0.00倍	-0.658	-0.9197	100.0%	8624	0.3532	0.68724
12	4h/EMA Cross Up/Candle Low/TP損切1.0倍/risk5.0%/トレなし	0.00倍	-0.912	-0.8988	100.0%	2892	0.522822	0.806096
13	1h/Trend Pullback/ATR x1/TPなし/risk3.0%/トレなし	0.00倍	-0.958	-0.2039	100.0%	3729	0.13757	1.087658
14	1h/MACD Cross/Fixed 1%/TP損切2.0倍/risk5.0%/トレなし	0.00倍	-1.490	-0.8614	100.0%	14758	0.472286	0.865515
15	4h/MACD Cross/ATR x1/TP損切1.0倍/risk3.0%/トレなし	0.00倍	-1.667	-0.8777	100.0%	10098	0.434442	0.728097
16	1h/EMA Cross Up/Candle Low/TP損切1.0倍/risk3.0%/トレあり	0.00倍	-2.218	-0.9856	100.0%	8654	0.37474	0.568578
17	4h/Trend Pullback/ATR x1/TPなし/risk5.0%/トレあり	0.00倍	-3.570	-0.6373	100.0%	12075	0.388986	0.781531
18	1h/MACD Cross/Candle Low/TPなし/risk5.0%/トレあり	0.00倍	-12.415	-0.9792	100.0%	30576	0.296867	0.587873

4. 最ロバスト条件（各因子のベスト水準の組み合わせ）

トレーリング:なし / エントリー:EMA Cross Up / エグジット:EMA+ATR Stop / 損切:Fixed 1% / 利益確定:損切2.0倍 / 時間足:1d / リスク率:1.0%

確認実験の結果：

指標	値
9年資産	1.20倍
ロバストR（実測）	-0.0249
ロバストR（直交表からの加法予測）	5.4325
Pearson	-0.0161
MaxDD	27.1%
Trades	484
Win率	0.380165
PF	1.075422

5. 考察

時間足とリスク率が支配的。1d・低リスクほど銘柄をまたいで安定（＝ロバスト）。
逆に1h足や高リスクは、一部銘柄での大崩れでロバスト性が急落しました。
一方で、最ロバスト条件は「ほとんど負けないが大きくも勝たない」保守的な均衡に収束。
参考までに18実験中の最高リターンは 23倍
（4h/MACD Cross/Fixed 1%/TP損切2.0倍/risk3.0%/トレあり）で、リターン最大化とロバスト最大化は別物でした。
加法予測R=5.4325 に対し確認実験は R=-0.0249 と大きく乖離。
これは因子間に強い交互作用があり、直交表の加法モデルだけでは最適値を正確には当てられない
ことを示します。この直交表スクリーニングがどこまで信頼できるのかは、
次回の総当たり検証（018）との**メタアナリシス（019）**で正面から検証します。

このデータは run_doe_l18.py / reanalyze.py / build_article.py によって自動生成されました。

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