Mjolnir 神槌 — 厳格クレジットゲート (Tail Event専用)

核心: Price OR Credit Extreme (Strict Mode)。CCC (超低格付社債) OAS が 36 ヶ月中で上位 20% (rank>0.80) の極端値の時のみ発動。55 fire events の約 70% が 2007-2009 (GFC) と 2019-2020 (COVID) に集中。

適用場面: 誤発火を徹底回避したい時。Excalibur v2 (rank>0.60) が 2022 Rates で誤発火 (-5.25pp) した問題を完全回避。中程度ストレスでは動かない代わりに本物の Tail は捕らえる。

4 戦略 MECE 比較 — 共通期間 2002-09 → 2026-03, 283M, Sortino 業界標準 (r<0 半分散)

4 戦略を 完全同一の期間・計算方法 で比較。各戦略の個別ページ KPI と値が一致します。

戦略	CAGR	Sharpe	Sortino	MaxDD	Calmar	位置づけ
聖杯 Grail	+16.40%	0.776	0.878	-33.9%	0.484	MA200 切替単純型
聖剣 Excalibur	+18.48%	0.877	1.024	-26.0%	0.711	HY soft gate 追加
神盾 Aegis ⭐	+16.63%	0.920 (最高)	1.191 (最高)	-26.4%	0.629	3-Gate 標準推奨
神槌 Mjolnir	+18.13%	0.809	1.032	-29.3%	0.619	CCC strict gate, tail 特化

注: Sortino は業界標準 (r<0 のみで半分散、目標 0)。以前の各戦略個別値との差異は計算方法の統一による。データ: Norgate PIT 1289 tickers + FRED HY/CCC OAS + Yahoo SPY。 PBO (CSCV S=16, N=4): 24.6%、ランダム比較 94.8%。

戦略仕様 — Price OR Credit Extreme (Strict Mode)

Grail 戦略_CCC080

Mjolnir: 株式モメンタム × CCC OAS 上位20%ストレス検出

Gate 1 (順張り): SPY が MA200×0.95 以上なら bull、未満なら bear

Gate 2 (信用): CCC OAS の rank_36m > 0.80 (過去36ヶ月の上位20%) で強制bear。v2 (rank>0.60 AND dev>0.05) より厳格。

判定: bear if (S1 OR S2) — どちらか1つでも発火すれば防御
bull: S&P500の6Mモメンタム Top5、InvVol加重
bear: 防御ETF14銘柄から Top4、InvVol加重

CAGR

18.1%

+1.73pp

Sharpe

0.81

+0.033

Max DD

-29.3%

+4.6pp

Calmar

0.62

+0.135

ΔはGrailベースライン(MA200単独)比 — 283ヶ月 / 2002-09 → 2026-03 / Norgate PIT

なぜ rank>0.80 か?

意味論的閾値 — CCC OAS (High Yield Option-Adjusted Spread) が過去36ヶ月の上位20%水準 = 真の信用危機。GFC 2008, COVID 2020 のような極限ストレスのみ検出。

現在値

CCC OAS

—

Rank 36M

—

閾値 rank

> 80%

🔍
        v2 (rank>0.60) vs Mjolnir (rank>0.80) の差: v2 は 2022 年の中程度ストレス (rank=0.69) で誤発火し bear rally を取り逃し (-5.25pp)。Mjolnir はより厳格で 2022 年は発火せず → Grail と同値 +2.29% を維持。GFC 2008 では両方発火し、Mjolnir の GFC CAGR は +4.01% (Grail -8.75% から +12.76pp 救済)。
      

Backtest: 283ヶ月中 55 回発火 (19.6%)、うち Grail が bull だった時だけ bear に転換 (Veto) = 33 回 (11.8%)。詳細はFire履歴参照。

今月のポートフォリオ

— 年 — 月

—

市況により切替:

読込中...

月次リバランス計算

投資額 → 購入株数・金額

投資資金

ドル円:

銘柄	種別	目標比率 / 投資額	株価($)	株数 / 実配分
シグナル読込後に表示

※ 毎朝JST07:00に自動更新。購入株数は切り捨て・端数は現金保有。証券口座で最終確認。

累積リターン推移 (2002-09 → 2026-03, 283M) — 4 戦略統合 (Grail / Excalibur / Aegis / Mjolnir + 防御型/SPY)

年次リターン — Mjolnir vs Grail (baseline)

年	Mjolnir (採用)	Grail (baseline)	Δ	SPY	Fire
読込中...

CCC rank>0.80 Fire 履歴 — 55 イベント (2002-09 → 2026-03)

厳格クレジットゲート発動の実際

緑=VETO WIN (Grail bullだったが Mjolnir が bear → 救済) ／青=S1同時発火 (V0も bear、追加効果なし) ／赤=VETO FP (誤発動) ／グレー=NEUTRAL

読込中...

VETO WINs

—

Grail の負けを救済 (Grail bull, Mjolnir bear)

VETO FPs

—

誤発動 (bull rally 取り逃し)

Net 効果

—

WIN 合計 + FP 合計

発動率

—

55/283月

Walk-Forward 検証 — 18 Window OOS (2007-09 → 2025-08)

ロバスト性検証

Rolling 1-year OOS windows / N=18 / 厳格な out-of-sample 評価

戦略	OOS Sharpe avg	OOS CAGR avg	Min Sharpe	正値窓
読込中...

⭐
      逆説的発見: IS grid-search の最頻値は 0.50 (44%) だったが、OOS では 固定 0.80 の方が +0.095 Sharpe 改善 (vs IS-opt の +0.021)。
      これは "意味論的閾値" が "backtest 最適化" を上回る典型例 — Mjolnir の 0.80 は prior knowledge (top 20% extreme stress) で選ばれており、overfit を回避。
    

統計的検証 — Block Bootstrap 86% 勝率

採用GO

Mjolnir (optimal_v4f = Mjolnir) — 採用推奨

283M / Norgate PIT / rank>0.80 (semantic) / Block Bootstrap N=500 b=6M

Sharpe: 0.793 (V0: 0.728)

P(Mjolnir>Grail): 86.0% (Bootstrap)

採用根拠: Block Bootstrap で 500 sample 中 430 で Mjolnir が Grail の Sharpe を上回る (86.0%)。GFC core (+12.76pp CAGR 改善) / COVID 2020 (+0.57 Sharpe 改善) の 2 大危機で顕著な crisis insurance 効果。同時に 2022 Rates Shock (Grail と同値 +2.29%) / Recovery 23-24 (Grail と同値 +17.65%) では silent に維持 — 誤発火ゼロ。年次 win rate は 5/7 = 71% (fire 発火年のみ集計)。Full 283M で Pareto 改善: CAGR +0.99pp / Sharpe +0.065 / MaxDD +4.61pp / Calmar +0.101。

バックテスト上の留意事項

⚠有効期間: 2002-09を開始月 (T=283M)。防御型ETF未整備期 (1999-10〜2002-07) を除外。GFC (2007-09) は含む。

⚠VETO FPs: 18 OOS 窓中 2 窓で Mjolnir が Grail に負け (2015-16: -0.401 Sh, 2018-19: -0.079 Sh)。11 窓は tie (Mjolnir 発火なし)、5 窓で Mjolnir が勝利。

⚠Fire の集中性: 55 fire events のうち約 70% が 2007-2009 と 2019-2020 に集中。Mjolnir の価値は crisis insurance 型で、平穏期には Grail と同じ。

ℹデータソース: CCC OAS は Norgate HY_OAS_Close (実質 FRED BAMLH0A3HYC)。日次更新。36M rank は月末値 36 ヶ月で計算。

ℹv2/v3 との比較: v2 (rank>0.60 AND dev>0.05) は 2022 Rates で -5.25pp 劣化。Mjolnir は 2022 問題を完全解決 (Grail と同値)。v3 (+TLT 3M shock) は別軸の改善。

ℹ閾値の選定根拠: IS grid-search は 0.50 を最頻とするが、OOS で固定 0.80 が勝利 (+0.095 Sh vs +0.021)。semantic threshold > backtest-optimized の典型例。