MT4・MT5 のバックテスト ― 2026年版 実践ガイド

Chris は 2024年1月 に最初の Expert Advisor を完成させました。デフォルト設定のまま Strategy Tester を実行し、資産曲線が三年間で 10,000 から 47,000 ユーロへ、勝率 78 パーセントで伸びていくのを眺めました。五か月後、彼のライブ口座は 7,200 ユーロでした。バックテストと現実の差は、三つの工房のミスから生まれました。粗悪なデータ、非現実的なパラメータ、そして walk-forward ではなく一回限りの最適化です。

MT4 と MT5 の Strategy Tester ― 本当に違うのはどこか

Strategy Tester はどちらのプラットフォームでも Expert Advisor を過去データに対して走らせますが、結果を信頼できるかどうかは内部の仕組みが決めます。MT4 はシングルスレッドです。M15 の五年バックテストは二分から十分かかり、数百通りの組み合わせを最適化すると二日を超えることもあります。MT5 は作業を複数のコアに分散し、マルチ通貨テストをネイティブに処理します。三つのメジャー通貨ペアのポートフォリオは、MT4 では直列に、MT5 では並列に走ります。第二の違いはデータです。MT4 は History Center から履歴を取得し（通常は二、三年ぶん）、MT5 はブローカーの tick データをダウンロードします。M30 以上ならこの差は決定的ではありませんが、M5 のスキャルパーにとっては天と地ほどの開きになります。前提知識はプラットフォームの基礎の解説をご覧ください。

モデリングモードと過去データの品質

Strategy Tester は三段階のローソク足モデリングを提供します。Open prices only は始値だけを使います。速いものの、日中売買には役立ちません。Control points はより小さい時間軸から補間して High と Low を再構成し、MT4 ではモデリング品質が最大 90 パーセントに制限されます。MT4 の Every tick は OHLC の枠から各ローソク足内部の値動きを組み立てます。MT5 の「Every tick based on real ticks」モードはブローカーの tick 履歴を読み込みます ― H1 より下の足で信頼できる結果を出せるのは、このモードだけです。

ジュネーブの Dukascopy Bank は、ほとんどのメジャー通貨ペア、指数、商品について 2003年 以降の tick 履歴を無償で公開しています。JForex Historical Data Downloader で取得し、無料の FX Blue Quant Data Manager か有料の Tickstory（30 から 50 USD）で MT4 の HST 形式に変換します。するとモデリング品質は 99 パーセントへ跳ね上がります。MT5 では「Every tick based on real ticks」を選びます。ブローカーの tick データがなければ MT5 は合成モードへ後退し、バックテストはデフォルト設定の MT4 と同じくらい当てになりません。

シミュレーションのパラメータ ― スプレッド、手数料、スワップ、スリッページ

デフォルトの Strategy Tester は現在のスプレッドと手数料ゼロを前提とします。スキャルピングにとってこれは、見かけ上の黒字と実際の赤字との差を意味します。スプレッドはあなたのライブ口座に合わせて設定してください（ECN ブローカーの EUR/USD で 0.8 から 1.5 pip、悲観シナリオではその 1.5 倍）。ECN の手数料は通常 1 ロットあたり 7 USD です。これを入れないと、5 pip の利益を狙う戦略はバックテストでプロフィットファクター 1.6 を示しながら、現実では 0.9 になります。二日から七日保有するポジションのスワップ（ロールオーバー／オーバーナイト金利）は、年間利益の 20 から 30 パーセントを消し去ることがあります。スリッページはシミュレートされませんが、NFP の最中には 5 から 20 pip が日常茶飯事です。現実的な補正としては、損失ごとに 1.5 pip を加え、利益ごとに 1 pip を差し引きます。

バックテストを台無しにする三つの落とし穴

look-ahead bias とは、意思決定の時点では入手できなかった情報を意図せず使ってしまうことです。MQL4／MQL5 では、インデックス 0 の現在のローソク足を参照したときに最もよく現れます。そのローソク足はまだ形成中なので、バックテストは確定した High と Low を知っているのに、ライブのトレーダーは知りません。ルールはこうです ― すべての読み取りはインデックス 1 以上を使うこと。コーディング面についてはプラットフォームのカテゴリもあわせてお読みください。

オーバーフィッティング（過剰最適化）は、最適化をやりすぎた結果です。トレーダーは Strategy Tester を千通りの組み合わせで走らせ、最良のものを選び、ありえないほど滑らかに見える曲線に見惚れます ― それは実のところノイズへの過剰適合です。警告サイン ― ドローダウンが 5 パーセント未満、プロフィットファクターが 3.5 超、200 取引で勝率が 75 パーセント超、二週間より長い調整のない資産曲線。これらが揃えば警報です。survivorship bias（生存バイアス）とは、今日まで生き残ったペアだけでテストすることです。「ブローカーで今も気配が出ている」エキゾチック通貨だけで組んだポートフォリオは、結果を 30 から 50 パーセント水増しすることがあります（2018年 以降の USD/TRY と 2015年1月 以降の EUR/CHF が示唆に富む例です）。

レポートの読み方と、curve-fit の解毒剤としての walk-forward

どちらのプラットフォームも八から十の指標からなるレポートを生成しますが、ほとんどのトレーダーは三つしか見ません ― 純利益、勝率、ドローダウンです。それでは足りません。プロフィットファクターは 1.5 超で十分、2 超で優秀、3.5 超は疑わしい。シャープレシオは 1.0 前後で許容、1.5 から 2.5 で非常に良好、3 超なら curve-fit を疑ってください。日中の最大ドローダウンは 25 パーセント未満に保つべきです。取引数は最低 100、理想は 500。モデリング品質は 99 パーセント。

walk-forward は Robert Pardo が 2008年 の古典で説いた手法で、今日でもシステマティック・ファンドの標準であり続けています。履歴を in-sample（四年）と out-of-sample（一年）に分割し、パラメータの最適化は in-sample でのみ行い、パラメータを凍結した戦略を out-of-sample に対して走らせ、窓を一年ぶん前へずらして繰り返します。集計した OOS の結果が、ライブ口座を最もよく近似します。WFE（OOS のリターンを IS のリターンで割った値）が 0.5 超なら頑健な戦略、0.3 から 0.5 は中程度の curve-fit、0.3 未満はトレーダー自身の自尊心を映した美化された反映にすぎません。手順ごとの仕組みは実践のカテゴリで扱っています。

「walk-forward 分析の全目的は、実際にリアルマネーをリアルタイムで投じることなく、トレード戦略のリアルタイム・実弾でのパフォーマンスを明らかにすることにあります。」 — Robert Pardo, 2008

MT4／MT5 の限界と、別のツールへ手を伸ばすとき

Strategy Tester には組み込みの限界があります ― 約定モデルは簡略化されており、MT4 のオプティマイザは数百通りを超えると行き詰まり、レポートにはパラメータ安定性の分析もモンテカルロ法もありません。価格行動（price action）に基づく裁量戦略にとって Strategy Tester は役に立たないことがあります。そうしたルールはコードとして完全には表現できないからです。MT4／MT5 が力不足のときは、Forex Tester 5（約 300 USD）や backtrader を使った Python に手を伸ばします。プラットフォームに依存しない方法論はリスク管理の観点とも結びつくため、リスク管理のカテゴリもあわせて参照してください。より広い文脈は ForexMechanics のトレーダーズ・ワークショップにあります。

今すぐやるべきこと

1. 直近五年ぶんの EUR/USD の tick データを Dukascopy からダウンロードし、FX Blue Quant Data Manager か Tickstory で MT4 にインポートしてください。MT5 では「Every tick based on real ticks」を選び、ブローカーが tick 履歴を提供しているかを確認します ― この一歩を踏まなければ、以後の日中バックテストはすべて統計上の作り話にすぎません。
2. あなたの EA を Strategy Tester で開き、ライブ口座に合致するスプレッド（ECN ブローカーの EUR/USD で通常 1.2 pip）を入力し、1 ロットあたり 7 USD の手数料と、損失ごとに 1.5 pip・利益ごとに 1 pip のスリッページ・ペナルティを加えてから、五年間の単一バックテストを走らせ、以前の結果と比較してください。
3. 五年を in-sample 四年と out-of-sample 一年に分け、パラメータの最適化は in-sample の窓でのみ行い、最良の組を凍結して out-of-sample で単一のバックテストを実行してください。WFE が 0.5 を下回るなら、その戦略は curve-fit されており、もう一度の最適化ではなく、より単純なロジックを必要としています。
4. EA のソースを読み、インデックス 0 を使っている iCustom・iHigh・iLow・CopyClose・CopyRates の呼び出しをすべてインデックス 1 に置き換えて、もう一度バックテストを走らせてください。30 パーセントを超える乖離があれば、その戦略は look-ahead bias で生きていたということであり、エントリーのロジックを書き直す必要があります。