AIBridge USDJPY

製品概要セクション

何ができるEAか

AIBridge USDJPY は、MetaTrader 4 上で動作する自動売買プログラムです。 人工知能（AI）が過去のチャートパターンから学習して、相場を24時間自動で判断・補助します。

• 27次元のテクニカル特徴量（EMA・RSI・MACD・ATR・ADX・ボリンジャーバンド等）
• 時間帯・セッション情報（東京・ロンドン・NY・重複時間）
• 市場レジーム自動判定（トレンド／レンジ）
• 米10年債利回り（FRED）統合（USDJPYへの最大相関指標）
• LightGBM による機械学習推論（バックテスト・実運用とも同一モデル）
  

普通のEAと何が違うの？

普通のEA：

「移動平均線が上向きになったら買う」のような、人間が決めたシンプルなルールに従って動きます。 ルールが固定されているので、相場の性質が変わったらすぐ通用しなくなります。

AIBridge：

「過去6.5年分のチャート（4万本以上のローソク足）と米国の金利データ」を AI が分析し、 「こういう状況のとき、過去はこういう値動きをしやすかった」というパターンを自分で学習します。 人間が「いつ買うか」を決めるのではなく、AIが状況に応じて最適な判断を下します。

🤖 AI（機械学習）って何をしているの？

「AI」「機械学習」と聞くと難しそうですが、やっていることは学校の勉強と同じです。

例えるなら「過去問を大量に解いた優等生」

人間の生徒が過去問を解く流れ：
  1. 過去10年分の問題を解く
  2. 「こういう問題が来たら、こう解く」を覚える
  3. 本番のテストで似た問題が出たら正解できる
AIが学習する流れ：
  1. 過去6.5年分のローソク足（約40,000本）を見せる
  2. 「こういう値動き＋金利状況のあと、価格がどう動いたか」を覚える
  3. 本番（実運用）で似たパターンが来たら、過去のデータから判断

AIが見ている「ヒント」（特徴量）

AIは1つのチャート時点で、約40種類の数字を同時に見ています：

カテゴリ	内容
📈 価格の動き	直近1〜20本の上昇・下降率
🌊 トレンド指標	移動平均線、MACD、EMAクロス
📊 勢いの指標	RSI、モメンタム
⚡ 値動きの激しさ	ATR、ボリンジャーバンドの広がり
🕐 時間帯	東京・ロンドン・NY市場の活動時間
📅 曜日	月曜は荒れる、金曜午後は薄い等の周期性
🇺🇸 米国の金利水準	米10年債利回り（USDJPYに最も影響する外部要因）

普通のEAは1〜3個の指標しか見ていませんが、AIBridge は40種類を一度に総合判断します。 これが人間ができない芸当であり、AIの強みです。

「AIが学習」と聞いて警戒すべきこと

⚠️ AIは過去のパターンを覚えているだけで、未来を予知しているわけではありません。

過去にないパターン（リーマンショック級の暴落、戦争、政策大転換）が来たとき、AIは対応できないことがあります。過信は禁物で、「過去の傾向に基づいた確率的な判断ツール」と理解してください。

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従来のEAとの違い

観点	一般的なEA	AIBridge USDJPY
ロジック	固定ルール（移動平均等）	AIによる動的判定
判断材料の数	1〜3個	約40個を同時参照
米国金利情報	見ない	常に参照
パラメータ調整	ユーザーが手動	学習済みAIが内蔵
バックテスト方式	In-sample（過学習リスク）	Walk-Forward 検証済
透明性	数字のみ	全トレード履歴公開

パフォーマンス（実績）

Walk-Forward Analysis-過学習を排除した検証-

🔬 Walk-Forward Analysis（ウォークフォワード分析）とは？

「過学習を排除した、最も信頼できるバックテスト手法」

普通のバックテストの問題点

普通のバックテストは「カンニングしながらテストを受ける」のと同じです：

普通のバックテスト（In-sample）:
  ① AIに「過去6年分の答え」を全部教える
  ② 同じ6年分でテストする
  ③ 「すごい！100%正解！」← 当たり前
  → これでは「未来でも当たるか」は分かりません

実際、普通のバックテストでは年率50%以上になることもありますが、実運用ではほぼ確実に大失敗します。

AIBridge は「正しいやり方」で検証しました

Walk-Forward Analysis（ウォークフォワード分析）:
  ステップ1： 2019/10〜2023/10 のデータでAIを学習
  ステップ2： 2023/10〜2024/01 でテスト    ← 学習に使っていない未来データ
  ステップ3： 学習データを2020/01〜2024/01に進める
  ステップ4： 2024/01〜2024/04 でテスト    ← また未来データ
  ステップ5：（以下、繰り返し）
  → 全部「学習に使っていない未来のデータ」だけで成績を計測
  → 実運用と同じ条件 = 信頼できる成績

イメージ図

[訓練]2019/10───────2023/10 [テスト]2023/10──2024/01
                        [訓練]2020/01─────2024/01 [テスト]2024/01──2024/04
                                          [訓練]2020/04─────2024/04 [テスト]2024/04──2024/07
                                                                ・・・(9回繰り返し)

AIBridge の Walk-Forward 結果

検証期間：     2023年10月 〜 2026年1月（27ヶ月）
検証回数：     9回（3ヶ月ごとにスライド）
集計ネット：   +36.73%
利益期間：     8/9 (89%) が黒字
最良期：      +10.21%（2025年1-4月）
最悪期：      -0.98%（2025年7-10月）
勝率：        48.5%
プロフィットファクター：1.77
シャープレシオ：平均 2.5
最大DD：      フォールド単位で5%以下

資産推移グラフ

ウォークフォワード分析（2023年10月までのデータを学習）（Out-of-Sample）
※未来日にあたる約２年間トレードを一気に実施

全期間学習後のバックテスト結果（In-Sample）

ウォークフォワード分析による月別損益割合

モンテカルロ・シミュレーション（1000回）

🎲 モンテカルロ・シミュレーションとは？

「もしもう一度同じシステムで運用したら、どんな結果になりうる？」を1000パターン試した結果

モンテカルロが答える疑問

「たまたまラッキーで良い結果が出ただけかも？」 「最悪のケースでどれくらい損失が出る可能性があるの？」 「運悪くドローダウンが続くとどうなる？」

これらに統計的に答える手法がモンテカルロ・シミュレーションです。

イメージ：「もしもの世界」を1000回シミュレート

本番バックテストで実行されたトレード：
  [+200, -100, +150, -80, +300, -50, ...] ←たまたま良いデータ
モンテカルロで「もしも」を1000回試す：
  もしも世界1: [+150, +200, -50, -100, +300, -80, ...] → 最終 +1,000
  もしも世界2: [-100, +200, +300, -50, +150, -80, ...] → 最終   +800
  もしも世界3: [-80, -100, -50, +300, +200, +150, ...] → 最終   -200  ← 不運パターン
  ...
  もしも世界1000: ...
→ 1000パターンの結果から「**典型的な範囲**」と「**最悪・最良ケース**」を統計的に算出

モンテカルロから分かる重要な数字

AIBridge のモンテカルロ結果（1000回シミュレート）

最終資金（10,000ドルスタート）：
   5%最悪ケース：      $624,218  ← 運が悪くてもこの程度
  50%中央値：         $697,008  ← 典型的な結果
  95%最良ケース：     $771,094  ← 運が良いとこのくらい
  損失で終わる確率：   0.00%   ← 元本割れの可能性
最大ドローダウン：
   5%（運の良いパス）：   7.48%
  50%（典型）：         15.68%
  95%（運の悪いパス）：  38.71%   ← この程度のDDは覚悟すべき
  99%（極めて稀）：     59.47%   ← これ以上のDDは1%以下

モンテカルロ分布

ウォークフォワード分析（2023年10月までのデータを学習）（Out-of-Sample）

※未来日にあたる約２年間トレードを一気に実施

動作環境

必須環境

• MetaTrader 4（ブローカー任意、デモ口座対応）
• Windows VPS（推奨）または Windows PC
• Python 3.10 以上（インストーラ同梱）
• インターネット接続（米10年債データ取得用、1日1回）

推奨スペック

• メモリ：2GB以上
• CPU：2コア以上
• ストレージ：1GB以上の空き容量

推奨ブローカー条件

• USDJPY 平均スプレッド 1.5pips 以下
• ECN/STP 口座
• 0.01ロット以上の小ロット対応

セット内容

✅ AIBridgeEA.ex4（コンパイル済みEAファイル）✅ AIBridgeEA.mq4（EAファイルソースコード） ✅ Pythonサーバ（インストーラ形式） ✅ 学習済AIモデル（27次元特徴量＋米10年債統合） ✅ ヒストリカル更新ツール（米10年債データ自動取得） ✅ 詳細セットアップマニュアル（PDF） ✅ バックテスト・WFA結果一式（CSV+グラフ） 

よくある質問（FAQ）

Q. なぜ EUR/USD など他通貨でも使えないのですか？

A. AIBridge は USDJPY 専用に最適化されています。USDJPY と米10年債の高い相関を学習に使っているため、他通貨では同等のパフォーマンスは出ません。汎用性より特化型での性能を優先しました。

Q. Pythonの知識は必要ですか？

A. 不要です。インストーラ形式で配布しており、ボタンクリック1回でセットアップ完了します。詳細マニュアルもPDFで添付しています。

Q. ブローカーは指定がありますか？

A. MetaTrader 4 が動くブローカーであれば動作します。ただしスプレッド1.5pips以下のECN/STP口座を推奨します。スプレッドが広いとパフォーマンスが大きく低下します。

Q. 資金管理はどうすればよいですか？

A. 1トレードあたりリスク1%、最大同時保有1ポジ、日次最大DD 3% をデフォルトとしています。資金が少ない場合は0.5%に下げ、慣れてきたら1%に戻すのを推奨します。資金管理パラメータは調整可能です。

Q. MT5は対応していますか？

A. 現バージョンは MT4 のみ対応です。MT5版は今後作成予定です。

Q. ニュース時はどうなりますか？

A. システムにはニュース抑制ロジックが組み込まれており、強い経済ニュース時は逆方向のシグナルを自動で抑制します。ただし完全に防ぐことはできません。重要指標発表前後は手動でEAを停止することも推奨されます。

Q. EAが何かエラーで止まったらどうなりますか？

A. 既存ポジションは MT4 側で安全に管理されます（トレーリング・ブレイクイーブン・損切は MT4 側で完結）。再起動するだけで自動復旧します。