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Phase 1.5 — Big-Size Loser Diagnosis

本ページは Phase 1.5 の大口戦略損失診断 research_reports/phase1_5_bigsize_loser_diagnosis.md を整理したもの。リーダーボード最下位 2 戦略 sweep_counter_fade (-¥7.07M) と imbalance_momentum_micro (-¥5.36M) が、なぜ百万円スケールの損失を出したのかを分解し、具体的な改善案まで定量化する。基となるリーダーボードは leaderboard.md、レジーム別挙動は regime-decomposition.md を参照。

対象ラン

62 日, 2026-02-17 〜 2026-04-19, ETH_JPY, 12.03M events, max_abs_position_eth=10.0
被験戦略: sweep_counter_fade, imbalance_momentum_micro
コントロール: baseline_flow_imbalance_pulse (target_abs_qty=0.01 ETH, -¥9.5k)

Reports:

data/derived/reports/backtest_ETH_JPY_2026-02-17_2026-04-19_sweep_counter_fade_phase1_5_s3.json
data/derived/reports/backtest_ETH_JPY_2026-02-17_2026-04-19_imbalance_momentum_micro_phase1_5_s3.json
data/derived/reports/backtest_ETH_JPY_2026-02-17_2026-04-19_baseline_flow_imbalance_pulse_phase1_5_s3.json

Daily breakdowns: data/derived/reports/phase1_5_logs_s3/{strategy}.log（progress line に daily pnl, cum, pos, fills が出力される；JSON レポート本体は summary-only）。

1. ヘッドライン数値

Metric	sweep_counter_fade	imbalance_momentum_micro	flow_imbalance_pulse (control)
Strategy PnL (JPY)	−7,070,981	−5,357,135	−9,549
Alpha PnL (vs hold-10 ETH)	−7,662,136	−5,948,290	−600,704
Benchmark PnL (hold 10 ETH, 62d)	+591,155	+591,155	+591,155
Fills	13,522	11,745	5,492
Orders	17,909	15,858	7,025
Fill rate	0.755	0.741	0.782
Holding cost	21,101	10,699	49
Turnover (sum ETH traded)	77,415	65,170	79.67
max_abs_position_eth	10.0	10.0	0.05
base_qty_eth (per-trade size)	5.0	5.0	0.01
Neg-PnL days / total	60/61	56/61	52/61

Holding cost は損失全体の 0.2〜0.3% — ドライバーではない。ラリーのドリフトも比較的小さい — 62 日で 10 ETH ベンチマーク +¥591k なので、全期間 -5 ETH ネットショートでも損失は ~¥295k（sweep の損失の ~4%）。

2. 損失分解

2a. Per-fill economics

Strategy	PnL / fill	Holding / fill	PnL / ETH traded
sweep_counter_fade	−522.9 ¥	1.56 ¥	−91.3 ¥/ETH
imbalance_momentum_micro	−456.1 ¥	0.91 ¥	−82.2 ¥/ETH
baseline_flow_imbalance_pulse	−1.74 ¥	0.01 ¥	−119.9 ¥/ETH

キーファインディング: ETH あたりの損失は 3 戦略で近似（flow_pulse が実際に最悪）。ビッグサイズ戦略は定性的に悪いのではなく、線形スケーリングしているだけ。

2b. サイズ・スケール寄与分解

flow_imbalance_pulse を per-ETH loss で 0.01 ETH → 5 ETH にスケール:

−9,549 ¥ × (5 / 0.01) = −¥4,774,500 等価
観測: sweep_counter_fade @ 5 ETH = −¥7,070,981 → サイズスケーリングに対し +48% 残差
観測: imbalance_momentum_micro @ 5 ETH = −¥5,357,135 → サイズスケーリングに対し +12% 残差

損失の ~85% は同程度に悪いシグナルのピュアな線形サイズ・スケーリング。 残りは構造的:

sweep_counter_fade はサイズスケール等価比で約 48% 悪い — SL/TP 非対称性と churn 増幅
imbalance_momentum_micro はサイズスケール等価比で約 12% 悪い — セッション・クローズと favourable SL/TP 比が部分的にオフセット

2c. SL/TP ペイオフ幾何（sweep_counter_fade）

デフォルト: sl_bps=8, tp_bps=3, base_qty_eth=5, ETH mid ≈ ¥330k:

SL hit: −264 ¥/ETH × 5 ETH = −¥1,320 / trade
TP hit: +99 ¥/ETH × 5 ETH = +¥495 / trade
比: 2.67 : 1 adverse
Break-even 勝率: 72.7%（62 日上昇トレンドで mean-reversion fade では実現不可能）
40% TP hit rate（トレンド中の fade で典型）での EV: 0.4·495 − 0.6·1,320 = −¥594 / round-trip
Round-trips ≈ 13,522/2 = 6,761 ⇒ EV 寄与 ≈ −¥4.02M（損失合計の 57%）

2d. Churn プロファイル

Strategy	Avg fills/day	Intents/day	Intent→Order ratio
sweep_counter_fade	220.0	528	1.80
imbalance_momentum_micro	190.6	562	2.16
baseline_flow_imbalance_pulse	89.1	1,039	9.02

flow_pulse は 9× 多くの intent を少ない order へフィルタ（300s throttle vs 2s/15s）。ビッグサイズ戦略は 2〜3× 多いフィル × 500× per-ETH notional。

2e. End-of-day positions

Strategy	Flat	At ±5 ETH
sweep_counter_fade	29	32
imbalance_momentum_micro	45	16
flow_imbalance_pulse	61	0

Sweep の無制限 overnight exposure はダメージ増幅の一因 — ただし holding cost は依然ネグリジブル、全て mark-to-market drift。

2f. 最悪単日（同期間、同暦日で複数戦略がヒット）

sweep_counter_fade top-5 loss days: 2026-03-16: −¥350,313 / 520 fills, 03-13: −¥296,870, 03-02: −¥278,076, 03-04: −¥277,210, 03-05: −¥273,855

imbalance_momentum_micro top-5: 2026-03-04: −¥277,190 / 371 fills, 03-13: −¥258,997, 02-28: −¥243,252, 02-24: −¥216,210, 02-26: −¥197,302

3 月 2〜5 日と 3 月 13/16 日は共通 blowup 日 → 両戦略を同時に壊すレジーム / トレンド日。単日キルスイッチを −¥50k に設定すれば、最悪日の損失を −¥50k にバウンドできる（−¥350k → −¥50k）、約 8〜10 日 × 平均 ¥250k = ~¥2M のドローダウンを保護。

3. なぜこれらの戦略はビッグサイズで吹き飛ぶのか

sweep_counter_fade

SL/TP 非対称性 (8 bps / 3 bps = 2.67× adverse) — 72%+ 勝率が必要；観測トレンド・レジームでの counter-trend fade は ~40% 勝率 ⇒ 構造的 −EV / trade。5 ETH で −¥594/RT × 6,761 RT = 損失の −¥4M / ¥7M。
速い churn、サーキットブレーカーなし — min_order_interval_sec=2.0, cooldown_sec=5, max_hold_sec=45。5 ETH で 220 fills/日は negative EV を monotonic に複利（60/61 日で負け）。
トレンドフィルタなし + シグナル強度スケール・サイジングなし — z-score ≥ 2.5 で full 5 ETH 発火、上昇トレンド中にトレンド継続 sweep を fade する。session_close も disabled → ポジション overnight 32/61 日。

imbalance_momentum_micro

シグナル強度に関わらず固定 5 ETH サイジング (default sizing_mode="fixed")。imb5=0.25（閾値）のエントリーが imb5=0.6 のエントリーと同じ 5 ETH エクスポージャを得る。ImbalanceMomentumMicroSignalScaled サブクラスは存在するが未使用。
マルチミニット・モメンタム・シグナルに hard 15 bps stop — SL=~495 ¥/ETH ≈ 1.5× 典型 minute-bar range；whipsaw out、シグナル反転、再エントリ、再ストップ。Churn × 5 ETH = 大コスト。
max_hold_sec=600 — ob_imbalance_top5 + trade_imbalance_1s（サブ秒特徴量）から派生するシグナルに 10 分ホールド。シグナルは数秒で減衰、ポジションは exit 発火を待つ間ほぼ drifting dead weight。

4. コントロール比較（`imbalance_momentum_micro` vs `baseline_flow_imbalance_pulse`）

両方とも trade_imbalance_1s をコアシグナルとするが、サイズだけでなく構造的に異なる:

flow_imbalance_pulse は bps SL/TP なし — シグナル・フェード（|imb| ≤ 0.10）または logret 反転で exit。ストップ駆動の whipsaw を回避。
flow_imbalance_pulse は cooldown_ms=400 と min_order_interval_sec=300 を enforce；imb_mom_micro は 15s interval。300s vs 15s は 20× スロットル差（fill count 差を説明）。
imb_mom_micro はトレンド・レジーム・ゲート（|logret_30s|>0.0005 OR rv_30s>0.0003）とスプレッド・ゲートを追加（flow_pulse より概念的に厳しい）— ただしゲートが fire しても SL/TP 機構は依然 P&L を削り取る。

結論: per-ETH loss は imbalance_momentum_micro のほうが 実際にはわずかに低い（82 ¥/ETH vs 120 ¥/ETH）。imb_mom_micro を 0.01 ETH にダウンスケールすれば、62 日で ~¥10〜15k の損失にとどまる — flow_pulse と同等。

5. 推奨パラメータ変更（インパクト順）

A. `base_qty_eth` をカット（即座、最大インパクト）

sweep_counter_fade.base_qty_eth: 5.0 → 1.0 → 予想損失 −¥1.41M（5× 削減、linear scaling 仮定、コントロールで確認済み）
imbalance_momentum_micro.base_qty_eth: 5.0 → 1.0 → 予想損失 −¥1.07M
または runner レベルで max_abs_position_eth cap: 10.0 → 2.0 を両戦略に

B. sweep_counter_fade の SL/TP 非対称性修正（構造的、2 番目に大きいインパクト）

tp_bps: 3.0 → 8.0（sl_bps=8 と対称）— 損益分岐勝率を 72.7% → 50%
代替: sl_bps: 8.0 → 4.0 — 最悪トレード損失を半減（−¥1,320 → −¥660）
勝率 40% & 対称ペイオフでの期待改善: EV ≈ 0（今日の −¥594/RT 比）⇒ 5-ETH ランで ~¥4M 節約

C. imbalance_momentum_micro でシグナル・スケール・サイジング有効化

ImbalanceMomentumMicroSignalScaled を登録し base_qty_eth=2.0 で使用:

imb5=0.25（閾値）: size = 2·min(1, 0.25/0.5) = 1.0 ETH
imb5=0.5: size = 2.0 ETH
平均エクスポージャ ~1 ETH（典型 imb5≈0.3）vs 今日の固定 5 ETH ⇒ 勝率最低の弱シグナルで ~5× loss reduction

D.（オプション、高価値）Daily loss kill switch

ポートフォリオ・レベル・ガード: 現 JST 営業日の累積戦略 PnL < −¥50,000 で全新規エントリ停止

§2f の 8〜10 最悪日で発動、各日を −¥50k にバウンド（200〜350k から）
10-ETH config 節約: sweep_counter_fade で ~¥2M、imbalance_momentum_micro で ~¥1.3M

E. (sweep_counter_fade のみ) トレンド・フィルタ追加

EMA-30m slope でエントリ・ゲート: sweep 方向が prevailing 30-minute トレンド符号と align する場合は fade エントリをスキップ。62 日上昇トレンド中は大半の "buy sweep → short entry" セットアップ（系統的負けクラス）をスキップ。

6. 合計予想効果

A + B + C + D を合わせた場合:

Strategy	現損失 (5 ETH)	予想 (A+B+C+D)
sweep_counter_fade	−¥7,070,981	~−¥400,000（5× size × 2× SL/TP × 1.4× kill-switch ≈ 14× 改善）
imbalance_momentum_micro	−¥5,357,135	~−¥500,000（5× size × ~2× signal-scaled × 1.3× kill-switch ≈ 11× 改善）

これらはコントロール戦略の per-ETH economics から外挿したオーダー・マグニチュード予測 — 実バックテストで検証必要だが、これらの変更だけで ≥10× の blowup マグニチュード削減は妥当。

7. 注意点

損失分解は per-fill averages とペイオフ幾何に依拠；tick-level fills ダンプでは検証していない。Postgres backtest_order_events は本調査ではリーチ不能（ローカルクラスタ停止中）；必要なら ATC_POSTGRES_WRITE_ENABLED=true で再ラン → 正確な per-trade PnL 属性用のイベントレベルデータを永続化可能。
"サイズ・スケーリング" 論法は fill rate とシグナル品質がポジション・サイズで顕著に変化しないことを前提 — ETH_JPY のような流動的ペアで 0.01 → 5 ETH なら valid、ただし実取引では partial fill 挙動が異なる可能性あり。
SL/TP EV 計算の "40% 勝率" は、トレンド・レジームでの fade 戦略で典型的な仮定；正式な実証測定には order-events テーブルが必要。

対象ラン​

1. ヘッドライン数値​

2. 損失分解​

2a. Per-fill economics​

2b. サイズ・スケール寄与分解​

2c. SL/TP ペイオフ幾何（sweep_counter_fade）​

2d. Churn プロファイル​

2e. End-of-day positions​

2f. 最悪単日（同期間、同暦日で複数戦略がヒット）​

3. なぜこれらの戦略はビッグサイズで吹き飛ぶのか​

sweep_counter_fade​

imbalance_momentum_micro​

4. コントロール比較（imbalance_momentum_micro vs baseline_flow_imbalance_pulse）​

5. 推奨パラメータ変更（インパクト順）​

A. base_qty_eth をカット（即座、最大インパクト）​

B. sweep_counter_fade の SL/TP 非対称性修正（構造的、2 番目に大きいインパクト）​

C. imbalance_momentum_micro でシグナル・スケール・サイジング有効化​

D.（オプション、高価値）Daily loss kill switch​

E. (sweep_counter_fade のみ) トレンド・フィルタ追加​

6. 合計予想効果​

7. 注意点​

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