ウォークフォワードテストとは、データを「学習期間」と「検証期間」に分け、学習期間でパラメータを選び、その直後の未知の検証期間で成績を測ることを、窓をずらしながら繰り返す検証方法です。
[学習500本] → [検証100本]
[学習500本] → [検証100本]
[学習500本] → [検証100本] …と窓をずらして繰り返す
成績として採用するのは「検証期間」の結果だけ
全期間でパラメータを最適化したバックテストは、「答えを見てから答案を書く」行為です。10年分のデータに最も合う設定を選べば成績は必ず良くなりますが、それは未来では再現しません（カーブフィッティング）。ウォークフォワードは各時点で「その時点までに知り得た情報」しか使わないため、実運用に近い成績が出ます。
この検証システムでは学習窓500本・検証窓100本（日足）で、各窓ごとにパラメータk1（15〜30）をランダム10候補から選び直しています。重要な発見は、同じ条件でも乱数を変えると成績が揺れること——1回の実行で90倍に見えた条件が、乱数を変えた再実行で32倍に崩れた例を6回観測しました。ウォークフォワードでも1回の実行は「サイコロ1投」。複数回の反復が必須です。
「ウォークフォワードなら過剰最適化は起きない」——起きます。銘柄の選び方、ロジックの選び方、検証期間の選び方にも選択バイアスは入り込みます。ウォークフォワードは必要条件であって十分条件ではありません。
免責事項：本研究記録は情報提供を目的としたものであり、投資助言ではありません。掲載する数値はすべて過去データに基づくシミュレーション結果であり、将来の成果を保証するものではありません。レバレッジ取引は元本を超える損失が生じる可能性があります。投資判断はご自身の責任で行ってください。
検証はすべてゴーリトレードのウォークフォワード検証エンジンで実行しています。