約１年ぶりの記事更新になります。
この間、ハイローオーストラリアが無くなり、
途方に暮れていました。
「これは何かのきっかけかもしれない」と思い、
いつかやろうと思っていたFXにたどり着きました。
職業柄システムトレードを好み、ココ〇ラやGogo〇〇で
くそみたいEAにお金を出して本番運用しては、資金を溶かしました。
自分でEAを作成してトライもしましたが、うまくいきませんでした。
今まで自分でロジックを制御していたにも関わらず、
よく分からないものにお金を払って安易に解決しようとした天罰だと思いました。
特に「元〇〇銀行ディーラー」のＹｏｕｔｕｂｅからのＬＩＮＥ登録、
ＥＡの無料配布・・・。
ＬＩＮＥにＭＴ４の登録口座を連絡すると使用可能。
みたいなものは、個人的な経験から、今現在使用を検討している人がいれば、
止めておいた方がいいと思います。
（三桁万円～四桁万円の真ん中より上ぐらいの金額を溶かしました・・・。）
話は戻し、掲題の「バイナリーオプションの聖杯はあるか？」という問いに対して、
今は明確に「ある」。と答えることができるようになりました。
よくＹｏｕｔｕｂｅやネットで「聖杯？そんなものはない！」と言われますが、
今は分かります。「あります」。
ここからは「聖杯」にたどり着いた経緯と最近よくある「AIインジ、AI最適化」
のようなものについて書くので、興味がある方はお付き合いいただけますと幸いです。
私の職業は「システムエンジニア」です。
この業界で約２０年働いてきました。
４年前までは基幹システム開発／保守を主に作業していましたが、
業界の流れもあり、４年前から「DX、ビッグデータ」が主作業となり、
システムエンジニアから、データサイエンティスト？に近いことをやり始めました。
そこでは、数億件～数十億～数百億のトランデータを対象に、
様々なアルゴリズム分析を実行し、結果をBIで表示する。
といった「データ量」と「分析」が主体の世界でした。
（それを数分でできるのは本当に驚きです・・・。）
かつては１０００万件のデータを個人別に集計するなどといった処理は、
普通のDBではほぼ無理でした。
（そうとうな基盤があれば別ですが。）
昨今「AI〇〇」のようなAI系について頻出していますが、
仕事柄思うのは、その「AI」ってなんでもつければいいのは・・・何か違います。
LLMは想像通りの「AI」ですが、AIの中には専門職のような「〇〇モデル」の
ようなものも含まれます。
例えば、「お店の需要予測モデル」などがあります。
需要予測モデルは人間に代わり、各特徴量（時間や場所、商品、天気など）の
相関関係を分析し、商品特性によりますがおおよそ人間の７０％～９０％ぐらい
の精度で需要予測に基づき、発注作業をしてくれます。
ここから詐欺防止ポイントとして、もしAIを本当に使用もしくは、
提供しているのであれば、基本的には日々学習して「進化」します。
そしてそのAI〇〇はPythonで作成されるはずです。
（Youtubeなどで調べていただければ、すぐに分かります）
理由は簡単で、“MLの標準部品”が揃っていて、組み合わせが速いからです。
・学習器（scikit-learn、XGBoost/LightGBM/CatBoost、PyTorchなど）
・前処理（欠損処理、スケーリング、カテゴリ処理）
・キャリブレーション、CV/WFO、指標計算
・モデルのシリアライズ（joblib/onnx等）
もしAI〇〇についてMT4版を購入したのであれば、それはほぼ詐欺です。
MT4はとても古い環境であるため、AI〇〇は環境としてまずありえません。
（MT4の遺伝的アルゴリズムはAIに含まれますが、昨今の潮流から考えると古いです。）
本当にAIを作成・配布・販売をするのであれば、「〇〇.pkl」や「〇〇 .joblib」
のような学習済みモデルが配布され、Python環境で実行が必要なはずです。
だいぶ話がまた脱線してしまいましたが、
掲題の「聖杯」についてざっくりと説明すると、
特定の通貨の特定の時間足に対して、
教師あり機械学習（ML）で、推論モデルを作成しました。
↓実際の学習の様子です。（最低学習１３年～）
↓Excelに2020年からのシミュレーションをまとめた結果です。（最低学習８年～）
| period | trades | win_rate | avg_R | sum_R | pnl_yen | maxDD_yen |
| 2020-02 | 89 | 77.5% | 0.43427 | 38.65 | 386,500 | 20,000 |
| 2020-03 | 237 | 79.7% | 0.475316 | 112.65 | 1,126,500 | 20,000 |
| 2020-04 | 188 | 89.4% | 0.653191 | 122.8 | 1,228,000 | 20,000 |
| 2020-05 | 78 | 89.7% | 0.660256 | 51.5 | 515,000 | 10,000 |
| 2020-06 | 204 | 85.8% | 0.58701 | 119.75 | 1,197,500 | 20,000 |
| 2020-07 | 173 | 86.7% | 0.604046 | 104.5 | 1,045,000 | 33,000 |
| 2020-08 | 171 | 84.8% | 0.568713 | 97.25 | 972,500 | 20,000 |
| 2020-09 | 83 | 92.8% | 0.716265 | 59.45 | 594,500 | 20,000 |
| 2020-10 | 80 | 92.5% | 0.71125 | 56.9 | 569,000 | 10,000 |
| 2020-11 | 83 | 88.0% | 0.627108 | 52.05 | 520,500 | 20,000 |
| 2020-12 | 144 | 83.3% | 0.541667 | 78 | 780,000 | 24,500 |
| 2021-01 | 83 | 84.3% | 0.560241 | 46.5 | 465,000 | 21,500 |
| 2021-02 | 91 | 82.4% | 0.524725 | 47.75 | 477,500 | 20,000 |
| 2021-03 | 94 | 90.4% | 0.672872 | 63.25 | 632,500 | 11,500 |
| 2021-04 | 102 | 91.2% | 0.686765 | 70.05 | 700,500 | 10,000 |
| 2021-05 | 109 | 91.7% | 0.697248 | 76 | 760,000 | 13,000 |
| 2021-06 | 56 | 91.1% | 0.684821 | 38.35 | 383,500 | 10,000 |
| 2021-07 | 64 | 90.6% | 0.676563 | 43.3 | 433,000 | 11,500 |
| 2021-08 | 149 | 83.9% | 0.552013 | 82.25 | 822,500 | 20,000 |
| 2021-09 | 93 | 90.3% | 0.670968 | 62.4 | 624,000 | 11,500 |
| 2021-10 | 111 | 93.7% | 0.733333 | 81.4 | 814,000 | 10,000 |
| 2021-11 | 162 | 86.4% | 0.598765 | 97 | 970,000 | 11,500 |
| 2021-12 | 169 | 86.4% | 0.598225 | 101.1 | 1,011,000 | 20,000 |
| 2022-01 | 199 | 83.9% | 0.552513 | 109.95 | 1,099,500 | 20,000 |
| 2022-02 | 165 | 83.6% | 0.547273 | 90.3 | 903,000 | 21,500 |
| 2022-03 | 139 | 89.9% | 0.663669 | 92.25 | 922,500 | 20,000 |
| 2022-04 | 158 | 82.3% | 0.522152 | 82.5 | 825,000 | 26,000 |
| 2022-05 | 132 | 90.2% | 0.667803 | 88.15 | 881,500 | 10,000 |
| 2022-06 | 239 | 83.7% | 0.548117 | 131 | 1,310,000 | 20,000 |
| 2022-07 | 121 | 90.1% | 0.666529 | 80.65 | 806,500 | 21,500 |
| 2022-08 | 226 | 83.6% | 0.547124 | 123.65 | 1,236,500 | 40,000 |
| 2022-09 | 144 | 89.6% | 0.657292 | 94.65 | 946,500 | 21,500 |
| 2022-10 | 91 | 86.8% | 0.606044 | 55.15 | 551,500 | 20,000 |
| 2022-11 | 168 | 86.3% | 0.596726 | 100.25 | 1,002,500 | 40,000 |
| 2022-12 | 175 | 86.9% | 0.606857 | 106.2 | 1,062,000 | 21,500 |
| 2023-01 | 209 | 89.0% | 0.646411 | 135.1 | 1,351,000 | 21,500 |
| 2023-02 | 134 | 89.6% | 0.656716 | 88 | 880,000 | 21,500 |
| 2023-03 | 305 | 84.9% | 0.570984 | 174.15 | 1,741,500 | 21,500 |
| 2023-04 | 139 | 89.2% | 0.65036 | 90.4 | 904,000 | 20,000 |
| 2023-05 | 140 | 87.9% | 0.625357 | 87.55 | 875,500 | 20,000 |
| 2023-06 | 142 | 89.4% | 0.654577 | 92.95 | 929,500 | 13,000 |
| 2023-07 | 133 | 86.5% | 0.599624 | 79.75 | 797,500 | 11,500 |
| 2023-08 | 230 | 87.0% | 0.608696 | 140 | 1,400,000 | 31,500 |
| 2023-09 | 80 | 91.3% | 0.688125 | 55.05 | 550,500 | 20,000 |
| 2023-10 | 70 | 95.7% | 0.770714 | 53.95 | 539,500 | 20,000 |
| 2023-11 | 189 | 86.8% | 0.605291 | 114.4 | 1,144,000 | 11,500 |
| 2023-12 | 267 | 83.5% | 0.545131 | 145.55 | 1,455,500 | 43,000 |
| 2024-01 | 261 | 82.0% | 0.516858 | 134.9 | 1,349,000 | 30,000 |
| 2024-02 | 172 | 90.7% | 0.677907 | 116.6 | 1,166,000 | 20,000 |
| 2024-03 | 93 | 92.5% | 0.710753 | 66.1 | 661,000 | 10,000 |
| 2024-04 | 159 | 84.3% | 0.559119 | 88.9 | 889,000 | 23,000 |
| 2024-05 | 103 | 84.5% | 0.562621 | 57.95 | 579,500 | 30,000 |
| 2024-06 | 189 | 83.6% | 0.546561 | 103.3 | 1,033,000 | 20,000 |
| 2024-07 | 136 | 86.8% | 0.605147 | 82.3 | 823,000 | 30,000 |
| 2024-08 | 295 | 81.7% | 0.511356 | 150.85 | 1,508,500 | 43,000 |
| 2024-09 | 331 | 78.2% | 0.447583 | 148.15 | 1,481,500 | 33,000 |
| 2024-10 | 267 | 85.4% | 0.579775 | 154.8 | 1,548,000 | 30,000 |
| 2024-11 | 175 | 87.4% | 0.617429 | 108.05 | 1,080,500 | 21,500 |
| 2024-12 | 141 | 84.4% | 0.561348 | 79.15 | 791,500 | 21,500 |
| 2025-01 | 150 | 89.3% | 0.652667 | 97.9 | 979,000 | 20,000 |
| 2025-02 | 149 | 82.6% | 0.527181 | 78.55 | 785,500 | 30,000 |
| 2025-03 | 239 | 81.6% | 0.509414 | 121.75 | 1,217,500 | 23,000 |
| 2025-04 | 175 | 86.9% | 0.606857 | 106.2 | 1,062,000 | 21,500 |
| 2025-05 | 249 | 83.5% | 0.545382 | 135.8 | 1,358,000 | 41,500 |
| 2025-06 | 193 | 88.1% | 0.629534 | 121.5 | 1,215,000 | 20,000 |
| 2025-07 | 114 | 85.1% | 0.574123 | 65.45 | 654,500 | 20,000 |
| 2025-08 | 113 | 92.9% | 0.719027 | 81.25 | 812,500 | 11,500 |
| 2025-09 | 104 | 91.3% | 0.689904 | 71.75 | 717,500 | 20,000 |
| 2025-10 | 121 | 90.1% | 0.666529 | 80.65 | 806,500 | 11,500 |
想定は、Bubingaでエントリー1万円、勝ちは1.85倍の報酬を得て、
負けは-1万円で教育した結果です。
月平均155回はトレードがあり、勝率は平均87％です。
健全性のテスト、学習情報のリークについても対応済みで、
（※リークやカーブフィッテイングは販売商品のバックテストでよくあるので、
商品情報にPFが「4.5」、勝率が「80％以上」などは
ほぼカーブフィッテイングです。）
2020年～2025年はコロナ相場や、円安相場で市場のレジームが
大きく変化した年で、ひと月もマイナスにはなっていません。
＜健全性テスト＞
価格ノイズ（MonteCarlo）：エントリー価格がスリッページなどでずれた場合
std=0.002→win_rate_mean 0.852
std=0.01→win_rate_mean 0.845
（勝率は数%程度の劣化に留まる）
足境界ズレ（±分）：エントリーが開始時刻ぴったりにできなかった場合
±1分で win_rate 0.845〜0.848
±2分で 0.819〜0.820まで低下
（遅れると勝率は下がるが、そこまで崩れない）
＜学習情報のリーク対策・バックテスト構成＞
＜モデリング構造＞
アルゴリズム: HistGradientBoostingClassifier（Sklearnベース）
キャリブレーション: Sigmoid方式（Platt scaling）
データ分割: 時系列交差検証（TimeSeriesSplit）
回帰モデルは不使用（純粋な分類タスク）
今はノートパソコンのスペックも上がり、こんな推論モデルを
ローカルで構築できる時代になったのは本当に驚きです。
同業界にいる方なら理解できると思いますが、
今回のモデル構築スクリプトは全体で6K（LOC）もありませんでした。
（分析に必要なノイズデータ抽出や分析用データの出力も含む。）
これは本当に驚きです・・・。（共感していただける人がいると幸いです。）
WFO、OOSで５年間検証済みですが、本当にMT4に連携してサインを表示してみて、
本番運用に耐えられるか来週から検証してみようと思います。
「聖杯」＝単純なインジケーターの組み合わせ、データ量では人間は無理。
ただ、人間では解析しきれない特徴量を使用して予測モデルを作成すれば、
かなりの勝率で次のローソク足が陽線か、陰線かを予測できる。
（今回は特徴量を約１５０個設定し、２０１２年１月から学習しています）
PS：この特徴量選定がノイズになってしまったり大変でした・・・。
