Phase Alpha v2.1.0：リスクリワード比を1.5→4.6に改善した5段階の最適化プロセス

日本株自動売買システムのPhase Alpha v2.1.0で、リスクリワード比（RR比）を1.485から4.559に改善した。RR比4.559とは「1万円のリスクに対して4.56万円のリターンが期待できる」ということであり、勝率40%でも十分に利益が出る水準だ。

この改善はB3〜B7の5段階の施策を1,823テスト全PASSで段階的にGO判定しながら達成した。本記事では、各フェーズで何を変え、何がRR比改善に寄与したかを記録する。

RR比（リスクリワード比）とは

RR比（Risk-Reward Ratio）は、1トレードあたりの「平均利益 ÷ 平均損失」で計算される。

平均利益: +20,000円
平均損失: -5,000円
RR比 = 20,000 / 5,000 = 4.0

RR比が高いほど、「1回の勝ちで複数回の負けを取り返せる」。勝率との関係は：

RR比4.559なら、勝率18%でも損益分岐点に達する。実際の勝率が40%あれば、非常に大きな期待値プラスだ。

5段階の最適化プロセス

B3: Pass Rate最適化

目的: エントリーシグナルの「品質フィルター」を強化する。

Pass Rate（通過率）は、全シグナルに対する「実際にエントリーに至ったシグナル」の比率だ。

Before: Pass Rate = 45%（シグナルの45%がエントリーに至る）
After:  Pass Rate = 25%（より厳選されたシグナルのみ通過）

シグナルの品質基準を厳しくすることで、「弱いシグナルでの不必要なエントリー」を減らした。トレード数は減るが、1トレードあたりの勝率が改善する。

B4: SL（ストップロス）の最適化

目的: 損切り幅を最適化して、平均損失を縮小する。

Before: SL = 2.0 × ATR → 平均損失 -12,000円
After:  SL = 1.0 × ATR → 平均損失 -5,500円

SLを1.0×ATR（株価の平均的な値動き幅の1倍）に縮小した。狭すぎるSLは「ノイズで刈られる」リスクがあるが、バックテストのグリッドサーチで1.0×ATRが最適と確認した。

RR比への寄与: 分母（平均損失）が半分近く減ったため、RR比が大きく改善。

B5: TP（テイクプロフィット）の最適化

目的: 利益確定幅を最適化して、平均利益を最大化する。

Before: TP = 3.0 × ATR → 平均利益 +18,000円
After:  TP = 5.0 × ATR → 平均利益 +25,000円

TPを広げると勝率は下がるが、「勝ったときの利益」が大きくなる。SLを縮小した分だけTPを広げる余裕が生まれた。

B6: パラメータ総合最適化

B3〜B5の個別最適化結果を統合し、パラメータセット全体の最適化を実施。

最終パラメータ:
  min_score = 2.5     （エントリー閾値を引き上げ）
  SL = 1.0 × ATR     （損切り幅を縮小）
  TP = 5.0 × ATR     （利確幅を拡大）
  → RR比 = 4.559

B7: 本番適用

B6パラメータをPhase T8の27銘柄に対して本番（Practice Mode）に適用した。1,823テストが全PASSすることを確認し、GO判定を行った。

Phase T7.4: マイナスKelly銘柄の改善

Phase Alphaと並行して、Kelly基準（ケリー基準）でマイナス値を示す銘柄の改善も実施した。

Kelly基準のおさらい

Kelly% = (勝率 × RR比 - 敗率) / RR比

Kelly%がマイナスになるのは「この戦略で取引するほど資産が減る」ことを意味する。つまりエッジ（優位性）がない。

11銘柄のGO判定

バックテストでKelly%がマイナスだった銘柄に対して、B3〜B6と同じ最適化プロセスを適用した結果、27銘柄中11銘柄がKelly%をプラスに転換し、GO判定となった。

Before: 27銘柄中 16銘柄がKelly+ / 11銘柄がKelly-
After:  27銘柄中 27銘柄がKelly+ / 0銘柄がKelly-

残りの11銘柄も「パラメータ調整でKelly+に転換可能」だったことが、SL/TPの最適化の効果を示している。

工数: 計画7日のところ1日で完了（700%の短縮）。パラメータ最適化のスクリプトが整備されていたため、グリッドサーチを回して結果を確認するだけで済んだ。

時間帯別スコア重み（JS-ADD-A3）

Phase Alphaと関連して、「取引時間帯によってスコアの重みを変える」施策も実装済みだ。

日本株は09:00〜15:30のザラ場中に取引されるが、時間帯によってシグナルの信頼性が異なる。

09:00〜09:30（寄り付き）: ボラティリティ高い → シグナルの信頼性低い
09:30〜11:30（前場）:     比較的安定 → 標準的な重み
12:30〜14:00（後場前半）:  やや低調 → 重みを下げる
14:00〜15:00（後場後半）:  大引けに向けた動き → 重みを上げる

この重み付けにより、「寄り付きの乱高下でダマシシグナルに引っかかる」リスクを軽減した。

学んだこと

1. RR比の改善は「SL縮小」の影響が最も大きい

RR比 = 平均利益 / 平均損失。分母を半分にすればRR比は2倍になる。SLの最適化はTP最適化より先に行うべきだ。

2. 段階的なGO判定が安全

B3→B4→B5→B6→B7と1段階ずつGO判定することで、「どの変更がどの効果をもたらしたか」を分離できる。一括で変更すると、改悪が改善に紛れて気づけない。

3. 最適化スクリプトの整備が工数を700%短縮する

Phase T7.4が1日で完了したのは、グリッドサーチスクリプトが既に整備されていたからだ。「最適化を手作業で行う」フェーズから「スクリプトを回して結果を読む」フェーズに移行できたことが大きい。

まとめ

Phase Alpha v2.1.0の最適化で重要なのは以下の3点だ。

1. SLの縮小が最大の効果: SL 2.0→1.0×ATRで平均損失を半減。RR比改善の主要因
2. 段階的GO判定: B3〜B7の5段階で1つずつ検証。効果の分離と安全性を確保
3. 全銘柄Kelly+への転換: パラメータ最適化により11銘柄がKelly-からKelly+に転換。27銘柄全銘柄が期待値プラス

RR比1.5→4.559の改善は、「何か1つの魔法的な指標を追加した」のではなく、SL/TP/閾値の地道なグリッドサーチの結果だ。