WFA（ウォークフォワード分析）入門｜バックテストの嘘を見抜く方法

はじめに

プロップファームをEAで攻略するには、「本物のエッジを持つEA」が大前提です。しかし、バックテストの成績が良いだけでは本物かどうかわかりません。

バックテストで年利100%超のEAを作ったのに、実運用を始めた途端に負け始める。原因はほぼ100%、 過適合(オーバーフィッティング) です。

過去のデータに合わせすぎたパラメータは、未来の相場では通用しません。プロップファームのチャレンジ費用を無駄にしないためにも、EAの実力を正しく評価する方法が必要です。それがWFA（Walk-Forward Analysis：ウォークフォワード分析）です。

WFAは、バックテスト期間を「最適化用（In-Sample）」と「検証用（Out-of-Sample）」に分割し、 未知のデータに対する性能を繰り返しテストする手法 です。

Window 1: [===IS===][=OOS=]
Window 2:    [===IS===][=OOS=]
Window 3:       [===IS===][=OOS=]
...

各ウィンドウでISデータを使ってパラメータを最適化し、そのパラメータでOOSデータの成績を確認します。OOSで利益が出なければ、そのパラメータは過適合です。

自分が実際に使っている設計基準をまとめます。

3:1（OOS 25%）が最適 。Pardo（2008）の研究に基づく推奨値です。

最低5〜9ウィンドウ 。少なすぎると偶然の一致を見抜けません。

合格基準は 70%パス （7/10ウィンドウで利益が出ること）。これより低いと統計的に有意とは言えません。

OOSウィンドウあたり 30〜50トレード以上 が必要です。

ローリングWFA（移動窓）を推奨 します。

アンカード（固定開始点）は古いデータが残り続けるため、過去のスプレッド環境や流動性構造の影響を受けます。ローリングなら古い相場レジームが自然に除外されます。

重要なのはカレンダー期間ではなく、 ウィンドウあたりのトレード数 です。

27ヶ月のOOS期間で18以上の戦略をWFA検証した結果、いくつかの重要な発見がありました。

ISでProfit Factor 1.79を記録した設定が、OOSでは最悪の結果になることがありました。ISの数字だけで判断するのは危険です。

意外な結果ですが、 WFAの各ウィンドウで最適化したパラメータより、固定パラメータの方がOOS成績が良い ケースが多発しました。

パラメータを動かすこと自体が過適合のリスクを高めます。シンプルなパラメータセットを固定して使う方が、長期的には安定します。

「ヘッジフィルター」「傾きフィルター」「タイムストップ」など、成績を改善するために追加したフィルターは、 ことごとくOOS成績を悪化 させました。

フィルターはISデータのノイズに適合しやすく、OOSではそのノイズが再現されないためです。

18戦略テストして、WFAに合格したのは 8戦略(44%) 。さらにモンテカルロシミュレーションも通過したのは 3戦略(17%) でした。

半分以上の戦略が「バックテストでは良く見えたが、WFAで不合格」になります。WFAなしでEAを実運用に投入するのは、未検品の製品を出荷するようなものです。

プロップファームをEAで攻略するには、まず「そのEAが本物かどうか」をWFAで証明する必要があります。

WFAを通過していないEAでチャレンジに挑むのは、検品なしの製品を出荷するのと同じです。地味な作業ですが、チャレンジ費用を守るための最低限の品質保証がWFAです。