プロフィットファクターは、
何回の取引で信用できるか

01PFは「何件の取引で出た数字か」とセットでしか読めない

プロフィットファクター（PF）は、総利益を総損失で割った数字です。1を超えれば利益が損失を上回っています。 定義はこれだけで、基本の読み方は別の記事にまとめました。

この記事で扱うのは、その先の問題です。PF は取引数が少ないほど大きく振れます。 10回コインを投げて7回表が出ても、そのコインが歪んでいるとは言えません。PF も同じで、 30件の取引で出た PF 1.8 は、実力がゼロでも一定の確率で出ます。問題は「その確率がいくらなのか」を、 ほとんどの人が知らないまま判断していることです。

そこで、確率を実際に測りました。理屈で近似するのではなく、実際の為替の値動きの上で、 実力がゼロであることが確実な売買を大量に作って、そのPFがどう散らばるかを数えています。

02実験：実力がゼロの売買を18万件つくる

1. 時刻と方向をでたらめに決める。2020〜2025年の月曜から木曜のうち、UTC 0時〜21時の1分を無作為に選び、買いか売りかも50%ずつで決めます。未来を見る余地がないので、この売買の実力は定義上ゼロです。
2. 4種類の決済ルールで閉じる。60分で決済／利確20pip・損切り20pip／利確10・損切り30（勝率が高くなる型）／利確30・損切り10（勝率が低くなる型）。
3. コストを引く。往復 0pip（コスト前）、1.5pip（ECN口座の相場感）、3.0pip（スタンダード口座の相場感）の3水準。
4. N件ずつ束ねて「1本の戦略」とみなす。N = 10〜1000件の各サイズで2万本ずつ作り、それぞれのPFを計算します。

通貨ペアは USDJPY・EURUSD・GBPJPY、各ペア×各ルールで6万件、合わせて18万件の取引を作りました。 コストを引く前の平均損益は、どのルールでもほぼ0pip（−0.10〜+0.05pip）で、狙いどおり「何もない」売買になっています。

0330件の PF 1.5 は、およそ10本に1本は偶然で出る

真のPFが0.76しかない売買でも、取引数が少なければ大きな数字が出ます。

表1：実力ゼロの売買が「良いPF」に見える確率（往復1.5pip控除後）。上段は60分保有、下段は利確20・損切り20pip。損益が上下対称なルールほど、偶然のPFは小さく収まる。

取引数	PF≥1.3	PF≥1.5	PF≥2.0	PF≥1.5（利確20/損切り20）
10件	28.0%	23.7%	16.1%	17.7%
20件	21.8%	16.2%	8.2%	12.4%
30件	16.7%	11.3%	4.4%	5.7%
50件	11.1%	6.3%	1.6%	2.8%
100件	4.2%	1.7%	0.1%	0.3%
200件	0.8%	0.1%	0.0%	0.0%
300件	0.2%	0.0%	0.0%	0.0%

読み方の例です。「30件で PF 1.5」という結果を10本持ってきたら、そのうち1本は中身が空でも不思議ではありません。 逆に、200件を超えるとコストを乗せた実力ゼロの売買が PF 1.3 を超えることはほぼ無くなります。 表の数字は決済ルールによって変わり、利益と損失が上下対称なルール（利確20・損切り20）のほうが偶然の振れは小さく出ました。

04最適化とは、「実力ゼロの戦略を何本も試すこと」に近い

表1は「1本だけ試した場合」の確率です。実際のバックテストでは、パラメータを変えて何十通り、何百通りと試し、 一番良いものを選びます。この「選ぶ」という操作が、偶然をさらに大きく見せます。

表2：K本の中の最良PF（中央値）。往復1.5pip控除後。パラメータを100通り試したなら、比べるべき相手は1ではなく、この表の数字です。

取引数	10本から最良	100本から最良	1000本から最良
30件	1.77	3.21	5.13
50件	1.47	2.30	3.25
100件	1.21	1.65	2.11
200件	1.06	1.32	1.56
300件	0.99	1.19	1.37
1000件	0.88	0.97	1.05

「100通り試して、一番良かったのが PF 1.6」という結果は、100件の取引なら実力ゼロで出る数字とほぼ同じです（表2の1.65）。 ここで大事なのは、試した回数を正直に数えることです。私たちが全試行を台帳（Trial Ledger）に記録しているのはこのためで、 試行回数が分からなければ、出てきた PF を何と比べればよいかが決まりません。

05逆もある：本物のエッジも、少ない件数では負けて見える

ここまでは「偽物が本物に見える」話でした。同じ理屈で、本物が偽物に見えることも起きます。 全取引に一定のpipを足して、母集団としての真のPFを 1.2 と 1.5 にした売買を作り、同じように測りました。

フォワードテストを3か月回して PF が 0.9 だった。そういうとき、それだけで「戦略が壊れた」とは言えません。 取引数が100件なら、PF 1.2 の本物でもその程度の数字は4回に1回以上出ます。 止めるかどうかは PF の一時的な値ではなく、事前に決めた取引数と基準で判断するべきです。

06実際に起きた「PFの崩壊」

この測定の数字は、机上の話ではありません。当研究所の棄却記録には、良く見えた PF が後で崩れた例がいくつも残っています。

• RESEARCH-024：月曜ギャップ閉め。Python で PF 4.5 → MT5 の現実約定で崩壊。
• RESEARCH-050：東京オープン。Python で PF 4.9 → 同じく崩壊。
• RESEARCH-082：60秒で消えるエッジ。Python で PF 3.4。
• RESEARCH-040：月末USDリバランス。探索期間 PF 1.53 → 確認期間 1.05 → 期外 1.02。
• RESEARCH-111：指値版EA。確認期間 PF 1.03 で過剰適合と判定。

上の3件は、コストの計上漏れや約定の再現性が主因でした。下の2件は、探索で良く見えた数字が確認期間で縮んだ例で、 まさに表2の「選んだ幸運」が剥がれた形です。

07PFを読むときに確認する3つのこと

1. 取引数を見る。100件未満の PF は参考値にとどめる。30件の PF 1.5 は、実力ゼロでも約1割で出る（表1）。
2. 何通り試したかを数える。パラメータをK通り試したなら、比べる相手は「K本の中の偶然の最良」（表2）。100通り・100件なら、PF 1.65 を超えて初めて偶然と区別できる入口に立つ。
3. コストの計上を確かめる。実力ゼロの売買は往復1.5pipで PF 0.76 まで落ちる。コストが軽く計上されたバックテストでは、この「下駄」がそのままPFに乗る。

3つ目は見落とされやすい点です。MT5テスターが週明けのスプレッドを約6分の1しか計上していなかった事例では、 テスターの PF がPythonより高く出ていました。コストが軽いほど、実力ゼロの売買でも PF は1に近づき、偶然で1を超えやすくなります。

08この測定の限界

無作為な時刻に建てた取引は、互いにほぼ独立です。実際の戦略は同じ相場の局面に取引が固まり、 取引どうしが似た結果になりやすいため、同じ件数でも偶然の振れは本記事の数字より大きくなります。 つまり本記事の表は、偶然の大きさを控えめに見積もった下限と読んでください。

また、コストは定数で控除しており、時間帯や約定の瞬間のスプレッド拡大は含めていません。 通貨ペアは3つ、期間は2020〜2025年です。決済ルールによって数字が変わることは表1のとおりで、 自分の戦略に当てはめるときは、同じ決済ルールの行を見るのが確実です。