テストで出力された勝率や利益率を参考に、実用に耐えうるシステムなのかどうかを判断します。 ここでは、システムの優劣を判断するための評価基準について説明します。

システムの作り始めの頃は、直感的に判断しやすい勝率にこだわってしまいがちです。 しかし、たとえ勝率が低くても、年度毎の収益が安定していれば十分に実用に耐えうるシステム になる場合もあります。

システムの評価をする際には、特定の評価項目にこだわらず、 様々な評価項目を多角的に検証し、実用的かどうかを判断する必要があります。

【 テスト結果レポート （パイロン） 】

『総トレード数』

総トレード数が多いと売買チャンスが多くなり、勝率や利益率の確率も収束に近づくので、よいシステムと言えます。 条件を絞りに絞って、勝てるシステムを作ったとしても、 ３年に１回しかシグナルが出ないようなシステムでは、使い物になりません。

『勝率』

勝率が高いほど、よいシステムと言えます。 ただ、勝率が低いからといって、悪いシステムと決め付けるのは早計です。 例え勝率が50%を下回っていても、１トレード当たり利益・ プロフィットファクター・最大ドローダウンなどの結果が良好であれば、 実用に耐えうるシステムになる場合もあります。

『トレード平均損益』

１トレード当たり、どの程度損益が発生したかを見る指標です。 トレード平均利益が高いほど、よいシステムと言えます。

『トレード平均期間』

トレード平均期間は短ければ短いほど、よいシステムと言えます。 例えば、3日で1％利益を出すシステムと、30日で10％利益を出すシステムがあった場合、 前者の方が優秀なシステムとなります。 3日で1％稼ぐシステムで30日運用した場合、複利効果で10%以上の利益を生み出す事ができるからです。

また、マーケットに参加している期間が短いと、テロや倒産などの突発的な事故による下落 を避けやすくなるという利点もあります。

『連続負けトレード回数』

システム運用中に、連続で負けた回数です。 連続負け回数が少ないほど、よいシステムと言えます。 実際にトレードをすると分かりますが、あまり連続で負けが続くと、心理的プレッシャーが増大します。 連続負け回数はなるべく少ないほうが、心理的に楽なシステムになります。

『プロフィットファクター(PF)』

プロフィットファクターは、どれだけ効率的に収益を上げたのかを計る指標で、総利益÷総損失にて算出されます。 トータルで負け越していれば１以下、勝ち越していれば１以上となります。 １より大きい数値になるほど、よいシステムと言えます。

例えば600万円の総利益に対して500万円の総損失が発生した場合、PF=600/500=1.2、 200万円の総利益に対して100万円の総損失が発生した場合、PF=200/100=2.0となります。 この場合、どちらも100万円の利益ですが、後者の方が効率的に収益をあげた事になります。

『最大ドローダウン』

ドローダウンとは、ある時点の最大資産に注目し、そこからの下落幅（または下落率）を表します。 最大ドローダウンとは、テスト期間中に発生したドローダウンの最大値の事です。 最大ドローダウンは少ないほど、よいシステムと言えます。

いくら他の評価項目が優秀でも、最大ドローダウンが大きすぎると、常に破産の危険をはらんでいると言えます。 システムを運用する際は、最大ドローダウンの２〜３倍程度の資産を見積もっておくといいでしょう。

『資産曲線』

資産の増減状況を時系列のグラフに表したものです。 資産曲線を見れば、トレード頻度・収益の安定性・最大ドローダウンなどが一目で分かるので、非常に便利です。

【資産曲線 （パイロン） 】

『シグナル発生頻度』

複数銘柄を投資対象とするようなシステムで、１日に５０銘柄に買いシグナルが発生した場合を考えてみます。 資産が豊富にあれば問題ありませんが、５０銘柄への分散投資はかなり難しいでしょう。 複数銘柄が投資対象のシステムの場合、特定日に多くの銘柄にシグナルが発生するのではなく、 ある程度分散してシグナルが発生しているほうが、よいシステムと言えます。

『年度毎収益率』

テスト結果を年度毎に集計し、年度毎の収益のばらつきを調べます。 年度毎に収益が安定しているほど、よいシステムと言えます。

たとえトータルでプラスの成績を出しているシステムでも、その内訳が 初年度1,000万円プラス、次の年800万円マイナスとなっているようでは、あまり実用的ではありません。 実運用を始めた年が800万負ける年だったとしたら、目も当てられません。

『特定銘柄依存性』

全トレード結果を見渡して、銘柄毎の収益状況をチェックします。 もしトータル利益の大半を、特定銘柄が稼ぎ出しているような結果になっている場合は、 その特定銘柄に対してのカーブフィッティングになっている恐れがあります。 各銘柄毎に利益・損失の偏りがなく、適度に分散しているのが望ましい状況と言えます。