出来高フィルター入門 | ゴールデンクロスのダマシを減らすエントリー精度向上手法

STEP3：出来高フィルターを追加してダマシを減らす

ここまでで、 ゴールデンクロス を使った基本的な ストラテジー は完成しました。

ただし、実際に チャート を見てみると、こう感じる人も多いはずです。

• 「クロスしてるけど、その後ぜんぜん伸びない…」
• 「横ばい相場でも無駄にシグナルが出る…」

この原因の多くは、相場にエネルギー（参加者）が足りていないことにあります。

そこで STEP3 では、 出来高 （Volume） を使って「動きやすい場面だけを取引する」フィルターを追加してみましょう。

💡 この STEP シリーズでは、 バックテスト や検証の詳細には踏み込まず、Pine スクリプトによる ストラテジー 実装の理解にフォーカスしています。
本記事は学習目的の内容であり、利益や 勝率 を保証するものではありません。検証や改善の進め方については、以下の記事を参考にしてください。
👉 TradingView で学ぶバックテスト入門｜売買ルールの検証と最適化ガイド

👥 この記事は誰向け？

• ゴールデンクロス を使っているが、ダマシが多くて悩んでいる人
• テクニカル 指標は使えるが、 出来高 の見方がよく分からない初心者
• 「クロスしたから入る」だけの エントリー に限界を感じている人
• TradingView で ストラテジー や アラート を自分で作ってみたい人
• エントリー 精度を上げるために、一段上の条件を取り入れたい人

📖 この記事でわかること

• ゴールデンクロス がダマシになりやすい理由
• 出来高 が「フィルター」として機能する考え方
• 出来高 を使って入るべき場面・見送るべき場面を見分ける方法
• TradingView で使える 出来高 フィルターの基本的な条件設計
• ゴールデンクロス × 出来高 で エントリー 精度を高めるシンプルな考え方

出来高（Volume）とは？

出来高 とは、その足（バー）で どれだけ取引が行われたか を表す指標です。

• 出来高 が多い → 多くの参加者が売買している → 価格が動きやすい
• 出来高 が少ない → 参加者が少ない → ダマシが出やすい

💡 つまり 出来高 は、「その動きにどれくらいの本気度があるか」 を測る指標だと考えると分かりやすいです。

なぜ出来高をフィルターに使うのか？

ゴールデンクロス 自体は、価格だけを見たシンプルな条件です。

そこに 出来高 を加えることで、

• クロス ＋ 出来高 が多い → 本当に動きそうな場面
• クロス ＋ 出来高 が少ない → 見送る

という判断ができるようになります。

💡 これは 「条件（ 因子 ）を1つ追加して精度を上げる」 という、 ストラテジー 設計の基本的な考え方でもあります。

出来高が多いかどうかを判定する方法

今回はシンプルに、「現在の 出来高 が、過去平均より多いか？」 で判定してみます。

// 出来高の移動平均
volMA = ta.sma(volume, 20)

// 出来高が平均以上かどうか
volumeOK = volume > volMA

• volume：現在の足の 出来高
• ta.sma(volume, 20)：直近20本の 出来高 平均

💡 これで「いつもより取引が活発か？」をコードで判定できます。

ゴールデンクロス＋出来高フィルター

では、STEP2で作った ゴールデンクロス 条件に 出来高 フィルターを組み合わせてみましょう。

// ゴールデンクロス条件
goldenCross = ta.crossover(sma5, sma25)

// 出来高フィルターを追加
longCond = goldenCross and volumeOK

これで、

• ゴールデンクロス が発生
• かつ、 出来高 が平均以上

という 2つの条件が揃ったときだけ エントリー します。

💡 これだけで、「動きが出やすい ゴールデンクロス だけを取る戦略」 つまりダマしに引っかかりにくい ストラテジー に進化します。

出来高フィルター付きゴールデンクロス戦略（全文）

//@version=6
strategy(
    "GC + 出来高フィルター",
    overlay=true,
    initial_capital=1000000,
    default_qty_value=100
)

// 移動平均
sma5 = ta.sma(close, 5)
sma25 = ta.sma(close, 25)

// 出来高平均
volMA = ta.sma(volume, 20)

// 条件判定
goldenCross = ta.crossover(sma5, sma25)
deathCross = ta.crossunder(sma5, sma25)
volumeOK = volume > volMA

// 描画
plot(sma5, color=color.blue)
plot(sma25, color=color.red)

// エントリー・決済
if goldenCross and volumeOK
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if deathCross
    strategy.close("Long")

STEP3のポイントまとめ

• ゴールデンクロス 単体はダマシが多い
• 出来高 を加えることで「動きやすい場面」を選別できる
• 条件（ 因子 ）を少しずつ足すのが基本
• いきなり複雑にしないのが重要

💡 この時点では「 勝率 が上がるか」「取引回数が減るか」といった性格の変化を見るのが目的です。

✅ まとめ｜エントリー精度を高めても、それだけでは不十分

出来高 フィルターを使えば、 ゴールデンクロス のようなシンプルな手法でも ダマシを減らし、 エントリー 精度を高めることが期待できます。

一方で、

• エントリー 条件だけを調整していると、改善が頭打ちになる
• ある程度のところで成績が伸びにくく感じる

といった場面に出会うこともあります。

これは、トレードの結果が、どこで入るか、どこで、どのように手仕舞うかにも大きく影響されるためです。

そのため、 エントリー 精度を高めたあとに 出口ルール（利確・ 損切り ）まで含めて考えられるようになると、 戦略全体の調整余地が一段広がります。

📌 次のステップ｜相場に合わせて「出口」を変えるという考え方

デッドクロス のようなシグナル型の出口は、 ルールが明確で分かりやすいというメリットがあります。

一方で、

• 相場の値動きが大きい局面
• 逆に動きが小さい局面

でも、同じ条件で機械的に手仕舞いされるため、 状況によっては「早すぎる」「遅すぎる」と感じる場面も出てきます。

そこで考えたいのが、相場の値動き（ ボラティリティ ）を加味した出口設計という発想です。

👉️ ATR出口設計入門｜相場に適応する利確・損切りルールの作り方