Gate 研究院：カメのトレーディングルール、クラシックなトレーディングシステムの再現、年率62.71%

まとめ

• 海亀トレーディングシステムは、トレンドの突破と平均の変動に基づく古典的なトレーディング戦略であり、ドンチャンチャネルを通じてエントリーとエグジットのシグナルを判断し、ATR指標と組み合わせて損切りとポジション管理を行い、システム化されたトレンドフォローを実現します。
• 改良型のタートル取引システムは、従来のタートルシステムにスライディングATRストップロスとレンジ排除メカニズムを導入し、ストップロスの帯域幅と追加投資のタイミングを動的に調整することで、暗号市場の高いボラティリティや頻繁な変動環境における戦略の堅牢性と収益性を強化します。
• バックテストの結果、改良型戦略はGT/USDTの時間単位データにおいて、元の海亀戦略よりも優れたパフォーマンスを示し、具体的にはより高いシャープレシオ、より低い最大ドローダウン、そしてより安定した年率収益に表れています。特に、高頻度版はトレンドに対する感度とリスク管理能力が顕著に向上しています。
• 今後は、レバレッジを導入し、さらなるパラメータの組み合わせを拡張し、オンチェーンデータとAI支援シグナルを組み合わせることで、戦略のパフォーマンスをさらに最適化し、収益の可能性とリスク管理のレベルを向上させることができます。

はじめに

タートル・トレーディング・ルール（Turtle Trading Rules）は、20世紀80年代に伝説のトレーダー、リチャード・デニス（Richard Dennis）とそのパートナー、ウィリアム・エッカハート（William Eckhardt）によって共同開発されたトレンドフォロー取引システムです。著名な実験の中で、デニスは短期間のトレーニングを受けた経験のない普通の人々に明確な取引ルールを与え、効率的に利益を上げるトレーダーのグループを成功裏に育成しました。このトレーダーたちは「タートル・トレーダー」と呼ばれています。この実験は、システム化された取引の再現性を検証しただけでなく、テクニカル分析におけるトレンドブレイクアウト戦略の古典的地位を確立しました。

伝統的な金融市場において、ウミガメトレーディング戦略は、その明確なポジションの開閉ルール、リスク管理手法、およびトレンド識別能力により広く人気があります。特に1990年から2000年のコモディティ先物市場では、年率で最大24%に達しました；2005年から2015年のハンセン指数先物市場では、年率で最大12%に達しました。

暗号通貨市場の台頭に伴い、この新しい資産クラスはその高いボラティリティと強いトレンド性により、テクニカルトレーディング戦略の新たな戦場となっています。しかし、暗号通貨市場は構造的に従来の市場とは多くの違いがあります：取引時間は7×24時間であり、ボラティリティは一般的に高く、感情的な要因がより強く、市場の深さが浅いなどの特徴により、オリジナルの戦略は移行において顕著な課題に直面しています。

海亀トレーディングルールは、高度に変動する暗号通貨市場でも依然として有効ですか？

近年学界と業界は、AdTurtle（2020）が提案した改良型タートルトレーディングシステム（AdTurtle）など、伝統的なトレンド戦略を暗号資産に導入することを徐々に探求しています。本報告では、GT/USDT取引ペアに適用されるその再構築について、2022年から2025年の歴史データに対するシステムバックテスト評価を行います。主な研究内容は以下の通りです：

• 伝統的な海亀戦略が暗号取引における適用性を検証する；
• 改良型タートル・トレーディングシステムにおけるスライディングATRストップロスおよび排除区間メカニズムの実際の効果を探る；
• AdTurtleに基づいて、暗号市場の構造に適応する最適化の方向性が提案されています。

伝統的なカメトレーディングシステム

伝統的なタートル・トレーディング・システムは、典型的なトレンドフォロー戦略の一つです。その核心的な論理は「価格が過去の高点を突破したときに買い、保有する；トレンドが続くときにポジションを追加する；トレンドが反転したときに決済して退出する。」具体的な実行には以下の概念が関与しています：

• ドンチャンチャネル：過去 N 日の最高値と最低値を基に上下のバンドを構築し、ブレイクシグナルを判断するために使用されます。
• ATR（平均真実範囲）：市場のボラティリティを測定する指標で、ストップロスの計算に広く使用されます。

2.1 エントリーシグナル：価格の突破

• 現在の価格が過去 N 日間の最高値、つまり Donchian チャネルの上限を突破した場合、ロングポジションを構築します。

• 過去 N 日の最安値、つまり下限を下回った場合、ショートポジションを構築します。

• ドンチャンチャネルの周期 N は「過去の高値/安値」を計算するための観察ウィンドウを示し、市場のトレンドの長さを反映します。

• よくある設定：

• 迅速システム：エントリーサイクル N = 20、エグジットサイクル M = 10。

• スローステム：エントリーサイクル N = 55、エグジットサイクル M = 20。

2.2 ストップロス設定：ATRに基づく

• 建倉時にストップロスを設定する：開倉価格 ± 2 × ATR。
• ATR（アベレージ・トゥルー・レンジ、平均真実範囲）は市場のボラティリティを測定します。
• ATR周期nは、平均的なボラティリティを計算するための日数を示し、通常は14に設定されます。

2.3 追加投資メカニズム：トレンドに沿った増加

• 価格が0.5 × ATR（ロングの場合）上昇または0.5 × ATR（ショートの場合）下降する場合、トレンド方向に沿って徐々にポジションを増やします；
• 追加投資のリスク管理はアカウントの1-2%で、最大で4回まで追加投資が可能です。段階的にポジションを構築し、利益を増やします。

2.4 エントリーシグナル：逆突破

• 価格が短期のドンチャンチャネルを下回る（または上回る）と、トレンドが終了する可能性があることを示します；
• すぐにポジションを閉じて、利益を確定するか、下落を回避する；
• 出場周期は通常、入場周期よりも短く、10日または20日です。

2.5 資金管理とリスク管理

• 一回の取引での最大損失は口座残高の2%を超えない。
• ポジションのサイズは市場のボラティリティ（ATR）に応じて動的に調整され、ボラティリティが大きいほどポジションは小さくなります；
• 取引の前に、ポジションサイズを正確に計算し、リスク管理を予測よりも重視します。

改良型ウミガメ取引システム

AdTurtleは、クラシックな海亀戦略の最適化バージョンであり、そのトレンドブレイクのコア思想を保持しつつ、ストップロスロジックとポジションオープニングメカニズムにおいてより高いロバスト性を導入しています。ATR（Average True Range）指標を排除区間（Exclusion Zone）として導入し、ストップロス後にすぐに再エントリーするのを避けることで、戦略の安定性と利益パフォーマンスを向上させます。このシステムはAdTurtle（Advanced Turtle）と命名され、滑りと可変のATRストップロス戦略を初めて排除区間に結合して海亀取引システムに適用しました。コア目標は：

• 頻繁にロスカットした後すぐに再度ポジションを持つのを避ける；
• 高いボラティリティ市場における安定性を向上させる；
• ハイフリークエンジンや自動化戦略に対応。

その中で扱われる概念：

• スライディングストップロス（Sliding Stop Loss）：価格が有利な方向に動くにつれて、ストップロスラインがそれに応じて上昇/下降し、一部の利益を確保します。
• 可変ストップロス（Variable Stop Loss）：ストップロスの幅は現在のATRに応じて動的に調整され、市場の変動に適応します。
• 除外区間（Exclusion Zone）：ストップロス後にバッファーエリアを設定し、価格がそのエリアを突破した場合のみ再度ポジションを開くことを許可し、頻繁なボラティリティによるストップロスを回避します。

次の図は、AdTurtle インフラストラクチャを示しています。 !

3.1 エントリー信号：価格の突破 + 除外ゾーンフィルター

• 同様に Donchian チャンネルに基づいてトレンドの起点を識別します； ※「立入禁止区域」の導入:

• 前回の取引がストップロスで終了した場合、システムはすぐに再びポジションを開きません。

• 前回のストップロス価格 ± Y × ATR から価格が離れるのを待ってから、新しいポジションを開くことが許可されます；

• 激しい変動の中での反復的な出入りを効果的に回避する。

• ドンチャンチャネルの周期は次のように区別されます：

• 標準周期：x（オープン）と x/n（クローズ）；

• 拡張周期：y（再入場）と y/m（再決済）、高頻度の繰り返し出入りをフィルタリングするために使用されます。

3.2 損切りメカニズム：スライディング + 可変 ATR 範囲

従来の固定 2 × ATR 損切りと比較して、AdTurtle は トレーリングストップ + 可変幅の範囲 の組み合わせメカニズムを使用して、よりスマートなリスク管理を実現しています。

• 初期ストップロス設定（ポジションを持つとき）：

• ロングポジションのオープン： !

• 空売りポジションの開設： !

• スライド更新ロジック（価格が有利な方向に動くとき）：

• ロングストップ位置が更新されました： !

• 空売りの損切り位置が更新されました： !

• 可変区間メカニズム（ATRリアルタイム更新）:

• ATR値はローソク足ごとに更新されます。 !

• ボラティリティが上昇するとストップロスが自動的に拡大し、ボラティリティが下降するとストップロスが引き締まります。これにより、市況に適応する助けとなります。

このメカニズムは：

• トレンド利益をロックする；
• 短期的な価格ノイズを回避する；
• 損切りの実行の合理性とタイムリーさを向上させる。

3.3 トレンドに乗って追加投資：トレンド継続での建玉増加

• 価格が有利な方向に Z × ATR 移動するたびに、自動的に追加購入を行います（Z はカスタム乗数パラメータで、「追加購入トリガー閾値」の感度を設定するために使用されます）；
• 追加投資のリスクは口座資金の4%で、最大4回まで追加投資が可能で、総リスク上限は20%です；
• 追加投資のロジックは古典的なタートルと一致しており、引き続きピラミッド型の段階的なエントリーを採用しています。

3.4 リスク管理：動的計算 + ポジション管理

• ポジションサイズは市場の現在のATR値に基づいて計算されます。ボラティリティが大きい場合、ポジションは小さくなります；
• よりスマートなトリガーメカニズム（除外ゾーン、ダイナミックストップロス）を導入し、実際の実行効果を向上させる；

3.5 2つのカメ取引システムの比較

1980年代、タートル・トレーディング・システム（Turtle Trading System）は、シンプルなルールと驚異的な利益によって、トレンドフォロー戦略の伝説となりました。そのコア理念は、ドンチャンチャネルを通じて価格のブレイクアウトシグナルを識別し、固定倍数のATRストップロスを設定してリスクを管理し、同時にピラミッド型のポジション追加を用いてトレンドに追随することです。しかし、市場構造の進化、特に高頻度取引が盛んになり、価格の偽ブレイクアウトが頻繁に発生している今日、クラシックなタートル戦略にはいくつかの明らかな短所が露呈しています。

最も一般的な問題は、価格の偽の突破やレンジ相場の中で、戦略が「すぐに損切りして再度エントリーする」ことが容易で、連続的な損失が拡大されることです。従来の固定損切り幅（例えば 2 × ATR）も現在の市場のボラティリティに適応する能力が欠けており、大きなボラティリティの中で早すぎる損切りを行ったり、ボラティリティが縮小した際にリスクエクスポージャーが過大になったりする可能性があります。さらに、システムが市場のリズムに対して「バッファ期間」の設定がないため、感情が極端になったり突発的な出来事が起こった後でも機械的に出入りし、ドローダウンが悪化し、戦略の安定性が低下します。

AdTurtleは、海亀戦略「ブレイクアウト + 増加投資 + リスク管理」の基本構造を保持しつつ、3つの重要な最適化を導入しました：範囲の除外、可変ストップロス機構、ダイナミックエントリーコントロールです。その中で、範囲の除外の設定は、システム全体の核心的な革新の1つです。一度の取引がストップロスで終了した後、システムは直ちに新たなポジションを開くことを許可せず、価格がストップロス価格 ± Y × ATRの範囲を突破する必要があります。このメカニズムは、レンジ市場における「ストップロス—再エントリー—再ストップロス」の連鎖的なダメージを著しく減少させます。

損切りロジックにおいて、AdTurtleはスライディング + 可変幅の損切りメカニズムを採用しています。価格が有利な方向に動くと、損切り位置が「スライド」して利益を確保します。一方、損切り帯の幅はATRに基づいてリアルタイムで調整され、市場の変動が大きいと自動的に広がり、変動が小さいと収縮します。この動的メカニズムは実際の市場の運用状態により適しており、短期的なノイズによってアウトされるのを効果的に防ぎます。

トレンドが継続する際、AdTurtleは依然としてクラシックな戦略「毎 Z × ATR で1回ずつポジションを増やす」の論理を保持し、利益の基盤の上に徐々にポジションを拡大することを強調し、一度に大量に投資するリスクを冒さない。加算回数と総リスク上限も厳格に設定されており、リスク管理をさらに強化している。ポジション管理に関しては、システムは現在の市場のATRレベルに基づいて建玉規模を動的に調整し、変動が大きいほどポジションが小さくなり、リスクが常に制御可能な範囲内にあることを確保している。

AdTurtle戦略は、複雑な市場条件における堅牢性と適応能力をさらに強調しています。これは、古典的な戦略の単なる代替ではなく、異なる市場状況においてより合理的な選択を提供します。トレンドが明確でリズムが安定している市場（例えば、一部のコモディティ先物や大型指数）においては、古典的なタートル戦略は依然として強力なパフォーマンスを発揮します。一方、暗号資産、外国為替、または高いボラティリティで頻繁に変動する市場環境では、AdTurtleはレンジを排除し、動的ストップロス機構を通じて、より低いドローダウンとより高い勝率の取引ロジックを提供しています。

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取引システムのバックテスト

両戦略の実際のパフォーマンスを評価するために、本稿ではGate取引所のGT/USDT取引ペアを研究対象として選定し、バックテストの期間を2024年から2025年とし、データの粒度は1時間と設定しました。初期資金は100万USDTで、レバレッジは使用せず、取引手数料（両側合計0.1%）とスリッページ（0.05%）を考慮に入れています。

4.1 データソースと前処理

*原資産:GT / USDT ※出典:Gate API(Klineデータ) ※期間:2024年1月1日〜2025年1月1日 *時間粒度:1時間のローソク足

• データ処理：統一フォーマット

4.2 取引とバックテストの仮定

• 初回クレジット:1,000,000 USDT
• レバレッジ：レバレッジを使用しない
• 取引コスト：両側 0.1% 手数料 + 各ポジションのオープンとクローズにおけるスリッページ 0.05%
• ポジション制限：単一商品あたりの最大ポジションはアカウントの資本の 30% を超えてはなりません
• シグナル実行：K線のクローズ確認後、次のK線のオープン価格で実行

4.3 ストラテジーパラメータ最適化

私たちは、各戦略のコアパラメータの組み合わせを五つのタプル（X / Y / N / M / P）に凝縮し、それぞれを次のように表します：

• X: エントリーサイクル（ドンチャンチャネル）
• Y: 出場周期（ドンチャンチャネル） ※N:ATR算出期間
• M: 初期ストップロス倍数（× ATR） ※P:除外間隔(×ATR)の倍数

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戦略パラメータはグリッドサーチによって最適なパラメータの組み合わせを見つけるために最適化されます。

4.4 ストラテジーのバックテスト結果

下の図は、3つの戦略の最適なパラメータの組み合わせのバックテスト結果です： !

従来の海亀戦略は明確なトレンド市場で優れたパフォーマンスを発揮しますが、市場の横ばいや急激な反転の段階では大きなドローダウンが発生します。一方、AdTurtle戦略は排除ゾーンと動的ストップロスメカニズムのおかげで、ほとんどの偽信号を効果的に回避し、全体的な収益率、シャープレシオ、最大ドローダウン指標のすべてで従来のバージョンを上回っています。AdTurtle戦略は短期間バージョンで最も安定したパフォーマンスを示します。グリッドサーチ最適化の結果、最良のパフォーマンスを持つ戦略の組み合わせは年率収益62.71%に達し、最大ドローダウンは15%以内に抑えられます。

まとめ

海亀取引法則は、明確な構造と論理的な厳密さにおいて代替不可能な地位を持つ古典的なトレンド取引モデルです。システム化されたトレンド認識とリスク管理のフレームワークを通じて、暗号市場でも依然として相応の適用性を持っています。しかし、暗号資産のボラティリティの特性、取引メカニズム、投資家構造は伝統的な市場とは異なり、原始戦略は移行過程で市場構造に合わせて適応・最適化する必要があります。AdTurtle戦略は、排除区間、動的ストップロス、可変追加投資のしきい値などのメカニズムを導入することにより、高頻度およびボラティリティのある相場における戦略の生存能力と収益の安定性を大幅に向上させました。

次のステップとして、投資家はより多くのパラメータの組み合わせをテストし、レバレッジを導入することで利益を拡大できます。資金の流れやポジションの変化などのオンチェーンデータ、恐怖と欲望の指数などのマクロ感情指標、機械学習モデルを組み合わせて信号の識別と取引の実行をさらに強化し、暗号市場におけるトレンド取引戦略の高度な知能進化を促進することをお勧めします。

###参考文献

• Githubの、https://github.com/odonnell31/Turtle-Trading-Simulator
• リスクと財務管理、https://www.mdpi.com/1911-8074/12/2/96

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