確率と統計

学べること

期待値の公式

E = (勝率% × 平均利益) - (負率% × 平均損失)。これが最も重要な指標です。

なぜ鍵となる指標か

勝利が損失の3倍なら30%の精度でも利益を出せます。

概念

あなたのエッジは十分な取引でのみ現れます。100+取引が必要です。

短期的な分散

60%の勝率でも5-7回連続で負けることがあります。

現実vs理論

トレーディングの現実には「ファットテール」があります：極端な出来事がより頻繁に発生します。

外れ値の影響

年間利益の80%が取引の20%から来ることがあります（パレートの原則）。

連敗確率

公式：P(N回の損失) = (損失率)^N。

心理的影響

5-7回の連敗が統計的に正常であることを知ることが役立ちます。

結果のボラティリティ

標準偏差は結果がどれだけ変動するかを測定します。

シャープレシオ

リスク調整後のリターンを測定します。Sharpe > 1 = 良い。Sharpe > 2 = 優秀。

相関係数

+1 = 一緒に動く。0 = 独立。-1 = 反対に動く。

スマート分散

真の分散のために相関<0.3の資産を探します。

勝率

勝ちトレード/総トレード。60%は優秀です。

プロフィットファクター

総利益/総損失。PF > 1.5 = 良い。PF > 2 = 優秀。

平均R倍数

1R = 初期リスク（ストップロスまでの距離）。

最大ドローダウン

ピークから谷底までの最大下落。

必要なサンプルサイズ

最低100トレードで信頼開始。300+で統計的信頼。

オーバーフィッティングの危険

過去データで完璧になるまで最適化するのは罠です。

統計的有意性

信頼区間を使用。p値 < 0.05 = 統計的信頼。