ドル円にボリンジャーバンドを巻いてみた

Abstract
1. Introduction — 背景と仮説
2. Method — 検証設計
3. Results — 検証結果
1. 3.1 主要指標（6指標フル）
2. 3.2 資産曲線
4. Discussion — 考察
Appendix — 再現環境

Abstract

期間: 2025-10-24 〜 2026-04-22（約180日 / UTC）
対象: USDJPY（米ドル円） / 時間足: 1h
戦略: Bollinger Bands Mean Reversion（BB-MR）
結論: プラス。……微益。

指標	値
CAGR	8.87%
Sharpe Ratio（年率）	0.625
Max Drawdown	-11.61%
MAR Ratio	0.76

1. Introduction — 背景と仮説

最初の検証は、ドル円にした。

ほんとうは、ポンド円（GBP/JPY）でやる気だった。教室でいちばんうるさい人、みたいな通貨だから。テンションが高い瞬間は、いずれ落ち着く。落ち着く瞬間を待てば、勝てるんじゃないかと思っていた。

でも、いちばん最初の検証は、ドル円にした。理由は2つ。

流動性が高い。板が厚いから、スリッページの想定が立てやすい。バックテストの前提を作るとき、「このコストでだいたい合ってるはず」と言い切れる材料が多い。

スプレッドが狭い。OANDA証券のドル円は0.2銭。コスト試算が、とにかく楽。

仮説はシンプル。「価格が極端に動いたら、戻ってくる」 という、平均回帰。ボリンジャーバンドの±2σに触れた瞬間をエントリーとして、戻りを待つ。

教科書に載るような、いちばん素直な戦略から始めたかった。
いきなり凝ったことをして「これが効いた」って言われても、
たぶん、わたしは信じない。

2. Method — 検証設計

2.1 データ

項目	値
ソース	yfinance
ペア	USDJPY
時間足	1時間足
期間（UTC）	2025-10-24T12:40 〜 2026-04-22T12:40
実効バー数	2,969 本（欠損 116 本 / 3.91%）

欠損の3.91%は、FXが24時間×5日稼働で、週末48hぶんが構造的に欠落するため。これは想定内で、24×5前提でバー数を換算し直している。

2.2 戦略ルール（BB-MR）

インジケータ

Bollinger Bands: BB(N=20, K=2.0σ)
ATR: ATR(14, Wilderの RMA)

エントリー（バー確定時に判定、次バー Open で約定）

LONG: Close が Lower Band を下抜け → 次バー Open で成行買
SHORT: Close が Upper Band を上抜け → 次バー Open で成行売

エグジット（優先順）

SL: 1.5 × ATR（backtesting.py が同バー内で自動判定）
TP: 2.0 × ATR（同上）
SMA タッチ（Low ≤ SMA ≤ High）→ 次バー Open で成行クローズ
MAX_BARS=48 超過 → 次バー Open で成行クローズ

ポジションサイジング

units = min(units_risk, units_margin_cap)
units_risk = equity × RISK_PCT / (SL_ATR_MULT × ATR)

RISK_PCT=1.0%。余力不足時はエントリー見送り（SKIP）。

2.3 前提条件

項目	値	備考
初期残高	1,000,000 円
commission	0	デモ段階
spread	`1.33e-5`	0.2銭 → 0.002円 → / 150 ≈ 1.33e-5
margin	0.04	25倍レバレッジ上限
trade_on_close	False	バー確定時判定、次バー Open で約定
exclusive_orders	True	同時保有なし（hedging off）
finalize_trades	True	末尾未決済は最終バー Close で強制クローズ

スプレッド、これで合ってるはず。
0.2銭……前に見たどこかの記事で覚えた数字。OANDAの公式かな、たぶん。
backtesting.pyのドキュメントも、ざっと読んだ。AIもそう言ってたし。

2.4 コード（戦略の核）

class BBMeanReversion(Strategy):
    BB_N, BB_K = 20, 2.0
    ATR_N = 14
    SL_ATR_MULT, TP_ATR_MULT = 1.5, 2.0
    RISK_PCT = 0.01
    MAX_BARS = 48

    def next(self) -> None:
        close = self.data.Close[-1]
        atr = self._atr[-1]

        # LONG: Close が Lower Band を下抜けたら次バー Open で買う
        if crossover(self._bb_lower, self.data.Close):
            sl = close - self.SL_ATR_MULT * atr
            tp = close + self.TP_ATR_MULT * atr
            units = compute_units(
                equity=self.equity, atr=atr, price=close,
                risk_pct=self.RISK_PCT, sl_atr_mult=self.SL_ATR_MULT,
                margin=self._margin, spread=self._spread,
            )
            if units > 0:
                self.buy(size=units, sl=sl, tp=tp)
        # SHORT 側は省略（対称）

3. Results — 検証結果

3.1 主要指標（6指標フル）

指標	値	メモ
CAGR	8.87%	「お小遣いの範囲。でも、銀行よりはマシ」
Sharpe Ratio（年率）	0.625	「微益。まだ、信用しきれない」
MAR Ratio	0.76	「リスクの四分の三ぶん、稼げてる」
Max Drawdown	-11.61%	「胃が、ちょっと痛い」
Profit Factor	1.055	「ギリギリ、1を超えてる」
Win Rate	55.35%	「コイン投げよりは、マシ」

Total Trades: 159
Avg. Trade Duration: 約 6 時間
末尾強制クローズ: 0 件（データ終端での未決済なし）
missed_entries（余力不足でのSKIP）: 0 件

3.2 資産曲線

資産曲線

初期1,000,000円 → 最終1,062,565円。180日で +6.26%。
……複利で回したら、年率換算でだいたい8.87%（取引日ベース）。銀行よりは、マシ、かもしれない。

……ブレイクイーブン寄りの、微益。
凄くもないし、悲惨でもない。
最初の検証がいちばん地味な結果って、
なんか、自分に似てる気がした。

4. Discussion — 考察

4.1 結果の解釈

ドル円はGBP/JPYと比べてボラティリティが小さい。2σを越えるような極端な動きが、そもそも少ない。だからエントリーは打てても、TP（+2×ATR）まで届かないケースがわりとあった。

SL:TP = 1.5 : 2.0 という R:R も、保守的な側。勝率55%でコストを引いて、ようやく PF 1.055。派手な勝ちはしない代わりに、大きく崩れもしない、という形になった。

大負けしたトレードが見当たらないのは、SLがATR基準で絶対価格に固定されているから。ボラが拡大した局面でも、損切り幅が先に決まっているので、1回のトレードでの損失は想定リスク（RISK_PCT=1%）のあたりに収まっている。

……と、ここまで考えて、気づく。これ、全部ドル円だから成立してる話かもしれない。

4.2 既知の制約

期間が短い: 180日は、過学習の判定をするには不十分。
walk-forward をやっていない: 「たまたま勝てた」なのか「たぶん勝てる」なのかを切り分けるには、期間をずらした再検証が必要。
パラメータは初期値のまま: BB(20, 2σ)も、SL/TP倍率も、最適化していない。ここからいじり始めると、テスト範囲だけ暗記する状態に近づいていく。そのとき、過学習っていう言葉を思い出したい。
バックテストのSharpeは実運用で下がるのが通例。オーバーフィッティング、スリッページ、流動性、レジームシフト。今回の0.625も、実運用に出すと0付近に落ちる可能性がある。

4.3 次に検証すること

GBP/JPY に同じ戦略を当てる。教室でいちばんうるさい人に、同じ手が通じるか。
期間を 2〜3 年に延長する。180日では短すぎる。
ATR倍率のパラメータ感度を調べる。SL:TPを変えると勝率とPFがどう動くか。ただし「動かしすぎない」範囲で。

タピオカプロテインに、今日はきなこを入れてみた。
……なんか、土の味がした。

AIに「これ、どう思う？」って聞いたら、「材料の相性は悪くないと思います」って返ってきた。
……そう？

ターミナルを閉じる前に、資産曲線をもう一度見た。
ゆるやかに右上に向かう線。最大11%の谷がひとつ。

次は、ポンド円。

Appendix — 再現環境

実行日時（UTC）: 2026-04-22T12:40:05
再現コード: https://github.com/Ochiba-Hirotta/bocchi-the-botter/tree/main/chapters/season1/ch01_usdjpy_bb_mr
Python: 3.13.7
主要依存:
- backtesting == 0.6.5
- yfinance == 1.3.0
- pandas == 3.0.2
- numpy == 2.4.4
- pyarrow == 23.0.1

実行コマンド:

python chapters/season1/ch01_usdjpy_bb_mr/run.py

注意事項

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