【ITニュース解説】Your Polymarket Backtest Is Profitable. Here Are 4 Things to Test Before Going Live

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、自動取引システム、いわゆるトレーディングボットの開発は非常に魅力的なテーマだろう。しかし、その性能を測るための「バックテスト」が利益を出したとしても、実際に市場に投入する前に注意すべき点がいくつかある。見かけ上の成功に騙されず、本当に信頼できるシステムを作るために、どんな点を確認すべきか解説する。

バックテストは、過去の市場データを使って、自分の開発したトレーディング戦略がどれだけ収益を上げられたかをシミュレーションするものだ。もしこのバックテストで良い結果が出たとしても、それはあくまで過去のデータ上での話であり、実際の市場で同じように動くとは限らない。問題は、戦略そのものよりも、そのシミュレーションの前提条件にあることが多い。例えば、すべての注文が希望通りの価格で約定すると仮定したり、取引にかかる費用を無視したり、あるいはシミュレーション時点では知り得ない情報を使ってしまったりすると、結果は実際よりも良く見えてしまう。

実際にボットを稼働させる前に、特に以下の4つの点を徹底的にテストすることが重要だ。さらに、もう一つの重要なテストについても後述する。

まず一つ目は、「その戦略は、決定時に利用可能な情報だけを使っているか」という点だ。これは「未来情報参照バイアス（Look-ahead bias）」と呼ばれ、バックテストが、シミュレーション上の決定が下された時点では利用できなかった情報を使ってしまうことで発生する。例えば、価格の時系列データを使って市場を評価する戦略があったとして、誤って未来の観測データを使って過去の取引の特徴量を計算してしまうケースがこれにあたる。バックテストが成功しているように見えても、それは戦略が間接的に未来の情報から恩恵を受けているためかもしれない。これを防ぐ簡単な方法は、厳密なタイムスタンプの境界を設けることだ。例えば、ある時点での決定に必要なデータは、その時点以前のタイムスタンプを持つデータのみに限定する。システムを開発する際には、タイムゾーンの正規化や、タイムスタンプがデータが利用可能になった正確な時刻を示しているかを確認することも重要になる。重要なのは、意思決定に使われたすべての情報が、その瞬間に本当に利用可能だったかという検証だ。

二つ目は、「期待した価格が利用できない場合、何が起こるか」という点だ。過去の特定の価格が存在したからといって、その価格で注文が約定できたとは限らない。例えば、ある戦略が0.45ドルでの買いシグナルを出したとしても、その時すでに売り注文の提示価格が0.48ドルに動いてしまっているかもしれない。もしバックテストで0.45ドルで約定したと記録されてしまうと、それはシステムが実行できなかった取引を測定していることになる。これを検証する基本的な感度テストとして、期待されるエントリー価格と実際に約定可能な価格を比較することが考えられる。より現実的なテストを行うには、利用可能な場合は過去のオーダーブックデータを使用し、注文サイズ、利用可能な流動性、部分約定、そして未約定注文をモデル化することが求められる。単なる価格のスナップショットを、その価格で全注文が約定できた証拠として扱ってはいけない。

三つ目は、「結果は手数料やコストを差し引いても利益が出るか」という点だ。頻繁に小さな利益を積み重ねるような戦略は、特に取引にかかる費用に敏感に反応する。まずは、総利益から手数料やその他のコストを明示的に差し引いた純利益を計算することが有用な第一歩となる。この計算自体は単純だが、難しいのは、信頼できるコストの見積もりを得ることだ。評価対象の市場と期間に適用される実際の手数料体系を使用し、現実的な約定の前提を含める必要がある。もしコストを無視した場合にのみ戦略が利益を出しているように見えるのであれば、そのバックテストは経済的な優位性を確立しているとは言えない。

四つ目は、「その戦略は、開発に使われなかったデータでも機能するか」という点だ。バックテストの結果が良くなるまで繰り返しパラメータを調整すると、「過学習（Overfitting）」という問題につながる可能性がある。過学習とは、特定のデータセットに対しては非常にうまく機能するが、新しい未知のデータに対しては性能が著しく低下する現象のことだ。これを避けるためのより良いプロセスは、開発に使うデータと評価のためにとっておくデータを分離することだ。例えば、ある時点までのデータを「訓練用」として戦略のパラメータ選択に使い、それ以降のデータを「テスト用」として、戦略を調整せずに評価する。時系列データの場合、ランダムに未来の観測データを訓練用データに混ぜてしまうと誤解を招く結果になるため、時系列順序を保つことが非常に重要だ。たとえ未知のデータでのテスト（out-of-sample test）が成功したとしても、将来の収益性を保証するものではないが、開発に使ったデータだけで評価するよりもはるかに強い証拠となる。

そして、もう一つ重要なテストがある。「ボットが注文を実行できない場合、何が起こるか」という点だ。戦略が有効な取引シグナルを生成したとしても、注文が約定しなかったり、APIが一時的に利用不能になったり、あるいは約定前に市場が変化したりする可能性がある。バックテストでは、すべてのシグナルが自動的にポジションにつながると仮定してはならない。部分約定、約定拒否、市場データの遅延、流動性の不足といったシナリオをテストする必要がある。戦略の決定と約定の結果を分離することで、どこでパフォーマンスが変化したかを特定しやすくなる。これにより、結果の診断も容易になる。もしシミュレーションではうまく機能するが、実際の取引を模倣したペーパートレーディングではうまくいかない場合、その違いがシグナルそのものにあるのか、それとも約定の前提にあるのかを判断する必要がある。

結論として、利益を出したバックテストは「証拠」であって「証明」ではない。その結果を信頼する前に、戦略が意思決定時に利用可能な情報のみを使用しているか、約定を現実的にモデル化しているか、コストを考慮に入れているか、そして調整に使われなかったデータで評価しても通用するかを検証すべきだ。これらのチェックは、取引のリスクを完全に排除するものではないが、戦略が机上では良く見えても、実際にはそれほど性能が出ない可能性があるという前提を明らかにするのに役立つだろう。