アルゴトレードで最も危険な罠：カーブフィッティング。

過去データに完璧にフィットする戦略を作るのは簡単。問題は、それが未来に通用するかどうか。

なぜ破綻するのか

• パラメータの過剰最適化 — 過去に合わせすぎて汎化性能ゼロ

• ウォークフォワード検証の欠如 — in-sample / out-of-sample の分離をしていない

• 統計的有意性の無視 — Sharpe 1.0 未満の戦略をリスク無視で本番投入

対策

1. ベイズ最適化（Optuna）でGrid Searchより効率的にパラメータ空間を探索

2. ウォークフォワード分析で時間軸をずらしながらロバスト性を検証

3. HMMレジーム検出で市場状態の変化に適応

これを手動でやると数週間。alpha-forgeならCLI一本で完結する。

CL=F（WTI原油）5年データで検証した結果：Sharpe 1.09、Max DD -17.0%。SPY/QQQ B&Hを大幅に下回るドローダウンで同等以上のCAGRを達成。

定量的に証明できない戦略は、戦略ではなくギャンブル。