あけましておめでとうございます。
本年もどうぞよろしくお願いします。
私も兼業時代そうでしたが、年末年始の正月休みは腰を据えて検証に取り組める貴重な時期です。
普段は時間が取れずに後回しにしていたトレードの検証や、過去の振り返りを行うには、まさに「もってこいの期間」だと思っています。
最近では、ChatGPTやGeminiといったAIの大幅な進化によって、トレードの検証において取れる手段が一気に増えました。
少し前までは、
- 手動でチャートを見返す
- 画面を録画して後から確認する
- MT4やMT5のバックテスト機能を使う
といった、どちらかというとアナログ寄りの方法が主流だったと思います。
もちろんこれらの方法が全く悪いわけではありませんが、
現在ではより効率的かつ柔軟に検証を行うことが可能になっています。
ただし、どの検証方法にも向き・不向きがあります。
トレード日記を丁寧につけるのが合っている人もいれば、
裁量判断を含めて手動検証をした方が理解が深まる人もいるため、「正解は一つではない」という前提は今も変わりません。
検証で最も重要なのは「元データ」
ここで強調しておきたいのが、
検証に用いる「元データ」の重要性です。
どんなに優れた検証ロジックやツールを使っても、
- 元データがいい加減
- 誤った価格や欠損だらけ
この状態では、そこから得られる結果は使い物になりません。
極端な話、正確な元データさえ用意できれば、あとはChatGPTなどのAIに投げるだけでも、ある程度の分析結果は得られます。
また、
- データを取得するのに時間がかかる
- データを取得するのに労力がかかる
場合は、本命の検証作業に入るまでの準備だけで疲弊してしまいますよね。
上記より、「正しいデータ」を「短い時間で」取得することができればベストです。
元データ取得で試行錯誤
自分自身も、元データをどうやって取得するかはかなり試行錯誤しました。
- APIを使って取得してみる
- 海外サイトのデータを使う
など色々試しましたが、
- 取得制限が厳しい(例：OANDAだと会員ステータスがGoldの方でプロコースかつ口座残高が25万以上のお客様に限られる)
- データ精度に疑問が残る
といった問題があり、なかなか納得できませんでした。
そこで最終的に辿り着いたのが、GMOクリック証券のヒストリカルデータです。
GMOクリック証券のヒストリカルデータが優秀な理由
GMOクリック証券では、
- 2007年から
- 各通貨ペアごと
- 1分足データ
- CSV形式で配布
- ゴールド、シルバー等CFD銘柄のデータもダウンロード可能
という、検証用途として非常に優秀なヒストリカルデータが無料で提供されています。
口座さえ持っていれば、取引の有無に関わらずデータをダウンロードが可能です。
長期・短期どちらの検証にも使いやすく、分析用に加工もしやすいため、個人的にはかなり重宝しています。
マイページログイン→[アプリ・ツール]→[ヒストリカルデータ]
ここまでの手順でヒストリカルデータを取得することができたら、検証の準備は完了です。
参考までに、現在自分が使っている検証の流れを一例として簡単に紹介します。
ヒストリカルデータを用いたトレードの検証例
① Pythonによる検証処理
Python
│
├ ヒストリカルデータをCSV形式で読み込み
│
├ インジケータ計算（移動平均線など）
│
├ ルール通りに売買判定
│
└ 成績を数値で出力（CSV出力可能）
例えば簡単な例を1つ挙げると、過去1年の米ドル/円にて「1分足で単純移動平均線（SMA）を上抜けしたときにロング」という手法を検証したい！と思った場合のトレード機会、勝率、PFなどを検証することができます。
以下は、私が用いている手法の一部を実行した場合の例なので、上記の手法例の結果とは異なりますがPythonのコード内容次第で複雑な条件も指定することが可能です。
ここの手順や実装については、次回以降の記事で詳しく解説することも考えています。
② ChatGPTなどのAIによる分析
- 結果の解釈
- トレードの改善案の洗い出し
こんな感じで改善案やアドバイスをくれたりします。
ティックデータが欲しい人向けの選択肢
スキャルピングの検証などで、
「どうしてもティックデータが欲しい」という方もいると思います。
その場合は、
でティックデータの出力が可能です。
ただし注意点として、
と、出力件数には制限がある点には注意です。
記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
