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× この検証で見つけられる大きさの優位は無かった
📜 「人間が見るチャートをそのままAIに見せる」── 画像認識の成功を受けて内外で試みられているアプローチです。
ローソク足画像をCNNに学習させたら精度62%が出ました ── が、正体は画像が「答えの一部」を漏らしていたリーク(先読み)でした。取引できる形に直すと約50%=コイン投げに消えました。
📏 この「×」の正確な意味
「効かない」ではありません。「16年測ったが、この検証で見つけられる大きさの優位は無かった」です。16.6年・6通貨で測ると、年率シャープの数字は手法によらず前後0.22ほど揺れます(期間の長さだけで決まる量)。この揺れに埋もれない大きさ ── 年率シャープ0.62以上が、当ラボが8割の確率で見つけられる下限です。実務的にありがたい0.30程度の優位は、本当にあっても中央28%しか見つけられません。加えて×は4関門を全部落ちたという意味で、真に0.30の手法が4関門を通る確率は8.6%(=本物でも9割は×になる)。
したがってこの判定から言えるのは、「この手法に期待してよい上限は、年率シャープ0.62未満」までです。ゼロだとも、マイナスだとも言っていません。辞書トップの「検出できる下限」に詳しく書いています。
これが読者にとって一番大事な論点です。同じ検証を、誰も ── 書いた本人も ── 再現できません。生成AIに同じチャート画像を2回見せても、返ってくる答えは同じとは限りません(非決定性)。モデルは予告なく更新され、去年のモデルはもう呼び出せません。つまりこの手法は「測ったら負けだった」のではなく、測った結果を検算できる形で残せない。当研究室が公開している数字は、あなたが同じコードを回せば同じ値が出ることを前提にしています。その前提が成立しない以上、ここに数字を置くのは不誠実です。
これは「まだ測っていない」でも「悪い結果を伏せた」でもありません。この物差しでは測れない、という結論そのものです。他の手法と同じ表に並べると、読者に嘘の比較をさせることになります。
うますぎる結果は、まず自分のミス(先読み)を疑う ── AIは人間より上手に「ズル」を見つけます。
非推奨。AI検証は先読み点検が生命線です。
関連ツール: 📊 検証スコアボード
※測り方(共通の土俵): 最長16年・最大6通貨・教科書どおりの標準ルールで、シグナルの次の足の値段から建て、コスト(スプレッド)控除後で評価。パラメータ選びに使う期間と成績を測る期間は分離(凍結)。詳細は検証の方法。
判定は当ラボの実検証(過去データ)に基づく要約であり、将来の結果を保証せず、特定商品・手法の断定的否定でもありません。本ページは教育目的であり、投資助言ではありません。