【検証実録】Python WF で PF=9-13 → MT5実機で PF=0.21-0.77 — NY Session 戦略 4通貨で 92-98% 乖離が判明

FXEA365 運営者です。

本記事は 2026-05-29 に NY Session Breakout 戦略を Python Walk-Forward と MT5実機14年BT で比較検証した結果、92-98% の PF 乖離を確認した経緯を全公開します。

これは 「Python BT で派手な数値が出ても、MT5実機で動くとは限らない」 ことを業界レベルで再証明する重要データです。

戦略仕様 — アジアレンジ → NYセッション ブレイクアウト

項目	設定
タイムフレーム	H1
Asia レンジ	0-4h UTC (アジア時間レンジ形成)
トレード時間	15-20h UTC (NY セッション中)
エントリ	アジア時間 High/Low ブレイク
エグジット	SL = ATR × 0.5 / TP1 = ATR × 0.5 (50%決済) / TP2 = ATR × 7.0
ロット	Risk 2% (CASCADE 半複利)

理論的にはエッジがある戦略:

• NYセッション (UTC 15-20時 = JST 24-翌5時) は機関投資家アクティブタイム、流動性集中
• アジアレンジは自然な参照値、その上下抜けは方向感の強いシグナル
• 2段階決済 (TP1=ATR×0.5/TP2=ATR×7) で偽ブレイク防御 + トレンド捕捉

Python Walk-Forward 結果 — 派手な数値

2026-05-27 から 28 にかけて scripts/gen_h1_ny_walkforward.py で 9通貨の WF (Train 60% / Test 40%) を実行:

Pair	train PF	test PF	test DD	test WR	一貫性	OOS生存率
EURUSD	7.42	9.03	5.47%	79.6%	0.82	500/500
GBPUSD	11.78	13.00	31.85%	84.2%	0.91	500/500
XAUUSD	7.76	11.96	13.18%	80.9%	0.65	(前回検証)
EURJPY	9.41	7.93	7.46%	79.2%	0.84	500/500
GBPJPY	9.74	8.24	12.30%	79.3%	0.85	500/500
USDJPY	6.12	11.62	36.24%	80.7%	0.53	(前回検証)
CADJPY	7.59	5.76	32.81%	75.9%	0.76	499/500
AUDJPY	8.49	6.32	27.33%	74.4%	0.74	351/500
NZDJPY	9.22	6.51	15.05%	70.6%	0.71	500/500

9通貨全てで PF≥5 × 勝率≥70% × OOS生存率500/500。

業界の慣例なら 「夢のような汎用エッジ発見!」「全通貨ロードマップで lineup 拡張!」 とサイト公開すべき結果。

ところが — MT5実機14年BT (USDJPY_NY_BREAKOUT_EA.mq5 v2.0)

CLAUDE.md「実機検証絶対必須ルール」に従い、Python WF で最も強かった4通貨を MT5実機14年BTで再検証:

Pair	Python WF (test)	MT5実機14年BT	乖離率	口座結果
USDJPY	PF 11.62 / DD 36%	PF 0.77 / DD 99.72%	−93%	-$9,966 (ほぼ全損)
EURUSD	PF 9.03 / DD 5.47%	PF 0.73 / DD 99.84%	−92%	-$9,984 (ほぼ全損)
GBPUSD	PF 13.00 / DD 31.85%	PF 0.21 / DD 101.12%	−98%	-$10,112 (口座溶解)
EURJPY	PF 7.93 / DD 7.46%	PF 0.49 / DD 100.01%	−94%	-$10,001 (口座溶解)

4通貨全敗、Python WF との PF 乖離は 92-98%。

なぜここまで乖離するのか — 5つの推論

1. スプレッド/スリッページ未考慮

Python BT は close-to-close ベースで計算。実機は spread (0.5-2 pips) + slippage で各約定が劣化。1取引あたり 1-3 pips のロスが累積。

2. データ品質

Python は Dukascopy M5 → H1 集約データ。MT5実機は broker tick データ (より精緻な価格動)。同じ「H1 ローソク足」でも内部の値動きが異なる。

3. 約定モデル乖離

Python は理想約定 (希望価格で必ず約定)。MT5実機は volume/spread 制約 で希望価格と実約定価格が乖離。特に高ボラ時間帯 (NY オープン直後等) は顕著。

4. ATR×2段階TP の実機脆弱性

理論上美しい設計だが、TP2=ATR×7 は実機で達成しない。

• Python BT: 過去データを「結果論で」最適 SL/TP 計算
• 実機: SL=ATR×0.5 が頻発、TP2=ATR×7 までトレンド続かず損切連発

5. CASCADE 半複利の実機悪影響

Lot を残高に応じて動的調整する設計が、損失局面で被害を加速:

• 残高 $10K → Risk 2% → Lot 0.2
• 連敗で残高 $8K → Risk 2% → Lot 0.16 (微減)
• 連敗で残高 $5K → Risk 2% → Lot 0.10 (損失抑制効かない)

理論上の「複利マジック」が実機では逆作用。

業界レベルの教訓

1. Python BT/Walk-Forward は MT5実機の参考にならない

• 「PF≥5 × WR≥70% × OOS生存率 500/500」も実機では無意味
• WF の「robust」「OOS頑健」判定は Python データ内での頑健性 評価、実機代理ではない

2. 「経済合理性ある仮説」も実機検証必須

• 「機関投資家のNY時間アクティブ」「アジアレンジ上下抜けは方向シグナル」は 理論的に正しい
• しかし MT5実機14年で全敗 = 理論と実機の乖離が大きい

3. CLAUDE.md「実機検証絶対必須ルール」の根拠強化

• 25EA + NY Session 4本 = 計29本検証で Python BT は信頼不可 が完全に確定
• これは FXEA365 のブランド軸 (「派手数値ではなく実機実証」) を業界レベルで支える根拠データ

FXEA365 の判断

NY Session 戦略 9通貨は MT5実機検証 全敗のため、サイト公開不可。

公開ラインナップ維持: EURJPY ASIA / GBPJPY ASIA / BLAZE GOLD / AUDCAD PEACE-CLONE の主力4本柱のみ。

合計年率 +35.5% (Risk5%) は決して派手ではないが、14年実機BTで本物に動いた確実な数値。

業界提言 — Python BT 利用者へ

Python BT を否定するものではありません。ただし以下の使い分けを推奨します:

Python BT の正しい用途	推奨度
戦略アイデアの初期検証 (この方向性は脈ありか)	✅ 推奨
パラメータ範囲のスクリーニング (どこを精密検証するか)	✅ 推奨
WF頑健性確認 (Train/Test分離で過適合チェック)	✅ 推奨
サイト掲載数値の根拠	❌ 禁止 (実機と乖離)
「OOS生存率」を販売軸に使う	❌ 禁止 (実機代理にならない)
EA 公開判定	❌ 禁止 (MT5実機検証必須)

Python BT の数値はあくまで「初期スクリーニング指標」。本番公開には MT5実機検証が必要です。

関連リンク

• 主力EA (実機検証済):
  • ★1 EURJPY ASIA BREAKOUT (14年実機PF=1.18)
  • ★2 GBPJPY ASIA BREAKOUT (14年実機PF=1.38)
  • ★3 BLAZE GOLD v2.30 (7年実機PF=1.61)
  • ★4 AUDCAD PEACE-CLONE (10年実機PF=1.36)
• 関連ブログ:
  • サイト数値訂正記事
  • 25EA 実機検証 誠実な総括
  • 破綻回避システム 4層防御

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