Walk-forwardで収益ロジックを検証する運用メモ

背景

『過去データで鍛えた収益ロジック』をwalk-forwardで検証した。単発のバックテストではなく、期間をずらしながら戦略が崩れないかを見る。AI資産マシンに必要なのは一回の派手な勝ちではなく、条件が変わっても耐える形。

目的

自動売買ロジックをいきなり実弾で動かすのではなく、調査、検証、記録、停止判断を積み上げる。AIは無制限に売買判断をするのではなく、相場分類、戦略選択、停止判断、改善提案を担当する。

Walk-forwardで見ること

• 学習期間と検証期間をずらしたときに成績が極端に崩れないか
• bid/ask、spread、slippage、手数料を入れても期待値が残るか
• 未確定足やlook-ahead biasが混ざっていないか
• ログと監査証跡から、あとで判断根拠を追えるか
• 相場環境が変わったときに停止判断を出せるか

実装方針

1. Publicデータ取得を固定化する
2. 検証条件を設定ファイルとして残す
3. Walk-forwardの各窓で同じ評価指標を出す
4. dry-runとpaper tradingでforwardの記録を蓄積する
5. 実弾投入前に停止条件と上限リスクを明示する

次に見る指標

• PFだけでなく最大ドローダウンも見る
• 勝率よりも平均損益と損益分布を見る
• 時間足ごと、相場分類ごとの安定性を見る
• 改善前後でログが比較可能か確認する

まとめ

月100万円やFIREを本気で狙うなら、派手な一発よりも、止まれる仕組みと改善できるログを持つBotに育てるほうが強い。Walk-forwardは、そのための過剰最適化チェックとして使う。