ほとんどのトレーダーは、勝率がトレードにおいて最も重要な統計指標だと考えています。しかし、実際はそうではありません。
トレードは、あなたが学ぶことになる最も直感に反するスキルの一つです。多くの場合、正しいことはむしろ間違っているように見えます。負ける回数が勝つ回数より多くても、依然として利益を出せるという考えは、聞いただけで違和感を覚えるものです。
人間は絶対的な思考に慣れています。私たちは確率や曖昧さを扱うのが得意ではありません。白か黒かのはっきりした状況が好きなのです。利益は良いもの、損失は悪いもの、と考える傾向があります。
しかしトレードにおいて、この見方は単に間違っているだけでなく、実際には危険な思考法です。
勝率は実はそれほど重要ではない
あなたは「勝率」を中心にトレード戦略を構築すべきではありません。代わりに、「平均損益比（リスクリワード比率）」を中心に戦略を設計すべきです。
簡単な数式を使えば、損益分岐点に達するために最低限必要な勝率を簡単に計算できます。これこそが唯一本当に重要な勝率指標です。
あなたの勝率がこの臨界値を上回っていれば、あなたは利益を出しています。
どれだけ稼げるかは、現在の市場環境におけるあなたの戦略のパフォーマンスに完全に依存します。しかし、多くても少なくても、あなたは確率の優位性のある側に立っているので安心できます。
数式は以下の通りです：
最低勝率 = リスク ÷（リスク + リターン）× 100
例を挙げると、あなたの平均損益比が2:1であれば、長期的に33%のトレードに勝つだけで損益分岐点に達することができます。
1 ÷（1 + 2）× 100 = 33%
この勝率を超えれば、あなたは利益を出せます。
あなたの平均損益比が3:1であれば、25%の勝率だけで損失を出さずに済みます（手数料を考慮しない場合）。
1 ÷（1 + 3）× 100 = 25%
つまり、あなたの平均リターンが高ければ高いほど、必要な勝率は低くなり、それでも利益を出せるということです。
素晴らしく聞こえますよね？
しかし問題は、追求するリターンが高ければ高いほど、それを実現できる可能性が低くなるということです。
ですから、単に高いリターンを追求すればいいというほど単純な話ではありません。
トレード戦略を開発する際には、リスクリワード比率と勝率のバランスを見つけ、自分自身が快適だと感じる組み合わせを見つける必要があります。
損失の心理学
あなたの勝率自体はほとんど無意味であり、単独では利益をもたらしません。ほぼ、ですが。
理論的には、非常に高いリターンを持つが勝率がわずか10%の戦略を見つけた場合、それが全体として利益を出し続ける限り、そのトレード方法は技術的には実行可能です。
しかし、それが利益を生むとしても、あなたにそのような戦略を続けるだけの規律があるでしょうか？答えはおそらくノーです。
問題は、私たちの脳に生まれつき備わっている原始的な心理構造にあります。
コンピューターアルゴリズムはこのような戦略を問題なく実行できます。9回連続で損失を被っても、10回目のトレードに恐れを感じることはありません。
しかし人間は全く別物です。
ネズミとトレーダーの共通点は何か？
最近視聴したカナダの心理学者ジョーダン・ピーターソン博士（Dr. Jordan Peterson）による講義で、彼はネズミの「遊びの倫理」に関する非常に興味深い事実に言及しました。
研究によると、ネズミは人間と遺伝子および原始的な行動特性において97%の類似性を持ち、生まれつき内在的な「最大損失許容度」を持っていることが分かっています。
ネズミも人間と同じように取っ組み合いの遊びをし、相手を押さえつけることさえあり、それを楽しんでいます。
しかし、2匹のネズミを繰り返し組み合わせて、大きなネズミが小さなネズミに少なくとも30%の時間は勝たせないと、小さなネズミはもう一緒に遊ぼうとしなくなります。
ジョーダンはこの現象をまとめました。これは何を意味するのでしょうか？
まず、人生のすべては本質的に「ゲーム」です。より真剣なゲームもありますが、それでもゲームなのです。
トレードもゲームです。これはハイリスクで、高度なスキルと集中力を必要とする戦略的なゲームです。
しかしネズミと同じように、人間にも「ゲームにおける損失」に対する心理的な許容上限があります。もし私たちが競争的な活動（市場というより強い相手に直面するような）に参加して、ほとんど勝てないのであれば、徐々に自信を失っていきます。
人間は挑戦が好きで、挑戦に依存して生きていると言ってもいいでしょう。挑戦が人生に意味を与えます。もし挑戦がなければ、私たちは停滞し、退化し、興味を失います。
しかし、挑戦がほぼ不可能になり、どれだけ努力しても継続的に失敗するなら、それは「挑戦がない」ことよりもさらに悪い状況です。
それは私たちの士気をくじき、この「ゲーム」に参加し続ける意欲を失わせ、自分自身の能力に対する自信を築くことを難しくします。
もちろん、例外もあります。人それぞれ損失の許容度は異なります。低い勝率でも市場で大いに稼いでいるトレーダーも確かにいます。
しかし、自分自身に正直になる必要があります。バックテストと実運用は全く異なる世界です。低勝率でも高収益の戦略は、紙の上では完璧に見えるかもしれません。
しかし、あなたの損失頻度が心理的に耐えられる範囲を超えているなら、必ずミスをし始めます。トレードに自信がなくなり、ためらい始め、最終的には自分の戦略の実行を自ら壊してしまうでしょう。
利益は主観的である
時間が経つにつれて、自分が耐えられる「最大損失度合い」が徐々に分かってきます。この数値が明確になれば、どの戦略が自分に適していて、どれが適していないかが分かります。
この情報があれば、自分だけの完璧なトレード計画を構築できます。
私がトレードを始めたばかりの頃、トレンドフォロー戦略に非常に夢中になっていました。大きな利益は頻繁には得られず、その過程で多くの損失を経験することは分かっていましたが、気にしていませんでした。最終的に利益が出れば、多くのトレードで負けても耐えられるとずっと思っていました。
大部分において、それは確かに正しかったです。私はトレードに自尊心を持ち込んでおらず、誰かに何かを証明したいとも思っていませんでした。ただ市場から可能な限り利益を得たいだけでした。
しかしそれでも、勝率が少なくとも45%程度を維持しているときは、より安心感がありました。この割合を下回ると、疑念が生まれ始めます。
この連敗がいつまで続くのか？状況がさらに悪化するのを防ぐために何かすべきか？と考え始めます。
厳しい相場のとき、このように感じているのは私だけではないと思います。
低勝率戦略は成功し得ますが、それはあなたを一連の潜在的な心理的障害や罠にさらします。ですから、トレード戦略を設計する際には、この点を必ず考慮に入れてください。
簡単な数学
参考資料を探す過程で、シンガポールのトレーダーRayner Teoが書いた興味深い記事に偶然出会いました。
レイナーは著名なトレンドフォロートレーダーでありトレード教育者で、トレードコミュニティで高い評価を得ています。私は彼のYouTube動画を何百も見ており、彼の真摯さと専門性を個人的に証言できます。
この記事の中で、彼はリスクリワード比率の基本概念を分解し、あなたの過去のトレードと勝率に基づいて期待平均リターンを計算するための代数式を示しています。
数学は頭が痛くなることは分かっています。
もちろん、あなたにとってはそうではないかもしれません。もし数学が得意で楽しんでいるなら、それは素晴らしいことです！トレード心理をうまくコントロールできれば、トレードの道で大きく前進する可能性が高いでしょう。
個人的には、私は数学が得意ではなく、これが弱点です。数学を尊重し、その重要性を認めていますが、確かに得意ではありません。しかし幸運なことに、私のようなトレーダーにとって、ここでの数学は実に簡単です。私が計算できれば、誰でもできます。
数式は以下の通りです：
期待値（Expectancy） = （(1 +（平均利益 ÷ 平均損失）) × 勝率） -1
私と同じように、この概念をより直感的に理解する必要があるトレーダーのために、次にこの数式を使って私個人の最低勝率と期待値を計算する方法の例を挙げます。
私はRaynerが元々「ドル金額」で計算していた方法を「パーセンテージ」の形式に変換します。この方がトレードパフォーマンスの分析に適していると思うからです。
データを活用することで、自分のトレード数値をこれらの数式に代入し、個人的な「危険ゾーン」と理論上の期待値を計算できます。
もし私の戦略の勝率がこの危険ゾーンを下回れば、私は損失を出します。上回れば、利益を出せます。そして期待値の数式は、長期的に平均してどれだけ稼げる（または失う）かを教えてくれます。
昨年、私は合計58回のトレードを行いました。そのうち22回が利益、31回が損失、5回が引き分けでした。つまり9.43%のトレードが損益分岐点でしたが、この例ではこれらのトレードは無視します。
そうすると、合計53回のトレードが明確な利益または損失となり、勝率は41.51%です。
勝率 =（利益回数 ÷ 総トレード回数）× 100
勝率 =（22 ÷ 53）× 100 = 41.51%
平均利益 / 損失の計算方法
私の平均1トレードあたりの利益は1.45%、平均1トレードあたりの損失は1.03%です。
平均利益の計算方法は、すべての利益トレード（総資金に対するパーセンテージで表示）を合計し、利益トレードの総数で割ります。損失トレードも同様です。
実際のデータが長すぎてここに表示するのは不便なので、以下に理論的な例を示します：
平均利益 = 利益合計 ÷ 利益トレード総数
平均利益 =（0.50 + 1.99 + 2.08 + 0.50 + 1.01）÷ 5
平均利益 = 1.27%
平均損失 = 損失合計 ÷ 損失トレード総数
平均損失 =（1.01 + 1.01 + 1.00 + 0.99）÷ 4
平均損失 = 1.03%
期待値の計算方法
これで勝率、平均利益、平均損失が分かったので、長期的な平均期待値を計算できます。
長期的に見て、各トレードが平均してどれだけの利益をもたらすか。もちろん、大きなトレードもあれば小さなトレードもありますが、平均値は全体的な「期待水準」を理解するのに役立ちます。
私たちは皆、市場における「平均回帰」について聞いたことがありますが、トレード結果も同様です。平均利益と平均損失を計算することで、現在のパフォーマンスが戦略レベルを下回っているのか、上回っているのかを判断するのに役立ちます。
私のデータに基づくと、期待値の計算は以下の通りです：
期待値 =（(1 +（平均利益 ÷ 平均損失）) × 勝率）- 1
期待値 =（(1 +（1.45 ÷ 1.03）) × 0.4151）- 1
期待値 = 0.99946 - 1
期待値 = -0.00054%
これは何を意味するのでしょうか？これは私が「危険ゾーン」の端をさまよっていることを意味します。私の勝率は現在の平均利益レベルに対して低すぎます。
言い換えれば、1%のリスクを負うごとに、平均して-0.00054%の損失を出しています。
これはまた、現在の状態では基本的に損益分岐点にあり、それが私の実際のトレード結果に反映されているということです。
「危険ゾーン」の計算方法
自分が「危険ゾーン」内にいることが分かったので、この危険ゾーンに対応する勝率を正確に計算するにはどうすればよいでしょうか？
記事の冒頭で述べた数式を使い、私のデータを代入すれば答えが出ます。
最低勝率 = リスク ÷（リスク + リターン）× 100
最低勝率 = 1.03 ÷（1.03 + 1.45）× 100
最低勝率 = 41.53%
これは、平均1.03%のリスクと1.45%のリターンに基づくと、損失を出さないために41.53%の勝率を達成する必要があることを意味します。
そして私の現在の勝率は41.51%です。これは私の期待値がわずかにマイナスであることを意味し、つまりパフォーマンスを向上させる必要があります——まだ自分のトレードエッジを有効に発揮できていません。
バックテスト結果によると、私の勝率はもっと50%に近いはずでした。しかし、まだ成長中のトレーダーとして学ぶべきことが多く、現在のパフォーマンスが芳しくないのも驚くことではありません。
また、現在のサンプルサイズはわずか58トレードです。通常、統計的により信頼できる判断を形成するには、少なくとも100トレード以上のサンプルが必要です。
バックテストの過程で、私の戦略は最長3ヶ月のドローダウンを経験しましたが、数百トレードの長期的なパフォーマンスでは、依然として有意な正の期待値を持っています。
したがって、自分のトレード計画を実行し続けるよう最善を尽くす限り、現時点でパニックになる理由はありません。
ただ続けて、努力を続けるだけです——トレード回数が100回に達したら、パフォーマンスを再評価します。
理論的な例
前述の期待値計算は私の個人的な実際のトレードデータに基づいているため、計算過程は比較的複雑です。
以下では、「クリーンな」理論データを使っていくつかの簡単な例を示し、理解と参考に供します。
損益分岐点
平均利益：3%
平均損失：1%
勝率：25%
最低勝率 = リスク ÷（リスク + リターン）× 100
最低勝率 = 1 ÷（1 + 3）× 100
最低勝率 = 25%
期待値 =（(1 +（平均利益 ÷ 平均損失）) × 勝率）- 1
期待値 =（(1 +（3 ÷ 1）) × 0.25）- 1
期待値 = 1 - 1
期待値 = 0%
もし平均1トレードあたりの利益が3%、損失が1%、勝率が25%であれば、長期的には1%のリスクを負うごとに期待値は0%です。
つまり、損益分岐点にいるということです。
負の期待値
平均利益：2%
平均損失：1%
勝率：30%
最低勝率 = リスク ÷（リスク + リターン）× 100
最低勝率 = 1 ÷（1 + 2）× 100
最低勝率 = 33%
期待値 =（(1 +（平均利益 ÷ 平均損失）) × 勝率）- 1
期待値 = ((1 + (2 ÷ 1)) × 0.30) - 1
期待値 = 0.9 - 1
期待値 = -0.1%
もし平均1トレードあたりの利益が2%、損失が1%、勝率が30%であれば、長期的には1%のリスクを負うごとに平均して-0.1%の損失を出します。
正の期待値
平均利益：1.5%
平均損失：1%
勝率：50%
最低勝率 = リスク ÷（リスク + リターン）× 100
最低勝率 = 1 ÷（1 + 1.5）× 100
最低勝率 = 40%
期待値 =（(1 +（平均利益 ÷ 平均損失）) × 勝率）- 1
期待値 =（(1 +（1.5 ÷ 1）) × 0.5）- 1
期待値 = 1.25 - 1
期待値 = 0.25%
もし平均1トレードあたりの利益が1.5%、損失が1%、勝率が50%であれば、長期的には1%のリスクを負うごとに平均して+0.25%を稼げます。
リスクを高めた場合の期待値
平均利益：5%
平均損失：2%
勝率：45%
最低勝率 = リスク ÷（リスク + リターン）× 100
最低勝率 = 2 ÷（2 + 5）× 100
最低勝率 = 29%
期待値 =（(1 +（平均利益 ÷ 平均損失）) × 勝率）- 1
期待値 =（(1 +（5 ÷ 2）) × 0.45）- 1
期待値 = 1.58 - 1
期待値 = 0.58%
もし平均1トレードあたりの利益が5%、損失が2%、勝率が45%であれば、1%のリスクを負うごとに長期的に平均して+0.58%を稼げます。
リスクを下げた場合の期待値
平均利益：2%
平均損失：0.5%
勝率：50%
最低勝率 = リスク ÷（リスク + リターン）× 100
最低勝率 = 0.5 ÷（0.5 + 2）× 100
最低勝率 = 20%
期待値 =（(1 +（平均利益 ÷ 平均損失）) × 勝率）- 1
期待値 =（(1 +（2 ÷ 0.5）) × 0.5）- 1
期待値 = 2.5 - 1
期待値 = 1.5%
もし平均1トレードあたりの利益が2%、損失が0.5%、勝率が50%であれば、長期的には1%のリスクを負うごとに平均して+1.5%を稼げます。
結論
この記事の核心的な目的は、勝率だけに注目することは無意味であることを説明することです。
平均利益と平均損失を勝率と一緒にバランス分析しない限り、あなたは間違った指標に注目しています。問題が勝率でなければ、勝率を上げても何の役にも立ちません。
自分の「危険ゾーン」と平均期待値を明確に理解していれば、問題がどこにあるかを判断しやすくなります。
バックテスト結果が正の期待値を示しているのに、実際のトレードがマイナスであれば、それはおそらく計画通りに正確かつ一貫して実行できていないか、あなたのトレードエッジが弱まっていることを意味します。
例えば、頻繁に勝っているのに利益が出ない場合、それは利益トレードを十分に伸ばさず、早すぎるテイクプロフィットで利益能力を「殺して」いることを示しています。勝率をさらに上げようとしてもこの問題の解決にはならず、むしろ状況を悪化させるだけだと断言できます。
同様に、実際のトレードでドローダウンを経験していても、全体的な期待値が依然として正であり、「危険ゾーン」を上回っているなら、心配する必要はありません。計画通りに実行を続け、何も変更しないでください。
これがトレーダーの仕事です：計画を立てる → 計画を実行する → 結果を分析する → 必要に応じて計画を最適化する。
このプロセスを長期的に続ける限り、安定した利益の実現は時間の問題です。