YenPulse詳細ページ - AI-Driven USD/JPY Trading Signal System

エグゼクティブサマリー

6つのAIモデルによる革新的コンセンサストレーディング

SELF_YenPulseは、MetaTrader 5とPythonを統合し、複数のAI（Grok、Gemini、GPT-4、Claude、Perplexity、GenSpark）による多段階コンセンサス分析を実現した、USD/JPYスイングトレード専用の完全自動売買システムです。単一AIの判断バイアスを排除し、技術分析とファンダメンタル分析を統合。全ての判断過程を記録・説明可能にすることで、「なぜそのエントリーだったか」を完全に追跡できる透明性の高いトレーディングを実現しています。

🎯 ビジネス価値

透明性の革新 - AI判断プロセスの完全可視化によるブラックボックス解消
リスク管理の高度化 - 多層防御システムによる損失制限
運用の安定性 - 24時間365日の無人運用を実現
スケーラビリティ - クラウドネイティブ設計による拡張性

⚡ 技術的優位性

マルチAIコンセンサス - 単一AIの偏りを排除し、信頼性を向上
リアルタイムデータ統合 - MT5テクニカル＋経済指標＋市場センチメント
動的パラメータ調整 - 市場状況に応じた自動最適化
完全監査証跡 - 全判断過程のロギングとトレーサビリティ

📊 システムパフォーマンス

更新間隔

30秒

リアルタイム市場データ収集

分析AI数

異なるAIモデルによる合議制

🛡️ リスク管理

防御レイヤー

4層

多層防御アーキテクチャ

技術指標数

15+

包括的市場分析

AI MQLが目指す世界

SELF_YenPulseは、単なる1つのEAではありません。
これは、AI MQLが構想する次世代金融インフラの「心臓部」であり、実証実験場です。

🌏 日本発RegTechの確立

JP/EU/US各国の金融規制を前提としたアルゴリズム取引基盤を構築
グローバルスタンダードとして採用可能な技術フレームワーク
国際的な規制対応を標準装備
RegTech市場成長率: 年率23.5%（2025-2030予測）

💡 個人トレーダーの保護

「ワンショット退場」を減らすリスク管理フレームワークの標準化
ロスカットと資金管理の自動化によるリスク低減
初心者でも安全に自動売買を始められる仕組み
推奨レバレッジ上限と損失制限の明確化

🔬 ブローカー/プロップ向けラボ

各社ルールに沿ったEAを高速に検証できるテスト環境
カスタマイズ可能なリスクパラメータ
独自規制要件への柔軟な対応
B2B SaaS展開への基盤技術

📝 完全な説明可能性（XAI）

AI判断をログと説明付きで全て記録
「なぜそのエントリーだったか」を完全追跡可能
監査・法的要求への完全対応
SEC 17a-4準拠の不可改竄ストレージ

SELF_YenPulseの3つの役割

🔧 自社用EAとしての実戦運用

実際の資金を運用し、リアルマーケットで継続的に検証。理論だけでなく、実践で磨かれた信頼性を持つシステム。Phase 1として自己資金運用による実績構築を実施中。

🧪 AI × RegTechエンジンの実験場

新しいAIモデルの統合、リスク管理手法、コンプライアンス機能を実環境でテスト。常に進化し続ける研究開発プラットフォームとして機能。

🏗️ 将来SaaSのコア技術基盤

Aegis MQLなど次世代サービスに組み込まれる中核技術を実証。VC/金融機関に対する「動作する証明」として機能。

📈 投資家向けショーケース

パフォーマンストラッキング、AIスコアリング、リスク管理の実績データを蓄積。技術の実効性を数値で示す。

システムアーキテクチャ

全体構成図
                        SELF_YenPulse System
                    
MetaTrader 5 Layer
                                    main.mq5
(EA Core)
                                
                                    AutoOrder.mqh
(執行管理)
                                
                                    JSONParser.mqh
(データ変換)
                                
Python Control Layer
                                    main.py
(Signal Orchestrator)
                                
                                    AI Consensus Engine

                                    Phase1/2/3
                                
                                    Risk Management

                                    多層防御システム

データフロー市場データ
→
MT5
→
技術指標算出
→
tech_context.txt
外部データ取得
米日国債/VIX/経済指標
→
AI分析エンジン
Phase1→Phase2→Phase3
コンセンサス形成
→
シグナル生成
→
order_signal.txt
MT5自動執行
→
リスク管理
→
約定記録

多段階AIコンセンサスフロー

📡 データ収集フェーズ（MT5/MQL5）

実行環境： MetaTrader 5 Expert Advisor

✓ 複数タイムフレーム（M1/M5/M15/H1/H4/D1）の価格データ収集
✓ 15種類以上のテクニカル指標を計算（EMA、ATR、MACD、RSI、ボリンジャーバンド、VWAP等）
✓ CVD（Cumulative Volume Delta）スロープ、オーダーフロー推定
✓ 日経225、S&P500、金、原油などの相関資産データ
✓ 確定バー（shift=1）データのみを使用し、指標ベースライン・ドリフトを防止

🌐 外部データ統合フェーズ（Python）

実行環境： Python非同期スクリプト

✓ 米国債・日本国債の金利データスクレイピング（CNBC経由）
✓ 米日金利差の計算とキャリートレード環境分析
✓ MyFXBookからセンチメントデータ取得
✓ 経済指標カレンダー（高インパクトイベント検出）

🤖 Phase1: 初期分析（Grok）稼働中

モデル： grok-4-fast-reasoning-latest

✓ テクニカル指標とファンダメンタル情報の初期スクリーニング
✓ 明確なトレンド/レンジ判定
✓ Phase2への進行可否判断（confidence >= 0.70でフィルタリング）
✓ レンジ相場の早期検出により無駄なAPI呼び出しを削減

🧠 Phase2: 並列多角分析（6AI合議制）稼働中

実行方式： 非同期並列処理（aiohttp使用）

Phase2-A: Gemini - 定量分析・数値整合性検証
モデル: gemini-2.0-flash-exp | 重み: 2.8（最高）

Phase2-B: GPT - 総合的リスク評価
モデル: gpt-4o-mini | 重み: 1.8

Phase2-C: Claude
論理的整合性レビュー補助監視・現在無効化中
モデル: claude-3-5-haiku-latest | 重み: 0.0

Phase2-D: Grok（センチメント） - X（旧Twitter）のリアルタイム市場センチメント分析
モデル: grok-4-fast-reasoning-latest | 重み: 2.5

Phase2-E: Perplexity - 最新ウェブ情報・ニュース検証
モデル: sonar | 重み: 1.5

Phase2-F: GenSpark - マルチエンジン統合検索・クロスバリデーション
モデル: genspark-ai | 重み: 1.2

加重コンセンサス計算：

✓ 各AIに重み付け（Gemini: 2.8、Grok sentiment: 2.5、GenSpark: 1.2等）
✓ Consensus Score（CS）= Σ(確信度 × 重み × 方向一致) / Σ(重み)
✓ CSが閾値（0.50）を超えた場合のみPhase3へ進行

✅ Phase3: 最終検証（Perplexity）稼働中

モデル： sonar（リアルタイムウェブ検索統合）

✓ Phase2コンセンサスに対する最終チェックポイント
✓ 最新ニュース、要人発言、突発的イベントリスクの再評価
✓ Veto Power（拒否権）：Phase2がBUYでもPerplexityがNONEなら最終シグナルはNONE
✓ 構造化テキスト形式（非JSON）で判断理由とソースURLを返却
✓ NONE拒否権メカニズム（70%以上でシグナル無効化）

💰 Phase-TPSL: 動的TP/SL計算（GPT-4o-mini）稼働中

モデル： gpt-4o-mini（JSON Schema Strict Mode）

✓ ATR、ボラティリティ、コンセンサス強度に基づく最適なTP/SL価格算出
✓ リスクリワード比（RR）の動的調整（0.8～2.5範囲）
✓ トレーリングストップパラメータの自動設定
✓ 逆方向シグナル検出時のポジション管理（TP/SL修正）
✓ 市場レジーム（トレンド/レンジ）に応じたパラメータ自動調整

📤 シグナル発信 & 自動発注（MT5）

✓ Pythonが生成したorder_signal.txtをMT5が読み取り
✓ スプレッド/スリッページチェック（最大0.8pips/0.5pips）
✓ 逆ポジション保有時の処理（ヘッジ禁止・FIFO準拠）
✓ PushOver経由でモバイル通知
✓ 全約定履歴をJSON形式で記録

🔐 インフラ・記録フェーズ：不可改竄SRE基盤

✓ 全ログ、生データ、AI判断根拠の包括的記録
✓ SEC 17a-4準拠ストレージへの記録（WORM方式または監査証跡代替）
✓ 記録の完全性（非改竄性）を技術的・法的に保証
✓ 規制当局への説明責任に対応可能な証跡管理
✓ タイムスタンプ付き実行ログ

MetaTrader 5 (MQL5)

Python 3.10+

Grok AI (xAI)

Gemini 2.0 Flash

GPT-4o-mini

Claude 3.5 Haiku

Perplexity Sonar

GenSpark AI

aiohttp (非同期HTTP)

CNBC Bond Data

MyFXBook Sentiment

FRED API

PushOver通知

Windows Server

JSON Schema

技術詳細・コアコンポーネント

📊 AIモデル重み設定（config.json）

各AIモデルには役割と信頼性に応じた重みが設定され、コンセンサススコア計算に使用されます。

Gemini（定量分析） 2.8 - 最高重み

整合性重視

Grok Sentiment（センチメント） 2.5

リアルタイム分析

GPT（リスク評価） 1.8

総合判断

Perplexity（最終検証） 1.5 + Veto Power

拒否権付き

GenSpark（マルチ検索） 1.2

クロスバリデーション

Claude（論理検証） 0.0 - 現在無効化

補助監視用

🔄 動的重み調整システム（開発中）

30日勝率に基づく自動重み更新機能を実装予定：

✓ 勝率 >= 60% かつ平均pips >= 2.0 → 重み × 1.1
✓ 勝率 < 40% → 重み × 0.9
✓ リアルタイムパフォーマンストラッキングと連動

🎯 MT5 Expert Advisor (main.mq5)

主要機能：

✓ リアルタイムデータ収集: 30秒間隔での市場データ更新
✓ マルチタイムフレーム分析: M5/M15/H1/H4/D1の統合分析
✓ 15種類以上の高度な技術指標群
✓ 確定足データ原則（Shift=1）の徹底

セーフティ機能：

⚠ 日次損失上限: -1,000円
⚠ 週次損失上限: -2,700円
⚠ 最大ドローダウン: -10%
⚠ 最小証拠金維持率: 200%

🐍 Python制御システム (main.py)

非同期処理:

✓ aiohttp による並列API呼び出し
✓ 複数AIの同時評価で処理時間短縮
✓ タイムアウト管理（8秒/リクエスト）

環境変数管理:

✓ .envファイルによる安全なAPIキー保管
✓ ハードコーディング禁止
✓ 定期的なキーローテーション推奨

🔮 Binary Pattern Engine（Phase2-F）開発中

15種類のエンコーディング手法による高度な価格パターン認識システム

エンコーディング手法（一部）

• Raw Binary - 生バイナリ表現
• Gray Code - グレイコード変換
• Hamming Distance - ハミング距離計算
• Run-Length Encoding - ランレングス圧縮
• Differential Encoding - 差分エンコーディング
• 他10手法...

期待される効果

✓ 従来のテクニカル分析では検出困難なパターン認識
✓ 複数タイムフレームでの一貫性検証
✓ AIコンセンサスの精度向上
✓ ノイズフィルタリング強化

📈 パフォーマンストラッキング（analyze_ai_performance.py）

AI別のパフォーマンス分析と自動レポート生成

追跡指標

✓ AI別勝率計算
✓ 平均獲得pips
✓ シグナル精度
✓ リスクリワード比

自動化機能

✓ 日次/週次レポート自動生成
✓ 重み調整推奨アルゴリズム
✓ パフォーマンス劣化検知
✓ CSV/JSON形式でデータエクスポート

リスク管理システム

4層防御アーキテクチャ

多層防御システムにより、様々なリスクシナリオに対応。
単一の防御層が突破されても、後続層でリスクを制御します。

レベル1: エントリーフィルタ

スプレッド制限

最大0.8pips - 異常スプレッド時は取引停止

スリッページ制限

最大0.5pips - 約定品質の保証

方向フィルタ

BUY_ONLY / SELL_ONLY / BOTH - 市場状況に応じた制限

レベル2: ポジション管理

TTL (Time To Live): 最大保有時間を設定（デフォルト: 72時間）し、塩漬けポジションを防止
トレーリングストップ: 25pips距離 / 5pipsステップで利益を確保
動的TP/SL調整: ATRベースの市場ボラティリティ連動型
ポジション近接フィルタ: 市場レジーム（トレンド/レンジ）に応じたΔpips動的調整

レベル3: 資金管理

日次損失制限

-1,000円

残高の約-3%相当

週次損失制限

-2,700円

残高の約-8%相当

最大ドローダウン制限

-10%

証拠金維持率監視

200%最小

レベル4: システム保護

キルスイッチ: レベル3制限到達時に全ポジション自動決済＆取引停止
ブラックアウト期間: 東京仲値（9:50-10:00）、高インパクトイベント前後30分は取引停止
セッションフィルタ: アジア時間限定モード（オプション）で夜間リスク回避
API障害検知: データ欠損・通信エラー時の自動フォールバック

🎯 ポジション近接フィルタ（動的閾値決定）

市場レジームに応じて、重要レベル近接判定の閾値（Δpips）を自動調整

トレンド相場

判定条件: ADX(H1) >= 25

Δpips計算:

Δpips = 0.25 × ATR(M15)
範囲: 1.0～5.0 pips

トレンド時は価格変動が大きいため、やや狭い閾値で精度重視

レンジ相場

判定条件: ADX(H1) < 25

Δpips計算:

Δpips = 0.35 × ATR(M15)
範囲: 1.5～6.0 pips

レンジ時は誤シグナルを避けるため、やや広い閾値で安全性重視

スプレッド下限保証

最終Δpips = max(上記計算値, 1.2 × current_spread)

スプレッドが広がった場合でも、最低限の距離を確保し、約定品質を維持

RegTech / コンプライアンス

日本発・グローバル対応のRegTech基盤

AI MQLのコア価値は、「説明可能性」と「規制準拠」です。SELF_YenPulseは金融商品取引法、MiFID II、SEC規制を考慮した設計により、透明性と信頼性を両立しています。

📜 投資助言の非提供

当システムは投資助言を行いません
あくまで技術的シグナル生成ツール
最終判断は利用者の責任
金融商品取引法上の適切な位置づけ

🔍 完全監査証跡

全シグナルとAI判断理由をタイムスタンプ付きでログ化
AIモデル別の判断根拠保存
監査要求への即時対応可能
アルゴリズム取引の透明性確保

🚫 禁止行為の明示

価格操作的行為の排除
レイヤリング/スプーフィング防止
フロントランニング検知
市場の公正性維持

🌍 主要規制対応

JP: 金融商品取引法準拠設計
EU: MiFID II アルゴリズム取引要件
US: SEC/CFTC規制考慮
リスク説明書の完備

⏰ News Blackout機能

高インパクトイベント前後の自動取引停止機能により、以下のリスクを回避：

• 経済指標発表時の急激なボラティリティ
• 中央銀行会合での想定外の政策変更
• 要人発言による突発的な市場変動
• 地政学リスクイベント

⏱️ ポジションTTL（Time To Live）

保有時間上限を設定し、長期塩漬けポジションを防止：

• デフォルト: 72時間（3日間）
• config.jsonで柔軟に設定可能
• TTL到達時は自動決済
• スイングトレード前提の適切な期間設定

📊 ポジションサイズ制限

過剰リスクを技術的に防止：

• 最大ロット数制限
• 証拠金維持率による自動制限
• 1トレードあたりのリスク: 残高の1～2%
• 同時保有上限: 3ポジションまで

🛑 暴走防止の仕組み

システム暴走時の自動停止機能：

• キルスイッチ（日次/週次損失上限）
• 最大ドローダウン監視（-10%）
• 証拠金維持率監視（最小200%）
• 全ポジション強制決済＆取引停止

やらないことリスト（アルゴリズム取引倫理）

価格操作を意図した注文パターンの生成
他のトレーダーを誤誘導する見せ玉（スプーフィング）
大口注文の前に先回りするフロントランニング
市場の流動性を意図的に枯渇させる行為
過度なハイフリークエンシー取引によるシステム負荷
未公開情報を利用したインサイダー取引
レイヤリング（複数注文による見せかけ流動性）
クォートスタッフィング（大量注文でシステム負荷）

🔐 セキュリティとコンプライアンス
                        APIキー管理
                        ✓ 環境変数による安全な保管（.envファイル）
✓ APIキーのハードコーディング禁止
✓ 定期的なキーローテーション推奨

                    

                        データ品質保証
                        ✓ Shift=1の確定足データのみを使用
✓ 未確定データによる誤判定防止
✓ 全インジケーターの基準統一

                    

                    文字エンコーディング管理（Windows環境）
                    ✓ MQL5ファイル: UTF-8 with BOM必須
✓ MT5出力: CP932/Shift-JIS対応
✓ Python処理: 自動エンコード検出と変換

                

品質保証プロセス

AI MQL = 品質保証FinTechとして、厳格な5段階テストフローを経て実運用に投入します。

🧪 ステージ1: バックテスト

✓ 過去データを用いた戦略検証（最低2年分のデータ）
✓ 複数市場環境（トレンド/レンジ/急変動）でのストレステスト
✓ 統計的有意性の確認（最低100トレード以上）
✓ シャープレシオ、最大ドローダウン、勝率の評価

📊 ステージ2: ウォークフォワード分析

✓ 未知データでの継続的パフォーマンス検証
✓ 過剰最適化（カーブフィッティング）の検出
✓ ローリング期間による頑健性確認（6ヶ月 × 4期間）
✓ アウトオブサンプル性能の評価

🎮 ステージ3: デモ口座運用

✓ リアルタイム市場での実践テスト
✓ スリッページ、約定拒否、遅延の実測
✓ 最低1ヶ月間の安定稼働確認
✓ ブローカー固有の特性把握

💵 ステージ4: 少額ライブ運用

✓ 自社資金による実戦投入（初期資金: 50,000円程度）
✓ 心理的プレッシャー下での挙動確認
✓ リアルマネーでのドローダウン耐性テスト
✓ 最低3ヶ月間の継続運用

🚀 ステージ5: 本格稼働

✓ 全ステージクリア後のみ本格運用開始
✓ 継続的なパフォーマンス監視（SLOモニタリング）
✓ 定期的な再バックテストと戦略調整（月次）
✓ AI重みの動的調整（30日勝率ベース）

🔧 バグ・不整合発見時の是正プロセス
                    緊急対応フロー
                    
                            即座にライブ運用を停止（キルスイッチ起動）- 被害拡大を防止
                        
                            ログ分析による根本原因の特定 - トレーディング履歴、AIログ、システムログを総合分析
                        
                            修正パッチの適用とデモ環境での再検証 - 最低72時間の安定稼働確認
                        
                            段階的な復帰 - デモ1週間 → 少額ライブ1週間 → 通常運用再開
                        
                            インシデントレポートの作成と再発防止策の文書化 - ナレッジベース更新

📌 基本方針：自社資金運用実績がない技術は外部提供しない

AI MQLは、自社で一定期間（最低3ヶ月）実運用し、安定性とパフォーマンスを確認した技術のみを外部サービス化します。これにより、机上の空論ではなく、実戦で証明された品質を保証します。

✓ リアルマーケットでの検証済み
✓ 想定外のエッジケースを経験
✓ ブローカー固有の特性を把握
✓ 心理的プレッシャー下での安定性確認

インフラストラクチャ & デプロイメント

🌐 グローバルVPS展開オプション

SELF_YenPulseは柔軟なデプロイメント環境に対応。特に低レイテンシーが求められるアルゴリズム取引において、ブローカーサーバーに近接したVPS配置により、約定速度の最適化を実現します。

🗽 ニューヨーク NY4データセンター対応

✓ Equinix NY4 - 世界最大の金融データセンターに対応
✓ 超低レイテンシー：1ms未満のブローカー接続が可能
✓ 主要FXブローカー直結：OANDA、FXCM、IG等のサーバーと同一施設
✓ ニューヨーク市場時間最適化：米国経済指標発表時の高速約定
✓ 推奨VPSプロバイダー：Beeks Financial Cloud、LiquidWeb

🌏 東京・ロンドンデータセンター対応

✓ 東京TY3/TY11：アジア市場向け最適配置
✓ ロンドン LD5/LD8：欧州市場向け最適配置
✓ 24時間グローバル対応：主要3市場すべてで低レイテンシー
✓ 冗長化構成：複数データセンターでのフェイルオーバー対応

⚙️ VPS推奨スペック

基本構成（個人トレーダー）

• CPU: 2コア以上（Intel Xeon推奨）
• RAM: 4GB以上
• SSD: 50GB以上
• OS: Windows Server 2019/2022
• ネットワーク: 100Mbps以上

プロ構成（機関投資家）

• CPU: 4コア以上（Dedicated）
• RAM: 8GB以上
• NVMe SSD: 100GB以上
• OS: Windows Server 2022
• ネットワーク: 1Gbps専用回線

🔧 現在の運用環境

AI MQL自社運用では、Windows Server 2022上でPython 3.10+とMetaTrader 5を統合運用。 Windows Task Schedulerによる自動起動、PushOverによるリアルタイム通知、日次ログローテーションを実装済み。

将来の拡張計画：Docker/Kubernetes対応によるクラウドネイティブ化（AWS/Azure）を予定。マルチリージョン展開により、さらなる冗長性とスケーラビリティを実現します。

投資価値提案

💹 市場機会

国内FX市場規模

5,000兆円+

年間取引高

アルゴリズム取引比率

~30%

急速に拡大中

RegTech市場成長率

23.5%

年率（2025-2030予測）

🎯 競争優位性

1. 技術的優位

マルチAIコンセンサスの先駆者として、単一AIの判断バイアスを排除。6つの異なるAIモデルによる合議制は業界唯一。

2. 運用実績

24時間無停止運用の実証済み。実際の資金運用によるリアルマーケットでの検証データを蓄積。

3. 拡張性

モジュール設計によるスケーラビリティ。新AIモデルの追加、他通貨ペア対応、クラウド移行が容易。

4. 透明性

完全な判断プロセス可視化により、規制当局への説明責任を果たせる唯一のシステム。

💼 収益モデル（3フェーズ展開）

Phase 1: 自己資金運用による実績構築

現在のフェーズ - 実戦データの蓄積とシステム最適化

✓ リアルマネーでの継続的検証
✓ パフォーマンスデータの蓄積
✓ AI重み調整とアルゴリズム改善
✓ 品質保証プロセスの確立

Phase 2: 機関投資家向けライセンス提供

目標：2026年Q2 - B2B展開の開始

✓ ブローカー向けコピートレードサービス基盤
✓ プロップファーム向けトレーダー評価システム
✓ カスタマイズ可能なリスクパラメータ提供
✓ ライセンス料 + パフォーマンスフィー

Phase 3: SaaS型プラットフォーム展開（Aegis MQL）

目標：2027年 - グローバル展開

✓ 個人トレーダー向けサブスクリプションモデル
✓ EA品質検証・改善支援ツール
✓ 規制当局向け監視・監査支援システム
✓ API提供によるエコシステム構築

vs 従来のEA

項目	従来のEA	SELF_YenPulse
判断ロジック	単一ルールベース	6AI コンセンサス
適応性	固定パラメータ	動的最適化
透明性	ブラックボックス	完全可視化
リスク管理	単層	4層防御
保守性	困難	モジュール設計
規制対応	未対応	JP/EU/US準拠

Aegis MQL（将来のSaaS展開）

SELF_YenPulseで実証されたコア技術を、ブローカー・プロップファーム・個人トレーダー向けSaaSとして展開予定

🔍 説明可能AI（XAI）

「なぜそのシグナルか」を自然言語で説明。AIの判断根拠を可視化し、ブラックボックス問題を解消します。規制当局への説明責任を果たせる唯一のシステム。

🤝 合議制アルゴリズム

複数AIによるコンセンサスメカニズムを汎用化。カスタムAIモデルの追加・重み調整が可能なプラグイン型アーキテクチャ。独自AIの統合も容易。

🔐 改竄防止型監査ログ

ブロックチェーン技術を活用した不可改竄ログシステム。SEC 17a-4準拠のWORM方式で、規制当局への証跡提出を自動化します。

📈 AI品質のSREフレームワーク

AIモデルのパフォーマンス劣化検知、自動再学習トリガー、A/Bテスト機能を統合した運用監視基盤。SLO（Service Level Objectives）に基づく品質保証。

🎯 想定ユースケース
                        🏦 ブローカー向け
                        • 顧客向けコピートレードサービスの品質管理基盤
• EA承認プロセスの自動化
• リスク管理ルール適合性チェック
• 顧客向けパフォーマンスレポート自動生成

                    

                        💼 プロップファーム向け
                        • トレーダー評価・EA審査の自動化プラットフォーム
• リスク指標のリアルタイム監視
• 独自ルール適合性検証
• パフォーマンスランキング生成

                    

                        👤 個人トレーダー向け
                        • 自作EAの品質検証・改善支援ツール
• バックテスト/ウォークフォワード自動実行
• パラメータ最適化サポート
• AI判断の可視化ダッシュボード

                    

                        🏛️ 規制当局向け
                        • アルゴリズム取引の監視・監査支援システム
• 市場操作検知アルゴリズム
• 不可改竄ログの検証ツール
• コンプライアンスレポート自動生成

                    

倫理・運用ガイドライン

💹 推奨レバレッジ上限

個人トレーダー：10倍最大

プロップ/機関：25倍最大

過剰レバレッジによる破綻リスクを低減します。

📉 想定最大ドローダウン

1日：	-3%以内
1週間：	-8%以内
1ヶ月：	-15%以内

🎯 ポジションサイジング原則

• 1トレードあたりのリスク：残高の1～2%
• 同時保有上限：3ポジションまで
• ケリー基準に基づく最適化を推奨
• 相関ポジションの合算リスク考慮

⚠️ 禁止行動

❌ 損失を「取り返そう」としてロットを上げる
❌ ドローダウン時にパラメータを頻繁変更
❌ 連敗時の感情的な介入
❌ バックテスト結果の過信

システム前提の運用ルール

少なくとも3ヶ月間はパラメータ変更せず運用継続（安定性評価期間）
バックテスト結果に基づいた現実的な期待リターン設定（年率10～20%程度）
資金の50%以上を失う前に運用停止（メンタルストップ）
AIシグナルを手動で無視する場合は必ず記録を残す（監査証跡）
週次でパフォーマンスレビューを実施（勝率・RR・ドローダウン確認）
月次でAI重みの見直し検討（30日勝率ベース）
緊急時の連絡体制確立（ブローカー・システム管理者）

リスク開示

⚠️ 重要な注意事項

外国為替証拠金取引（FX）は高リスク商品であり、元本保証はありません
過去のパフォーマンスは将来の結果を保証するものではありません
AIによる判断も市場の急変動時には対応できない場合があります
システム障害、通信エラー、ブローカー側の問題により損失が発生する可能性があります
当システムは投資助言ではなく、最終判断は利用者の自己責任です
レバレッジ取引は損失が証拠金を超える可能性があります（追証リスク）
取引前に必ずデモ環境での十分なテストを実施してください
スリッページや約定拒否により、想定と異なる価格で約定する可能性があります

📚 推奨事前学習事項
                        技術的知識
                        ✓ 基本的なテクニカル分析の理解（EMA、RSI、MACD等）
✓ リスク管理とポジションサイジングの知識
✓ MT5プラットフォームの基本操作
✓ バックテスト/ウォークフォワード分析の理解

                    

                        市場知識
                        ✓ 外国為替市場の構造とトレーディング時間
✓ 経済指標とファンダメンタル分析の基礎
✓ 米日金利差とキャリートレードの概念
✓ 市場センチメントとポジション比率の読み方

                    

🚨 免責事項

本システムは、AI MQL合同会社の研究開発プロジェクトであり、投資助言や金融商品の販売を目的としたものではありません。外国為替証拠金取引は高いリスクを伴い、すべての投資家に適しているわけではありません。レバレッジを利用した取引は、利益を増幅させる可能性がある一方で、損失を拡大させる可能性もあります。取引を行う前に、ご自身の投資目的、経験レベル、リスク許容度を慎重に検討してください。過去のパフォーマンスは将来の結果を保証するものではありません。本システムの使用により生じたいかなる損失についても、AI MQL合同会社は一切の責任を負いません。