同じシステム、同じルール、同じ戦略。しかし、異なる時間に全く異なる結果が出る。まあ、考えたことはある？システムが失敗する理由はあなたのコードではなく、時間かもしれない。

金融市場は常に開いているように見えますが、毎時同じ流動性、同じプレイヤーの密度、同じボラティリティを提供するわけではありません。したがって、システムの収益と損失の分布を時間ごとに分析していない場合、成功だと思っていることは偶然である可能性があります。

例：

あるシステムのバックテスト結果によると、合計1000取引で60%の勝率があるとしましょう。素晴らしい。だが、この1000取引を時間帯ごとに分けると、もしかしたらロンドンのオープンとニューヨークの前の時間帯だけがポジティブな期待値を生み出しているかもしれません。他の時間帯ではシステムが苦しんでいるか、資金を失っています。

📊 そのため、時間ベースのフィルタリングはシステムの真の効率を明らかにします。取引結果だけでなく、「いつ取得されたか」もシステムの一部です。

技術的提案：すべての取引データをタイムスタンプとともにログに記録すること。

すべての取引を時間帯に従ってグループ化 (トルコ時間で):

🔹 アジア: 03:00–10:00
🔹 ロンドン: 10:00–16:30
🔹 ニューヨークオープン: 16:30–23:00
🔹 ニューヨークのクローズ: 23:00–03:00

各間隔について次のメトリックを抽出します：

勝率
平均R:R
期待
ドローダウンプロファイル
これらを比較してください。

2023年に行われた分析では、スポットBTC/USDTペアにおけるアジア時間の取引の平均R:R比率は1:1.2であるのに対し、ロンドン–NYの重なりではこの比率が1:1.9に上昇しています。

つまり、何よりもまずシステムが「何をしたか」ではなく、「いつそれをしたか」が重要です。