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ボリンジャーバンドブレイクアウトは使えるのか？順張り版とスクイーズ版を検証

ボリンジャーバンドは「逆張りの指標」として紹介されがちですが、バンドウォークに乗る順張り戦略にも利用できます。±2σブレイクアウトとスクイーズ後のブレイクアウトの2つの使い方と、バックテストで見るべき視点を整理します。

ドンチャンチャネルブレイクアウト：タートルズ戦略の原型をバックテストで確かめる

ドンチャンチャネルブレイクアウトは、伝説のトレーダー集団「タートルズ」が採用した戦略の中核です。20日高値抜け・10日安値割れの古典的な構造と、現代の日本株で機能するのかをバックテストの観点から整理します。

一目均衡表の雲ブレイク戦略：5本の線を機械化するとどうなるか

一目均衡表は日本発のテクニカル指標として世界的に使われていますが、5本の線は目視判断が前提で機械化が難しいと言われます。この記事では、雲（先行スパン）のブレイクに絞って戦略化したときの挙動をバックテスト視点で整理します。

なぜ QuanTest はローカルファーストなのか：価格データを端末内で完結させる理由

QuanTest は価格データをクラウドに送らず、端末内でバックテストを完結させる設計を採用しています。クラウド型ツールとの違い、個人投資家にとってのメリット、それでもクラウドを使う場面を整理します。

MACDシグナル戦略の読み方：ヒストグラムで転換を先読みできるのか

MACD は「移動平均のクロスを先読みする指標」として人気ですが、実際にバックテストすると遅行と騙しが混在します。シグナルクロス、ゼロライン、ヒストグラム反転の3つの使い方を、想定局面別に整理します。

モンテカルロシミュレーションで戦略の「運」を剥がす

バックテストの結果は、トレードの順番が変わるだけで見た目が大きく変わります。モンテカルロシミュレーションは、トレード順をランダムに並び替えたり、リターン分布からサンプリングすることで、戦略のロバストさを統計的に評価する手法です。

ポジションサイジング入門：固定比率・ATRベース・ケリー基準の使い分け

「何を売買するか」以上に「どれだけ売買するか」が長期リターンを決めます。ポジションサイジングの代表的な3方式（固定比率、ATRベース、ケリー基準）の発想と、バックテストでの確認方法を整理します。

シャープレシオとソルティノレシオはどう違う？下方リスクの扱いを理解する

シャープレシオは最もよく使われるリスク調整後リターン指標ですが、上下対称の変動をリスクとみなす点で不公平な場面があります。ソルティノレシオは下方リスクだけを測ることで、その不公平を補正します。

手数料・スリッページを無視したバックテストはなぜ危険か

手数料とスリッページを 0 で回したバックテストは、現実より必ず良い数字を出します。特に短期売買では、このコストモデリングの有無で戦略の評価が逆転することも珍しくありません。実務で使える最低限のコストモデルを整理します。

ウォークフォワード分析とは：過去最適の罠から抜け出すための検証手法

全期間に対して一度だけバックテストすると、パラメータを過去に合わせ込む過剰最適化を起こしがちです。ウォークフォワード分析（WFA）は、学習期間と検証期間をずらしながら繰り返し検証することで、戦略の汎化性能を測る手法です。

ゴールデンクロス・デッドクロスは機能する？移動平均クロス戦略をバックテストで検証

ゴールデンクロス・デッドクロスは本当に機能するのか。移動平均クロス戦略の前提・想定相場・落とし穴を整理し、5/25・25/75・50/200 のパラメータ別の違いと、バックテスト結果の読み方を解説します。

RSI 逆張り戦略の設定値（30/70・25/75・20/80）と落とし穴｜バックテスト検証ガイド

RSI 30/70 はどんな相場で機能し、どこで失敗するか。閾値（30/70・25/75・20/80）の選び方、平均回帰の前提、ナイフを掴む典型パターン、バックテストで見るべき指標を整理します。

バックテスト結果の比較で見る5つの指標｜リターン・最大ドローダウン・シャープレシオの読み方

リターンだけで戦略を選ぶと判断を誤ります。最大ドローダウン・シャープレシオ・取引回数・勝率・平均損益。複数戦略を比較するときに見るべき5指標と、それぞれの読み方を整理します。

QuanTest が CSV インポート方式を選んだ理由｜SBI・楽天・Yahoo 対応のローカルファースト設計

なぜ手動 CSV 取り込みなのか。価格データを外部送信しないローカルファースト設計の理由と、SBI（HYPER SBI 2）・楽天（MarketSpeed II）・Yahoo!ファイナンスへの対応状況、CSV 方式のメリット・制約を解説します。

バックテストの過剰最適化（オーバーフィット）を防ぐ4つのチェックポイント

パラメータを調整するほどバックテスト結果はよく見えるが、将来の運用成果を意味するとは限らない。インサンプル/アウトオブサンプル分割、感度分析など、過剰最適化を防ぐ4つの基本姿勢を整理します。

バックテストの生存者バイアスとは｜結果が楽観的に見える落とし穴と対処

現在の銘柄リストでバックテストすると結果は実態より楽観的に見えます。生存者バイアスの仕組み、ユニバース・期間別の影響度合い、個人投資家でも実践できる現実的な対処を整理します。