嘘の勝ちを、殺す。

相場の判断を、感覚ではなく再現可能な検証単位に分解したかった。

• 「AIなら勝てる」は幻想でした。先に必要なのは、データ・時刻・コスト・検証器の正しさでした。
• この開発で一番増えたのは、勝ちトレードではなく、失敗を分類する言葉でした。
• 120日後に残った結論は厳しい。OHLCVと公開kline flowだけでは、BTCUSD M5のエッジはコストにほぼ食われました。

最初の敵はモデルではなく、外部システムと正しく会話することだった。

• ZeroMQはWine/macOSでDLLが読めず、EAのOnInit前に死にました。かっこよさより壊れにくさを優先し、ファイル通信へ。
• MQL5の256KB制限でJSONが切断。AI以前に、データが途中で壊れていました。以後「大きなデータは必ず壊れる前提」に。
• 他EAのポジションを触らないことは、利益を出すことより先に守るべき安全条件でした。

機械学習トレードらしい出発点。でも土台がまだ弱かった。

• 初期モデルには片方向にしか入らない構造バグが。BUY/SELLの対称性すら壊れていました。
• M5スキャルは取引回数が多く検証も速い。しかしコストに一番弱い時間軸でもありました。
• 「モデル精度改善」は危険な言葉です。実売買損益と一致しているかを定義しないと意味がありません。

短期ノイズより大きな波へ。すると今度は上位足の鮮度と出口が難所に。

• H1/H4を入れるほど、時刻の正しさが重要になります。5分のズレが上位足文脈のズレになります。
• 古い上位足情報で新規発注するリスクを止めるため、H4 freshness gate を入れました。
• 時間軸を長くすれば簡単になるわけではない。短期はコスト、中期は出口、長期はレジーム混在が敵でした。

損失より痛かったのは、「システムが何をしたか検証しきれない」ことだった。

• 初動のSELLをTrendFilterが止め、その後CircuitBreakerがラッチ。安全装置が、勝ち筋も止めていました。
• ガードは増やせば安全になるわけではない。止めるべき負けと、通すべき勝ちを分ける必要があります。
• 以後、開発の中心はモデル精度から評価基盤と監査性へ。Live Preflight と Replay Parity を導入。

上がる/下がるではなく、TP/SLのどちらに先に届くか。実運用に近づけるほど難しくなる。

• ラベルを実売買に近づけるほど、AUCは伸びなくなります。でも、それが現実に近い評価です。
• path barrier化は、機械学習EAを「予想屋」から「取引候補の評価器」へ近づける変更でした。
• 正しい方向でしたが、評価器まで正しくしないと、強い数字を“作れて”しまいます。

モデルは確率を出すだけ。入るかは文脈・位置・構造・鮮度・リスクで決める。

• 文脈がないエントリーは改善できません。負けても「BUYが悪い」しか言えないからです。
• Fresh entry、contra_regime、post_tp_continuation。名前を付けると、負け方が見えるようになります。
• 勝ちパターンを探す前に、負けパターンに名前を付ける。EntryPolicyはそのための言語でした。

入口より難しかった出口。そして、会計が壊れると全評価が信用できなくなる。

• exit_price=0、realized_pnl=0の誤会計もありました。売買ロジック以前に、決済確定の扱いが壊れていた。
• raw_profitの符号が価格方向と矛盾。会計が壊れると、バックテストもライブ評価も信用できません。
• 損益は入口の賢さだけでなく、出口・会計・ロット・監査の総合点です。

裁量の「ここは入れる」を機械へ。納得感が強くても、統計的には弱いことがある。

• 方向が合っていても、構造が弱い場所では入らない。裁量の言語を機械に近づける試みでした。
• 裁量手法をそのままEAにすると、期待ほど勝てません。テール依存になりやすいからです。
• observe-onlyでログに出し、後から検証する。いきなり売買に反映しないのが安全でした。

MT5 exportはUTCではなかった。1本のズレが、特徴量の意味を壊す。

• サーバー表示時刻で、米国DST基準でGMT+2/GMT+3が切替。11月のDST終了では01:00〜01:55が2回出ます。
• 最も怖いのは、ズレていてもモデルが学習“できてしまう”こと。数字が出るからこそ危険です。
• 時刻契約が崩れると、モデルは存在しない関係（偽アルファ）を学びます。

数年分を食わせれば勝ちパターンは見えるのか? 結果は単純ではなかった。

• AUCは少し良くなる一方、actionable ratioは大きく減少。矛盾する相場を見すぎ、確率が0.5付近へ寄りました。
• H12は長期と相性が良く、H3は長期化で信号が消えやすい。時間軸で記憶の賞味期限が違いました。
• 最大の成果は強いモデルではなく、評価契約とPurge監査を厳密にしたことでした。

一度、有望に見えた数字。それは「本番では知り得ない条件付き評価」だった。

• 重複horizonの系列相関を無視すると、モデルは強く見えます。実際の取引機会はそんなに独立していません。
• 痛い結果でしたが、評価器が信用できるようになった瞬間でもありました。