何度も出てくるのに、ほとんど誰も答えない問いです。短い答えは、何年分あるかよりも、それをいくつに分けるかの方が重要だ、ということです — そしてここに、半分に分けたことで判断が変わり、その後もう一度、私たちに不利な方向へ変わった実例があります。
私たちのシステムの2つの改良は、全体の結果をそれぞれ12 %と17 %押し上げていました。同じデータを2つの半分に分けると、どちらも前半では改善していませんでした。そしてシステムに残ったのは、そのうちのひとつです。
私たちのシステムは株式を取引します。そこに、市場全体の状態を見て各日を3つの状況 — 通常、荒れ模様、悪い — に分類する部品を加えました。狙いは、その分類を使って、荒れているときはリスクを減らし、悪いときは取引しないことでした。
使い方は2通りあり、使わない場合も含めて、それぞれ別々に測りました。
結果はRで測ります。ここでは自然な単位です。1 Rとは、その取引で失ってもよいと決めていた額です。3 R勝つとは、リスクにさらした額の3倍を勝つことです。そして、リスクを減らす版はドローダウンも小さくなるので、すべての数字は同じ最大ドローダウンにそろえて調整しています。単に踏み込みの浅い版が得をする比較にならないようにです。
| バージョン | 全期間 | 前半 | 後半 |
|---|---|---|---|
| 部品なし(基準) | 251,66 | 139,24 | 113,17 |
| フル版 | 282,60 | 106,19 | 142,45 |
| 短縮版 | 293,40 | 135,30 | 134,60 |
残りの2列を見ると、どちらも両方の半分で勝ってはいません。フル版は前半で、何も使わない場合に対してはっきり負けていて(106.19対139.24)、優位はすべて後半にあります。そしてシステムに入った短縮版も、前半では勝っていません:135.30対139.24。
この3.94の差は小さなものです — 同じシステムを、同じ日のマークを処理する順番だけ変えて25回走らせると、この区間で16〜19の幅で揺れます — ですから正直な言い方は、短縮版が劣るということではなく、前半では何も使わない場合と区別がつかないということです。それこそがこのルールで確かめるべきことであり、それこそが改善として示すことを妨げるものです。
システムに入ったのは短縮版でした。全体で最も良い数字を出していたフル版は外れました。これらの数字を前にすると、短縮版は思っていたより弱い裏づけで採用されたことになります。その優位も後半にあるのです。
訂正 — 2026年8月17日
2つの半分の列は間違っていて、それとともに結論も間違っていました。最初の列 — 全期間のもの — は正確に再現できます(251.66 · 282.60 · 293.40)。半分の列はできません。レポートはどこで区切ったかを書いておらず、それを出した実行結果も保存されていませんでした。測り直すと — 同じエンジン、同じデータ、同じドローダウン調整、系列の中央の日付(2018年4月26日)で区切り、それを明記して — 上の数字が出ます。
そして読み方が変わります。私たちは、短縮版が両方の半分で勝ち、前半で12 %上回ると公開していました。勝っていません。135.30対139.24で、ノイズの範囲内です。つまり私たちが選んだ版は、もう一方に見ていたのと同じ問題を抱えています — 優位が片方の半分にしかないのです。レポートの教訓は変わらず、むしろ強まります。データを分けることで判断が変わり、今回は私たちに不利な方向に変わりました。黙って直すのではなく、書き残します。
合計は平均であり、平均はいろいろな形で組み立てられます。ある特定の区間 — もう存在しないタイプの市場が続いた数年間 — でとてもよく機能するルールは、残りの期間では邪魔をしていても、合計を押し上げます。そうなると、測ったのはルールが機能するということではなく、それが機能した時期があったということです。
データを2つに分けると、この2つが切り分けられます。優位が両方の半分に現れるなら、繰り返される何かから来ています。片方にしか現れないなら、その時期から来ていて、未来がそれに似ている理由はありません。
そしてこの誤りがこれほどよくあるのには理由があります。誰もわざとはやらないのです。いくつもの版を試し、最も数字の高いものを選ぶ。その選択が、誰も決めていないのに、幸運な時期を中に取り込んでしまっています。
10分で使えて統計の知識もいらないルールがひとつ得られます。過去データを半分に分けて、両方を見ること。戦略が片方でしか機能しないなら、検証済みの戦略を持っているのではありません。持っているのは、ひとつの戦略とひとつの時代です。
さらに、もとの問いに年数よりもうまく答えてくれます。20年分のデータを一度に見るより、8年分を4年ずつ2区間で見る方が多くを語ります。検証するのは量ではありません。優位が再び現れることです。
そして3つ目、最も手間を省いてくれるもの。誰かが曲線を見せてきたとき、役に立つ問いはどれだけ上がるかではありません。どの区間で上がるかです。答えが「主にこの年からこの年まで」なら、何を見ているのかがもうわかります。
フル版が悪いとも、将来機能しないとも言っていません。このデータでは貢献していると断言できない、と言っていて、それは別のことです。2つの半分で十分だとも言っていません。最低限の確認であって決定的なものではなく、データがあれば3つや4つに分ける方が良いのです。誰が自分のお金で何をすべきかについては何も言っていません。そして数字は、ポジションを翌日に持ち越すコストを含めずに測っています。実際の口座では支払うもので、小さくはありません。
自分でできる確認です。過去データを真ん中で2つに分け、それぞれの結果を別々に計算します。符号が変わったり、片方の半分が何もしない場合を下回ったりしたら、始める前より多くのことがわかっています。
そして、この具体的な話が崩れても役に立つ考え方です。合計の結果は、それがどこから来ているかを隠します。それを見つける最も安い方法は分けることで、ほとんど誰も使いません。合計の数字の方がいつもきれいだからです。
もっと糸をたぐりたいなら
このシリーズの他の2つのレポートは、同じことを別の角度から測っています:高い勝率がなぜ良い知らせではないのか、そして同じテストを25回繰り返すとなぜ25通りの結果になるのか。すべてsophronepsis.com/informes.htmlにあります。
そして、これを自分で見られるようになりたいなら、6日間の行程が app.sophronepsis.com/empiezaにあります。
レポートはある一日の写真です。 プラットフォームの中では、新しいデータが来るたびに測定を やり直し、各ストラテジーには検証結果が添えられ、メンターはいつでも 質問に答えます。sophronepsis.com/mentoria.html
これは調査であって、説教ではありません。 手法や計算に誤りを見つけたら、 hola@sophronepsis.comまでご連絡ください。公開の場で訂正します。 Sophronepsis · 待つ。観察する。実行する。
148銘柄、16.6年分の日足データ(2010年1月4日〜2026年8月12日)、3 Rで決済、設定ごとに25回シャッフルし中央値を公開。Rは版どうしで同じ最大ドローダウンにそろえて調整し、各半分はそれぞれの基準のドローダウンにそろえています。半分の区切りは2018年4月26日、系列の中央の日付です。取引は合計11,988件、前半5,944件、後半6,046件。半分の数値は2026年8月17日にherramientas/mitades_hmm.pyで測り直し、結果はMITADES-HMM-3R.jsonに保存されます。148銘柄・16.6年分の日足データで測定、手数料0.05 %とスリッページ0.05 %を含み、ポジションを翌日に持ち越す際のブローカーのコストは含みません。各設定は同じ日のマーク間の優先順位をシャッフルして25回実行し、中央値を公開しています。教育用のコンテンツであり、金融上の助言ではありません。シグナルは販売しておらず、第三者の資金も運用していません。Familia FVR · Sophronepsis。