フィルターを活用して戦略を仕上げる──取引精度を高める最終ステップ

前回までの記事では、RSIを使ったシンプルな逆張り戦略を構築し、最適化とリスク管理の視点から堅牢なロジックへと進化させるプロセスを紹介しました。具体的には、構造的エッジをベースに、安定領域を見つけ、保有期間の制限を加えることで、長期的に機能する可能性のある戦略が完成しました。

今回はその戦略に「フィルター」という新たな要素を加え、マーケット環境に応じて戦略の精度と堅牢性をさらに高める方法を解説します。

これまでの成果物を振り返る

まずは、ここまでで構築した戦略の要点を整理しましょう。

この戦略は、シンプルでありながらも、安定領域の中心にパラメータを置くことで、過去のマーケットに過剰適合せず、将来にも通用する可能性を持ったロジックに仕上がっています。

フィルターとは何か──戦略の精度を高める“ふるい”の役割

戦略構築において、フィルターは取引の精度を高めるための重要なツールです。
エントリーや決済の条件に追加の制限を設けることで、信頼性の低いシグナルを排除し、優位性の高いシグナルに集中する“ふるい”として機能します。

たとえば、同じマーケットエッジや戦略エッジをもとにした基礎ロジックを使っていたとしても、フィルターを変えるだけで、まったく異なる資産曲線を描く戦略を複数構築することが可能です。これは、戦略の再現性を保ちつつ、ポートフォリオ全体の分散性や安定性を高めるうえでも非常に有効なアプローチです。

フィルターは、主に以下の2つのカテゴリに分類されるものが機能しやすいです。

• 方向性系インジケータ：価格が上昇傾向にあるのか、下降傾向にあるのか
• ボラティリティ系インジケータ：価格の変動幅が大きいのか、小さいのか

なぜこの2つが重要かというと、価格の動きは基本的に「方向性 × ボラティリティ」によって決定されるからです。つまり、マーケットの状態をこの2軸で捉えることで、戦略が機能しやすい環境とそうでない環境を明確に区別することができます。

ただし、ここで注意すべきなのは、主観的な予測や思い込みに頼らないことです。たとえば、「買いの逆張り戦略だからアップトレンド中のほうが良いに決まっている」といった先入観でフィルターを選ぶのではなく、あくまでデータと検証によって、どのようなフィルターが戦略にとって有効かを見極める姿勢が重要です。

このセクションでは、方向性系・ボラティリティ系のインジケータをフィルターとして組み合わせた場合に、戦略のパフォーマンスがどのように変化するのかを、具体的な検証を通じて確認していきます。

フィルター候補の検証──方向性・ボラティリティ・出来高から選定

戦略の精度と堅牢性を高めるために、今回は以下の3種類のインジケータをフィルター候補として選定しました。

• 方向性系：移動平均線（Moving Average）
• ボラティリティ系：ADX（Average Directional Index）
• その他：出来高（Volume）

これらは、価格の動きが「方向性 × ボラティリティ」で構成されているという前提に基づき、戦略がどのような市況で機能しやすいかを定量的に判断するためのフィルターとして有効です。別途、出来高を示すVolumeインジケータもフィルターとして有効なので、同時に検証していきます。また、参考までにボラティリティ系インジケータとしてATR（Average True Range）もおすすめです。

今回はこの3つのインジケータそれぞれに対して、最適化を行い、安定領域におけるパフォーマンスを基礎ロジックと比較することで、S&P500におけるRSI逆張り戦略に最も適したフィルターを選定していきます。

単純移動平均線（SMA）

移動平均線とは、一定期間の価格の平均値を算出し、トレンドの方向性を判断するインジケータです。

移動平均線の種類はいくつかありますが、今回は最もシンプルな単純移動平均線にて検証を行います。価格（ローソク足の終値）が移動平均線より上にある場合と下にある場合を検証します。

ADX（Average Directional Index）

ADXは価格のトレンドの強さを数値化する指標で、方向性の有無を判断できますが、上昇・下落の方向は示しません。よって、ADXではトレンドがある（一定のレベルより高い）場合とトレンドが無い（一定のレベルより低い）場合を検証します。

Volume（出来高）

Volumeは一定期間の取引量を示す指標で、市場参加者の勢いや関心の度合いを測るために使われます。

この検証結果を踏まえ、S&P500におけるRSI逆張り戦略のフィルターにはADXを採用することにしました。
採用パラメータは以下の通りです。

• ADX期間：5
• ADXレベル：30以上

この条件下では、方向性が明確な局面での逆張りが最も安定して機能することが確認されました。
次のセクションでは、このフィルターを組み込んだ戦略を未知の価格でテストし、堅牢性を検証していきます。

実運用を想定したテスト──未来の価格で検証

ここまでの戦略は、2015年〜2023年のデータで構築されました。
しかし、重要なのは「未来の価格でも利益を出せるかどうか」です。

そこで、2024年1月1日〜2025年10月31日のデータを使って、構築済みの戦略をテストしました。この期間は、シミュレーション構築時には一切使用していない「未知の価格」です。

2024年1月から2025年10月までの「未知の価格」に対して、フィルターあり・なし両方の戦略をテストしたところ、利益額・利益率ともにフィルターなしのほうが高い結果となりました。一方で、フィルターありの戦略はドローダウンを大きく抑えることができ、資産曲線もより滑らかで安定したものになっています。

もともとこの戦略は、マーケットエッジと戦略エッジを備えた構造的なロジックであるため、フィルターの有無にかかわらず利益を出すことが可能です。それでも、長期的な運用を考えるなら、できるだけ大きなドローダウンを避け、精度の高い取引に絞り込むことが重要です。

今回の検証結果は、フィルターが単なる制限ではなく、戦略の堅牢性を高めるための有効な手段であることを示しています。

StrategyQuantXのAI機能──フィルター探索の強力な味方

AIの力を借りることで、人間の直感では見落としがちなフィルターの組み合わせや、市況に応じた最適な条件を高速で探索することができます。今回のように、基礎ロジックは自分で構築し、フィルター部分だけAIの提案を参考にするという使い方は、戦略の幅を広げる非常に有効なアプローチです。

実際、StrategyQuantXでは1分もかからずに500以上のフィルター候補を提示してくれました。

※音はありません。

もちろん、AIが提案するフィルターをそのまま使うのではなく、人間の目で安定領域を確認し、再現性のある条件を選び取ることが重要です。この「人間の判断 × AIの探索力」の組み合わせこそが、現代の戦略構築における最強の武器だと感じています。

結論：堅牢性の高い戦略は将来も通用する可能性がある

ここまで、マーケットエッジ → 戦略的エッジ → シンプルなロジック → 安定領域 → フィルターという手順で戦略を構築し、さらに未知の価格（2024年〜2025年）でテストを行いました。

結果的には、利益を残しつつ、ドローダウンを抑えた堅牢な戦略が完成したといえるでしょう。

もちろん、将来のマーケットを完全に予測することは誰にもできません。それでも、過去の傾向を活用し、構造的で再現性の高い戦略を構築することは可能です。

今回の戦略はS&P500を対象に構築しましたが、同様の手順で他のアセットにも応用できます。むしろ、この構築プロセスこそが再現性のある戦略を生み出す“型”であり、誰でも使えるフレームワークです。

次回は、今回構築した戦略を他のアセット（銘柄）にも展開し、戦略ポートフォリオとして組み上げていく方法を紹介します。「戦略 × アセット」の掛け算によって、堅牢でバランスの取れたポートフォリオを構築する方法を、次回じっくり解説していきます。

→ 次の記事を読む：トレーディングの聖杯に最も近いもの──それはポートフォリオという構造