2つの戦略が同じ勝率を持ちながら、一方は静かにお金を稼ぎ、もう一方は静かにお金を失うことがあります。勝率は、あなたの口座を実際に左右するものを隠しています。それは、勝ちトレードが負けトレードと比べてどれだけ大きいかということです。Rマルチプルはまさにそれを測る指標であり、期待値はそれを1つの数字にまとめたものです。
Freyaのバックテストは両方をレポートします。これらを読めるようになれば、1セントもライブ運用する前に、戦略を見ただけでその数学が成り立つかどうかを判断できます。
要点
- Rは1回の取引でリスクにさらした額です。Rマルチプルはその結果をそのリスクを単位として表します。リスクの2倍の勝ちは +2R になります。
- 期待値は1取引あたりの平均Rです。多数の取引にわたって戦略がお金を稼ぐかどうかを教えてくれる、唯一の数字です。
- 戦略は取引の半分未満しか勝てなくても、勝ちが十分に大きければ強いプラスの期待値を持つことができます。
- Freyaはあなたの取引を大きな負け（-2Rより悪い）から大きな勝ち（+2Rより良い）まで振り分けます。これによって、あなたのエッジが広いのか、それとも少数の例外に頼っているのかが明らかになります。
- プラスの期待値は必要条件ですが十分条件ではありません。ごく少数の取引での小さなエッジは、まだ運かもしれません。十分な取引数と照らし合わせて確認してください。
- 口座を複利で増やすのは、勝率ではなく期待値とポジションサイジングです。
勝率やリスクリワードといった用語が初めての方は、まずバックテスト結果の読み解き方を読んでから、それらを結びつける指標を学びにここへ戻ってきてください。
以下のR値やパーセンテージは計算例であり、推奨ではありません。暗号資産取引では損失が生じる可能性があります。各ボットには失っても差し支えのない資金のみを割り当て、本番運用の前にリスク開示をお読みください。
Rとは実際に何か
Rとは、1回の取引でリスクにさらした額のことです。つまり、エントリーから損切りまでの距離に、ポジションサイズを掛けたものです。もし損切りにかかった場合に$50を失うような買いを入れたなら、その取引のRは$50です。それは、取引が展開する前に定義された、あなたのリスク単位です。
Rマルチプルは、結果をその単位で測ります。
- 損切りにかかった取引はリスク1単位を失うので、-1R です。
- リスクの2倍を稼いだ取引は +2R です。
- リスクの半分で早めにクローズした取引は +0.5R です。
この考え方の強みは、ドル金額と口座サイズを取り除いてしまう点にあります。+2Rの取引は、$10をリスクにさらそうと$10,000をリスクにさらそうと、+2Rの取引です。すべての取引を1つの正直な尺度で比較できるのです。つまり、賭けたものに対して何が返ってきたか、という尺度です。
期待値：あなたのエッジを1つの数字で
すべての取引がRで測られたら、期待値はそれらすべての平均Rにすぎません。それは、長期にわたる取引で唯一重要な問いに答えます。平均して、各取引は口座に足すのか、それとも引くのか、という問いです。
Freyaが使う計算式の背後にある考え方はシンプルです。
Expectancy (R) = (win rate × average win in R) - (loss rate × average loss in R)
ある戦略が40パーセントの確率で勝ち、平均的な勝ちが +2.5R、平均的な負けが -1R だとします。
Expectancy = (0.40 × 2.5) - (0.60 × 1.0) = 1.0 - 0.6 = +0.4R per trade
この戦略は10回のうち6回負けても、それでもお金を稼ぎます。なぜなら各取引が平均で +0.4R の価値を持つからです。100回の取引にわたって、約40Rを稼ぎます。だからこそ、勝率だけでは意味がないのです。大きな勝ちを伴う40パーセントの勝率は、小さな勝ちしかない70パーセントの勝率に勝ります。
70パーセントの勝率は素晴らしく聞こえますが、勝ちが +0.3R で負けが -1R だと知るまでです。そこでの期待値は (0.7 × 0.3) - (0.3 × 1.0) = -0.09R per trade です。ほとんどの場合は勝ちますが、口座を少しずつ削っていきます。Freyaが期待値をレポートするのは、まさにこの罠を見えるようにするためです。
FreyaのRマルチプルパネルの読み方
十分な取引数のあるバックテストについて、Freyaは平均Rマルチプル、1取引あたりの期待値、R単位での最良と最悪の単一取引、そしてすべての取引を5つのバケットに振り分ける分布をレポートします。
| バケット | R範囲 | それが教えてくれること |
|---|---|---|
| 大きな負け | -2Rより悪い | 滑った損切り、または退出前に大きく逆行したセットアップ |
| 小さな負け | -2Rから-0.5R | 通常の、コントロールされた損失。健全なリスクが存在する場所 |
| 建値付近 | -0.5Rから+0.5R | どこにも行かなかった取引。多すぎるとエッジが弱いか、過剰取引のサイン |
| 小さな勝ち | +0.5Rから+2R | 安定した戦略の定番となる勝ち |
| 大きな勝ち | +2Rより良い | トレンドフォローのエッジを支える例外的な勝ち |
その分布の形は、期待値の数字と同じくらい重要です。2つの戦略が、まったく異なる理由で両方とも +0.4R の期待値を示すことがあります。
- 一方は小さな勝ちの厚い帯を持ち、大きな勝ちは少ないです。そのエッジは広く、再現可能です。
- もう一方はほとんどの取引で建値付近かわずかにマイナスで、一握りの大きな勝ちだけで完全に救われています。そのエッジは稀な例外を捉えることに依存しており、次の100回の取引がそれをもたらさなければ、プラスの期待値は消えてしまいます。
分布は、堅牢なエッジと運の良いエッジを見分ける方法です。2つか3つの大きな勝ちに支えられた戦略は、見出しの期待値の数字だけでは警告してくれない形で脆いのです。
大きな負けこそ注視すべき指標
大きな負けのバケット、つまり -2Rより悪い取引には特別な注意が必要です。あなたのリスク単位Rは損切りによって定義されます。-2Rより悪い取引は、計画したリスクを大きく超えて損失が広がったことを意味します。これは通常、急な値動きでのスリッページ、損切りを飛び越えるギャップ、または想定どおりに発動しなかった退出を示しています。こうした取引が数回あるだけで、小さな勝ちの長い連続を消し去ることができます。
もしバックテストで無視できない数の大きな負けが示されたなら、それはリスク管理の問題であり、期待値の数字を信頼できるようになる前に解決すべきです。より狭い損切り、より低いレバレッジ、または暴走する値動きを生む状況を避けることで対処します。
実践に移す
- プラスの期待値を求めてください。 マイナスの期待値を持つ戦略は、規律を高めても資金を増やしても利益が出るようにはなりません。数学が不利なのです。戦略を直すか、捨ててください。
- 平均だけでなく分布を判断してください。 稀な大きな勝ちに依存するエッジよりも、小さな勝ちの広い帯を優先してください。
- テール（両端）を注視してください。 大きな負けは期待値を素早く食い尽くします。-2Rより悪い取引が一握りあるだけで、良い平均をマイナスに反転させることができます。
- 十分な取引数で確認してください。 12回の取引で +0.8R の期待値は、結果ではなく噂です。背後にある取引が多いほど、そのエッジは都合の良いサンプルではなく本物である可能性が高まります。
- そのうえで、初めてサイズを決めてください。 期待値はリスク1単位あたりのエッジを教えてくれます。破産のリスクを冒さずにそのエッジにどれだけのリスクを乗せるかは、あなたのポジションサイジングとリスク管理が決めます。これをモンテカルロシミュレーションと組み合わせて、そのエッジが運の悪い取引順序を生き延びるかどうかを確認してください。
よくある質問
取引におけるRマルチプルとは何ですか？
Rは1回の取引でリスクにさらした額で、エントリーから損切りまでの距離にポジションサイズを掛けたものとして測られます。Rマルチプルは結果をその単位で表します。リスクの2倍の勝ちは +2R、完全な損切りは -1R です。これにより、ドル金額や口座サイズに関係なく、すべての取引を1つの尺度で比較できます。
良い期待値とはどのくらいですか？
プラスの期待値であれば、その戦略は1取引あたり平均でお金を稼いでいることを意味し、これが最低限の要件です。高いほど良いですが、多数の取引にわたる控えめで安定した期待値と健全な分布のほうが、少数の大きな勝ちに支えられた大きな期待値よりも信頼できます。数字は常に取引数と分布の形と一緒に読んでください。
低い勝率でも戦略は利益を出せますか？
はい。40パーセントの確率で勝つ戦略は、勝ちが負けに対して十分に大きければ利益が出ます。期待値はこれを捉えます。（勝率 × R単位での平均的な勝ち）から（負率 × R単位での平均的な負け）を引いたものです。勝ちの平均Rが高い低勝率の戦略は、小さな勝ちしかない高勝率の戦略に日常的に勝ります。
なぜFreyaは大きな負けを別に表示するのですか？
-2Rより悪い取引は、あなたが計画したリスクを超えて突き抜けたからです。通常はスリッページ、ギャップ、または発動しなかった退出によるものです。こうした取引はその数に不釣り合いなほど期待値を損なうので、それらを切り分けることで、ライブでコストがかかる前にリスク管理の問題を見えるようにできます。