小数の法則とは
小数の法則（Law of Small Numbers）は、
少ないサンプルでも、
全体の傾向を正確に反映していると誤って判断する傾向を指します。
何が起きるか（現象レベル）
人は、
小さなデータでも意味のあるパターンを見出そうとします。
FXでの出方（行動に現れる例）
- 数回の勝敗で手法を評価する
- 直近10回程度の成績で結論を出す
- 短期検証結果を確定的に扱う
- 偶然の偏りを再現性と誤認する
起きやすい条件
- 検証に時間をかけられない場合
- 結果を早く求めている状態
- 短期トレードで回数が少ない場面
- 成功例が印象に残りやすいとき
代表性の錯覚
小数の法則では、
サンプルが代表性を持つと錯覚します。
チェック項目（自己点検）
- サンプル数は十分か
- 結果のばらつきを確認しているか
- 長期データと比較しているか
- 偶然の可能性を排除していないか
対処の方向性（数を確保する）
- 最低サンプル数を事前に決める
- 短期結果は参考扱いにする
- 統計的有意性を意識する
- 分布を見る習慣を持つ
関連バイアス
- ギャンブラーの誤謬
- 確率無視
- サバイバーシップバイアス
まとめ
小数の法則は、
少数データを過大評価する点に特徴があります。
十分なサンプルを確保することで、誤認を避けやすくなります。
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