暗号資産リサーチ向けのRSI平均回帰戦略ガイド。30/70ルール、現在のTraseq BTC/USDT demo指標、単一の歴史サンプルの限界を扱います。
RSI平均回帰戦略は、価格が直近の均衡から離れすぎ、その後に戻る可能性があるという前提に立ちます。一般的な教育用の形では、 が を下回ったらロングで入り、 を上回ったら出ます。さらに、反発をいつまでも待たないようにリスク管理条件を置きます。
ノーコードの暗号資産現物戦略から始め、バージョンを固定し、バックテストを実行し、比較のために結果を追跡可能に保ちます。
RSI(14)3070本記事では、この考え方をノーコードの研究テンプレートに落とし込み、Traseq がどのように評価するか、Learn hub の現在の BTC/USDT demo 結果をどう読むかを説明します。これは教育用の戦略レシピであり、取引設定や推奨ではありません。
Traseq はノーコードの暗号資産スポット戦略リサーチワークスペースです。ライブトレード、ブローカー、取引所、コピー取引、注文執行プラットフォームではありません。バックテストは歴史データを使った研究シミュレーションであり、将来のパフォーマンスを保証しません。
RSI平均回帰テンプレートは、14本足 RSI が 30 を下抜けたらロングで入り、70 を上抜けたら出る、シンプルな研究ルールです。ストップロスと利益確定も使います。目的は、歴史的な期間で売られすぎ状態が回帰したかを調べることです。
現在の Traseq demo では、このテンプレートは 2024-09-01 から 2025-05-30 までの実際の BTC/USDT 1h 足で実行されます。初期残高は $10,000、手数料ゼロ、ポジションサイズは100%です。RSIテンプレートは 53 トレードで +21.44%、勝率 49.1%、最大ドローダウン -18.0%、プロフィットファクター 1.26、トレードレベルSharpe 0.11 でした。これは有用なサンプル証拠ですが、将来も機能する証明ではありません。
RSI(相対力指数)は、直近の価格変動を 0 から 100 のスケールで測ります。一般的な参照期間は 14 本足です。2つの慣用的なしきい値がテンプレートを定義します。
平均回帰ルールは、こうした行き過ぎた読みが均衡へ戻りやすいかを調べます。これは、強さが続くと想定するトレンドフォロールールとは逆の前提です。どちらが常に優れているわけではなく、テストする相場局面に依存します。より広い比較はトレンドフォロー vs 平均回帰を参照してください。
Traseq demo テンプレートは、平易なルールとして表現できます。テンプレートから始めることも、Sentence モード、Canvas モード、再利用可能なブロックで作り直すこともできます。Pine Script や Python は不要です。
| 構成要素 | ルール |
|---|---|
| エントリー | 14本足の RSI が 30 を下抜けたらロングで入る |
| シグナルによる出口 | 14本足の RSI が 70 を上抜けたら出る |
| ストップロス | エントリー価格の 3% 下 |
| 利益確定 | エントリー価格の 5% 上 |
しきい値とリスク管理条件はパラメータであり、最適化済みの答えではありません。まずは確認すべき baseline として扱い、その後に値を変えるべきです。Traseq のシステムテンプレート文書でも、最初に baseline backtest を走らせ、その後にパラメータを調整してバージョンを比較することを推奨しています。
重要なのはタイミングです。Traseq は足が確定したあとにだけ条件を評価します。シグナル駆動のエントリーとエグジットでは、シミュレーション上の約定は次の足の始値で起こります。これにより、まだ分かっていない価格をバックテストが使うことを避けます。
同じモデルがテンプレート全体に一貫して適用されます。
元になるワークフローはCore Conceptsガイドを参照してください。コードなしでルールを作る基礎はノーコードバックテストで扱っています。
Learn hub には、登録不要のインタラクティブ demo があります。3つのシステムテンプレートを、2024-09-01 から 2025-05-30 までの実際の BTC/USDT 1h 足で実行します。ソース snapshot は、初期残高 $10,000、手数料ゼロ、ポジションサイズ100%です。
| 指標 | RSI平均回帰 |
|---|---|
| リターン | +21.44% |
| 勝率 | 49.1% |
| 最大ドローダウン | -18.0% |
| トレード数 | 53 |
| プロフィットファクター | 1.26 |
| トレードレベルSharpe | 0.11 |
これは以前の短い demo 期間より情報量の多いサンプルですが、それでも1つの歴史的経路です。この期間には実際の BTC のトレンド局面と、その後のレンジへの反落が含まれます。そのため、押し目を拾う動きは、きれいな一方向の下落よりも解消されやすかった一方で、意味のあるドローダウンも発生しました。
参考までに、同じ demo snapshot では SMA(200) トレンドフィルターが +31.70% でしたが、ドローダウンはより深く、ドンチャンブレイクアウトは -12.89% でした。この混ざった結果が重要です。テンプレートの挙動は、指標の選択だけでなく相場局面に依存します。
+21.44% の歴史リターンは研究する価値がありますが、それだけで結論にはなりません。このサンプルは1つの BTC/USDT 1h 期間、手数料ゼロの前提、固定のポジションサイズモデルです。手数料、スリッページ、ポジションサイズ、銘柄、時間軸、日付範囲を変えれば、結果は大きく変わる可能性があります。
プロフィットファクター 1.26 にも文脈が必要です。このサンプルでは総利益が総損失より26%大きかったという意味です。かろうじて損益分岐を上回るよりは良い結果ですが、同じルールに耐久性があることは保証しません。数回の大きな逆行で、形はすぐに変わり得ます。
正しい次の一手は、このサンプルがさらに良く見えるまでしきい値を調整することではありません。トレンドが強い期間、レンジが強い期間、そして別のアウトオブサンプル区間で、バージョンを比較することです。この規律はインサンプル vs アウトオブサンプルテストで扱っています。
構造的なリスクは、持続する動きを早く拾いすぎることです。RSI は強い下落トレンドで 30 未満に留まり続けることがあり、強い上昇トレンドで 70 超に留まり続けることもあります。売られすぎの読みは、自動的に反転を意味しません。
よくある失敗パターンは次のとおりです。
最後の点は、どの平均回帰テンプレートでも勝率が高くても損をすることがあるを一緒に読むべき理由です。
テンプレートは、管理された研究の出発点として使います。
デフォルトテンプレートはバックテストの基礎で登録なしに確認できます。自分のバージョンを作る準備ができたら、バックテスト結果を比較する方法で複数の実行結果を並べて読む方法を確認してください。
売られすぎの RSI 読みが均衡へ戻りやすいかを調べる研究ルールです。一般的な形では、RSI(14) が 30 を下抜けたらロングで入り、RSI が 70 を上抜けたら出ます。Traseq では、これは歴史リサーチ用の教育テンプレートであり、取引シグナルではありません。
demo テンプレートは、14本足 RSI が 30 を下抜けたらロングで入り、RSI が 70 を上抜けたら出ます。さらに 3% のストップロスと 5% の利益確定を使います。これらは baseline パラメータであり、最適化済みの値ではありません。
現在の Traseq Learn demo snapshot では、RSI平均回帰テンプレートは BTC/USDT 1h、2024-09-01 から 2025-05-30 のサンプルで +21.44% でした。53 トレード、勝率 49.1%、最大ドローダウン -18.0%、プロフィットファクター 1.26、トレードレベルSharpe 0.11 です。これは1つの歴史サンプルだけを説明しています。
売られすぎは反転を意味しないからです。強い下落トレンドでは、RSI が 30 未満に留まりながら価格が下がり続けることがあります。回帰ルールが早く入りすぎ、トレンドが伸び続けると、連続した損失につながり得ます。
はい。RSI平均回帰テンプレートから始めることも、Sentence モード、Canvas モード、再利用可能なブロックでルールを作り直すこともできます。各バージョンを確定し、一貫した前提でバックテストを実行し、結果を比較してから、どのパターンを意味のある研究証拠として扱うか判断します。
2026年5月15日