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では、後編です。前編はこちらにありますよ。

⑥勝率
勝率は高いに越したことありませんが、勝率だけで良し悪し判断してはいけません。
勝率90%でも1回の負けで全てを失う損大利小ロジックかもしれませんし、勝率10%でも1回の勝ちが9回の負けを消し去りガッツリ勝てる損小利大ロジックかもしれませんからね。

逆張りやスキャルピングは前者、順張りやデイトレ以上になると後者になるケースが多いですね。

『いくら損小利大でも勝率が低いと（連敗で）気持ちが先に負ける…』なんて人は、じゃあ高勝率・損大利小のドカーン負けに一切動じないのな？とか。

そう考えると、理想的なのは『損小利中で中勝率』かも 🙄

もう一つ付け加えれば、仮に過去5年でバックテストをするとしても、年ごと・月ごとの結果も抽出し、比較的悪い時期があればなぜそうなったのか？を洗い出します。

⑦総取引数
サンプルが多ければ多いほど感覚的な信頼感はアップしますが、取引回数ってのはそのロジックによって様々です。5分足なのか、4時間足なのか、日足や週足でフィルタリングするのかしないのか…などなど。

なので一概に取引サンプル数が最低○○回以上必要だ、なんて縛ることは根拠が曖昧で不自然です。
総取引数は結果論でしかないと思うので、意識しすぎることでもないでしょう。

⑧最大負けトレード
テスト期間で最も負けた時の金額です。

ロジックに最大ストップロスが設定してあった場合は、特にここをチェックします。
もし損失幅が固定のものでなければ、テスト期間中、その最大ストップロスに何度当たってしまったのかどうかを自力チェックし、総負け数の20%以上であれば、そのEAの損切りロジックをさらに最適化させた方がいいかもしれません。

一方、最大勝ちトレードは大きければ大きいほどいい、くらいでしょうか 😉

⑨平均勝ちトレードと負けトレード、損益比率
これは勝率と合わせてチェックしますが、けっこう重要なファクター。
損益比率は自分で計算します。

100機会中…、

勝ち平均：10pips、負け平均：50pips、損益比率は0.2と低いですけど、勝率90%なら0.1以上あれば良いので勝てます。
（利益：900pips-損失500pips=損益+400pips）

でも勝率83%に落ちると損益比率0.204必要なので損をします。かなりの高勝率なのに。
（利益：830pips-損失850pips=損益-20pips）

という風に、勝率や損益比率がどう崩れたら負けが先行してしまうのかをチェックします。

⑩バックテスト期間
①～⑨で申し分ないパフォーマンスであれば、このテスト期間が重要になります。
なんか、一般的に長ければ長い方がいいとか、少なくとも過去○年分はテストが必要とかその期間だけに着目されがちですが、私は期間だけではいけないと思います。

相場にはボラティリティってのがありますから、単純に過去何年とかではなく、比較的かなり動いた年（月）も、あまり動かなかった年（月）も網羅して、どのような相場状況でもそれなりに対応できたのか、できなかったのかどうかを確認すべきです。

また、その年、その月でどのような大きな出来事が背景にあったのかも出来れば確認しておきたいですね。

さらに、トレードルールとして「米雇用統計発表や要人発言の日やその時間前後」、「主要国の祝日」、「年末年始」などで取引を制限する時があれば、それを加味したのかしてないのかを明確に把握しておくべきでもあるでしょう。

実際、年に数回はやってくる、何かハッキリとした材料を背景にした確実に売り（或いは買い）な相場では、エントリーだろうが決済だろうが、システム通りにトレードしない方がいい局面がやってきます。こればっかりは、リアルタイムに情報を追った結果、良い方向の判断を下せたもの勝ちです。

以上です！ 😛

主観的に思ってる部分もありましたが、人それぞれで見解が異なることはあるでしょう。

バックテストで得られるものは、

未来に対する期待値プラスの行動パターン、それ以上でも以下でもありません。

そして要は、それを実行し続け、勝ち続けれるかどうか、です。