【検証】自動売買シミュレーションの「期待値」とは?実際に計算してみた

最近、自動売買に関するある方の投稿を見ていて、「シミュレーション結果で本当に大切なのは“期待値”だ」と気づかされました。

動画⇩
https://youtu.be/mfkUUHQ48Zs

そこで今回は、自作の自動売買シミュレーションに「期待値」の評価指標を取り入れたので、その内容をシェアしていきます。

✅ そもそも「期待値」とは?

シミュレーションにおいての「期待値」は、トレードの勝率・平均利益・平均損失などを元にした、1トレードあたりの平均的な損益のことです。

この数値を知ることで、「この手法が継続的に利益を生む可能性があるかどうか?」をより客観的に判断できます。

✅ 今回の計算方法はこちら

以下の流れで期待値を算出しました:
合計利益とトレード回数(総取引数) を集計
勝ちトレード・負けトレード の分類
勝率(勝ち回数 ÷ トータル回数)を算出
平均利益・平均損失 をそれぞれ計算
最後に、以下の式で期待値を求めました:

期待値 = (勝率 × 平均利益) - (負け率 × 平均損失)

✅ 取引コストの影響も検討

取引コストについては、今回は1トレードあたりマイナス3,000円として仮定しています。

ただし、実際の取引では、スリッページや板の厚さなどで「想定通りの価格で約定しない」ことが多々あるため、取引コストはゼロではありません。

もし正確に知りたい場合は、自動売買と実取引を照らし合わせて「コスト差」を可視化することをおすすめします。

✅ 次回予告
次回は、日経平均が大幅反発した日を除いた実際の自動売買結果を公開予定です。

よりリアルに近い形で、自動売買の有効性を検証していきたいと思います。お楽しみに!

【保存版】株の自動売買は期待値で勝て!Pythonで検証したシミュレーション評価法
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