EAのバックテストレポートの見方・その3~プロフィットファクター~

プロフィットファクターとは?

プロフィットファクター(PF)とは、システムの能力を評価する指標のひとつで、期間内の総利益が総損失の何倍かを表します。計算式は以下のようになっています。

プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失

例えば、総利益が100万円に対し、総損失が50万円のEAは

プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失 = 1,000,000円 ÷ 500,000 = 2

となり、総利益が100万円に対し、総損失が100万円のEAは

プロフィットファクター = 総利益 ÷ 総損失 = 500,000円 ÷ 1,000,000 = 0.5

となります。

プロフィットファクターはを基準とし、1より大きい数値であれば損失より利益が大きいEA、つまり利益が出ているEAとなります。
逆に、1より小さい数値であれば利益より損失が大きいEA、つまり損失が出ているEAとなります。
 

プロフィットファクターを比べてみる

それでは、具体的にEAごとのプロフィットファクターを比べてみましょう。
ここでは、以下の2つのEAを比較してみます。

A:
 総利益        : 150万円
 総損失        :-100万円
 プロフィットファクター:1.5(150万円÷100万円)
 利益         : 50万円(150万円-100万円)

B:
 総利益        : 100万円
 総損失        :-50万円
 プロフィットファクター:2.0(100万円÷50万円)
 利益         : 50万円(100万円-50万円)

どちらのシステムも利益額は同じ50万円になりました。
次は、この2つのEAの損失額をそれぞれ50万円合わせてみるとどうなるでしょうか。

A:
 総利益        : 75万円(150万円÷2)
 総損失        :-50万円(100万円÷2)
 プロフィットファクター:1.5(75万円÷50万円)
 利益         : 25万円(75万円-50万円)

B:
 総利益        : 100万円
 総損失        :-50万円
 プロフィットファクター:2.0(100万円÷50万円)
 利益         : 50万円(100万円-50万円)

損失額を揃えて比べてみると、Bの方が利益率が高く優秀なEAであることがわかります。
このことから、プロフィットファクターが高いEAの方が優秀であるといえそうです。
 

プロフィトファクターの目安とカーブフッティング

ところが、プロフィットファクターは高ければ良いという訳ではないのです。
一般的には、1.0~2.0前後が理想的な数値といわれています。

それは、あまりにプロフィットファクターが高いEAはカーブフッティングの疑いがあるからです。

カーブフィッティングとは、過去の相場状況に合わせてシステムを過剰に最適化させることいいます。

ただし、間違っていただきたくないのは、最適化すること自体が悪いわけではありません。

EAを開発する際はバックテストでさまざまな検証を行いながら制作していきます。
例えば、その過程である特定の期間に大きな損失が出ていたとします。
そこで、その期間で取引をさせないようにシステムを調整(=最適化)させてしまうと、プロフィットファクターは大きく改善されます。

しかし、それはEA本来の性能ではなく作為的に作られた性能ともいえます。そのため、未来の相場に対して適応しづらくなり、短期間で通用しなくなるEAになってしまう可能性が高くなるのです。

従って、取引回数が少なすぎたり、バックテスト期間が短い場合は過剰最適化の疑いがあるため、注意が必要になります。

ひとつの基準として、取引回数1,000回以上、バックテスト期間10年以上を目安にしてみてください。
 

まとめ

プロフィットファクターはEAの能力を判断する上で大事な項目です。

しかし、プロフィットファクターの数値だけでEA能力を推し量るのは大変危険です。

EAを選ぶ際には取引回数やバックテスト期間、他の指標と合わせて総合的に判断するようにしましょう。
 

(参考)EAのバックテストレポートの見方・その1~各項目の解説~
(参考)EAのバックテストレポートの見方・その2~リスクリワードレシオと勝率~