LiuGuanYi

ご利用前に必ずお読みください

このEAは、複雑なパラメータ調整を必要とするタイプのEAではありません。中核パラメータはすでに大量のテストを経てプログラム内部に固定されています。 ユーザーが内部パラメータを自由に変更した結果、元のシステムとはまったく異なるものになってしまうことを避けるためです。

実際の運用で理解していただく必要があるのは、口座タイプ、資金ランク、売買方向だけです。それ以外の中核ロジックはシステム内部で自動的に処理されます。

1｜リアル口座を公開監視できます  https://www.mql5.com/zh/signals/2386318?source=Site+Signals+My

ブローカー：EC Markets
サーバー：ECMarkets-MT5-Live01
口座番号：81206286
閲覧用パスワード：Liuguanyi123@ — 公開前に、MT5の読み取り専用インベスターパスワードであることを必ず確認してください

これは実際に稼働しているリアル口座であり、EAがリアル市場でどのように注文を出しているかを確認するために利用できます。

2｜低スプレッドのECN口座をご利用ください

これは非常に重要です。

私の主要なバックテストおよび運用環境は低スプレッドECN口座で、テスト時のスプレッドは約5～8ポイント、手数料パラメータは3です。

このシステムは、ゼロスプレッド・ゼロ手数料という理想化された環境で作られたものではありません。スプレッドと手数料は、すでに戦略の実際の取引コストとして組み込まれています。

ただし、テスト環境より明らかにスプレッドが広い口座、異常なスリッページが発生する口座、あるいは標準的なECN環境と大きく異なる取引条件のブローカーを使用した場合、最終利益とドローダウンの両方が変化します。

取引コストが高いほど、純利益は減少し、資金効率は低下し、ドローダウン特性も悪化する可能性があります。

したがって、高スプレッド口座を利用する場合、私のテストと同一の結果を期待しないでください。

3｜この戦略は低遅延に依存しません

本戦略はレイテンシーアービトラージではなく、価格配信の遅延にも依存せず、超低遅延ネットワークを利用して優位性を得るものでもありません。

約1ミリ秒から500ミリ秒まで異なる遅延環境でテストした結果、最終的な全体パフォーマンスに決定的な構造差は確認されませんでした。

そのため、このシステム専用に高額な超低遅延サーバーを購入する必要はありません。安定した一般的なVPS、またはローカルPCで十分に運用できます。

この戦略では、

1ミリ秒を追求することより、安定した接続のほうがはるかに重要です。

4｜中核パラメータは非公開です

システムの動作を本当に決定する内部パラメータは、すでにすべて事前設定されています。研究用の多数のパラメータをユーザー側には公開していません。

理由は単純です。すでにテストされたモデルでも、内部しきい値を誰でも自由に変更できるようにすると、最終的に動いているものは、もはや同じ戦略ではなくなるからです。

ユーザーが選択する必要があるのは、

口座タイプ、資金ランク、売買方向

だけです。

その他の中核パラメータはシステム内部で制御されます。

ユーザーが選ぶのはリスク水準であり、戦略そのものを再設計するわけではありません。

5｜資金ランクがリスク強度を決定します

口座資金が2,500ドルの場合、標準設定は2,500ドル資金ランクです。5,000ドル口座なら5,000ドルランク、10,000ドル口座なら10,000ドルランクを使用します。セント口座も利用可能で、約25ドルから起動できます。

これが最も標準的で合理的な使い方です。

開発初期には、EAが口座総資金に応じて完全自動でリスクを決める方式を採用していました。しかし大量のテストを行った結果、その方式ではドローダウンを非常に低く抑えられる一方で、多くの資金が長期間使われずに残り、資金効率が十分ではないことが分かりました。

そこで最終的に、

リスクを選ぶ権利をユーザーに渡すことにしました。

資金ランクは単なる口座残高のラベルではありません。本質的には、システムがどの程度のリスク強度で動作するかを決定するものです。

実際の資金と選択した資金ランクが同じなら標準リスクです。実際の資金が選択ランクより多ければ相対リスクは低下し、実際の資金が選択ランクより少なければ相対リスクは上昇します。

6｜より大きなリスクを取れる場合は、上位の資金ランクを選択できます

例えば、実際の口座資金が2,500ドルしかなくても、5,000ドル資金ランクで運用することができます。

これは、システムが5,000ドルランク向けに設計されたリスク構造で取引することを意味します。

結果は明確です。

潜在利益が増える一方で、潜在ドローダウンも同時に増えます。

これは不具合でも異常でもありません。ユーザー自身が意図的にリスク水準を引き上げているだけです。

大きな資金変動に耐えられない場合、小さな口座で高い資金ランクを使用しないでください。

高い収益には必ず代償があります。

バックテスト情報

公開バックテスト期間：

2024年3月1日 ～ 2026年8月5日

2024年から開始している理由は、現在使用しているEC Marketsの履歴テスト環境において、信頼できるリアルティックデータを安定して取得できるのがこの期間以降だからです。

見栄えのためにバックテスト期間を長くする目的で、異なる提供元のデータを混ぜたり、品質を確認できない履歴データを使用したりするつもりはありません。

検証できるものだけを公開します。

2,500ドル口座｜2,500ドル資金ランク

初期資金：2,500ドル
最終純利益：6,603ドル
純利益率：約264%
最終口座資金：約3.64倍
最大ピーク時エクイティドローダウン：約16%
テスト中の最大ドローダウン金額：約1,120ドル

1,120ドルを初期資金2,500ドルと単純比較すると、初期資金の約**44.8%**に相当します。

ここで重要なのは、

「ピークからの最大エクイティドローダウン」と「最大損失額を初期資金に対する割合で表した数値」は、同じ統計指標ではないということです。

戦略は選択された資金ランクに応じて実際の取引ロットを動的に計算します。そのため、同じ資金ランクのまま実際の資金だけを増やし、利益構造が近い状態で推移する場合、相対的なドローダウン率は通常さらに低下します。

10,000ドル口座｜10,000ドル資金ランク

初期資金：10,000ドル
最終純利益：26,395ドル
純利益率：約263.95%
最大ピーク時エクイティドローダウン：約16%
テスト中の最大ドローダウン金額：約4,000ドル

この結果は、資金ランクを同比例で拡大した場合でも、システム全体のリスク・リターン構造が比較的一貫して維持されることを示しています。

2,500ドル口座｜5,000ドル資金ランクで運用

これは特に理解してほしいテストです。

実際の初期資金は、

2,500ドル

しかありませんが、システムは、

5,000ドル資金ランク

で運用しました。

最終純利益：

13,201ドル

初期2,500ドルに対して、

純利益率：約528%

最大ピーク時エクイティドローダウン：

約18%

テスト中の最大ドローダウン金額：

約2,240ドル

これは、より大きなリスクを意図的に受け入れられるユーザーが、上位の資金ランクを選択することで、口座全体のリスク・リターン特性を変えられることを示しています。

ただし、もう一度強調します。

収益の可能性が高くなるほど、実際にリスクにさらされる資金額も大きくなります。

この変動に耐えられない場合、この設定を使用しないでください。

バックテストでは必ずリアルティックデータを使用してください

購入後に最も見落とされやすく、同時に最も重要な点の一つです。

MT5でストラテジーテスターを実行したからといって、必ずブローカーのリアルティックデータを使用しているとは限りません。

MT5は過去のローソク足データから疑似ティックを生成することができます。一般的な低頻度戦略では、この違いが大きな影響を与えないこともあります。

しかし本戦略には、価格経路依存、イベント状態、執行順序ロジックが存在します。最終的なローソク足の形が同じでも、その途中で価格がどの順序で動いたかが違えば、内部状態が異なる可能性があります。

正式なバックテストでは、

必ず「リアルティックに基づく全ティック」を選択し、ブローカーが提供するリアルティック履歴を使用してください。

疑似ティックを使用した場合、

バックテスト利益が大きく歪む可能性があります。多くのブローカーは長期間のリアルティック履歴を保有していません。例えば、私のEC Markets環境では、信頼できるリアルティックは2024年以降です。別のブローカーでは2017年からデータが表示される場合でも、それ以前のデータが実際のティック履歴ではなく、再構成またはシミュレーションされたローソク足データである可能性があります。その場合、その期間の利益を本物のリアルティック結果として扱うことはできません。この違いは必ず理解してください。

なぜ最終的に自分でこのEAを開発したのか

私は6年間トレードを続けてきました。

その6年間で、最大の敵は市場そのものではないと気づきました。

自分自身です。

状態が良いとき、私は非常に真剣かつ規律的に取引できます。1日に200ドル稼ぐ日もあれば、1,000ドル稼ぐ日もあります。

本当の問題は、取引方法を知らないことではありません。

利益を出したあと、人の心理状態が変わってしまうことです。

例えば、今月真剣に取引して5,000ドル稼ぐと、翌月は前月の利益によって自信過剰になり、気が緩み、場合によっては傲慢になることがあります。

その結果、取引品質が落ち、損失が発生します。

損失を出すと、また真剣になります。真剣になると再び利益が出ます。そして利益が出ると、また少しずつ気が緩みます。

何年も続けるうちに、自分が同じサイクルを繰り返していることに気づきました。

規律 → 利益 → 自信 → 油断 → 損失 → 再び規律

最も悩ましかったのは、自分でも明確に分かっていたことです。

ルールを厳格に守っているとき、私のトレード成績は明らかに改善します。

しかし、365日毎日、感情・規律・精神状態をまったく同じ状態に保つことはできません。

人間にはそれが非常に難しい。

そこで私は考え始めました。

取引ロジックをルールとして定義できるのであれば、感情を持たないプログラムに実行させればいいのではないか。

プログラムは昨日利益を出したからといって興奮しません。連勝したからといって自分を無敵だと思いません。気分が悪いから条件を省略することもありません。損失を出したからといって、すぐに全部取り返そうともしません。

ただルールを実行するだけです。

その後、信頼できる自動売買システムを見つけたいと思い、他の開発者が販売するEAや戦略を購入し始めました。

合計でおよそ、

3,000ドル

を使いました。

しかし、購入・テスト・研究を繰り返す中で、この市場には非常に多くの問題があることに気づきました。

未来データの利用、リペイント、履歴データの差し替え、手数料の無視、スプレッドの無視、スリッページの無視、含み損の隠蔽、バックテストと実運用で異なる条件の使用、過去相場に合わせたパラメータの再調整、都合の良い期間だけの選択、そして不自然なほど完璧な資産曲線。

最終的に一つの結論に至りました。

「魔法のEA」を探し続ける限り、存在しないものを永遠に探し続けることになるかもしれない。

そこで、他人のシステムを買うのをやめました。

自分で作ることにしました。

こうしてこのEAが生まれました。

最初の目的は、最も美しいバックテスト曲線を作ることではありませんでした。

本来トレーダーが規律と感情管理によって実行しなければならない行為を、ルールに従って継続的に実行できる自動化システムへ変えること。

これが目的でした。

定量アーキテクチャ

工学的に見ると、このシステムは従来の、

インジケーターがシグナルを出す → そのまま注文する

という構造ではありません。

実際の意思決定フローは、

市場状態認識 → 構造評価 → イベント確認 → リスク評価 → 執行検証

に近いものです。

MT5チャート上に最終的に表示される注文は、内部状態システムが複数層の制約を通過した後に生成された最終出力にすぎません。

一｜マルチタイムフレーム状態空間分解

システムは複数時間軸による状態解析構造を採用しており、各時間軸は異なる情報的役割を持ちます。

方向構造、局所ボラティリティ、市場イベント、ポジション状態、執行環境は単純に足し合わせられるのではなく、それぞれ異なる階層へマッピングされ、最終的に取引を実行する権限があるかどうかを共同で決定します。

したがって、システムが生成するのは単なる買い・売りシグナルではなく、

複数階層の状態確認を通過して初めて執行権限を得る取引状態です。

二｜ヒステリシス型市場状態ルーティング

市場状態は、一つの固定しきい値だけで瞬間的に別状態へ切り替わるわけではありません。

システム内部には、状態持続性、確認、非対称遷移ルール、状態記憶が存在し、主な目的は市場が境界領域にあるときの頻繁な状態反転を抑えることです。

新しい取引サイクルが成立すると、一部の重要変数は固定されます。

市場はその後も変化しますが、数回の短期変動だけで、すでに成立したリスク構造を何度も再解釈することはありません。

三｜ボラティリティ正規化価格構造

システムは絶対的な価格距離を普遍的な判断尺度として使用しません。

同じ10ドルの価格変動でも、低ボラティリティ市場と高ボラティリティ市場では統計的な意味がまったく異なります。

そのため、価格変位、構造距離、局所的な拡張、リスク境界をボラティリティで正規化した空間の中で評価します。

つまり、

単に価格がどれだけ動いたかではなく、その動きが現在のボラティリティ構造に対してどれほど大きいかを評価します。

四｜経路依存型状態進化

現在価格だけがシステムの動作を決定する変数ではありません。

市場がどのような経路を通って現在価格に到達したか、そしてすでに形成されている取引状態、リスク状態、ポジション構造も考慮されます。

したがって、

価格がまったく同じ水準に戻ったとしても、システムがまったく同じ判断をするとは限りません。

理由は単純です。

その価格に到達するまでの経路が完全に異なる可能性があるからです。

これが、本戦略にとってリアルティックデータの品質が非常に重要な理由でもあります。

五｜階層型リスク予算

システムは、シグナルが出たらすぐにロット数を決めるわけではありません。

各新規取引サイクルは、まず独立したリスク予算を設定し、その後、内部リスク計画モジュールが残っている許容リスク空間に基づいて実際のポジション構造を計算します。

権限階層は、

口座リスク管理 ＞ 取引サイクルリスク ＞ ポジション計画 ＞ エントリー条件 ＞ 単純な取引シグナル

と理解できます。

したがって、

取引ロットはシステムが最初に決めるものではなく、リスク計算全体が完了した後に得られる結果です。

エントリー条件が成立していても、上位階層のリスク余力が不足していれば、システムは取引を拒否できます。

六｜非線形ポジションリスク構造

複数ポジションが同時に存在する場合、総リスクを各注文のリスクの単純合計として理解することはできません。

新たなエクスポージャーの変化は、その取引サイクル全体が今後さらに引き受けられるリスク量を変化させます。

すでに使用したリスク予算が、今後新たなエクスポージャーを追加できるかどうかに直接影響します。

したがって、システムが管理するのは個々の注文ではなく、

取引サイクル全体で継続的に変化する総合リスク構造です。

七｜買い・売り方向の独立状態管理

買いと売りは、同じプログラムの方向を反転しただけではありません。

両方向はそれぞれ独立して、

取引状態、リスク状態、執行記憶、サイクル構造

を持ちます。

同時に、口座レベルの資本リスク管理は共有します。

アーキテクチャとしては、

二つの独立した状態エンジンが、一つの口座資本管理レイヤーを共有する構造

に近いものです。

八｜閉ループ執行検証

一般的なEAでは、注文送信に成功した時点で主要な処理がほぼ終わります。

このシステムは違います。

注文指示を送信した後も、

計画状態 → 実際の執行状態 → 最終確認状態

を継続的に確認します。

実際の執行結果が内部リスク状態と一致している場合にのみ、注文ライフサイクルが有効と判断されます。

つまり、管理対象は、

注文が正常に送信されたかどうか

だけではなく、

実際の執行結果が内部リスクモデルに適合しているかどうか

まで含みます。

九｜取引環境の整合性チェック

リアル市場はバックテスト環境ではありません。

最小取引量、ロット刻み、ティック価値、契約サイズ、ストップ制限、フリーズ制限、必要証拠金、スプレッド、スリッページ、注文失敗などは、最終結果に影響します。

これらは戦略の方向判断ロジックそのものではありませんが、設計どおりにリアル市場で実行できるかどうかを直接決定します。

したがって、

取引執行環境そのものが、全体のリスクシステムの一部です。

十｜契約条件変化の検出

システムは、同じ取引銘柄が常にまったく同じ取引条件を維持すると仮定していません。

ブローカーが最小取引量、ロット刻み、ティック価値、契約サイズ、取引制限などを変更した場合、元のリスク計算の前提が変わる可能性があります。

そのため、システムは現在の銘柄の重要な執行属性を記録し、重要な取引条件の変化を監視します。

自動リスクシステムにとって、

同じ銘柄名だからといって、常に同じ経済的性質を持つとは限りません。

十一｜フェイルクローズ型リスク管理

システムは未知の状態に対して非常に保守的な原則を採用します。

安全であることを確認できないからといって、安全であるとは限りません。

重要な保護状態を確認できない、執行結果を検証できない、取引環境に異常が発生した、あるいはリスク条件が想定範囲から外れた場合、システムは未知のリスクを追加するよりも、新規ポジションを制限することを優先します。

これはシステム全体で非常に重要な原則です。

十二｜永続状態の再構築

VPSは再起動することがあります。MT5は更新されます。ネットワークは切断されることがあります。プログラムも再読み込みされることがあります。

したがって、このシステムは最初から「プログラムが永遠に中断せず稼働する」という前提では設計されていません。

取引サイクルの寿命と、プログラムプロセスの寿命は同じではありません。

システムは既存の取引状態を可能な限り保存・再構築し、再起動後も口座が現在どの段階にあるのかを理解できるようにします。既存ポジションをすべて新しいスタートとして扱うことはありません。

十三｜口座資本リスクが最上位権限を持ちます

システム内部には明確なリスク権限階層があります。

口座資本保護 ＞ 取引サイクルリスク ＞ ポジション計画 ＞ エントリー認可 ＞ 取引シグナル

つまり、完全に有効な取引機会であっても、口座レベルのリスク条件が許可しなければ、システムは取引を拒否できます。

このシステムでは、

シグナルが出たからといって、必ず取引しなければならないわけではありません。

取引ロジックは可能性を発見します。

そのリスクを引き受ける権限が口座にあるかどうかは、資本リスクシステムが決定します。

システムの最終定義

工学的に定義するなら、このシステムは、

マルチタイムフレーム状態分解、ヒステリシス型市場状態認識、ボラティリティ正規化価格構造、経路依存型状態進化、階層型リスク予算、非線形エクスポージャー配分、買い・売り方向の独立状態管理、閉ループ執行検証、取引環境変化検出、永続状態復元、フェイルクローズ型資本保護

として理解できます。

最終的にMT5チャート上で見えるのは注文だけです。

その注文がなぜ存在を許可されたのかを本当に決定しているのは、背後にある不可視の状態評価とリスク制約の全体構造です。

システムがどこで取引したかは見ることができます。

しかし、その取引を許可した内部状態を見ることはできません。

リスクに関する注意事項

EA、自動売買プログラム、定量システムのいずれも、永久に有効であることや利益を保証することはできません。

過去のバックテストは将来の収益を保証しません。リアル口座の過去実績も、将来の成績を保証するものではありません。

最終結果は、スプレッド、手数料、スリッページ、ブローカーの執行品質、市場環境、ユーザーが選択する資金ランクの影響を受けます。

過去データを公開する目的は、ユーザー自身が戦略を検証できるようにするためであり、未来が必ず過去を繰り返すと主張するためではありません。

実際に耐えられる損失額を基準に資金ランクを選択してください。

あるドローダウン額が日常生活に影響するのであれば、そのリスク水準はあなたには適していません。