過去の相場で全勝するAIは、未来で負けるAIです

「過去5年の検証でほぼ負けなし」。この手の成績を見たら、買うのではなく警戒してください。良すぎる成績は、強さの証明ではなく危険信号です。

理由はカーブフィッティング、日本語で言えば過剰な合わせ込みです。パラメータを増やして調整を重ねれば、過去のチャートの細部にまで張り付いた「過去専用」のロジックが作れます。過去への密着度を上げるほど、未来への適応力は失われます。過去に完璧であることと、未来で機能することは、途中から交換関係になるのです。全勝に近い検証画像は、その交換を限界までやった痕跡である可能性が高い。

では『GENSEN-AI』のふるい落としは合わせ込みと何が違うのか、先回りして答えます。合わせ込みは「過去のデータに対して」最適化して、その同じデータで成績を誇る行為です。うちのふるい落としは、学習に使っていない直近データで成績を出させて選抜します。選抜基準のデータと学習データが分かれていることが、決定的な違いです。

もう1つ。うちの検証で生き残った上位でも、勝率は75.3%です（決着数227件、検証上の数字）。全勝ではありません。24.7%は負けています。この「負けが残っている」ことこそ、合わせ込みで作った数字ではないことの証拠だと考えてください。