用語集（Glossary）

本ドキュメントや alpha-forge CLI 出力に頻出する略語・指標・統計手法の早見表です（alpha-forge issue #1192 と同期）。

評価指標

用語	読み / 正式名	意味
Sharpe（シャープレシオ）	sharpe_ratio	リターンを変動（標準偏差）で割ったリスク調整後リターン。高いほど良い。最適化・WFT の既定目的指標。
Sortino（ソルティノレシオ）	sortino_ratio	下方リスク（マイナスリターンの変動）のみで割ったリスク調整後リターン。Sharpe の下方リスク版。
Calmar（カルマーレシオ）	calmar_ratio	CAGR ÷ 最大ドローダウン。下落耐性に対するリターン効率を表す。高いほど良い。
MDD（最大ドローダウン）	max_drawdown_pct	資産曲線の最高値から最安値までの最大下落幅（%）。小さいほど良い。
CAGR（年率リターン）	cagr_pct	複利を考慮した年平均成長率（%）。期間の長短に依らずリターンを比較できる。
PF（プロフィットファクター）	profit_factor	総利益 ÷ 総損失。1.0 超で利益超過。全勝で損失合計 = 0 のときは null。
勝率	win_rate_pct	利益で終えたトレードの割合（%）。
tail_ratio（テールレシオ）	—	日次リターンの 95 パーセンタイル利益 ÷ |5 パーセンタイル損失|。1.0 超で利益側の裾が厚い。
VaR / CVaR	var_95 / cvar_95	バリュー・アット・リスク（95% 信頼水準の想定最大損失）と、その閾値を超えた損失の条件付き期待値。

検証・統計手法

用語	読み / 正式名	意味
IS（インサンプル）	In-Sample	パラメータ最適化・学習に使う期間。backtest run --split の前半。
OOS（アウトオブサンプル）	Out-of-Sample	学習に使わず検証だけに使う期間。--split の後半。IS と OOS の性能差が小さいほど過学習が少ない。
WFT（ウォークフォワード）	Walk-Forward Test	IS で最適化 → OOS で検証、を窓をずらしながら N 分割で繰り返す堅牢性検証（optimize walk-forward）。過学習を検出する。
DSR（デフレーテッド・シャープ）	Deflated Sharpe Ratio	最適化で多数の試行を行ったことによる「まぐれ当たり」を補正した Sharpe の有意性指標（Bailey & López de Prado, 2014）。試行回数 n_trials が多いほど厳しく補正される。
MC（モンテカルロ）	Monte Carlo	トレード順序や復元抽出を乱数で多数回シミュレートし、最終資産分布・破産確率（ruin_probability_pct）・95% タイル MDD 等を推定する手法（backtest monte-carlo）。
PSR	Probabilistic Sharpe Ratio	観測された Sharpe が基準値を上回る確率。DSR の基礎となる統計量。

探索・レジーム

用語	読み / 正式名	意味
HMM	Hidden Markov Model（隠れマルコフモデル）	市場を Bull / Range / Bear 等の隠れた「レジーム（局面）」に分類し、状態ごとにシグナルを切り替えるための確率モデル。HMM インジケータで利用。
レジーム	Regime	強気・弱気・レンジ等の相場局面。HMM やマクロ指標でゲーティングし、局面に応じてエントリーを制御する。
near_pass（救済ゾーン）	—	explore の pre_filter で「あと一歩」基準に届かない戦略を optimizer に進める救済機構（goals.yaml の pre_filter.near_pass）。
pre_filter	—	explore run でバックテスト直後に Sharpe / MDD / 取引数の最低基準を満たさない戦略を打ち切り、最適化・WFT をスキップして計算資源を節約する事前フィルタ。