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自動売買の“連敗”は避けられない。破綻を防ぐための具体的な対策

(カテゴリー:自動売買の安全策)

自動売買で最も危険なのは、
勝てない期間(連敗)をそのまま突っ走ってしまうこと です。

どれだけ精度の高いAIでも、
連敗は必ず発生します。

そして、連敗が深くなればなるほど
DD(ドローダウン)は急速に悪化し、
ロット次第では一気に破綻につながります。

この記事では、
・連敗が起きる理由
・連敗が危険な本当の理由
・安全に連敗を乗り切る方法
・ミチビキの連敗回避機能
をわかりやすくまとめました。


目次

① どんなAIでも連敗は“必ず”起きる

勝率70%の戦略でも、統計的には
10連敗以上が普通に起こりえます。

数字だけ見ると矛盾しているように感じますが、
勝率が高いほど逆に“固まって負ける”ことがある。

例:
勝率70%の戦略 → 1000トレードあれば
・10連敗:ほぼ確実に起こる
・15連敗:たまに起こる
・20連敗:まれに起こる

これは“偏り”が生まれる自然な現象です。


② 連敗が危険な本当の理由

連敗が怖いのは DDが短期間で急激に深くなる からです。

● 例:ロット0.1で、
・1回 −1%
・10連敗 → −10%DD
・20連敗 → −20%DD

これは理論上だけの話ではなく、
実際の運用で“普通に起きる範囲”です。

そして、
DD −20%を超えると回復が一気に困難になります。


③ AI自動売買で連敗が発生しやすい状況

AIは感情がないため、
“悪条件のときでも淡々と発注し続ける”
という弱点があります。

● AIが連敗しやすい典型状況
・急な相場転換(レンジ→トレンド)
・ボラティリティの急上昇
・早朝や指標前の不安定な相場
・スプレッドが広がる時間帯
・モデル劣化による精度低下

このような時期に連敗が集中し、DDが跳ね上がります。


④ 連敗を“安全に止める”ための具体策

連敗は避けられないものですが、
被害を最小限に抑える方法は確立されています。


1)最大連敗数で自動停止

もっとも効果が高い対策がこれ。

例:
・最大連敗数:5回
・停止後は2時間休む
・1回勝てば再開
など、自動的に「一旦止める」仕組みを入れる。

ミチビキの「連敗回避モード」は、この考え方を採用しています。


2)相場フィルタで“危険な相場”を避ける

連敗は 悪条件のときに固まる ため、
危険な相場そのものに入らないのが最強の対策。

避けるべき相場の例:
・スプレッド拡大(早朝・週明け)
・乱高下する時間帯(NYオープン)
・低ボラで方向感がない相場
・急トレンドで逆張りが連続する場面

効果が大きいのは:
・ATRフィルタ
・ボラフィルタ
・時間帯フィルタ
・トレンド強度フィルタ

ミチビキの複合フィルタは、
この“連敗を起こす相場”を避けるためのものです。


3)ロットを固定し、ナンピンは絶対にしない

連敗を一番悪化させるのは、
“ロットを上げる癖”です。

● NG行動
・「負けを取り返したい」
・「勝てば戻るだろう」
・「倍ロットにすればプラテンできる」

これらは破綻の最短ルート。

自動売買は、
ロット固定のほうが統計的にもDDが浅く済みます。


4)勝ちやすい時間帯に絞る

連敗は「負けやすい時間帯」に固まりやすい。

例:
・東京時間はレンジで負けやすい
・欧州時間は急変動で負けやすい
・NY時間は方向が揃って勝ちやすい

時間帯フィルタを使うことで
“連敗が起きる時間”を避けられます。


5)モデルを定期的に再学習する

連敗はモデル劣化のサインでもある。

・急に勝率が落ちる
・いつも勝っていた場面で負ける
・相場の癖が変わっている

こうした場合は
Walk-Forward再学習を行い、
最新の相場に合わせることで連敗が減ります。


⑤ ミチビキが採用している連敗対策(仕様書ベース)

ミチビキには仕様書にも明記されている通り、
“連敗を避けるための仕組み” が多く入っています。

● 最大連敗数による発注停止
● 再開条件の指定
● ATR × ボラ × 時間帯 × トレンドの複合フィルタ
● Walk-Forwardによるモデル更新
● モデル劣化を防ぐ再学習ジョブ
● 診断AIで“連敗区間の特徴”を抽出
● ロット計算ロジックで安全側に調整

これらはすべて
「連敗が深くなる前に止める」
ための設計思想です。


まとめ:連敗は避けられない。だからこそ“管理”する

AI自動売買は、
勝てるときは自動で勝ち続けますが、
負けるときも自動で負け続けます。

連敗は避けられないもの。
しかし、
連敗を 早く・浅く・安全に止める ことはできます。

● 最大連敗数の設定
● 相場フィルタで悪条件を避ける
● ロット固定
● 再学習で最新の相場に合わせる

この4つだけでもDDが劇的に改善します。

次回の記事では、
「過剰最適化(過学習)を避ける方法」
をわかりやすく解説します。

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