MQL5マーケットでZulu Strategie Studioをご覧ください – 現在249米ドル
Zulu Strategie Studioは大幅な拡張を実施します。既存の3つの運用モード（クラシックゴールド、AIオート、セミAI）に加え、新たにギャンAIモードが追加されます。
この統合により、Gann Atlasからのシグナルと、構造化された市場分析、設定可能な取引ルール、およびそれに続く未決済ポジションと保留注文の管理が組み合わされます。
この新モードは現在、実地技術テストを実施中です。テスト内容は、シグナル検出、データ処理、並列AIクエリ、約定検証、ブローカー確認、およびその後の取引管理といったプロセス全体にわたります。
Zulu Strategie Studioは現在249ドルで販売されています。MQL5マーケットでのギャンアップデートのリリースに伴い、価格は349ドルに値上げされます。
新しいギャン機能を使用するには、別売りのGann Atlasインジケーターが必要です。スタジオの価格には含まれていません。既存の操作モードは、Gann Atlasがなくても引き続き使用できます。
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AIが分析のために実際に受け取るもの
AIによる意思決定の質は、利用可能な情報、その情報の処理方法、適用されるルールに大きく左右される。
そのため、Zuluは各分析ごとに構造化されたデータパッケージを作成します。このパッケージには、特定の時点における選択された市場の状況、関連する戦略情報、および取引が実行される条件が含まれています。
これにより、AIは特定の分析タスクを実行できるようになります。例えば、新しい設定の評価、既存のポジションの確認、または既に発注済みの保留中の注文の評価などです。
複数の期間にわたる市場動向
データパッケージには、選択した分析時間枠のローソク足データと、それよりも上位の時間枠の補足データが含まれています。例えば、M15の設定では、M15、H1、H4を同時に表示できます。
完成したローソク足履歴の一部が送信されるとともに、現在進行中の、まだ未完成のローソク足も別途送信される。この区別は重要である。進行中のローソク足は、形状が変化する可能性があるからだ。
現在のデータパッケージでは、新規エントリーの場合、分析期間から最大64本の確定ローソク足が考慮されます。未決済ポジションをレビューする場合は、最大96本のローソク足が考慮されます。さらに、利用可能な場合は、上位の時間枠から最大32本または24本のローソク足も含まれます。
これにより、短期的なトリガーをより広い文脈で捉えることができる。例えば、短期的な買いシグナルは、より大きな下降トレンドと一致する可能性がある。逆に、短期的な押し目は、継続的な上昇トレンドの中で発生する可能性がある。
入手可能なデータによってこの区別が可能となるが、評価は与えられた戦略の範囲内でモデルが行うべき課題である。
市場構造、価格帯、流動性イベント
Zuluは価格データに計算された構造情報を補足します。これには、とりわけ以下の情報が含まれます。
- 確定した高値・安値、および短期と上位時間足の構造の方向性、
- 構造的変化が特定され、
- 同水準の高値と同水準の安値、
- 関連する高値または安値のオーバーシュートとリトレースメント、いわゆる流動性スイープを特定しました。
- 選択されたアクティブな注文ブロックゾーン、
- 公正価値ギャップとは、定義に従ってローソク足間で特定された不均衡領域のことです。
これらの条件は、価格水準と時間参照を含む具体的なデータとして転送されます。ゾーンに関しては、Zuluは近隣のアクティブなエリアを優先し、スペースの制約によりパッケージに含まれないエリアがある場合はその旨を示します。
実用的な利点：AIは、エントリーポイントと利益目標の間に適切な対抗構造が既に存在するかどうかを評価できる。目標は数学的には良好なリスク・リターン比率を示すかもしれないが、伝達された市場構造の観点からは依然として不利な位置にある可能性がある。
変動性と本日既に発生した値動きの量
価格差は市場との比較においてのみ意味を持ちます。そのため、AIは、とりわけ、それぞれの期間における14期間のATR（平均真値幅）を受け取ります。
さらに、過去20日間の平均日次取引レンジ、当日のレンジ、およびそれらの相互関係が提供されます。前日および前週の高値と安値も併せて表示され、これらの水準が現在の期間に既に到達しているか、または超過しているかに関する情報も含まれています。
適切なM15日中取引設定の場合、Zuluは残りの期間における過去の価格変動分析を追加します。この分析では、ブローカーの取引時間が類似している連続した過去の価格セグメントを評価します。
このデータは、明確に過去の動向として分類されています。これは、今日の動向の成功確率や固定的な限界値を示すものではありません。
例えば、AIは残りの取引時間と観測された市場環境を考慮して、価格的に遠い利益目標が適切かどうかを評価することができる。
ギャンの情報は、信号の方向だけにとどまらない。
Gann Atlasは、独立した戦略トリガーを提供します。このスタジオは、元の取引方向、参照エントリー、元のストップロス、および3つの元の利益目標（TP1、TP2、TP3）を送信します。
さらに、基礎となるギャン幾何学も示されています。
- 上下のスイングアンカーを確認しました。
- これらの錨の時間と年代
- 完成したローソク足ごとに使用される価格スケーリング、
- 比率が 1×4、1×2、1×1、2×1、4×1 の上昇および下降ギャンファン、
- 基準レンジを8分割した価格水準、
- ファンラインから基準価格までの距離（ATR単位で表す）
- より高次の時間軸におけるギャンの分析結果を別途記録したもの。
有効化されたフィルターに応じて、信号強度情報や供給ゾーンおよび需要ゾーンまでの距離といった追加の信号特性が付加されます。
ファンは、具体的な価格値と定義されたスケールを用いて記述されます。したがって、その意味は、チャートウィンドウが現在どのように拡大または縮小されているかには左右されません。
AIは、ギャンの3つの目標を互いに比較検討する必要があります。どの目標が構造に適合するか？どのような障害があるか？コストを考慮すると、より近い目標は依然として価値があるか？より遠い目標は、市場状況を考慮して妥当か？
SL/TP調整が無効になっている場合は、元のストップロスを維持し、元のターゲットのいずれかを選択する必要があります。調整が許可されている場合は、構造的に妥当な代替案を提案できます。
新規エントリーは、ギャンシグナルの方向性に連動する。AIは、ギャンの買いシグナルを売りトレードに独自に変換してはならない。
費用と仲介手数料も評価対象に含まれます。
利益目標と損切り距離の比率が魅力的だとしても、取引コストを差し引いた後に何が残るかはまだわかりません。
したがって、Zuluはとりわけ以下のことを伝達する。
- 現在の買値と売値、およびスプレッド、
- ATRに対するスプレッド
- 設定済みまたは自動的に見積もられた手数料、
- 推定値として明示的に識別されるスリッページアプローチ、
- ティックサイズ、ティック値、契約サイズ、
- 最小ロットサイズ、取引数量の刻み幅、最大ロットサイズ、
- ブローカーのストップおよびフリーズ距離、
- 取引モードと報告された取引セッション。
AIはまた、純報酬対リスク比率、SLとTPの最小距離、および目標値とコストの比率に関する設定された要件も受け取る。
これは、たとえ根本的に正しい方向性を示していても、例えば達成可能な目標がコスト面で小さすぎる場合などには、設定が却下される可能性があることを意味する。
ローカルでの執行チェックでは、実際の実行可能性が再確認されます。ブローカーの最小ロットとリスクパーセンテージは別々の設定です。最小ロットを使用する場合、ストップロス時の計画損失が希望するリスクパーセンテージ予算を超える可能性があります。
取引時間と経済カレンダーは文脈の一部です
日中取引の設定は、残りの取引時間に適したものでなければなりません。そのため、データには関連する時間帯、目標とする決済ポイント、およびブローカーの取引セッション終了に関する情報が含まれます。
カレンダーデータが利用可能で有効な場合、MT5経済カレンダーから関連イベントが追加されます。これには、対象通貨にとって中程度および高度な重要度を持つイベント、今後の日付、および最近公開された情報が含まれます。
入手可能で既に公表されているデータについては、実績値、予測値、および過去の値が提供されます。
Zuluは、この情報の限界について次のように説明しています。経済カレンダーは包括的なニュースサービスではありません。予期せぬニュースは自動的に報道されません。カレンダーのデータが欠落している場合や古い場合は、その旨が明記されます。
相互作用の例
Gann Atlasが買いシグナルを生成し、3つの可能な利益目標を提示したとします。
最初の目標は比較的近い。スプレッド、手数料、スリッページを考慮すると、設定されたコスト控除後のリターン対リスク比率に対する残りのリターンは低すぎる可能性がある。
2番目のターゲットは経済的により適しているかもしれないが、関連する価格帯の直前に位置している。
3つ目の目標は、より大きな値動きを必要とするものの、より遠距離からの値動きが見込める。しかし、上位の時間軸、現在のボラティリティ、そして残りの日中取引時間などを考慮すると、この目標は現実的ではないかもしれない。
AIの役割は、これらの情報を共同で評価することです。AIは、許容可能なターゲットを選択したり、適切な許可が得られた場合には合理的な調整を提案したり、取引への参加を控えたりすることができます。
最低リターン対リスク比率を高く設定することは、利益確定目標を恣意的に遠ざけるための指示ではありません。それは、健全な取引戦略が満たすべき追加条件の一つです。
この例は、意図された意思決定ロジックを示すものです。すべてのモデルがすべての状況を正しく評価することを保証するものではありません。
未決済の取引については、実際のポジションが確認されます。
ポジションの見直しを行う際には、新しい市場データパッケージと関連するポジションデータが組み合わされます。
AIは、現在のエントリーポイント、出来高、ストップロスとテイクプロフィットのレベル、および当初のエントリー値とストップロス値などの情報を受け取ります。また、開始時刻、当初の日中取引終了時刻（該当する場合）、最後の運用アクション、および既に行われたストップロス調整も受け取ります。
財務状況も考慮されます。具体的には、現在の損益、スワップ取引、既に計上済みの収益と費用、および決算時の純利益の見積もりなどが含まれます。
Zuluは、記録されたポジション期間中に観測された有利な執行価格と不利な執行価格も提供します。観測期間とデータ欠落箇所は明示されます。これらの値は、完全なティック履歴として表示されるものではありません。
これにより、当初の計画および現在の市場状況との関連において、あるポジションを検証することが可能になる。
ギャンモードでは、それぞれの権限の下で可能な決定事項として、例えば、維持、ストップの調整、ストップロス／テイクプロフィットの調整、または決済などが挙げられます。既存のストップロス注文を、リスクを高めるような形でさらに遠ざけることはできません。ターゲットを変更するには、特定の構造的な正当化が必要です。
各取引にはそれぞれ審査期間が設けられています。
設定されたレビュー間隔は、各ポジションまたは保留注文に個別に適用されます。
30分間隔の場合、新規取引は当初予定された時間間隔で処理される必要があります。一般的な時間ブロックが開始されたからといって、数秒後に自動的に再審査されることはありません。
その後のチェックも、個々の進捗状況に基づいて行われます。「次回のチェック予定時刻（ブローカー時間：…）」という表示は、フォローアップチェックが最短でいつ予定されているかを示します。実際の処理は、利用可能な分析枠や技術的な状況によっては、それより遅れて行われる場合があります。
ギャン戦略における保留注文は、保有と削除に分類されます。ポジションの見直しは、新規エントリーの承認を意味するものではありません。
AIの応答からブローカーの確認まで
AIは、事前に定義されたアクションと価格フィールドを含む構造化された応答を生成します。スタジオはこの応答を精査してから、ブローカー注文を生成します。
行動内容に応じて、これには提案の有効性、現在の価格、許容される価格差、コスト、リスク、マージン、許可、および現在利用可能な口座残高などが含まれます。
これは、データ収集からAIによる応答までの間に時間が経過する場合に特に重要です。その間に市場が変化したり、保留中の注文が既に執行されたり、ポジションが決済されたりする可能性があるためです。
送信後、結果は利用可能なブローカー情報と比較されます。提案、送信済み注文、および確定済み約定はそれぞれ異なる状態です。この区別はログにも反映されます。
並列構造と分かりやすい表示
新バージョンでは、最大8つのAIクエリを並列処理できます。これにより、複数のシンボルの分析を同時に処理できるだけでなく、各応答と元のタスクとの関連付けも維持できます。
並列処理は、複数のタスクが保留状態にある場合の待ち時間を短縮します。ただし、単一の分析を自動的に改善するものではなく、実行チェックに取って代わるものでもありません。
手早く概要を把握するために、未決済取引と保留注文を表示する新しいカードビューが追加されました。このビューには、現在のポジション値、スワップを含む損益、利食い目標の進捗状況、利食い目標に対する損切りリスク、直近のAI判断、および次回のレビュー予定時刻が表示されます。
決済済みのポジションと削除済みの保留注文は、この概要画面から消えます。アクションログは追跡のために残ります。
開発作業の内容
Zuluの適用範囲は、主に以下のタスクの組み合わせに表れています。
市場データは時系列的に一貫している必要があります。ギャンシグナルは明確に識別されなければなりません。コストに関する前提条件とデータギャップは可視化されなければなりません。並行する反応が混同されてはなりません。繰り返しによって重複注文が発生してはなりません。確認済みのブローカーアクションは、その後インターフェースに再表示され、次の検証サイクルに含まれなければなりません。
さらに、新規エントリー、未決済ポジション、保留中の注文、部分約定などについても、それぞれ異なる手続きが存在します。
私たちはこのエンドツーエンドの処理に取り組んでいます。AIはその構成要素の一つであり、データ準備、戦略統合、実行、フォローアップはスタジオが担当します。
現状と要件
Gann Modeは現在、実地技術テストを実施中です。掲載されているスクリーンショットは開発段階のものであり、今後のアップデートで実装される機能を示しています。
ギャンモードを使用するには、Zulu Strategie Studioと別売りのGann Atlasが必要です。AIを使用するには、別途サポートされているAPIアクセスも必要です。APIの使用料はプロバイダーによって別途請求され、製品価格には含まれていません。
モデルと推論の労力は選択可能です。高価なモデルや計算に時間がかかるモデルが必ずしも収益性が高いとは限りません。同様に、ポジションチェックの頻度が高いからといって、必ずしも取引結果が向上するとは限りません。
技術テストでは、処理と実行の信頼性を検証します。長期的な取引上の優位性は別途評価する必要があります。取引には損失リスクが伴い、AIは誤った判断を下す可能性があります。
Zulu Strategie Studioは現在249ドルで販売されています。MQL5マーケットでのギャンアップデートのリリースに伴い、価格は349ドルに値上げされます。必要なGann Atlasインジケーターは別途購入可能です。
