テクニカル指標には意味がない？|確率と統計で考えるトレード戦略

🧩 幻想を捨て、確率で考える｜トレード戦略とテクニカル活用ガイド

テクニカル指標 に従っても、ダマシに遭って思った通りに動かないことはありませんか？

「絶対に上がる」「絶対に勝てる」という考えは幻想です。聖杯は存在しません。
もしそんな方法があれば、誰もが簡単に利益を上げられてしまいます。

トレードで得られる利益の裏には、必ず誰かの損失があります。
この現実を理解したうえで、優位性があるポイントを確率的に見極める思考が重要です。

💡 株式市場はプラスサムと言われますが長期投資に限った話です。 短期・中期トレードはゼロサム・ マイナスサム (手数料等加味すると)に近い 投機 です。

👥 この記事は誰向け？

• 「テクニカル指標を使っているのに思った通りに動かない」と感じている方
• 勝敗のブレに振り回されず、安定したトレードを設計したい方
• 優位性を“感覚”ではなく 数字・確率・統計 で判断したい方
• 自分の戦略をバックテストで客観的に評価したい方

📖 この記事でわかること

• トレードを「確率論」で考える必要性
• 偏差（ブレ幅）とは何か、どのようにトレードに関係するのか
• なぜ“絶対に勝てる指標”は存在しないのか
• 単体指標ではなく「複合条件」で優位性を高める方法
• 統計的に戦略を評価するための バックテストの重要性
• 感覚ではなく数字を根拠にしたトレード設計の基礎

📺 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！

💡 現在チャンネルはリニューアル中です。近日、新しい動画・キャラクターで公開予定！

🧩 トレードは確率論で考える｜勝率と期待値の重要性

筆者は、トレードは確率論で考えるべきだと考えています。

勝敗の結果は偶然に左右される部分もありますが、統計的に優位なポイントで行動することで、 期待値 を高めやすくなると考えられます。

ゴールデンクロスの例

• ❌️ ゴールデンクロスしたから上がる
• 🟢 ゴールデンクロスしたから上がる可能性が高い。

ゴールデンクロス+フィルターの例

さらに、 出来高 や 標準偏差 などのフィルターを活用することで精度を高めることも可能です。
それでも、あくまで可能性の話であることに変わりはありません。

• ❌️ ゴールデンクロス+出来高が多いの上がる
• 🟢 ゴールデンクロス+出来高が多いので上がる可能性が高い。

さらに高度な戦略の例

確率論の考え方は、どこまで突き詰めても変わりません。 例えば本シリーズで紹介している理論の例で。

スプリング確認(ワイコフ理論) + オーダーフロー解析(板情報)で 流動性狩り(SMC)を確認した。

• ❌️ 上がる
• 🟢 上がる可能性が高い

となります。

このように、 テクニカル指標 は「絶対ではない」という前提で理解することが重要です。
本記事では、偏差と確率を意識した戦略設計の考え方を示します。

✅️ 💡 ファンダメンタル
本サイトでは主に テクニカル指標 の情報を扱っていますが、ファンダメンタルの場合も同じく、結果は確率的です。

🟢PER が低くて ROE が高い=割安

• ❌️ 割安なので上がる
• 🟢 割安なので上がる可能性が高い

🧩 偏差とは何か？｜トレード 1 回 1 回の結果のブレを理解する

トレード 1 回 1 回にも確率があります。どんなに優位性が高くても、結果は常にブレます。 多くの人は「偏差値」のイメージしかないですが、トレードで言う偏差とはもっとシンプルです。

偏差 = 「平均からのブレ幅」

これだけです。 つまり、過去の値動きの統計的な分布から、どの程度結果が揺れるかを把握するための指標です。

✅️ 例えば、ゴールデンクロスや PER が割安といった条件で エントリー しても、必ず上がるわけではありません。 上がる可能性が高いだけで、負けることもあるのです。

💡 ボリンジャーバンドで考える偏差

わかりやすい例として ボリンジャーバンド があります。 これは移動平均に 標準偏差 を組み合わせたもので、過去の価格のブレ幅を視覚化しています。

• ±1σ 以内の動き → 普通のブレ（約 68%の確率）
• ±2σ を超える動き → 珍しいブレ（約 5%の確率）

この「珍しいブレ」が起きたときこそ、トレードで狙えるチャンス（またはダマシ）が発生しやすくなります。

💡 実際の価格変動は 正規分布 ではなくファットテールなので、理論上は約 5%ですが、実市場ではもう少し頻繁に起こります

🧩 実践の流れイメージ｜統計的に優位な戦略を作る手順

統計的に見るとはどういうことか

偏差を使うと、1 回のトレードの結果に一喜一憂せず、長期的に 勝率 や 期待値 を評価できます。

• 短期の損失や利益は偶然のブレ
• 偏差や統計的分布を見ることで、戦略の優位性を数字で把握できる
• ルール通りに行動すれば、長期で期待値に収束する

💡 トレードで勝つか負けるかは 1 回 1 回では分からない。重要なのは、確率・偏差・統計的な視点を持って戦略を設計することです。

では、具体的に 確率・偏差・統計を意識して戦略を設計するにはどうすればよいのでしょうか？

ポイントはシンプルです：

1. 優位性のある条件を探す
   • まずは本シリーズで紹介しているテクニカル指標や理論などを活用して、統計的に勝てる可能性が高いであろうポイントを見つけます。
   • 例：ゴールデンクロス＋出来高増加、SMC の Liquidity Grab、ボリンジャーバンドの ±1σ ブレ
2. 確率を理解して条件を組み合わせる
   • 単一のシグナルだけで判断せず、複数の条件でフィルターをかけることで、期待値の高いトレードに絞る
   • 例：ゴールデンクロス+出来高多め+標準偏差 2σ を超える動き → 勝率が統計的に高い可能性
3. 必ずバックテストする
   • 過去データでシミュレーションし、条件ごとの勝率や期待値を確認します
   • 統計的に有効な戦略であることを数字で把握することで、偶然のブレに振り回されない

💡 バックテスト なしに「感覚だけ」で戦略を作っても、偏差によるブレに翻弄されるだけです。
“可能性” に 数字で根拠を持たせることが、非常に重要です。

🔹 実践の流れイメージ

1. テクニカルの指標から「狙えるパターン」をピックアップ
2. 条件を組み合わせて「優位性ポイント」を決める
3. 過去チャートでバックテストし、勝率・期待値・偏差を確認
4. 結果をもとにルールを調整 → 1〜4 を繰り返す

💡 こうすることで、確率・偏差・統計を意識した戦略設計が可能になります。

本記事で紹介した考え方をもとに、自分だけのルールを設計、数字で検証する習慣が 皆さんのトレードに少しでもお役に立てば幸いです。

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