Pythonで PF 4.9 だった戦略が、
MT5 Strategy Testerで 実行率 5.7% になった話

01仮説 — なぜ「勝てる」と考えたか

日本市場は月曜GMT00:00前後に週明け最初の取引を始めます。生命保険・年金基金といった機関投資家が、 外貨建て資産を週初に積み増す——つまりJPYを売ってクロス円を買うフローが、この時間帯に集中するという仮説です。 先行研究のRESEARCH-044（月曜GMT01）が機能していたため、「その1時間前を捉えれば、より早い段階の強いフローを取れるのではないか」と考えました。

エントリーは毎週月曜GMT00:00のH1バー始値でBUY、決済は1時間後のGMT01:00。保有はわずか1時間。方向はJPYクロス買いのみです。

02Python検証 — 理想的すぎる成績

固定スプレッド2.0pip（夜間想定）でのバックテストは、棄却が信じがたいほど良好でした。 4ペアすべてでプロフィットファクターが3〜5、そしてIS→Val→OOSで平均利益が単調に増加—— 通常の過学習戦略は未来データで崩れますが、この戦略は逆に未来ほど強く見えました。

出典：RESEARCH-050 Edge Certificate（理想約定2pip固定／IS 2020–2023・Val 2023–24・OOS 2025）

ペア	IS avg	Val avg	OOS avg	OOS PF	Null上位
GBPJPY	+10.33p	+11.01p	+13.25p	4.00	3.6%
EURJPY	+7.47p	+8.79p	+11.89p	4.84	4.0%
NZDJPY	+6.46p	+6.70p	+9.40p	5.21	4.6%

ランダム戦略1,000回シミュレーションでも上位3〜5%（z=3.0〜3.4）に位置し、ウォークフォワード分析もEURJPYで4/4窓通過。 統計的には、これは「本物のエッジ」の顔をしていました。ここで満足して商品化していたら、購入者に届くのは機能しないEAでした。

03MT5 Strategy Tester — 崩壊

当研究所はPythonで好成績が出たロジックを、必ずMT5 Strategy Tester（ICMarkets・現実スプレッド）で照合します。結果は明確でした。

EURJPYはPF 0.71、NZDJPYは0.42。最も粘ったGBPJPYでもPF 2.26ですが、その代償は実行率5.7%—— シグナルが出た月曜の94%で、そもそも約定できていませんでした。スプレッド制限を緩めて実行率を16.7%まで上げると、今度はPFが1.10まで低下します。

04崩壊の機序 — 固定スプレッドBTに見えないもの

原因は単純で、しかし固定スプレッドのバックテストでは原理的に検出できないものでした。 GMT00:00前後のJPYクロスは、流動性が薄くスプレッドが常態的に5〜10pipに開きます。Pythonが想定した2pipの2.5〜5倍です。

さらに悪いことに、ここには逆選択（adverse selection）の構造があります。スプレッドが狭い週は方向性がクリーンで勝ちやすい一方、 スプレッドが広い週は値動きが不確かで負けやすい。スプレッド上限を緩めて約定率を上げると、条件の悪い週ばかりを拾うことになり、損益が悪化します。 固定スプレッドのバックテストは、この「良い週だけ約定し損ねる」非対称性を一切再現できません。2024〜2025年には実行率が4%まで低下し、構造的な悪化も確認されました。

05そして — 1時間後のロジックは生き残った

興味深いのは、この棄却が「東京キャリーフロー」という仮説そのものを否定したわけではない、という点です。 崩壊したのはGMT00:00という時刻でした。流動性の薄いロールオーバー直後ではなく、市場が立ち上がった1時間後のGMT01:00では、 スプレッドは正常域に戻り、同じキャリー再開フローが現実に約定可能な形で残っていました。

その GMT01:00 版が、MT5 Strategy Tester照合（トレード単位照合）まで通過して当研究所のプロダクトになっています。 R050（GMT00）の棄却は、RESEARCH-044／RESEARCH-068（GMT01）が本物だと確認する作業そのものでした。