システムトレード開発に取り組んで感じた難しさ
システムトレードを思いついてから最初に株を購入した日付を調べてみたら、ちょうど2年ほど経っていました。
おそらく情報収集を始めた時期を含めると、取り組み始めてから3年くらいになるかと思います。
それでもまだ「まともなバックテストすらできていない」という状況です。
この時点で私が優秀なエンジニアではないことはバレてしまうのですが、一応業界歴は20年。
それを差し引いても、自動で株を売買するシステムを作るというのは本当に難易度が高いと実感しています。
（もし簡単なら、とっくに世の中に広まっているはずですよね。）
長期保有という現実
投資の勉強をすればするほど最終的に行き着くのは「結局は長期保有が一番成績が良い」というシンプルな結論です。
そう考えると、システムトレードを完成させたところで「無駄な長物」になるのかもしれません。
それでも挑戦を続けているのは、エンジニアとして「自分はこれを作り上げた」と胸を張れる成果物を残したいからです。
世間的に投資の売買システムは胡散臭く思われがちで、誰にでも理解されるテーマではないのが残念ですが、それでも挑戦する価値があると思っています。
AIとの付き合い方
最近では、データをAIに投げて効率よく開発を進めている方もいらっしゃるでしょう。
私もプログラムの一部はAIに任せていますが、完全なブラックボックスにすることは避けています。
何か問題が起こったときに対処できないため、全体設計と評価は人間が担うべき部分だと考えているからです。
そんなモチベーションで開発を続けています。
システムトレード開発の難しさ
ここからは、私が実際に感じている「開発の難しさ」をいくつか挙げてみます。
プログラミング初心者・金融知識初心者の方は、ある程度の覚悟を持って取り組むのが良いと思います。
ロジック化の難しさ
市販されているシステムトレード関連の書籍は少なく、あっても高度な数学や論文レベルの内容が多いです。
多くの本はチャートを「目視」で理解する前提で書かれており、例えば「〇〇ラインを上抜けたら買い」といったシンプルな一文も、システムに落とし込むには数式化や詳細条件のロジック化が必要です。
最近はAIが補完してくれるためだいぶ楽になりましたが、それでもテクニカル指標の状態をどうプログラムで表現するかという部分が、最も難しいと感じます。
書籍は「過去データ」を参照している
書籍で解説されているのは、過去のデータを使った理想的な事例です。
読んでいるときは「なるほど」と思っても、システムトレードでは現在の状況から未来を判断しなければなりません。
人間の目なら多少崩れた形でも「これはパターンに近い」と判断できますが、プログラムはその曖昧さを理解できません。
システム化には、より厳密で複雑な条件分岐が必要になるのです。
処理スピードの問題
テクニカル分析では、大量のデータと複雑な計算を扱います。
リアルタイムに株価へ反応させることや、データ数によっては「次の取引時間までに分析が終わらない」という事態も個人開発では大きな壁です。
AI分野に詳しい方であれば、前処理や効率化を上手にこなせるかもしれませんが、私にとってはこの部分も課題の一つです。
実際にハマった失敗事例
ここまでは「一般論としての難しさ」ですが、より具体的に、自分が踏んできた失敗事例をいくつか紹介します。
データ取得で踏んだ地雷
- 株価データの「調整済み終値」と「実際の終値」の取り違え: 配当や分割が入った銘柄で、バックテストと実運用で値が合わなくなり、原因特定まで1週間以上かかりました。
- 無料APIのレートリミット超過: 数千銘柄を一気に取得しようとしたところ、途中でリクエストが落ち、データに歯抜けが発生。再取得ロジックを作る羽目になりました。
- タイムゾーンのズレ: 日本時間のつもりで扱っていた日足データが、実は UTC 基準になっていて、引け値が別の日付に寄せられていた。
バックテストで踏んだ地雷
- 未来データの混入（Look-Ahead Bias）: その日の終値から計算したシグナルを、同じ日の終値で約定した扱いにしていた。「翌営業日の始値で約定」 にしないと、本番では再現できない数字になります。この落とし穴と対策は バックテストとフォワードテストの重要性 で実装例つきで整理しています。
- サバイバーシップ・バイアス: 上場廃止銘柄を除外したデータだけで検証していたため、成績が実力以上に良く見えていた。
- 「最適化を重ねれば重ねるほど利益が増える」現象: 過剰最適化の典型。期間を別にすると途端に成績が崩れることを、同じ失敗を3回くらい繰り返してからようやく腹落ちしました。
運用自動化で踏んだ地雷
- サマータイム切替での時刻ズレ: 米国市場基準のジョブが、3月と11月だけ1時間ずれて発火していた。
- 証券会社の強制ログアウト: 毎朝 5 時前後にログアウトされる仕様を把握しておらず、朝のバッチが無言で落ちていた。
- ネットワーク瞬断時のリトライ設計: 一瞬の切断で全 API 呼び出しが失敗するパターンを想定しておらず、半日分の取引機会を逃した日がありました。
これらは全て、本を読んでいただけでは想像しきれず、自分の手で動かして初めて分かるタイプの問題ばかりでした。
失敗から得た教訓
これらを踏まえて、最近は以下の方針で開発しています。
- 再現可能なバックテストを最優先する: パラメータと入力データを同じにすれば、何度走らせても同じ結果になる仕組みを作る
- 本番と検証で同じコードを使う: データソースとブローカーだけ差し替えればそのまま動く構造にする
- 失敗をログに残す: 失敗した投稿や気付きを溜めておき、同じ罠に二度とハマらないようにする
- 小さな戦略を多数運用する: 一発逆転を狙わず、低相関な戦略を組み合わせて 破産確率 を下げる
- 運用コストに敏感になる: 無料枠・Mac だけで回せる構成を保ち、モチベーションを長持ちさせる
この方針にたどり着くまで2〜3年かかりましたが、振り返ると 最初からこの順番で設計していれば、もっと遠回りせずに済んだと思います。
まとめ
果たして本当に作り上げられるのか。
仮に完成しても「6割以上の勝率を安定して出せるのか」「リアルタイム売買が正しく作動するのか」など、不安要素はまだまだ山積みです。
それでも、プロセスそのものを楽しみながら開発を続けていきたいと思っています。
これから始める方へ
もし同じようにシステムトレード開発を始めようとしている方がいれば、私の経験から以下の順番で取り組むことをおすすめします。
- まずは手動で取引記録をつける: ルールの曖昧さに最初に気付ける
- Python と pandas で過去データを触ってみる: 数行のコードで勝率が算出できることに驚くはず
- シンプルな戦略でバックテスト: 最初から複雑な戦略を作らず、移動平均クロスなど最小単位で回す
- 破産確率とドローダウンを意識する: 利益よりリスク側の指標を先に見る癖をつける（具体的な指標は システムトレードの評価基準一覧 にまとめました）
- 少額でフォワードテスト: 本番と同じ手順で少額を動かし、運用上の不備 を洗い出す
特に 4 番目の「リスク側を先に見る」は、いくら強調してもしすぎることはありません。勝率や総利益で戦略を選ぶと、どうしても過剰最適化方向に引っ張られるためです。
最後に
システムトレード開発は、プログラミング・統計・金融・運用の4つの知識を横断する 総合格闘技 のような世界です。一つひとつのテーマが独立した専門書になるくらい深く、簡単に完成形に到達できる分野ではありません。
それでも「自分の手で作った売買ロジックが、想定どおりに動いて利益を生む瞬間」を経験できたときの達成感は、他では得がたいものがあります。このブログでは、そうした試行錯誤の過程と、途中で得た気付きをこれからも書き残していきたいと思います。
同じテーマに取り組む個人開発者の方にとって、この記事が少しでも「遠回りを減らすヒント」になれば幸いです。