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モデルの各パラメーターのチューニングが完了し、現時点では大きく性能を改善できそうな調整項目はほぼなくなりました。
何もやることが無くなりました。
さて、これから重要になるのは実運用でモデルがどの程度の性能を維持できるかです。
バックテストやValidationでは良い結果が出ても、実運用で再現できなければ意味がありません。
ライブ運用結果（6週間）
| Week | TP数 | SL数 | TP率 |
|---|---|---|---|
| 2026/05/18 | 9 | 15 | 37.5% |
| 2026/05/25 | 8 | 0 | 100.0% |
| 2026/06/01 | 2 | 1 | 66.7% |
| 2026/06/08 | 9 | 6 | 60.0% |
| 2026/06/15 | 12 | 17 | 41.4% |
| 2026/06/22 | 11 | 14 | 44.0% |
| 累積 | 51 | 53 | 49.04% |
6週間（約30営業日）のライブ運用で、
- TP：51回
- SL：53回
- 合計：104トレード
- TP率：49.04%
という結果になりました。
- TP平均：約12 pips
- SL平均：約6 pips
つまり、**リスクリワードは約1:2 （損失1に対して利益2）**です。
この条件での**損益分岐点勝率は約33.3%**になります。
今回のライブ運用では、
TP獲得：51 × 12 = 612.0 pips SL損失：53 × 6 = 318.0 pips
したがって、
612.0 − 318.0 = 294.0 pips
となり、累積獲得は約294 pipsです。
ドル円1万通貨で運用した場合、1pipは約100円に相当するため、約29,400円の利益となる。
Validationとの乖離がない
今回もっとも評価している点は、モデル開発時のValidation結果とライブ運用結果にほとんど乖離がないことです。
機械学習では、Validationで高い性能が出ても、実運用では大きく性能が低下するケースが少なくありません。
しかし今回は、
- TP率
- リスクリワード
- 累積獲得pips
のいずれもValidation時の想定とほぼ一致しています。
少なくとも現時点では、過学習による性能低下は見られず、モデルは期待どおりに機能していると言えそうです。
まだサンプル数は十分ではない
一方で、104トレードというサンプル数だけで結論を出すのは早いとも考えています。
トレードには運の要素も含まれるため、評価の信頼性を高めるには、より多くのサンプルが必要です。
今後は、
- 200トレード
- 500トレード
- 1000トレード
とサンプル数を積み重ねながら、性能が維持されるかを継続的に確認していきます。
特に1000トレード程度まで同様の傾向が続けば、このトレードシステムの優位性について、かなり高い信頼を持てるようになるでしょう。
まとめ
モデルのチューニングは一段落し、現在はライブ運用による検証フェーズに入っています。
6週間・104トレードという短期間ではありますが、Validationで得られた性能がライブ環境でも再現されており、現時点では非常に良いスタートとなりました。
実際のところ、5月の為替介入以降、低ボラティリティー期間が長く、異常なレジームが含まれていましたが、無駄なエントリーがなく、崩れは見られません。
もちろん、市場環境は常に変化するため、今後も継続的な監視と評価は欠かせません。
しかし、バックテストだけではなく、実際のライブ運用でも、開発時の値と同様の結果が得られていることは、トレードシステムが着実にワークしていることを示す良い兆候だと考えています。