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高勝率の戦略でも損をする理由 | Traseq ブログ
Traseq / ブログ / 高勝率の戦略でも損をする理由 リサーチ手法 高勝率の戦略でも損をする理由 暗号資産バックテストを信頼する前に、勝率を期待値、プロフィットファクター、平均損益、最大ドローダウンと併せて読むための実践ガイド。
Traseq · 2026年3月27日 · 2 分で読めます高い勝率が示すのは、バックテストでどれだけの割合のトレードが利益で終わったかだけです。勝ちトレードが、負けトレード、手数料、スリッページ、ドローダウンを十分に上回ったかは分かりません。
Traseq はノーコードの暗号資産スポットリサーチワークスペースであり、ライブトレード、取引所執行、ブローカー端末、パフォーマンス保証ではありません。このガイドは履歴バックテストの証拠を読むためのもので、将来のリターンを予測するものではありません。
平均損失が平均利益よりはるかに大きい場合、高勝率の戦略でも損をします。まず見るべき式は期待値です。
Copy期待値 =(勝率 x 平均利益)-(負け率 x 平均損失)
期待値がマイナスなら、多くのトレードが勝ちであっても、その戦略はテストサンプル内で1トレードあたり損をしています。結果を信頼する前に、勝率をプロフィットファクター、平均損益、トレード数、手数料、スリッページ、最大ドローダウンと併せて読んでください。
ひとつのアイデアを検証可能なバージョンに変える。 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。
勝率は、利益で終わった決済済みトレードの割合です。
これは有用な文脈情報です。低い勝率は長い連敗や、実行しにくい戦略を示すことがあります。高い勝率は頻繁な小さな勝ちと、なめらかに見えるトレードログを示すことがあります。
しかし勝率は、各結果の大きさを測りません。2つのシステムがどちらも勝率60%でありながら、まったく違う結果になることがあります。
ひとつは小さく何度も勝ち、たまに大きく負ける
もうひとつは小さく何度も負け、たまに大きく勝つ
期待値は、頻度と大きさを組み合わせます。勝率だけでは答えられない問い、つまり平均的なトレードで何が起きたかを答えます。
勝率: 90%
平均利益: $50
平均損失: $500
負け率: 10%
Copy(0.90 x $50)-(0.10 x $500)= $45 - $50 = 1トレードあたり -$5
このシステムは10回中9回勝っているのに、サンプルでは1トレードあたり約 $5 を失っています。1回の大きな負けが、10回の小さな勝ちを消してしまいます。
勝率: 35%
平均利益: $300
平均損失: $120
負け率: 65%
Copy(0.35 x $300)-(0.65 x $120)= $105 - $78 = 1トレードあたり +$27
このシステムは多くの時間で外していますが、サンプル内の平均トレードはプラスです。平均利益が平均損失より大きいからです。だからこそ、トレンドフォローと平均回帰 では、勝率とペイオフサイズを並べると違った姿が見えます。
プロフィットファクターは、総利益と総損失を比較します。
Copyプロフィットファクター = 総利益 / 総損失
プロフィットファクターが 1.0 を上回るなら、テストサンプル内で総利益が総損失を上回りました。1.0 を下回るなら、その逆です。期待値をスケールに依存しない形で見たものです。
プロフィットファクター 読み方 1.0 未満テストサンプル内で損失 1.0 から 1.3薄く、コストに敏感 1.3 から 1.5候補だが検証が必要 1.5 超より強いサンプル結果だが、堅牢性確認は必要
この表を予測として扱わないでください。高いプロフィットファクターでも、トレード数が少なすぎる、外れ値が1つだけある、コストが非現実的、調整されたウィンドウに依存している場合は脆弱です。
バックテスト基礎 の demo は、2024-09-01 から 2025-05-30 までの実際の BTC/USDT 1h 足で3つのシステムテンプレートを実行します。この期間には、BTC が史上高値へ向かうトレンド局面と、その後レンジへ戻る局面が含まれます。見出しの勝率だけでは足りない理由を見るのに適しています。
最も高い勝率は、最も高いリターンを生みませんでした。RSI は勝率が最も高い一方、勝率の低い SMA トレンドフィルターのほうがサンプルリターンは高く、ドローダウンも深い結果でした。ドンチャンは中間の勝率でも純損失です。教訓は、どれかのテンプレートが常に優れているということではありません。勝率だけでは結果を説明できない、ということです。
勝率に大きな重みを置く前に、この順序で確認してください。
トレード数: 少なすぎるトレード数では、どんな割合も誤解を招きます。
平均利益と平均損失: 勝率が隠す部分です。
期待値: 1トレードあたりのサンプル結果です。
プロフィットファクター: 総利益が総損失を上回ったかを見ます。
手数料とスリッページ: 薄い結果は現実的なコストで消えることがあります。
最大ドローダウン: 期待値は経路をほとんど語りません。ドローダウンとリスク を参照してください。
アウトオブサンプルでの振る舞い: ひとつの期間に合わせた結果は、別の期間では残らないことがあります。インサンプルとアウトオブサンプルのバックテスト を参照してください。
このズレを自分で見たい場合は、バックテスト基礎デモ を開き、3つのテンプレートを切り替えて、勝率をプロフィットファクター、リターン、最大ドローダウンと比べてください。
勝率90%の戦略でも損をすることはありますか? あります。平均損失が平均利益よりはるかに大きい場合、戦略はマイナス期待値になります。勝率 90%、平均利益 $50、平均損失 $500 の戦略は、サンプル内で1トレードあたり約 $5 を失いました。
トレードにおける期待値とは何ですか? 期待値は、テストサンプル内の1トレードあたり平均損益です。式は(勝率 x 平均利益)-(負け率 x 平均損失)です。プラス期待値はサンプル内の平均トレードがプラスだったことを示し、マイナス期待値はそうでなかったことを示します。
プロフィットファクターは勝率より役に立ちますか? プロフィットファクターは、ペイオフの大きさを含むため、収益性の一次確認には通常より役立ちます。勝率はどれだけ頻繁に勝ったかを示し、プロフィットファクターはテストサンプル内で総利益が総損失を上回ったかを示します。
トレンドフォロー戦略はなぜ低勝率になりやすいのですか? トレンドフォローやブレイクアウト戦略は、少数の大きな勝ちを待つあいだに多くの小さな損失を取ることがよくあります。低い勝率はそのスタイルでは普通ですが、大きな勝ちが損失とコストを十分に上回る場合に限ります。
勝率と併せて何を読むべきですか? 平均利益、平均損失、期待値、プロフィットファクター、トレード数、手数料、スリッページ、最大ドローダウン、アウトオブサンプルでの振る舞いを併せて読みます。勝率は行動の文脈であり、それだけで判定にはなりません。
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初めての暗号資産バックテストを実行する方法