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【コラム】MT5×Python #6 — 二系統のバックテストとこの連載の主線

ここまでで、ヒストリカル足テスター HTML口座履歴と、Python で触れるデータは揃ってきました。いったん立ち止まって、「バックテスト」という言葉が指すものが二系統あることを整理します。迷子になると、あとで 最適化 XML#7)の位置づけがぼやけます。

この記事の3行まとめ

  • EA の約定モデルに近い検証は、一般的に MT5 のストラテジーテスターに寄せる
  • 本連載の主線は「MT5 で試す + Python で集計」— 自前エンジンは難易度が高いので 連載マップ とあわせて読む
  • 大量パラメータの現実的な第一歩は #7(最適化 XML → pandas)

1. 二系統の「バックテスト」

同じ「過去を振り返る」でも、前提が違うと結果の意味が変わります。

系統 向くもの
MT5 テスター EA の MQL ロジック、ブローカー設定に近い再現。ストラテジーテスターの約定モデルに乗る。
Python + データ 探索・研究・レポート。自前で約定ルールを定義するなら、その仮定の説明が必須。

どちらが「正しい」というより、何を仮定したかを明示することが重要です。同じチャートでも、スプレッド・スリッページ・約定順の扱いで数字は変わります。


2. 本連載の主線(地図)

  • 連載マップ のとおり、「MT5 のテスター/最適化で試す → Python で結果を読む・集計する」が主線です。
  • 自前の Python バックテストエンジン(ティックから全部シミュレーションする系)は 別線で、設計・検証コストが一段上です。本連載では深入りしません。
  • MT5 の結果と Python の結果を突き合わせるような運用は、別のテーマとして扱うことが多いです。

この主線の延長上に、次回の #7 があります。


3. 数字を並べるときの心得

テスターで出した結果と、Python だけで独自の約定ルールを仮定して出した結果は、同じ土俵で比較しにくいです。どちらの前提で数字が出たかを言葉にできるようにしておくと、後からの誤解が減ります。次回 #7 は、テスター側の最適化が書き出したファイルを Python で読む話です。


次回予告

#7 では、MT5 の最適化で一度に多くのパラメータ組を試し、出した XML を Python で集計する——いわゆる「大量試行」の現実的な第一歩に進みます。


免責の一文

本記事は検証・学習用の技術メモであり、投資助言ではありません。FX には損失リスクがあります。最終判断はご自身の責任でお願いします。


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