【破産確率0%】EUR_JPY + GBP_JPY Long-only戦略の安定運用

🔥 要約

FX自動売買システムで、従来のLong+Short（買い+売り）戦略からLong-only（買いのみ）戦略に転換したら、破産確率0%を達成しました。

衝撃の事実:

• Long+Short戦略: 破産確率98%～100%（運用不可能）
• Long-only戦略: 破産確率0.00%（安全運用可能）
• 総損益改善: +187%（GBP_JPY）、黒字転換（EUR_JPY）

2,191日間（約6年）のバックテスト検証で、2通貨ペア（GBP_JPY + EUR_JPY）ともに**破産確率0%**を達成。2026年1月20日からプレ本番（最小ロット）で実運用を開始しました。

📖 主要な専門用語（初めての方向け）

この記事で学べること:

• Long-only戦略の優位性とバックテスト検証結果
• Sell（売り）戦略の構造的問題点
• 破産確率0%を達成するリスク管理手法
• 実運用への移行基準と判定フロー

📊 問題発覚：Long+Short戦略の壊滅的損失

2025年12月、衝撃の発見

FX自動売買システムで、Buy（買い）とSell（売り）の両方向でトレードを実行していた従来戦略を2通貨ペアで検証したところ、衝撃的な結果が判明しました。

GBP_JPY Long+Short戦略:

• 破産確率: 98.11% ❌
• RR比: 1.22
• 勝率: 46.15%
• 総損益: わずかな黒字

EUR_JPY Long+Short戦略:

• 破産確率: 100.00% ❌
• RR比: 0.94
• 勝率: 37.93%
• 総損益: 赤字 ❌

判定: 両通貨ペアとも運用不可能

🔍 原因分析：Sell戦略の致命的欠陥

Sell方向の圧倒的劣化

Long+Short戦略の内訳を分析すると、Sell方向の取引が致命的に悪いことが判明しました。

GBP_JPY Buy vs Sell比較

発見: Sell取引の勝率はBuy取引の半分以下

EUR_JPY Buy vs Sell比較

発見: EUR_JPYのSell勝率はわずか23.81%（GBP_JPYよりさらに35%悪化）

なぜSell戦略は失敗したのか？

仮説1: VIX推定精度の問題

📚 ボラティリティとは？ 価格変動の激しさのこと。ボラティリティが高い = 値動きが激しい、ボラティリティが低い = 値動きが穏やか。

📚 ショートスクイーズとは？ 売り（ショート）ポジションを持っている投資家が、価格上昇により損切りを強いられ、その買い戻しがさらに価格を押し上げる現象。「踏み上げ」とも呼ばれます。

問題: Sell（売り）ポジションでは、相場上昇時のボラティリティ（変動性）推定が困難

• Buy方向: 相場上昇局面でボラティリティ推定が比較的安定
• Sell方向: 急激な上昇（ショートスクイーズ等）でVIX推定が狂う

結果: Stop Loss（損切り）が頻発

仮説2: 下落トレンドの検出難度

問題: 上昇トレンド検出より下落トレンド検出が難しい

• 市場は長期的に上昇バイアス（特にクロス円）
• 下落は急激で短期、上昇は緩やかで長期
• Sell戦略は「一瞬のチャンス」を狙う必要がある

結果: Sellシグナル検出頻度は高いが、精度が低い

仮説3: テクニカル指標のBuyバイアス

問題: 411個のテクニカル指標の多くはBuy方向で最適化

• RSI、MACD、一目均衡表等はトレンドフォロー型
• トレンドフォロー型指標は上昇トレンドで性能発揮
• Sell方向では「逆張り」的な使用となり精度低下

結果: Sellシグナル品質が構造的に劣る

💡 解決策：Long-only戦略への転換

戦略変更の決断

判断: Sell方向シグナルを完全無効化し、Buy方向のみで運用

実装:

# Sell signal detection
direction, indicators = detect_entry_direction(row)
if direction == 'Sell':
    return (None, [])  # Sellシグナルを無視
return (direction, indicators)

設定ファイルにallow_sell_signals: falseを追加し、システムレベルでSell方向を無効化。

📈 バックテスト検証結果

検証条件

📚 バックテストとは？ 過去の実際の市場データを使って、トレード戦略をシミュレーションすること。「もしこの戦略で過去6年間トレードしていたら、どうなっていたか？」を検証します。

GBP_JPY 比較結果

改善:

• 破産確率: -98.11%pt（100% → 0%）
• RR比: +1.86pt（+152%向上）
• 総損益: +187%改善
• 勝率: +25.28%pt（+55%向上）

特筆すべき点:

• トレード数は73%減少（26件 → 7件）
• しかし収益率は187%向上
• 「少ないトレード、高い勝率」で破産確率0%達成

EUR_JPY 比較結果

改善:

• 破産確率: -100.00%pt（100% → 0%）
• RR比: +0.39pt（+41%向上）
• 総損益: 赤字→黒字転換
• 勝率: +37.07%pt（+98%向上）

特筆すべき点:

• EUR_JPYの勝率は75.00%（GBP_JPYより高い）
• トレード数は72%減少（29件 → 8件）
• Long-Short戦略では赤字だったのが、Long-onlyで黒字転換

2通貨ペア統合分析

Long-only戦略の安定性

年間換算: 安定した収益が期待できる

Long-Short戦略の致命的欠陥

EUR_JPYの悪化:

• 破産確率: 98.11% → 100.00%（GBP_JPYよりさらに悪化）
• 総損益: わずかな黒字 → 赤字転落

🎯 Long-only戦略の優位性

1. 破産確率0%の安全性

📚 破産確率とは？ 資金が尽きてトレードを続けられなくなる確率のこと。0%が理想で、5%以下なら許容範囲、10%以上は危険とされます。

📚 Monte Carloシミュレーションとは？ サイコロを振るように確率的なシミュレーションを何千回も繰り返し、将来起こりうる結果を予測する数学的手法。この検証では10,000回のトレードシナリオをシミュレーションしています。

Monte Carloシミュレーション（10,000回試行）の結果:

• GBP_JPY Long-only: 10,000回中0回破産（破産確率0.00%）
• EUR_JPY Long-only: 10,000回中0回破産（破産確率0.00%）

Long-Short戦略との比較:

• GBP_JPY Long-Short: 10,000回中9,811回破産（破産確率98.11%）
• EUR_JPY Long-Short: 10,000回中10,000回破産（破産確率100.00%）

判定: Long-only戦略は実運用可能な唯一の選択肢

2. 高勝率の実現

特筆すべき点:

• EUR_JPY Long-only勝率75%は極めて高い
• 4回中3回勝つ安定性

3. RR比（リスク・リワード比）の改善

📚 RR比とは？ Risk Reward Ratio（リスク・リワード比）の略。平均利益÷平均損失で計算されます。

• RR比1.0: 勝ったときの利益と負けたときの損失が同じ
• RR比2.0: 1回勝てば2回負けても損益ゼロ（勝率34%以上で黒字）
• RR比3.0: 1回勝てば3回負けても損益ゼロ（勝率26%以上で黒字）

GBP_JPY RR比3.08の実践的な意味:

• 平均利益が平均損失の3.08倍
• 1回の勝ちで3回の負けを取り戻せる
• 勝率26%以上あれば理論上は黒字（実際は71.43%）

4. トレード数削減による精度向上

「少なく、確実に」戦略:

• 低品質のSellシグナルを排除
• 高品質のBuyシグナルのみに絞る
• トレード回数減でも収益率向上

🛡️ リスク管理の多層防御

破産確率0%を実現する仕組み

Long-only戦略では、以下の5層のリスク管理を実装しています。

Layer 1: シグナル品質スコアリング

Phase 3.5実装: 10種類のシグナル検出ロジックをTier分類

MIN_TOTAL_SCORE = 1.9: この閾値以上のシグナルのみ取引

効果:

• 低品質シグナルを自動フィルタリング
• 勝率50%+のTier 1シグナルを優先

Layer 2: ATRベース動的SL/TP

📚 ATR（Average True Range）とは？ 市場のボラティリティ（価格変動の大きさ）を測定する指標。過去14日間の平均的な値動きの幅を示します。

• ATR小さい: 市場が穏やか（値動きが小さい）
• ATR大きい: 市場が荒れている（値動きが大きい）

📚 SL/TPとは？

• SL（Stop Loss）: 損切り価格。これ以上損失が拡大しないよう自動決済
• TP（Take Profit）: 利益確定価格。目標利益に達したら自動決済

動的SL/TPの仕組み:

Stop Loss = Entry Price - (ATR × 2.0)
Take Profit = Entry Price + (ATR × 3.0)

効果:

• 市場ボラティリティに応じて自動調整
• 市場が穏やかな時: SL/TPを狭く設定（無駄な損失を防ぐ）
• 市場が荒れている時: SL/TPを広く設定（誤った損切りを防ぐ）

Layer 3: VIX連動リスク調整

📚 VIX（Volatility Index）とは？ アメリカのCBOE（シカゴ・オプション取引所）が算出する、市場の変動性を示す指数。別名「恐怖指数」。

• VIX 10～15: 市場が穏やか（投資家は楽観的）
• VIX 20～30: 標準的な変動（通常の市場環境）
• VIX 30～50: 市場が不安定（投資家は不安）
• VIX 50以上: パニック状態（リーマンショック級）

📚 Kelly Criterionとは？ 数学者ジョン・ケリーが開発した、最適なポジションサイズを計算する数式。大きすぎず小さすぎない「ちょうど良いサイズ」を自動計算します。

VIX連動の仕組み:

効果:

• VIX高騰時（市場混乱時）にポジションサイズ自動縮小
• 市場環境に応じた柔軟なリスク管理
• 破産確率を最小化

Layer 4: Circuit Breaker（自動停止機能）

📚 Circuit Breakerとは？ 株式市場などで使われる「サーキットブレーカー制度」と同じ仕組み。急激な損失が発生した時に自動的にトレードを停止し、大損失の連鎖を防ぎます。電気のブレーカーが落ちて火災を防ぐのと同じイメージです。

停止条件:

1. 日次損失5%以上: 1日で資金の5%以上を失ったら自動停止
2. 連続3回損失: 3回連続で負けたら自動停止（冷静さを取り戻す時間を確保）
3. 緊急停止ファイル検出: 手動で緊急停止ファイルを作成すると即座に全ポジションクローズ

効果:

• 大損失連鎖を防止（「負けが負けを呼ぶ」状況を回避）
• 翌日自動復旧（一晩冷静になって再スタート）
• 心理的安全装置として機能

Layer 5: Monte Carlo破産確率監視

📚 Monte Carloシミュレーションとは？（詳細版） モナコの有名なカジノ「モンテカルロ」にちなんで名付けられた確率計算手法。

仕組み:

1. 勝率・RR比などの統計データから、ランダムにトレード結果を生成
2. 「勝ち→負け→勝ち→勝け→…」というシナリオを10,000パターン作成
3. 各シナリオで「資金が尽きたか？」を判定
4. 破産した回数÷10,000 = 破産確率

例:

• 10,000回試行して1回も破産しない → 破産確率0%
• 10,000回試行して500回破産 → 破産確率5%
• 10,000回試行して9,800回破産 → 破産確率98%（運用不可能）

リアルタイム監視の仕組み:

効果:

• 破産リスクを事前に検知（予防医療のイメージ）
• 戦略劣化を早期発見（市場環境変化への対応）
• データに基づく客観的なリスク判断

🚀 Phase 5-2実運用開始

移行判定基準

2通貨ペアをPhase 5-2（プレ）に移行するための5つの基準:

GBP_JPY Long-only判定

総合判定: ✅ 5/5基準PASS - Phase 5-2移行可能

EUR_JPY Long-only判定

総合判定: ✅ 4/5基準PASS - Phase 5-2移行可能

RR比微達の考察:

• 目標1.5に対し1.33（-11%）
• しかし勝率75.00%（目標35%の+114%）で十分補完
• 期待値プラス確認
• 判定: 勝率が極めて高いため、RR比微達を許容可能

Phase 5-2実行スケジュール

2026-01-20 ～ 2026-04-20: Phase 5-2 プレ本番（3ヶ月）
  - GBP_JPY + EUR_JPY両通貨ペア同時運用
  - Buy方向のみ実行（allow_sell_signals=False）
  - 最小ロット（10,000通貨）
  - 毎日07:00 JST自動実行

2026-02-20: 1ヶ月評価
  - シグナル検出回数確認（各通貨2件以上）
  - 勝率確認（GBP_JPY≥60%, EUR_JPY≥65%）
  - 破産確率確認（0%維持）

2026-03-20: 2ヶ月評価
  - 累計収益確認
  - 最大DD確認（≤5%）
  - システム安定性確認

2026-04-21: Phase 5-2最終判定
  - ✅ 破産確率0% + 目標達成 → Phase 5-3本番投入
  - ⚠️ 破産確率0% + 一部目標未達 → ポジションサイズ調整
  - ❌ 破産確率5%超 → 戦略見直し

Phase 5-2成功基準

⚠️ 想定リスクと対策

リスクシナリオ1: トレード機会不足

リスク: Long-only戦略でBuy方向シグナルが少なく、月間トレード数が期待を下回る

Phase 5-1での実例:

• 2026-01-10～01-18（8日間）: シグナル検出0件
• 原因: 全検出シグナルがSell方向（Long-only戦略により正常にブロック）

対策:

1. MIN_TOTAL_SCOREを1.9 → 1.7に引き下げ（Phase 5-2中間評価で検討）
2. GBP_JPY + EUR_JPYの2通貨ペア運用で機会分散
3. 他通貨ペア（AUD_JPY、CAD_JPY等）のLong-only検証開始

リスクシナリオ2: VIX推定精度の悪化

リスク: Buy方向でもVIX過小評価によりStop Loss頻発

対策:

1. VIX推定モデルの再校正（上昇局面でのボラティリティ特性見直し）
2. SL multiplierをBuy方向で拡大（2.0 → 2.2）
3. ATR計算期間の延長（14日 → 21日）

リスクシナリオ3: 市場環境変化

リスク: 長期下落トレンド発生により、Buy方向シグナルが全く検出されない

対策:

1. Phase 5-2は継続（Practiceモードのため損失限定的）
2. トレンド反転まで待機（Long-only戦略の性質上、正常動作）
3. 他通貨ペアでBuy方向シグナルが検出される可能性あり

📊 実装の技術的詳細

Sell方向無効化の実装

設定ファイル（execution/configs/gbp_jpy_forward_test.json）:

{
  "currency_pair": "GBP_JPY",
  "trade_type": "Swing",
  "allow_sell_signals": false,  // Sell方向無効化
  "min_total_score": 1.9,
  "risk_per_trade_percent": 2.0,
  "sl_atr_multiplier": 2.0,
  "tp_atr_multiplier": 3.0,
  "max_positions": 5
}

実装コード（backtest/core/backtest_engine.py）:

class LongOnlyBacktestEngine(BacktestEngine):
    """Long-only（Buy方向のみ）バックテストエンジン"""

    def _detect_entry_direction(self, row) -> Tuple[Optional[str], List[str]]:
        """エントリー方向検出（Sellシグナルを無視）"""
        direction, indicators = super()._detect_entry_direction(row)

        # Sellシグナルは無視
        if direction == 'Sell':
            self.logger.debug(f"Sellシグナル検出 → Long-only戦略により無視")
            return (None, [])

        return (direction, indicators)

launchd自動実行設定

macOS launchdスケジューラーで毎日07:00 JSTに自動実行:

<key>StartCalendarInterval</key>
<dict>
    <key>Hour</key>
    <integer>7</integer>
    <key>Minute</key>
    <integer>0</integer>
</dict>

実行コマンド:

/opt/anaconda3/envs/st312/bin/python \
  /Users/XXX/systemtrade/_fxTradingEngine/execution/main_gmo_live.py \
  --mode practice \
  --currency-pair GBP_JPY \
  --trade-type Swing \
  --long-only

🎓 学んだ教訓

1. 「両方向トレード」は必ずしも正解ではない

通説: Buy+Sell両方向でトレード機会を増やせば収益向上

現実: 低品質なSellシグナルが破産確率を98%～100%まで押し上げた

教訓: トレード回数よりシグナル品質が重要

2. バックテストでの徹底検証の重要性

2,191日間（約6年）のバックテストで、Long-only vs Long-Shortを比較検証

発見:

• Long-Short: 破産確率98%～100%
• Long-only: 破産確率0%

教訓: 実運用前の長期バックテストは必須

3. 破産確率0%は実現可能

**Monte Carloシミュレーション（10,000回試行）**で破産確率0.00%を確認

必要な要素:

1. 高品質シグナルフィルタリング（MIN_TOTAL_SCORE ≥ 1.9）
2. 高勝率（71%～75%）
3. 高RR比（1.33～3.08）
4. 多層リスク管理（VIX連動、Circuit Breaker等）

教訓: 安全性と収益性は両立できる

4. 市場の非対称性を理解する

発見: FX市場（特にクロス円）では上昇と下落が非対称

• 上昇: 緩やか、長期、ボラティリティ低め
• 下落: 急激、短期、ボラティリティ高め

戦略への影響:

• Buy方向: トレンドフォロー型指標が有効
• Sell方向: 逆張り的使用で精度低下

教訓: 市場特性に合わせた戦略選択が重要

5. 「シグナル検出0件」は必ずしも異常ではない

Phase 5-1での経験: 8日間シグナル検出0件

原因: 全検出シグナルがSell方向（Long-only戦略により正常にブロック）

教訓: 戦略設計の正常動作とシステム障害を区別する

🔮 今後の展開

Phase 5-2完了後の判定フロー

2026-04-21: Phase 5-2最終判定
  ├─ ✅ 破産確率0% + 目標達成
  │   → Phase 5-3本番投入
  │   → ロット増量（10,000 → 50,000～100,000通貨）
  │   → 収益最大化
  │
  ├─ ⚠️ 破産確率0% + 一部目標未達
  │   → ポジションサイズ調整
  │   → MIN_TOTAL_SCORE引き下げ（1.9 → 1.7）
  │   → Phase 5-3移行（段階的ロット増）
  │
  └─ ❌ 破産確率5%超
      → 戦略見直し
      → VIX推定精度改善
      → Phase B追加通貨ペア検証（AUD_JPY等）

他通貨ペアへの展開

検証対象:

• AUD_JPY: オーストラリアドル/円
• CAD_JPY: カナダドル/円
• CHF_JPY: スイスフラン/円
• NZD_JPY: ニュージーランドドル/円

検証項目:

• Long-only戦略での破産確率
• RR比、勝率、最大DD
• GBP_JPY、EUR_JPYとの相関性

並列運用による収益拡大

Phase 5-3以降の展開:

• 2通貨ペア（GBP_JPY + EUR_JPY）→ 4～6通貨ペア
• 破産確率0%維持
• 通貨ペア分散でリスク分散
• 収益機会拡大

📚 まとめ

Long-only戦略の優位性

1. 破産確率0.00%達成: GBP_JPY、EUR_JPY両通貨ペアで安全性を実証
2. Sell戦略の致命的欠陥: Long-Short戦略は98%～100%の破産確率で運用不可能
3. 高勝率の実現: GBP_JPY 71.43%、EUR_JPY 75.00%
4. 高RR比: GBP_JPY 3.08（業界トップクラス）

破産確率0%を実現する5つの要素

1. 高品質シグナルフィルタリング: MIN_TOTAL_SCORE ≥ 1.9
2. ATRベース動的SL/TP: 市場ボラティリティ連動
3. VIX連動リスク調整: 市場恐怖指数でポジションサイズ自動調整
4. Circuit Breaker: 日次損失5%で自動停止
5. Monte Carlo破産確率監視: 10,000回シミュレーションでリアルタイム監視

次のステップ

Phase 5-2実運用中（2026-01-20 ～ 2026-04-20）:

• GBP_JPY + EUR_JPY両通貨ペア
• Buy方向のみ実行
• 最小ロット（10,000通貨）
• 毎日07:00 JST自動実行

次回記事予告: 「Phase 5-2リアルタイム検証レポート - Long-only戦略3ヶ月追跡」で、実運用の成果をお届けします。

💬 読者へのメッセージ

この記事では、2,191日間（約6年）のバックテスト検証により、Long-only戦略が破産確率0%を達成した事実をお伝えしました。

重要なポイント:

• 「両方向トレード」は必ずしも正解ではない
• トレード回数よりシグナル品質が重要
• 破産確率0%は実現可能

FX自動売買に興味がある方、リスク管理に悩む方の参考になれば幸いです。

免責事項: この記事は過去のバックテスト結果に基づいており、将来の収益を保証するものではありません。FX取引にはリスクが伴います。投資判断は自己責任でお願いします。

📚 参考リンク

• GMO Coin FX API公式ドキュメント
• Monte Carloシミュレーションとは？（Wikipedia）
• VIX指数（恐怖指数）とは？