カーブフィッティングの罠｜過剰最適化を避ける戦略検証の視点

📊 【TradingView ストラテジーテスター活用】カーブフィッティングの罠と過剰最適化を避ける戦略検証法

前回 までで、 バックテスト の基礎知識（ 勝率 ・PF・ 期待値 ・ペイオフレシオなどの主要指標の見方） は完了しました。

基本的な バックテスト は完了しましたが、指標が優秀でも運用すると結果が伴わないことがあります。 これは、戦略が過去データに過剰に最適化されてしまう「カーブフィッティング」の影響による場合が多く、実際の運用ではまだ十分に堅牢とは言えません。

今回はさらに発展して、カーブフィッティングの問題と回避方法を解説します。

📌 本記事を理解すれば、 バックテスト の「落とし穴」を回避できるようになり、実運用に近い堅実な戦略検証ができるようになります。

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👥 この記事は誰向け？

• バックテストの基礎（勝率や PF など）を理解した人
• 自作のストラテジーを最適化して使いたいが、過剰最適化が不安な人
• 「テスト結果では勝ってるのに、実運用では負ける」原因を知りたい人

📖 この記事でわかること

• カーブフィッティング（過剰最適化）の正体と問題点
• トレード回数と統計的根拠（標準偏差）による安定性の判断方法
• 個人でも実践できるアウト・オブ・サンプル検証の手順
• フォワードテストで実運用に近づけるプロセスと注意点

📺 この記事の概要は、下記の動画でもわかりやすく解説しています！

❓ カーブフィッティングとは？

• 定義：過去データに過剰に最適化された戦略
• 問題点：バックテスト上はパーフェクトでも、実運用では成績が悪化する
• 例：移動平均の期間や RSI 閾値を細かく調整しすぎた結果、特定の過去期間でのみ勝率 100％

聖杯は存在しない

「過去 チャート にピッタリ合う魔法の戦略（いわゆる聖杯）」は存在しません。 手法の条件を必要以上に複雑化し、過去 チャート に合わせすぎると、過剰最適化（カーブフィッティング） が起こります。

⚠️ カーブフィッティングの典型パターン

• パラメータが多すぎる
• 条件分岐が複雑すぎる
• 過去の極端な値に依存しすぎる

🔄 過剰最適化の改善と対応ポイント

つまり大事なのは、局所的な値に合わせすぎず、再現性のあるパターンに沿ってパラメータを調整することです。