バックテストよりフォワードテストの成績が優れていても警戒する
目の前に１０年間分の価格データがあるとして、利益を残せるような売買ルールを見つけようとするとき、検証方法は２段階に分かれます。バックテストとフォワードテストですね。
取得した価格データを６年分と４年分のように、２種類に分け、利益の残せる売買ルールをいくつも作成します。これは６年間分の価格データを使います（バックテスト）。
そして、利益を残せるルールがいくつかにしぼられました。次に、先行きの分からない相場変動でも、利益を残せるか確認しなければなりません。
この検証に４年間分のデータを使うわけです（フオワードテスト）。４年間の価格データを実際の市場の動きと見立て、テストを行うわけですね。
なぜ１０年間分の価格データを一気に使ってしまわないのか？
これには理由があります。
１０年間分のデータで利益の残せるルールを作成・発見できたとしても、１１年目の市場変動に対応できるか分からないからです。つまり、実際の相場で使えるかは未知数になってしまうのです。そこで、あえて６年分というように一部の価格データに制限して検証するようにします。
ある売買ルールがバックテストとフォワードテストに耐え抜いたとき、もっともよい評価を与えられるルールは、ほぼ同等の成績を残せた場合です。フォワードテストの成績がバックテストより悪かったら話になりませんが、良くても運用面に問題が残ります。
フォワードテストは実際の運用に見立てたテストです。そこでバックテストよりも、はるかに良い成績をだせたとしたら、環境の変化に弱いシステムだと判定しなければなりません。４年間の成績がそれ以前の６年間の成績をはるかに上回ったとしても、それ以降の成績を保証してくれるわけではありません。不調に終わることだってあります。そうした理由のため、ほとんど変わらない成績を残せたシステム（売買ルール）が、環境の変化に強い評価を受けることになるのです。