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仮想通貨の収益性について RSI 戦略を適切にバックテストするにはどうすればよいでしょうか?

RSI backtesting requires exchange-specific data quality, adaptive volatility-aware thresholds, volume-weighted divergence confirmation, realistic slippage/fee modeling, and regime-aware calibration—static parameters fail out-of-sample.

2026/01/20 03:40

データの品質と履歴の正確性

1. 暗号通貨の価格データは、特にスリッページやウォッシュ取引が OHLCV の整合性を歪めるローキャップ資産の場合、流動性が高く、ギャップが最小限に抑えられている取引所から取得する必要があります。

2. 14 未満の RSI 期間をテストする場合は、日次集計よりもティックレベルまたは 1 分のローソク足データが優先されます。これは、レイテンシーと取引所固有のタイムスタンプの調整により、シグナルのタイミングが数秒シフトする可能性があるためです。これは、SOL/USDT などの不安定なペアのエントリーロジックを無効にするのに十分なためです。

3. 無期限先物バックテストでは、資金調達率の調整が必須です。それらを無視すると、長期にわたるコンタンゴまたはバックワーデーション体制中に収益性が増大します。これは、マクロボラティリティ急上昇中の BTCUSD 契約で特に顕著です。

4. ファントムフィルを防ぐために、FTX 崩壊時の Binance API 停止や規制発表中の Coinbase 停止などの取引所のダウンタイム イベントにはフラグを立ててシグナル生成ウィンドウから除外する必要があります。

RSIパラメータの校正とオーバーフィッティング制御

1. RSI 長さ (6 ~ 28)、買われすぎしきい値 (65 ~ 85)、売られすぎしきい値 (15 ~ 35) にわたるグリッド検索は、重複しない 90 日間のトレーニング ウィンドウと 30 日間のフォワード検証セグメントを使用したウォークフォワード分析を使用して制限する必要があります。

2. BTC/USDT の 2020 ~ 2022 年のデータで 92% の勝率をもたらした戦略は、目に見えない市場構造でテストすると、2023 ~ 2024 年のデータでは 41% に崩壊します。これは、体制を意識した閾値シフトを行わない静的なパラメーター選択の危険性を浮き彫りにしています。

3. RSI ダイバージェンスの検出には、出来高加重の確認を組み込む必要があります。弱気ダイバージェンスは、RSI の低下が高値下での出来高の上昇と一致した場合にのみトリガーされ、横向きの累積フェーズ中に ETH/USDC で観察された誤ったシグナルの 67% が除去されます。

4. 時間枠の調整が重要です。4 時間のトレンドフィルターを参照しながら 5 分足のローソク足に 14 期間の RSI を適用すると、30 分未満の平均回帰セットアップでエッジを低下させるラグが生じます。

実行の現実性とスリッページのモデリング

1. 成行注文のシミュレーションでは、中値約定ではなく、最高値の買値/売値のスナップショットを使用する必要があります。 Kraken BTC/USD では、最後の取引から ±0.3% 未満の薄いオーダーブック層により、RSI 極値の間の平均スリッページは 0.18% を超えます。

2. 指値注文にはスプレッドを意識した配置が必要です。売られ過ぎレベルでの RSI ベースのロングエントリーは、マッチングエンジンの優先順位におけるレイテンシーによるキューポジションの低下を考慮して、Bybit での最高入札より 0.05% 高い指値を配置します。

3.料金スケジュールには、段階的なメイカー/テイカー レートとボリュームベースのリベートを反映する必要があります。これを無視すると、OKX で月あたり 500 件以上の取引を行う戦略では、純損益が年間最大 14% 増加します。

4. レバレッジを活用した RSI エントリーには清算カスケード モデリングが不可欠です。2023 年 3 月の ETH フラッシュ クラッシュでは、レバレッジ 10 倍の RSI ロング ポジションの 83% がシグナルから 90 秒以内にストップロスを引き起こし、バックテストされた予想を超えてドローダウンを増幅させました。

ボラティリティ制度の細分化

1. 90% を超える年間 30 日間の BTC ボラティリティは固定 RSI しきい値を無効にします。ATR(14) にスケールされた適応バンドにより、MTGOX 後の回復期間などの高シグマ環境ではホイップソー損失が 31% 削減されます。

2. ステーブルコインのデペグイベントは、相関する代替案全体で RSI 飽和を引き起こします。 2023年3月のUSDCの0.995ドルの下落中に、RSIは42のトークンで同時に90を超え、資産間の相関フィルターがなければ売られすぎのロジックは無意味になってしまいました。

3.取引所固有のボラティリティ クラスタリングには個別の調整が必要です。Binance BTC/USDT の RSI(8) は、短期注文フローに影響を与える手数料構造の違いにより、Coinbase BTC/USD よりも 22% 高いシグナル頻度を示しています。

4. 週末と平日の動作は大きく異なります。アルトコイン ペアの場合、土曜日/日曜日の RSI 反転精度は 58% から 42% に低下し、本番ロジックで曜日条件フィルターが必要になります。

よくある質問

Q: RSI は現物先物と無期限先物どちらの方がうまく機能しますか? RSIは、資金調達の抵抗やベーシスの歪みがないため、保有期間が4時間未満のスポット市場でより高い統計的有意性を示しています。ただし、無期限はメジャーペアで RSI(6) セットアップをスキャルピングするために、より狭いスプレッドとより深い流動性を提供します。

Q: カーブフィッティングのリスクを高めることなく、RSI を移動平均と組み合わせることができますか?はい - MA がトレンド フィルターとしてのみ機能し (例: ロングのみの RSI エントリーの価格 > 200 EMA)、パラメーターが RSI しきい値と合わせて最適化されるのではなく、独立したボラティリティ レジームから導出される場合。

Q: 取引所の保管は RSI バックテストの有効性にどのように影響しますか?カストディアルリスクにより決済遅延が発生します。一元化された取引所データで生成された RSI シグナルは即時入金が可能であることを前提としていますが、セルフカストディウォレットでは 2 ~ 15 ブロックの確認が発生し、オンチェーンのトランザクション伝播遅延でモデル化されていない限り、1 分未満の RSI 戦略が無効になります。

Q: Bitcoin 半減サイクル中の RSI 発散は信頼できますか?いいえ - 価格の勢いを従来のオシレーターの動きから切り離すマイナーの売り圧力とETF流入パターンの構造的変化により、半減期イベントの前後180日間でダイバージェンス信頼性は39%を下回ります。

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