💡 本ロジックの対象環境
対象通貨ペア：USDJPY（ドル円） ／ 使用時間足：5分足専用
自動売買の開発は困難な道です。
多くのロジックが1年以内に破綻します。
今回は10年の検証を生き抜いたコードを公開します。
成績は伸び悩みましたが、破綻しなかった事実に価値があります。
対象通貨ペア：USDJPY（ドル円） ／ 使用時間足：5分足専用
もともとブレイクアウト手法に疲れ果てていました。 ダマシに遭い続け、資金を削られた経験があります。 そこで「価格の弾性」に着目しました。 行き過ぎた価格が戻る力を数値化したいと考えたのです。 試行錯誤の末、Z-Scoreと上位足の環境認識を組み合わせました。
完璧な聖杯を探すより、死なない仕組みを作る方がずっと難しいですね。
このコードを手に入れれば、開発時間を数百時間節約できます。 MT5のEAをゼロから作る手間は膨大です。 本ロジックは、頑健な土台として最適です。 ここから自分好みに改造し、理想のEAを構築してください。
<CHART_IMAGE_EQUITY> <CHART_IMAGE_HEATMAP> <CHART_IMAGE_HOURLY>
これが過酷な全期間10年の市場変動を破綻せず生き抜いた分析ダッシュボードです。
| 項目 | 実績値 |
|---|---|
| プロフィットファクター (PF) | 1.34 |
| 勝率 | 48.8% |
| 総取引数 | 205 回 |
| 純利益 (0.1ロット/1万通貨時) | ¥56645.33 |
| 最大ドローダウン | 3.12% |
| リカバリーファクター | 1.81 |
| 期待利得 (Expected Payoff) | 0.69 |
今回の検証結果の「限界」と「ダメ出し」
この成績は、非常に保守的な結果です。 10年で205回という取引数は少なすぎます。 機会損失が多く、資金効率は低いと言わざるを得ません。 勝率が5割を切っている点も課題です。 期待利得が低いため、手数料の影響を強く受けます。 カーブフィッティングを避けた結果ですが、攻めの姿勢に欠けています。
ロジックの技術的詳細
本ロジックは、マルチタイムフレーム分析と統計的乖離を組み合わせています。
| 項目 | 内容 | 設定値・条件 |
|---|---|---|
| 環境認識 | 1時間足 一目均衡表 | 雲の境界線での価格位置を判定 |
| メイン指標 | HMA (Hull Moving Average) | 期間 14（価格追随性を重視） |
| エントリー根拠 | Z-Score (標準偏差乖離) | $\pm 1.5$ 以上の乖離で反転を狙う |
| 反転トリガー | Stochastic RSI | K線とD線のクロスを確認 |
| フィルター | ADX | 15以上でボラティリティを確認 |
| 決済ルール | 固定TP/SL + トレーリング | TP: 40pips / SL: 20pips |
どう改善すべきか（次なる展望）
このロジックを化けさせるには、時間帯フィルターの導入が不可欠です。 東京時間はレンジが多く、Z-Scoreが機能しやすい傾向にあります。 逆に欧州・ＮＹ時間はトレンドが強く、逆張りは危険です。 時間帯別に閾値を変動させれば、勝率は向上します。
プロのEAは、単一の指標ではなく「相場環境の分類」を最初に行います。今のロジックに「トレンド相場」と「レンジ相場」を切り分けるスイッチを加えてください。
また、ニュースフィルターの実装も推奨します。 指標発表時の突発的な変動は、統計学的な乖離を無視します。 ここを排除できれば、最大ドローダウンをさらに抑えられるはずです。
公開コード（Python）
🔍 プロはどうやってダマシを回避しているのか？
今回のAIロジックも優秀ですが、長年ランキング上位に居続けるプロのEAは、さらに複雑な環境認識や、独自のボラティリティフィルターを何層も実装しています。
自作EAの成績が行き詰まった時は、実際にリアル口座で長期間利益を出し続けている「本物の市販EA」の挙動（エントリーと決済のタイミング）を観察することが、一番の勉強になります。
from strategies.base import BaseStrategy
import pandas_ta as ta
import pandas as pd
import numpy as np
class DynamicZScoreElasticityStrategy(BaseStrategy):
def __init__(self):
# 【クオンツ調整】ペイオフレシオを最適化し、勝率の底上げを図る設定に変更
# TP: 40 pips / SL: 20 pips (比率 2.0) に調整し、期待値とPFのバランスを改善
super().__init__(
name="DynamicZScoreElasticity",
default_tp_pips=40.0,
default_sl_pips=20.0,
enable_trailing_stop=True,
trail_start_pips=15.0
)
# 時間足の定義
self.base_timeframe = "5m"
self.vision_timeframes = ["5m", "15min", "1h"]
def calculate_indicators(self, df):
"""
高速ベクトル演算によるテクニカル指標の計算
"""
# --- 1. 上位足(1h)の環境判定 ---
# 未来予測排除のため shift(1) を適用
df_1h = df.resample('1h').agg({
'Open': 'first',
'High': 'max',
'Low': 'min',
'Close': 'last'
})
df_1h = df_1h.shift(1)
# 一目均衡表の計算
# pandas_ta の ichimoku は (span_df, ...) の形式で返すため、適切に取得
ichimoku_data, _ = df_1h.ta.ichimoku()
# 雲の境界を取得 (ISA_9, ISB_26)
span_a = ichimoku_data['ISA_9']
span_b = ichimoku_data['ISB_26']
# 5分足のインデックスにリインデックス（前方埋め）
df['cloud_top'] = pd.concat([span_a, span_b], axis=1).max(axis=1).reindex(df.index, method='ffill')
df['cloud_bottom'] = pd.concat([span_a, span_b], axis=1).min(axis=1).reindex(df.index, method='ffill')
df['close_1h'] = df_1h['Close'].reindex(df.index, method='ffill')
# --- 2. 下位足(5m)のテクニカル計算 ---
# 【パラメータ調整】HMA期間を20→14に短縮し、価格追随性を向上させエントリー頻度を増加
hma_period = 14
df['HMA'] = ta.hma(df['Close'], length=hma_period)
# Z-Scoreの計算 (価格の弾性)
# 期間をHMAと同期させ、標準偏差に基づく乖離率を算出
rolling_std = df['Close'].rolling(window=hma_period).std()
df['z_score'] = (df['Close'] - df['HMA']) / rolling_std
# ADX (ボラティリティフィルター)
# 【パラメータ調整】期間14を維持しつつ、判定閾値を後述のgenerate_signalで緩和
df.ta.adx(high=df['High'], low=df['Low'], close=df['Close'], length=14, append=True)
df.rename(columns={'ADX_14': 'adx'}, inplace=True)
# Stochastic RSI (反転トリガー)
stoch_rsi = ta.stochrsi(df['Close'], length=14, rsi_length=14, k=3, d=3)
df['stoch_k'] = stoch_rsi['STOCHRSIk_14_14_3_3']
df['stoch_d'] = stoch_rsi['STOCHRSId_14_14_3_3']
return df
def generate_signal(self, df):
"""
最新の行に基づいて売買シグナルを判定
"""
if len(df) < 2:
return None
# 最新行と1つ前の行を取得
last = df.iloc[-1]
prev = df.iloc[-2]
# 【条件緩和】時間帯フィルタ (取引機会を最大化するため範囲を拡大)
current_hour = last.name.hour if hasattr(last.name, 'hour') else 0
is_trading_hour = 0 <= current_hour <= 23 # 全時間帯で機会を捕捉
# 【条件緩和】ボラティリティフィルタ
# 閾値を 20 -> 15 へ引き下げ、緩やかなトレンド相場でもエントリーを許可
volatility_ok = last['adx'] > 15
# 【条件緩和】MTFトレンド判定
# 「完全に雲の上/下」から「雲のいずれかの境界を抜けている」に変更し、反応速度を改善
trend_bull = last['close_1h'] > last['cloud_bottom']
trend_bear = last['close_1h'] < last['cloud_top']
# --- エントリーロジック ---
if is_trading_hour and volatility_ok:
# Long: MTF Bull + Z-Score Lower Bound + StochRSI Golden Cross
# 【条件緩和】Z-Score 閾値を -2.0 -> -1.5 へ、StochRSI 閾値を 20 -> 30 へ緩和
if trend_bull and last['z_score'] < -1.5:
if prev['stoch_k'] < 30 and last['stoch_k'] > last['stoch_d']:
return 'BUY'
# Short: MTF Bear + Z-Score Upper Bound + StochRSI Dead Cross
# 【条件緩和】Z-Score 閾値を 2.0 -> 1.5 へ、StochRSI 閾値を 80 -> 70 へ緩和
elif trend_bear and last['z_score'] > 1.5:
if prev['stoch_k'] > 70 and last['stoch_k'] < last['stoch_d']:
return 'SELL'
return None
MT5用 MQL5コード
//+------------------------------------------------------------------+
//| DynamicZScoreElasticity.mq5 |
//| Copyright 2026, SystemTrader |
//| https://your-blog-url.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2026, SystemTrader"
#property link "https://your-blog-url.com"
#property version "1.00"
#property strict
#include <Trade\Trade.mqh>
//--- 入力パラメータ
input int InpHMA_Period = 14; // HMA Period
input double InpZScoreThresh = 1.5; // Z-Score Threshold
input int InpADX_Period = 14; // ADX Period
input double InpADX_Min = 15.0; // ADX Minimum
input double InpTP_Pips = 40.0; // Take Profit (Pips)
input double InpSL_Pips = 20.0; // Stop Loss (Pips)
input double InpTrailStart = 15.0; // Trailing Start (Pips)
input double InpLotSize = 0.1; // Lot Size
//--- グローバル変数
int handleADX;
int handleIchimoku;
CTrade trade;
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert initialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
{
handleADX = iADX(_Symbol, _Period, InpADX_Period);
handleIchimoku = iIchimoku(_Symbol, PERIOD_H1, 9, 26, 52);
if(handleADX == INVALID_HANDLE || handleIchimoku == INVALID_HANDLE)
{
Print("インジケーターハンドルの取得に失敗しました");
return(INIT_FAILED);
}
return(INIT_SUCCEEDED);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Hull Moving Average 計算関数 |
//+------------------------------------------------------------------+
double CalculateHMA(int period, int shift)
{
int halfPeriod = period / 2;
int sqrtPeriod = (int)MathFloor(MathSqrt(period));
double wmaHalf[];
double wmaFull[];
ArraySetAsSeries(wmaHalf, true);
ArraySetAsSeries(wmaFull, true);
// WMA(price, period/2) - WMA(price, period) の計算は複雑なため
// ここでは簡略化してiMA(MODE_LWMA)を組み合わせて近似計算を行います
double sumHalf = 0, sumFull = 0;
double weightHalf = 0, weightFull = 0;
for(int i = 0; i < period; i++)
{
double close = iClose(_Symbol, _Period, shift + i);
if(i < halfPeriod)
{
sumHalf += close * (halfPeriod - i);
weightHalf += (halfPeriod - i);
}
sumFull += close * (period - i);
weightFull += (period - i);
}
double diff = (sumHalf / weightHalf) - (sumFull / weightFull);
// 本来はここからさらにWMAをかけますが、計算負荷軽減のため直近値で近似
return diff;
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert tick function |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
{
// 新しいバーの確定を待つ
static datetime lastBar;
datetime currentBar = iTime(_Symbol, _Period, 0);
if(lastBar == currentBar) return;
lastBar = currentBar;
//--- データ取得
double adx[];
ArraySetAsSeries(adx, true);
CopyBuffer(handleADX, 0, 1, 2, adx);
double spanA[], spanB[];
ArraySetAsSeries(spanA, true);
ArraySetAsSeries(spanB, true);
CopyBuffer(handleIchimoku, 2, 1, 1, spanA); // Senkou Span A
CopyBuffer(handleIchimoku, 3, 1, 1, spanB); // Senkou Span B
double closeH1 = iClose(_Symbol, PERIOD_H1, 1);
double close5m = iClose(_Symbol, _Period, 1);
// HMAとZ-Scoreの計算
double hma = CalculateHMA(InpHMA_Period, 1);
double stdDev = 0;
for(int i=1; i<=InpHMA_Period; i++)
stdDev += MathPow(iClose(_Symbol, _Period, i) - hma, 2);
stdDev = MathSqrt(stdDev / InpHMA_Period);
double zScore = (stdDev == 0) ? 0 : (close5m - hma) / stdDev;
// Stochastic RSI の近似計算 (RSI -> Stochastic)
double rsiCurrent = iRSI(_Symbol, _Period, 14, PRICE_CLOSE, 1);
double rsiPrev = iRSI(_Symbol, _Period, 14, PRICE_CLOSE, 2);
// 簡易的なクロス判定
bool stochGoldenCross = (rsiCurrent > rsiPrev && rsiPrev < 30);
bool stochDeadCross = (rsiCurrent < rsiPrev && rsiPrev > 70);
//--- 条件判定
double cloudTop = MathMax(spanA[0], spanB[0]);
double cloudBottom = MathMin(spanA[0], spanB[0]);
bool trendBull = (closeH1 > cloudBottom);
bool trendBear = (closeH1 < cloudTop);
bool volatilityOk = (adx[0] > InpADX_Min);
//--- エントリー執行
if(volatilityOk)
{
if(trendBull && zScore < -InpZScoreThresh && stochGoldenCross)
{
double sl = Ask() - InpSL_Pips * _Point * 10;
double tp = Ask() + InpTP_Pips * _Point * 10;
trade.Buy(InpLotSize, _Symbol, Ask(), sl, tp, "ZScore_Long");
}
else if(trendBear && zScore > InpZScoreThresh && stochDeadCross)
{
double sl = Bid() + InpSL_Pips * _Point * 10;
double tp = Bid() - InpTP_Pips * _Point * 10;
trade.Sell(InpLotSize, _Symbol, Bid(), sl, tp, "ZScore_Short");
}
}
// トレーリングストップ処理
ManageTrailingStop();
}
void ManageTrailingStop()
{
for(int i = PositionsTotal() - 1; i >= 0; i--)
{
ulong ticket = PositionGetTicket(i);
if(PositionSelectByTicket(ticket))
{
if(PositionGetInteger(POSITION_TYPE) == POSITION_TYPE_BUY)
{
if(Bid() - PositionGetDouble(POSITION_PRICE_OPEN) > InpTrailStart * _Point * 10)
{
double newSL = Bid() - InpTrailStart * _Point * 10;
if(newSL > PositionGetDouble(POSITION_SL))
trade.PositionModify(ticket, newSL, PositionGetDouble(POSITION_TP));
}
}
else if(PositionGetInteger(POSITION_TYPE) == POSITION_TYPE_SELL)
{
if(PositionGetDouble(POSITION_PRICE_OPEN) - Ask() > InpTrailStart * _Point * 10)
{
double newSL = Ask() + InpTrailStart * _Point * 10;
if(newSL < PositionGetDouble(POSITION_SL) || PositionGetDouble(POSITION_SL) == 0)
trade.PositionModify(ticket, newSL, PositionGetDouble(POSITION_TP));
}
}
}
}
}