同じシステム、同じルール、同じ戦略。しかし、異なる時間帯に全く異なる結果が得られます。

では、考えたことはありますか：システムが失敗する理由はあなたのコードではなく、あなたの時計かもしれませんか？
金融市場は常に開いているように見えますが、毎時同じ流動性、同じプレーヤーの密度、同じボラティリティを提供するわけではありません。そのため、システムの利益と損失の分布を時間単位で分析していない場合、成功だと思っていることは偶然かもしれません。
例：
あるシステムのバックテスト結果によれば、合計1000回の取引で60%の勝率があるとしましょう。素晴らしいですね。しかし、この1000回の取引を時間ごとに分けると、もしかするとロンドンのオープンとニューヨークの前の時間帯だけがポジティブエクスペクタシーを生み出しているかもしれません。
他の時間では、システムはうまく動作していないか、資金を失っています。
📊 そのため、時間ベースのフィルタリングは、システムの真の効率性を明らかにします。
取引の結果だけでなく、「いつ取得されたか」もシステムの一部です。
技術的な推奨事項:
全ての取引データをタイムスタンプと共にログに記録してください。
すべての取引を時間帯に従ってグループ化 (トルコ時間で):
🔹 アジア: 03:00–11:00
🔹 ロンドン: 11:00–16:30
🔹 ニューヨークオープニング: 16:30–23:00
🔹 ニューヨークのクローズ: 23:00–03:00
各アーカイブについて次のメトリックを抽出してください:
勝率
平均R:R
期待
ドローダウンプロファイル
これらを比較してください。
2023年に行われた分析によると、スポットBTC/USDTペアにおけるアジア時間の取引の平均R:R比率は1:1.2であるのに対し、ロンドン–NYの重複時間ではこの比率が1:1.9に上昇しています。
つまり、何よりもまずシステムが「何をしたか」ではなく、「いつしたか」が重要です。