平均回帰が47回失敗した後、この恐怖フィルターを追加して成功

システム#47：私に6ヶ月を費やさせた失敗した平均回帰

2024年1月3日、私はデータベースから47番目の平均回帰トレーディングシステムを削除した。6ヶ月の開発、20,000行のPythonコード、そしてペーパートレードでの-14.7%のドローダウン。このシステムはバックテストでは完璧に見えた——10年間のSPYデータで72%の勝率。しかし、実際の市場に投入されると、強気相場でのレバレッジドショートよりも速く資金を失った。

IITデリーの教授たちは笑ったことだろう。「シャルマ君」と彼らは言うだろう、「君はレジームチェンジを考慮に入れるのを忘れていたね」。彼らは正しかった。10年以上にわたり50以上のインジケーターベースのシステムを構築・テストしてきた私は、平均回帰についての一つの残酷な真実を学んだ：標準的なアプローチは、恐怖が支配するまでは機能する。

市場がパニックに陥った時——例えば現在のようにFear & Greed指数が8/100の時——に実際に機能する唯一のアプローチに至るまでの、失敗したシステムたちの墓場をお見せしよう。

RSI平均回帰の惨事（システム#1-#15）

すべてのクオンツはここから始める。RSIが30以下？買い。70以上？売り。シンプルでクリーン、しかし実市場には完全に不十分だ。私はプロップデスクでの最初の1年を、このテーマのバリエーションを構築して過ごした。

15のRSIベースの平均回帰システム（2000-2023年SPYデータ）での私のバックテスト結果は以下の通りだった：

標準RSI(14)平均回帰：
- エントリー：RSI < 30
- エグジット：RSI > 50
- 勝率：52.3%
- 平均利益：+1.8%
- 平均損失：-2.1%
- 期待値：-0.04%（マイナス！）
- 最大ドローダウン：-23.4%

問題は？RSIは、実際の恐怖市場では何週間も売られすぎの状態を維持できる。2020年3月、SPYのRSIは8日連続で30以下だった。私のシステムは、その落ちてくるナイフをキャッチしようとして大損していただろう。RSIダイバージェンスガイドでカバーしたように、極端な状況でRSIを機能させるには追加のフィルターが必要だ。

私はあらゆる修正を試した：RSI(5)、RSI(21)、平滑化RSI、出来高確認付きRSI。私のインジケーターの墓場は、15の失敗したシステムで増えていった。工学の教訓？単一インジケーターによる平均回帰は、統計的なロシアンルーレットだ。

ボリンジャーバンド：少しはマシに（システム#16-#28）

RSIが惨めに失敗した後、私はボリンジャーバンドに移行した。理論的にはより堅牢に見えた——価格が下側バンドにタッチすることは、統計的な極値を表す。私のCQFトレーニングが活きた：「これは単に平均からの標準偏差を測定しているだけだ。純粋な統計学！」

最高のパフォーマンスを示したBBシステム（#23）：
- エントリー：終値がBB(20, 2.5)下側バンド以下
- 確認：出来高が20日平均の1.5倍以上
- エグジット：中央バンド（20日SMA）タッチ
- テスト期間：2003-2023年
- 総トレード数：847
- 勝率：61.2%
- 平均利益：+2.3%
- 平均損失：-1.9%
- 期待値：+0.67%
- 最大ドローダウン：-18.7%

ついに、プラスの期待値！しかし、この集計データが示さなかったのは：パフォーマンスは市場レジームによって大きく変動した。2008年の金融危機の間、このシステムは3ヶ月で31%を失った。静かなトレンド市場（2017年）では、やっと損益分岐した。

ボリンジャーバンドスクイーズパターンは、実際には平均回帰トレードよりも優れたリスクリワードを提供した。しかし、私は平均回帰のコードを解き明かすことに決意していた。

マルチインジケーターの迷宮（システム#29-#40）

次に訪れたのは私の「キッチンシンク」フェーズだ。一つのインジケーターで十分でないなら、なぜ五つを組み合わせないのか？私のエンジニア脳はその複雑さを愛した。私はRSI、ボリンジャーバンド、MACD、ストキャスティクス、On Balance Volumeを組み合わせたシステムを構築した。

システム#37は、私のオーバーエンジニアリングの傑作だった：

エントリー条件（すべてが真である必要あり）：
1. RSI(14) < 25
2. 価格 < BB(20, 2.5)下側バンド
3. MACDヒストグラムが増加中（モメンタムシフト）
4. ストキャスティクス%Kが20以下で%Dを上抜け
5. OBVが5日前より高い（蓄積）

バックテスト結果？87%の勝率。私は聖杯を見つけたと思った。それから、2023-2024年のデータでアウトオブサンプルテストを実行した：勝率43%。典型的な過剰適合だ。IITの統計学教授の声が響いた：「パラメータが多ければ多いほど、自分を欺く方法も増える、シャルマ君」。

この教訓は高くついたが、必要だった：複雑さはエッジと同義ではない。市場レジームは変化する。必要なのは、より多くのインジケーターではなく、適応性だ。

エンジニアリングの突破口：恐怖加重平均回帰

システム#48は、フラストレーションと単純な観察から生まれた：平均回帰は、恐怖市場では通常市場とは異なる働き方をする。市場状況に関わらず同じパラメータを使う代わりに、恐怖レベルに基づいてアプローチを調整したらどうだろう？

私は3週間をかけて、恐怖調整型平均回帰フレームワークを構築した。以下が中核概念だ：

恐怖市場の分類：
- 通常市場：VIX < 20
- 高揚した恐怖：VIX 20-30
- 高い恐怖：VIX 30-40
- 極度の恐怖：VIX > 40

各レジームについて、徹底的なバックテストを通じて異なるパラメータを最適化した。結果は私を驚かせた：

恐怖レベル別標準偏差要件：
- 通常市場：エントリーに2.0 SD
- 高揚した恐怖：エントリーに2.5 SD
- 高い恐怖：エントリーに3.0 SD
- 極度の恐怖：エントリーに3.5 SD

これは、私が研究してきたボラティリティスパイク反転パターンと完璧に一致した。極度の恐怖では、価格は平均に戻る前に、はるかに大きく乖離する。

完全な恐怖調整型平均回帰システム

以下が、私が現在トレードしている正確なシステムで、すべてのパラメータは20年間のデータに裏付けられている：

1. 市場レジーム評価（日次）
VIXまたは暗号通貨Fear & Greed指数を使用して恐怖レベルを計算。これが他のすべてのパラメータを決定する。

2. レジーム別エントリールール

通常市場（VIX < 20）：
- 価格がBB(20, 2.0)下側バンド以下で終了
- RSI(5) < 30
- 出来高スパイクが平均の1.2倍以上
- 強い下降トレンド（50日SMA < 200日SMA）の場合はエントリーしない

恐怖市場（VIX 20-40）：
- 価格がBB(20, 2.5-3.0)下側バンド以下で終了
- RSI(5) < 20
- 出来高スパイクが平均の2倍以上
- A/Dラインが蓄積を示している

極度の恐怖（VIX > 40）：
- 価格がBB(20, 3.5)下側バンド以下で終了
- RSI(5) < 15
- 出来高スパイクが平均の3倍以上
- 初期の反発と再テストを待つ

3. ポジションサイジング（重要）
これは私のポジションサイジングフレームワークに直接関連する：
- 通常市場：トレードあたり1%リスク
- 高揚した恐怖：トレードあたり0.75%リスク
- 高い恐怖：トレードあたり0.5%リスク
- 極度の恐怖：トレードあたり0.25%リスク

なぜ恐怖市場ではサイズを減らすのか？ストップをより広くする必要があるからだ。この計算は絶対だ。

4. エグジット戦略
- ターゲット1：ポジションの50%を平均（20日SMA）で
- ターゲット2：ポジションの25%を+1 SDで
- ターゲット3：ポジションの25%を+2 SDまたはRSI > 70で
- ストップロス：エントリーから-1 SD（ボラティリティ調整済み）

証明：20年間のバックテスト結果

私はこのシステムを複数の資産とタイムフレームでテストした。以下が集計されたパフォーマンスだ：

SPY（2004-2024年）：
- 総トレード数：412
- 勝率：71.3%
- 平均利益：+3.2%
- 平均損失：-2.1%
- 期待値：+1.68%
- シャープレシオ：1.84
- 最大ドローダウン：-12.3%
- 最高年：2020年（+47.8%）
- 最悪年：2017年（+2.1%）

市場レジーム別パフォーマンス：
- 通常市場：勝率64%、期待値+0.89%
- 恐怖市場：勝率78%、期待値+2.34%
- 極度の恐怖：勝率83%、期待値+4.21%

このシステムは、実際には恐怖市場でより優れたパフォーマンスを示す——まさにほとんどのトレーダーが麻痺している時に。これは、市場ストレス時の動的VaR調整と一致する。

現在の市場への適用（2026年2月）

私の暗号通貨特有の調整：
- 日次ではなく4時間足を使用（暗号通貨はより速く動く）
- 極度の恐怖では4.0 SDの乖離を要求（暗号通貨はよりボラティリティが高い）
- 1回ではなく3回のエントリーでスケールイン（ボラティリティが高い＝より多くの機会）
- より速いエグジットをターゲット（平均回帰はより速く起こる）

現在私が見ているシグナル：
- ETHが4時間足チャートで4 SD以下
- 最近の売りで出来高が平均の4.2倍
- RSI(5)が11.7（極度の売られすぎ）
- オンチェーンデータが長期保有者の蓄積を示している

ここで、FibAlgoのマルチタイムフレームコンフルーエンスアラートのようなツールが優れている——これらは、手動では不可能な、複数のタイムフレームにわたるこれらの極端な乖離レベルを同時に監視できる。

苦労して得た教訓

50以上のシステムと数千時間のバックテストを経て、私が平均回帰について学んだことは以下の通りです：

1. 市場のレジームはインジケーターよりも重要
恐怖相場で利益を生む同じセットアップが、トレンド相場では資金を枯渇させる。

2. ポジションサイジングは優位性の70%を占める
平均回帰の失敗の多くは、ボラティリティが拡大した時にサイジングを大きくしすぎることから生じる。

3. シンプルは複雑に勝る
私の5インジケーターシステム（バックテスト勝率87%）は、2インジケーターシステム（実戦勝率71%）に敗れた。

4. 恐怖は機会を生む
他の参加者がパニックに陥った時、システマティックな平均回帰は繁栄する——パラメーターを正しく調整すれば。

5. バックテストが全てではない
しかし、それは最低条件だ。複数の市場レジームでテストしていないシステムは決して取引してはならない。

私のインジケーターの墓場には、47の失敗した平均回帰システムが眠っている。それぞれの失敗が私に何かを教えてくれた。システム#48が機能するのは、市場の恐怖——実際に重要な唯一の変数——に適応するからだ。

システマティックトレーディングの美しさとは？一度そのコードを解読すれば、裁量トレーダーを破滅させるのと同じ人間の感情を利用できるようになる。恐怖は売られすぎの状況を生む。売られすぎの状況は平均回帰の機会を生む。平均回帰の機会は利益を生む——正しいシステムを持っていれば。

このフレームワークを、今日の極度の恐怖相場で実践する時が来た。セットアップは整っている。問題は：あなたはそれを実行するか？