fx過去検証に役立つ統計分析①：重回帰分析を使った具体例とトレード戦略

FX 過去検証で使える統計分析

FXトレードで成功するためには、過去のデータを分析して自分のトレード戦略を磨くことが重要です。過去検証（バックテスト）を行う際に、統計分析を活用することで、より信頼性のある結果を得ることができます。本記事では、FXの過去検証で使える統計分析について、具体例を交えながら解説します。

過去検証とは、過去の市場データを使って、自分のトレード戦略がどれだけ有効かを確認する手法です。例えば、特定のチャートパターンやインジケーターを使って、過去のデータでどれだけ利益が出たかを検証します。これにより、今後のトレードで同じ手法を使うべきかを判断できます。

重回帰分析は、FXにおける価格変動が複数の要因によってどのように影響を受けるかを解析するための強力なツールです。以下では、実際のデータを使用して、USD/JPY（ドル/円）の価格変動を重回帰分析で検証する具体例を紹介します。

まず、重回帰分析に使用するデータを準備します。今回は、USD/JPYの過去1年間のデータを使い、以下の4つの独立変数（予測因子）を選定します。

月	USD/JPY 変化率 (%)	米国GDP成長率 (%)	NFP 変化 (千人)	日本CPI 変化率 (%)	ドルインデックス (DXY)
2023/01	0.85	1.4	250	0.5	102.50
2023/02	-0.65	1.3	200	0.4	101.20
2023/03	0.40	1.5	300	0.6	103.10

このようなデータを12ヶ月分、またはさらに長期間にわたって収集します。

次に、これらのデータを使って重回帰モデルを構築します。モデルの目的は、USD/JPYの変化率を他の4つの独立変数を用いて説明することです。具体的には、以下のようなモデルを構築します。

モデル式:

USD/JPY変化率 = α + β1 × 米国GDP成長率 + β2 × NFP変化 + β3 × 日本CPI変化率 + β4 × ドルインデックス + ε

ここで、

データを用いて重回帰分析を実行すると、各独立変数の回帰係数が計算されます。例えば、以下のような結果が得られたとします。

回帰分析結果:

p値:

解釈:

米国GDP成長率 (β1 = 0.35, p = 0.01): 米国GDPが1%増加すると、USD/JPYの変化率が0.35%増加することが予測されます。p値が0.01であるため、この変数は統計的に有意といえます。
NFP変化 (β2 = 0.002, p = 0.20): NFPが1千人増加すると、USD/JPYの変化率が0.002%増加することが予測されますが、p値が0.20であり、統計的に有意ではありません。
日本CPI変化率 (β3 = -0.15, p = 0.05): 日本のインフレ率が1%増加すると、USD/JPYの変化率が0.15%減少することが予測されます。p値が0.05であるため、この変数も統計的に有意です。
ドルインデックス (β4 = 0.50, p = 0.02): ドルインデックスが1ポイント上昇すると、USD/JPYの変化率が0.50%増加することが予測されます。p値が0.02で、この変数も統計的に有意です。