バックテスト

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銘柄 数量 取得価格 現在値 損益 損益率 操作
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監視銘柄一覧

状態 コード 銘柄名 現在値 前日比 出来高 戦略 操作

保有ポジション

銘柄 売買 数量 取得価格 現在値 評価額 損益 損益率 操作

注文履歴

時刻 銘柄 売買 数量 注文種別 価格 状態

保存済み戦略

7203 トヨタ自動車

¥2,800 +1.5%
2,850 2,825 2,800 2,775 2,750 昼休み 9:00 10:00 11:00 13:00 14:00 15:00
SMA(5)
SMA(25)

テクニカル指標

RSI (14) 52.3
MACD +15.2
SMA (5) ¥2,795
SMA (25) ¥2,780
BB Upper ¥2,850
BB Lower ¥2,710

今日の振り返り

2026年2月6日(木)
本日の損益
+¥12,500
取引回数
5回
勝率
60%
プロフィットファクター
1.8

本日の取引

時刻 銘柄 売買 数量 約定価格 決済価格 損益 戦略
09:05 7203 トヨタ 買→売 100 ¥2,750 ¥2,780 +¥3,000 GC
09:32 9984 SBG 買→売 100 ¥8,200 ¥8,350 +¥15,000 RSI
10:15 6758 ソニー 買→売 100 ¥13,000 ¥12,900 -¥10,000 MACD
11:20 7203 トヨタ 買→売 100 ¥2,790 ¥2,810 +¥2,000 GC
14:05 9432 NTT 買→売 1000 ¥168 ¥170.5 +¥2,500 BB

戦略別成績

GC ゴールデンクロス
+¥5,000 2勝 0敗
RSI RSI反転
+¥15,000 1勝 0敗
MACD MACD
-¥10,000 0勝 1敗
BB ボリンジャー
+¥2,500 1勝 0敗

振り返りメモ

日次レポート

2026年2月6日(木)
総損益
+¥12,500
前日比 +¥5,200
取引回数
5回
勝ち3 / 負け2
勝率
60%
前日 55%
PF
1.8
前日 1.5
平均利益
+¥5,625
平均損失
-¥5,000
最大利益
+¥15,000
最大損失
-¥10,000

累積損益推移

+20k +10k 0 -10k 09:00 10:00 11:00 13:00 14:00

時間帯別損益

09:00-10:00
+¥18,000
10:00-11:00
-¥10,000
11:00-12:00
+¥2,000
13:00-14:00
¥0
14:00-15:00
+¥2,500

銘柄別損益

7203 トヨタ自動車 +¥5,000
9984 ソフトバンクG +¥15,000
6758 ソニー -¥10,000
9432 NTT +¥2,500

月次レポート

2026年2月
+¥125,000
月間損益
85 取引回数
58% 勝率
18 取引日数
1.6 PF

日別損益カレンダー

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28
大損 小損 ±0 小益 中益 大益

週別パフォーマンス

損益 取引数 勝率
第1週 (2/3-2/7) +¥26,000 22 59%
第2週 (2/10-2/14) +¥8,000 18 50%
第3週 (2/17-2/21) +¥17,000 20 60%
第4週 (2/24-2/28) +¥23,000 25 64%

銘柄別成績 TOP5

# 銘柄 損益 勝率
1 7203 トヨタ +¥45,000 67%
2 9984 SBG +¥32,000 60%
3 6758 ソニー +¥28,000 58%
4 9432 NTT +¥15,000 55%
5 8306 三菱UFJ +¥5,000 50%
💡

バックテストとは?

バックテストとは、過去の株価データを使って売買戦略の性能を検証する手法です。 実際にお金を使う前に、「この戦略で過去に取引していたら、どれくらい利益が出たか?」をシミュレーションできます。

戦略の有効性を事前に確認 パラメータの最適化 リスクの把握(最大ドローダウン等)

※ 過去の結果が将来の利益を保証するものではありません。市場環境の変化にご注意ください。

バックテスト設定

5
25
1.00%
0.05%
💰
--
総リターン ?
🎯
--
勝率 ?
📊
--
プロフィットファクター ?
📉
--
最大ドローダウン ?
🔄
--
総取引回数 ?
--
シャープレシオ ?

累積損益曲線

バックテストを実行すると結果が表示されます

取引履歴

0件
# エントリー日時 決済日時 売買 エントリー価格 決済価格 損益 損益率 理由
取引データなし
🎮

デモトレードとは?

仮想資金で戦略の自動売買をシミュレートできます。実際のお金は一切使いません。

過去データで高速リプレイ(ヒストリカル) ランダム価格でリアルタイム検証 利確・損切の自動決済
使い方ガイド
  1. 設定を決める — 下の「デモ設定」で戦略・銘柄・利確/損切を選択
  2. データソースを選ぶ — ヒストリカルリプレイ(過去データ再生)またはランダム
  3. デモ開始を押す — シグナル発生時に自動でエントリー・決済されます
  4. 結果を確認 — ポジション・取引履歴・損益がリアルタイム更新されます

バックテスト画面やオプティマイザ画面から「デモに適用」を押すと、パラメータを引き継いでデモを開始できます。

停止中
仮想資金 ¥1,000,000
本日損益 +¥0
デモ設定

稼働中の戦略

デモポジション

0件
ポジションなし

本日のデモ取引

0件
時刻 銘柄 売買 数量 価格 損益 戦略
取引なし

取引履歴(DB保存)

日付 銘柄 売買 数量 エントリー 決済 損益 戦略
DB履歴なし

リアルタイムシグナル

LIVE
シグナルを待機中...

デモ成績サマリー

累計損益 +¥0
総取引回数 0
勝率 --%
プロフィットファクター --
最大ドローダウン ¥0
稼働日数 0日

戦略パフォーマンス分析

デモトレードのデータを元に各戦略の成績を分析します

総取引数 0
分析期間 --
稼働戦略数 0
累計損益 ¥0

戦略別パフォーマンス

データを収集中...

時間帯別分析

?
9:00-10:00 +¥0
0勝0敗 勝率 --%
10:00-11:00 +¥0
0勝0敗 勝率 --%
11:00-11:30 +¥0
0勝0敗 勝率 --%
12:30-14:00 +¥0
0勝0敗 勝率 --%
14:00-15:00 +¥0
0勝0敗 勝率 --%

銘柄別分析

銘柄 取引数 勝率 損益
データなし

AI戦略アドバイザー

AI分析

取引履歴(戦略情報付き)

日時 銘柄 戦略 売買 数量 エントリー 決済 損益 損益率
取引データなし

データエクスポート

インサイト

💡 データを蓄積するとインサイトが表示されます
🔬

パラメータラボ

MACDクロス戦略のパラメータ(短期EMA、長期EMA、シグナル等)をMonte Carlo Cross-Validationで自動最適化します。 ランダムな複数期間でバックテストを繰り返し、最も再現性の高いパラメータを発見します。

過学習を防止(ロバストネス評価) 近傍安定性チェック(パラメータ感度) ウィンドウ横断の一貫性で評価

最適化設定

期間数
日数/期間
フィルター設定
取引コスト設定
手数料 bp
スリッページ bp
1bp = 0.01%。手数料5bp + スリッページ3bp = 往復約0.08%
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左の設定で最適化を実行すると、ここに結果が表示されます

実行履歴

ID 銘柄 足種 モード パターン数 BT回数 所要時間 状態 実行日時
Data Source Debug
バックテスト実行後に情報が表示されます