バックテストで好成績なのに、実運用では勝てない…そんな経験はありませんか？
その原因の多くはカーブフィッティング（過剰最適化）にあります。
カーブフィッティングとは、過去の相場にEAを合わせすぎて未来の相場で通用しなくなる現象のこと。
特に初心者ほど気づかない落とし穴で、勝てるEAを作れない最大の原因にもなります。
この記事では、カーブフィッティングの具体例・見抜き方・安全に回避する手順をやさしく解説します。
- カーブフィッティング（過剰最適化）とは何か？
- よくある「危険な最適化」例と見抜き方
- 実運用で通用しないEAが生まれる理由
- 未来に強いEAを作るための回避手順
- チェックに使えるおすすめ検証方法
それでは、まずはカーブフィッティングの基本から見ていきましょう。
👉 バックテスト全体の流れや最適化・データ選びまでまとめて知りたい方は、まずこちらをご覧ください： 【完全ガイド】EAバックテストのやり方・最適化・データ活用まとめ
カーブフィッティングとは？
EAを過去データに最適化しすぎると、「バックテストでは好成績だが、実運用では負け続ける」状態になります。
つまり、過去にだけ強いEAになってしまうのです。
よくあるケースは以下の2つです。
① 根拠のないデータ合わせ
「2010年10月は上がったからロングだけ」など、特定の期間や条件に合わせただけの調整。
実際には将来の相場では通用しません。
※例外として、クリスマス休暇のように流動性が低く根拠があるケースは除きます。
② 一見根拠があるが実は不安定な設定
「移動平均63と156の組み合わせだと勝率が急上昇した！」など。
一見うまくいっているように見えても、数値を少し変えただけでマイナスになるなら、それはカーブフィッティングの可能性大です。
よくあるのが、バックテストで過剰に最適化し根拠の薄い数値になってしまう事です。
▶ バックテストの最適化についてはこちら
カーブフィッティングを回避する方法
実運用で通用するEAを作るには、以下のチェックが有効です。
フォワードテストを行う
デモ口座で未来の相場に実際に動かしてみる。
ただし修正後はテストをやり直す必要があるため、動作確認用として活用。
長期間のバックテストをする
数か月だけでなく、**できる限り長期間（例：2005年～現在）**で検証する。
期間が長いほど、偶然の勝ちに依存しないEAが見えてきます。
複数のヒストリカルデータで検証する
FXDD・MetaQuotes・Dukascopyなど異なるデータでテスト。
どのデータでも安定した成績なら信頼度が高い。
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スプレッドを変えて検証する
スプレッドを広げても利益が残るか？
極端に結果が崩れるならカーブフィッティングの疑いあり。
ビジュアルモードで確認する
トレードを1件ずつ目視で確認。
「なぜここでエントリー？」「この決済は根拠ある？」をチェック。
※負けトレードを受け入れることも重要です。
ナンピンなしで検証する
ナンピンに頼ると損失が隠れやすい。
ナンピン無しでも勝てるEAか？ を確認しましょう。
ここまで紹介した方法をすべて行っても、 「本当に実運用に進んで大丈夫か？」の判断に迷うことはあります。
その場合は、感覚ではなく検証プロセス全体を客観的に整理することが重要です。
ChatGPTで作成・改良したEAを、 バックテスト → 最適化 → 実運用判断まで一通り検証したい方は、
👉 【MT4対応】ChatGPTでEAをバックテスト・最適化する方法（STEP4） を参考にしてください。
まとめ
カーブフィッティングはEA開発者なら誰でも直面する課題です。
100％回避するのは難しいですが、長期テスト・複数データ検証・スプレッド変更・ビジュアル確認を徹底することでリスクを大幅に減らせます。
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