一般的に言えば、適切なバックテストを行わずに取引することは、カジノで遊ぶようなものです。数回勝つことはあるかもしれませんが、長期的には大きな損失を被ることになります。その理由は、リスクを取る前に、最も重要なことはトレード戦略を微調整することだからです。それは様々な市場状況において比較的安定したパフォーマンスを提供する必要があります。本記事では、トレード戦略をバックテストする方法、どのバックテスト手法が最も効果的か、テスト結果をどのように評価するか、そして最も重要なこととして、いつ市場で取引を開始する準備が整うかについて理解するお手伝いをします。
バックテストとは何か？
バックテストとは、現在のトレード戦略が過去の特定の期間においてどのように機能したかを分析する方法です。トレード戦略のバックテストは、事後的な市場シナリオにおけるその行動を評価し、その優れている点と不足している点を特定するのに役立ちます。これは、事後的にトレードモデルを検証するための重要なツールです。
バックテストは、実際の資金リスクを一切取ることなく、結果を生成し、リスクと収益性を評価することを目的としています。ライフジャケットを着て泳ぐことを想像してみてください——水の味はわかりますが、溺れることはありません。
トレーダーにとってのバックテストは、プロスポーツ選手にとってのトレーニングのようなものです。彼らは他の選手と競争する前に、何時間もかけて技術を磨きます。そうすることで、大量のテスト、データ、分析に基づいてより良くなり、自信を築きます。
基礎
バックテストには様々なソフトウェアを使用することができます。選択肢には、Microsoft Excel、既製のサードパーティプラットフォーム、またはゼロから構築する方法があります。大手アルゴリズム取引企業は、バックテストソフトウェアを書くために様々なコンピュータ言語を使用しています。これらの言語には、C++、C#、Python、またはR（あまり複雑でないプロジェクト向け）が含まれ、今日人気のAI技術を使ってバックテストを行うこともできます。
また、TradingViewを使ってトレードのバックテストを行うこともできます。これは高度に専門的で強力なチャートツールであり、便利な相場閲覧機能を提供し、ユーザーが戦略のバックテスト結果をグラフィカルに確認できるようにします。ほとんどすべての戦略バックテストはデータに基づいており、同花順やWindなどの国内金融データプロバイダーも関連するドローダウン機能を提供しているはずです。
適切なバックテストを行うには、ヒストリカルデータが必要です。プログラムはあなたの戦略の仕様を取得し、それを過去の特定の市場期間に適用して、その戦略が当時どのように機能したかを示します。
バックテストの結果に基づいて、トレーダーまたはアナリストは、その戦略を微調整する必要があるかどうか、またはそのまま適用するのに十分かどうかを判断します。
バックテストの理念は、金融市場が周期的に動くという理論に基づいています。過去にうまくいったことであれば、多くのトレーダーはそれが将来も当てはまると考えます。逆もまた然り——過去に失敗したのであれば、将来も成功しない可能性があります。
なぜトレード戦略をバックテストする必要があるのか？
トレードまたは投資戦略を構築する2つの主要な柱は、リスクとリターン、そしてその関係です。バックテストは、あなたの戦略の全体的な収益性とリスク選好を示すために、これら2つの要素を定量化するのに役立ちます。
実際の市場状況でどのように機能するかを理解するために、自分のトレード戦略をバックテストする必要があります。バックテストにより、ヒストリカルデータを使ってトレードアイデアをシミュレーションし、そのリスク管理メカニズムをテストすることができます。
トレード戦略のバックテストは、その弱点を見つけ、その弾力性をテストし、微調整が必要な箇所を強調するのに役立ちます。リスクを一切取ることなくこれを行えます。黒板の上でこれらすべてを完了することで、すべての問題を洗い出し、リスク管理ツールを強化し、あなたのトレード戦略が十分に合理的であることを確信できます。そうすることで、実際の市場シナリオで実施する際により満足のいくパフォーマンスが確保されます。
バックテストは何を教えてくれるのか？
本質的に、バックテストは以下の基本的な質問に対する重要な答えを提供します：
◎ あなたのニーズと目標に最も適したトレード設定は何か？
◎ 取引ごとの最適なリスクはいくらか？
◎ この戦略はどの市場で最も効果的か？
◎ エントリーとイグジットのトリガーは適切に調整されているか？
トレード戦略をバックテストすべきもう一つの根本的な理由は、今日の市場がデータ駆動型であるということです。ヒストリカルデータ、先行指標、予測分析モデル——これらすべてが合理的なトレード戦略の策定に役立ちます。実際の市場データを組み合わせなければ、トレード戦略の将来のパフォーマンスや、実際の市場条件下で実行可能かどうかを正確に知ることはできません。
トレード戦略をバックテストすることで、それが過去にどのように機能したかを発見できます。パフォーマンスが悪ければ、将来成功する可能性は低いです。逆もまた然りです。
トレード戦略のバックテストは競争上の優位性をもたらします。他のトレーダーと競争する際に何を期待できるかについて、実行可能な洞察を提供します。
バックテストの前に何が必要か？
最も重要なことは、モデルのパフォーマンスを歪めることを避けるために、偏りのないデータを見つけるよう努めることです。偏ったデータを使用すると、テスト結果を歪めることはほぼ避けられません。
バイアスを完全に避けることは不可能ですが、できるだけ透明で信頼性の高い結果を得るために、バイアスの影響を軽減するよう努めるべきです。データに影響を与え、モデルのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるバイアスにはいくつかの種類があります。
最適化バイアス
まず、最適化バイアス（カーブフィッティングとも呼ばれる）は、トレーダーが追加のパラメータを導入し、その戦略のパフォーマンスが期待を満たすまで取引に勝つことを表します。あるいは——「システムの穴を塞ぎ」、人為的に結果を誇張することです。しかし、これを行う唯一の目的はあなたを欺き、本番稼働時に予想外の悪いパフォーマンスを引き起こすことです。
先読みバイアス
また、将来の日付を誤ってシミュレーションに含めてしまう先読みバイアスもあります。このエラーは、パラメータの計算ミス、技術的なエラー（主にバックテストスクリプトをゼロから書く場合）などが原因で発生する可能性があります。これを避けるために、本番稼働前にデータとバックテスト方法を必ず再確認してください。そうしないと、その戦略は実際の取引でパフォーマンスが悪くなる可能性があります。
その他のバイアス
他にも種類のバイアスがあります。その一つが生存者バイアスです。このバイアスは、関心のあるすべての関連資産を代表しないデータセットに対して戦略をバックテストする際に生じます。もう一つは心理的許容バイアスです。このバイアスは、パフォーマンスを向上させるために長期的にバックテストを行うが、実際には短期的な取引を計画している場合に発生します。
データとバックテスト方法が可能な限り偏りがないことを確認したら、バックテストソフトウェアの選択に集中する時です。特定のブローカーを通じて取引している場合、そのプラットフォームにバックテスト機能が組み込まれている可能性が高いです。少なくとも最も人気のあるブローカーにはあります。この場合の利点は、使いやすく実績のあるテスト済みのソリューションを使用できることです。また、トレーダーがしばしば過小評価する重要な問題——取引コストをバックテストモデルに組み込むこと——の解決にも役立ちます。たとえそれらが取るに足らないものであっても、長期的な取引で蓄積されると、戦略の収益性に影響を与える可能性があります。
サードパーティのバックテストプラットフォームを購読することもできます。ただし、バックテストは通常継続的なプロセスであることを覚えておいてください。時々戦略をバックテストするか、ポートフォリオの拡大やオルタナティブ資産の取引を計画している場合などに行うべきです。そうすることは、バックテストソフトウェアの費用を定期的に支払うための特定の予算を確保する必要があることを意味します。
技術的なスキルを持つ人は、R、Python、あるいはExcelでゼロからバックテストスクリプトを書くことができます。プログラマーを雇って戦略をコードに変換してもらうこともできます。
適切なトレード方法と完璧なバックテストソフトウェアを見つけたら、袖をまくって仕事に取り掛かる時です。
バックテスト戦略の選択
バックテストする具体的な戦略に制限はありません。ほとんどのトレーダーは、市場状況（下降トレンド/上昇トレンド）、資産タイプ、リスク/利益ポテンシャルなどに応じて、いくつかのトレード戦略を持っています。当然のことながら、すべての戦略をテストし、そのパフォーマンスを評価する必要があります。
戦略を現実世界に適用する前に、必ずバックテストしてください。例えば、あるトレード戦略が昨年第1四半期の弱気市場で優れたパフォーマンスを示した場合、今年の強気市場ではパフォーマンスが悪くなる可能性があります。ここでの鍵は、情報を文脈化することです。
さらに、様々な市場条件下でトレードモデルをバックテストすることも不可欠です。市場が全く同じように動くことは決してありませんが、ほとんどの場合、取引資産は以前と類似したパターンを示します。
バックテストするシナリオが多ければ多いほど、結果はより代表的で信頼性の高いものになります。
バックテストする資産の選択
最良のケースは、実口座で取引する予定の同じツールのデータを使って戦略をバックテストすることです。例えば、大豆先物の取引に自分の手法を適用する予定なら、CMEや大連商品取引所などの他のサービスプロバイダーからヒストリカルデータをダウンロードし、その上でモデルを実行してください。
そうすることで、結果が資産固有の要因のみを考慮していることを確認できます。例えば、季節性、ボラティリティ、需給、外部リスク（つまり、最大の大豆生産地域における悪天候条件）などの要因です。
常にその戦略を適用する予定の正確な資産を使って戦略をバックテストするようにしてください。それが不可能な場合（例えば、ヒストリカルデータが入手できない場合）は、元の資産の行動を正確にシミュレーションする合理的に類似した資産を見つけてください。この場合、結果が実行可能であることを確認するために、バックテストモデルに小さな調整を加える必要があるかもしれません。
一連の株式を取引する予定なら、代表的なサンプルを収集するようにしてください。データには、特定の期間に破綻した企業の株式を含めるべきです。これらの株式を除外しないでください。それは戦略のパフォーマンスに影響を与える可能性があるからです。例えば、今日存在するすべての企業の株式を選んだ場合、システムをバックテストする際に人為的に高いリターンを得ることになります。
トレード戦略のバックテスト方法
どのプラットフォームを使用するにしても、トレード戦略のバックテストの原理は基本的に似ています。
ステップ#1
最初のステップとして、慎重に選んだヒストリカルデータをバックテストアルゴリズムに提供する必要があります。ヒストリカルデータでトレード戦略をテストする際には、トレーニングセットに具体的な期間を指定する必要があります（例えば、米国株を例にとると、2022年から2023年までのAAPL株価）。次に、別の代替期間のデータセットが必要です。異なる期間で戦略をテストする理由は、その信頼性を検証し、プロセス全体における「ランダム性」の役割を軽減するためです。
ステップ#2
次に、バックテストモデルの複雑さに応じて、いくつかのパラメータを設定する必要があります。これらのパラメータには、初期資本、リスク資本（%）、ポートフォリオ規模、手数料、平均ビッド・アスク・スプレッド、そして最も重要なベンチマーク（通常はS&P 500指数）が含まれる場合があります。
また、トレード戦略の具体的なパラメータも設定すべきです。これらには、ストップロスとトレーリングストップ注文、テイクプロフィット水準、いつポジションを閉じるか、好ましいポジションタイプなどが含まれます。
ステップ#3
次に、テストデータセットに対してバックテストを実行します。上記のすべての情報が、特定の期間における取引をシミュレーションするために使用されます。
バックテストを完了したら、別のデータセットでプロセスを再実行するべきです（少なくとも数回）。これは、潜在的なバイアスや「ランダム」要因の役割を排除するのに役立ちます。
ほとんどのバックテストソフトウェアは、自動戦略最適化機能もサポートしています。この機能は非常に便利です。コンピュータがあなたの戦略に最適な入力（または情報の組み合わせ）を見つけ出すことができます。理想的には、モデルの微調整方法に関するいくつかのアイデアも提供してくれます。
バックテスト手法
最も人気のあるバックテスト手法は、いわゆる「バリュー・アット・リスク（VaR）」を測定することを目的としています。その名前が示すように、VaRは特定の検査期間とデータセットで発生する可能性のある最大損失とその実現可能性を明らかにします。
ポートフォリオのバリュー・アット・リスクを理解することで、投資マネージャーやトレーダーは最悪の事態により十分に備えることができます。
バリュー・アット・リスクを検査するために、いくつかの異なる方法を使用できます。そのうちのいくつかは、モンテカルロ・シミュレーション、分散・共分散法などを含みます。
すべてのバックテスト手法に共通するのは、その結論です。それらは、戦略がどの点で不十分で、どの点でうまく機能しているかを教えてくれるので、最適なリスク/リターンを確保するために正しい調整と最適化を行うことができます。
結果をどのように評価するか？
バックテストを完了したら、結果を解釈し、観察期間中にあなたの戦略がどのように機能したかを確認する時です。
あなたのトレード戦略が良いか悪いかを定義する黄金の公式やルールはないことを知っておくべきです。行うすべての分析について、必要な文脈を念頭に置く必要があります。その文脈の一部には、ポートフォリオ内の他の資産、市場環境、その戦略の独自の特徴が含まれます。例えば、設計上よりリスクが高い戦略もあります。もちろん、それらはより高い利益ももたらします。他の戦略はより保守的で、バックテスト終了時のポートフォリオ価値の成長が低くなります。
戦略の結果を評価する最良の方法は、リスク選好と利益目標を定義することです。バックテストを実行した後、戦略があなたの目標に合致する結果を生み出しているかどうかを確認してください。さらに、ベンチマークを追加するようにしてください（例えば、S&P 500指数/CSI 300指数が最も広く使用されているベンチマークです）。バックテストを実行した後、あなたの戦略が市場でどのように機能したかがわかります。
バックテスト手法は、異なる指標に対して結果を生成します。これらの指標には、純利益と損失、特定の時間範囲内の総ポートフォリオリターン、リスク調整後リターン、市場リスクエクスポージャー、ボラティリティなどが含まれます。
最後に、ソフトウェアが各指標のバックテスト結果を定量化します。使用するソフトウェアによっては、チャートを生成し、バックテスト結果を視覚化することもできます。
成功の基準とは何か？
リターンだけに基づいて戦略を選ぶという間違いを犯さないでください。利益は重要ですが、文脈から切り離すと、利益は有用な情報を何も提供しません。それどころか、利益はあなたを欺き、高リスクの戦略を選ばせる可能性があります。
この罠に陥ることを避けるために、採用されたリスクを分析することに加えて、リターンも分析してください。当然のことながら、最良の戦略は重大なリスクなしに満足のいくリターンを達成するものです。あるいは、高いシャープレシオを持っています。
さらに、必ずボラティリティを追跡してください。バックテスト後に、ポートフォリオに高ボラティリティ期間があることがわかった場合、これが実際の取引で発生すると、ストップロスやテイクプロフィット注文がトリガーされる可能性があることを認識すべきです。これが、ポートフォリオのボラティリティに基づいて待機し、注文を調整することが極めて重要である理由です。
あなたの成功を決定するもう一つの重要な要素は、構成要素間の相関関係です。資産間の相関が高い場合、それはあなたのポートフォリオがショックやセクター固有のリスクに耐えるのに十分な弾力性や安全余裕がないことを意味します。あるいは、分散が不十分で、ヘッジが不足しています。これにより、様々なリスクに対してより脆弱になります。
まとめ
10年前、バックテストはヘッジファンド、投資銀行、高頻度取引企業などの大物だけが享受できる専有権でした。今日では、技術の発展のおかげで、個人トレーダーや小規模投資家でさえバックテストを行うことができます。今日、バックテストはもはや贅沢品ではありません。金融市場をうまく乗りこなしたいなら、それは必需品となり、真の必須事項となっています。
最良のケースでは、適切なバックテストを行わずに取引することは、根拠のある推測をしていることになります。トレード戦略のバックテストはトレーダーの必須の課題です。正確な初期分析とリスク評価がなければ、市場に準備不足で参入することになり、市場だけでなく他のトレーダーからの攻撃にも容易にさらされます。
今日あなたが競争しているほとんどのトレーダーがバックテストを使用していることを覚えておいてください。敗北を避け、競争上の優位性を得たいなら、必ず宿題をやってください。