バックテストは嘘をついている：なぜポイントインタイムデータを使用すべきか

仮想的なシンプルなトレーディング戦略を構築してみましょう。前提は非常に簡単で、広く議論されているナラティブに基づいています：コインが取引所から流出すると、強気傾向になりやすいというものです。理由は直感的です：コインが取引所から移動する場合、保有者がセルフカストディに引き出すことを示し、取引所で売却可能な供給量を減少させます。逆に、コインが取引所へ流入する場合は、保有者が売却の準備をしている可能性を示唆します。

しかし、一日だけの流出ではただのノイズに過ぎません。本物のトレンドを見極めるためには、取引所残高に移動平均クロスオーバーを適用します。短期平均が長期平均を下回ったとき、一過性のイベントではなく、持続的なパターンとしてコインが継続的に取引所から流出していることが確認できます。

GlassnodeのBinance取引所残高を用いて、以下の定義とします：

• 市場へ参入：BinanceのBTC残高の5日移動平均が14日移動平均を下回ったとき、継続した流出トレンドのシグナル。
• 市場から退出：5日移動平均が再び14日移動平均を上回ったとき、流出トレンドが反転し、コインが取引所に戻り始めたことを示す。

この戦略を、単純にBTCを保持する場合と比較します。期間は2024年1月1日から2026年3月9日まで、初期資金は$1,000、各トレードに0.1%の取引手数料を適用。

このチャートの見方：

🟫 下部の茶色の線はバイナリートレーディングシグナルで、市場にいる（1）か市場から退出している（0）かを示します。

🟦 青色の線は戦略のポートフォリオ価値の推移を追跡しています。

🟩 緑色の線は「買い持ち」ポートフォリオのベンチマークです。

取引所残高戦略はまずまずのパフォーマンスを示していますが、時には買い持ち戦略がそれよりも優れていることも確認できます。しかし調査期間の終盤では、取引所残高戦略は追いついています。ボラティリティの抑制と最終的に買い持ちと同等のパフォーマンスを求める投資家もいるかもしれませんが、最終的な数値は誤解を招きます。その理由は以下で説明します。

問題点：データの改変と先読みバイアス

指標は固定的ではありません。多くの場合、新しい情報が得られるため、指標は遡って修正されます。これは、アドレスクラスタリングやエンティティラベリングに依存する指標、例えばオンチェーン取引所残高などに特に当てはまります。また、取引量や価格などの指標でも、個々の取引所が時折、データを若干遅れて提出するため、同様のことが起こります。

つまり、たとえば2024年1月15日に表示される値は、実際に2024年1月15日に公開された値とは異なる場合があります。データは事後的に修正されています。この修正データで戦略をバックテストすると、トレーディング決定時点では利用できなかった情報を暗黙的に使用していることになります。これが先読みバイアスを生じさせます。

「正直な」バックテスト：ピンポイントタイムデータの使用

そこで、全く同じバックテストを行いましょう。シグナルロジック、パラメータ、期間、手数料は同じですが、今度はGlassnode Studioで利用可能な「Point-in-Time（PiT）」バージョンの取引所残高指標を用います。

PiT指標は厳格に追加のみで、改変不可。各履歴データポイントは、その時点で把握されていた情報のみを反映しています。事後修正や先読みバイアスはありません。

同じ指標を使っているにもかかわらず、戦略の結果は大きく異なります。新しいチャートの紫色の線がその結果を示しています。全体的なパフォーマンスは明らかに悪化しています。

2024年の大半では両戦略は似た挙動を示していますが、PiTベース版は2024年11月と2025年3月の大きな上昇を十分に捉えられていません。そのため、累積パフォーマンスが大きく乖離し、最終的には著しく低くなっています。

重要なポイント

この例では、紫色の戦略（その時点で利用可能だった情報しか持っていないもの）は明らかに劣ったパフォーマンスとなりました。► バックテストは、誤ったまたは修正済みデータを使うと誤解を招きます。 本当の歴史を再現するには、改変不可なPoint-in-Time指標を使うことが不可欠です。