サンプル数(N)
同じ「勝率70%」でも、重みがまったく違います。コインを10回投げて表が7回出るのはよくあることです——公正なコインでも、だいたい6回に1回は起こります。しかし1,000回投げて700回出るのは事実上不可能です。前者の70%は偶然で説明でき、後者の70%はコイン自体が偏っている証拠です。
取引の統計も同じです。10回の取引から出た勝率70%は、実際の実力がコイン投げ(五分五分)でも普通に出得る数字です。むしろ200回の取引から出た勝率55%の方が、ずっと意味がある場合があります。数字の大きさより、その数字が何回の事例から出たのかが先です。
チャートシグナルでは、特にまれなシグナルほどNが小さくなります。極端な条件ほど(例: RSIが20を割り込むケース)、数年分のデータを漁っても事例は数十個しかありません。そういうシグナルの勝率は、事例が数個変わるだけで大きく揺れるので、数字をより慎重に読む必要があります。
Nが小さいときに生じるもう一つの問題は、選び出し(チェリーピッキング)です。条件をあれこれ変えながら数十通りの組み合わせを試せば、純粋な偶然でも、そのうちいくつかはそれらしい勝率が出ます。良さそうな結果を一つだけ取り出して見せれば大発見のように見えますが、実はコイン投げ10回を何度も繰り返して、よく出た回だけ自慢するのと同じです。
だから、どこであれ勝率やリターンを見たら、反射的に聞いてください。「Nはいくつですか?」この質問に答えない、答えられない統計は、ひとまずスルーして構いません。
What the data actually shows
バロバラはすべての勝率・期待損益にサンプル数(N)を併記し、事例が少なすぎる組み合わせには、そもそも結論を付けません。統計ページに載せるシグナルも、過去の発生回数が一定基準を超えるものだけを選んでいます。例えばRSI深い売られすぎ(日足)のように、まれにしか出ないシグナルは事例が少なく、数字の揺れが大きいです——ページに書かれたNを必ず一緒に確認してください。全シグナルのリストはシグナル統計にあります。
Common misconceptions
「10連続で当てたなら実力だ?」 方向当てが五分五分なら、10連続的中は1,024分の1の確率です。低く見えますが、1,024人がそれぞれ予想すれば、平均1人は全部当てます。SNSにはその1人だけが見えて、残りの1,023人は静かに消えていきます——これを生存バイアスと呼びます。短い連続的中は、実力の証拠になりにくいのです。
FAQ
Q. Nがいくつあれば信頼できますか?
きっちりした正解はありませんが、数十個レベルのサンプルでは、勝率が±10%ポイント以上揺れるのが普通です。バロバラは、事例が少ない組み合わせには結論を付けない方を選びました。どんな数字もNと一緒に読む習慣が大事です。
Q. Nが大きければ無条件に信じていいですか?
Nが大きくても、データが特定の時期(例: 上昇相場)に偏っていたり、将来市場の性格が変わったりすればずれることがあります。大きなNは最低条件であって十分条件ではなく、過去の統計はあくまで過去の分布です。