AI類似チャート予測EA開発ノート2｜過去データ最適化の沼に入った。このまま続けても意味がない。

こんにちは、つもです。

この記事は、AI類似チャート予測EA開発ノートの2本目です。

前回は、AI類似チャート予測EAが「まず動くところ」まで来た、という話を書きました。

EURUSD M15で長期バックテストを回した。
総取引数は1,682回。
勝率は54.82%。
ただし、純益はマイナス。
PFは0.87。

つまり、

動作確認は合格。
収益性は不合格。

そういう現在地でした。(note（ノート）)

今回は、その続きです。

正直に書きます。

沼りました。

過去チャートから似た形を探す。
その後の値動きを見る。
似た過去が上がっていたならBUY。
下がっていたならSELL。

この発想自体は、かなり面白いです。

ただ、実際にバックテストを繰り返すと、危ない沼が見えてきました。

それが、過去データへの最適化ループです。

今のやり方は、過去には合わせられる。
でも、未来に通用するロジックになっていない可能性が高い。

ここを一度、正面から整理します。

MTP導入に興味がある方はこちらもご覧ください。

何が起きたのか

AI類似チャート予測EAは、パラメータを触ると結果がかなり変わります。

過去検索本数。
類似判定に使う直近本数。
最低類似度。
最低類似サンプル数。
最低勝率。
最低期待値。
価格変化系の重み。
ローソク足形状の重み。
テクニカル系の重み。
時間帯の重み。
TP。
最大保有時間。
反対判定決済。
WAIT化決済。

こういう設定を変えると、バックテスト結果が動きます。

少し良くなる。
悪くなる。
また少し良くなる。
別の期間で崩れる。
通貨ペアを変えると崩れる。
時間足を変えると崩れる。
設定を戻すと、また違う結果になる。

最初は楽しいです。

「この設定ならPFが上がる」
「最低類似度を少し下げると取引数が増える」
「TPを変えると損益が改善する」
「最大保有時間を変えると最大負けが減る」

こういう発見がある。

でも、途中で違和感が出てきます。

これは本当にロジックが良くなっているのか。
それとも、過去データに合わせ込んでいるだけなのか。

ここです。