(English Version Below)

無制限の資金を前提としたマーチンゲールや両建て手法は一切採用していません。最大損切りは23pipsに制限し、AI学習に基づいて設計・最適化されています。 

トップレベルのAI研究者による出品・トップAI国際会議（ICML KDD EMNLP ECCVなど）に多数論文を執筆

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本システムは、複数のAIモデルを組み合わせたアンサンブル学習により、市場を分析し自動売買を行う次世代FXトレーディングシステムです。

開発にあたっては、過去数百万件に及ぶ為替市場データを学習データとして活用し、価格変動、トレンド、ボラティリティ、市場構造の変化などを分析しました。単一の売買ルールやテクニカル指標に依存するのではなく、複数のAIモデルがそれぞれ市場を評価し、その結果を統合して最終的な売買判断を行います。

上図に示すように、本システムは以下の流れで取引を実行します。

 ① 大規模市場データ解析

DeepAgent FXは、数百万件規模の市場データを学習し、多様な相場環境を解析します。

単純な価格変動だけでなく、

• 価格構造
• トレンド強度 ボラティリティ
• 市場レジーム
• モメンタム
• 流動性

市場全体の特徴をAIが総合的に理解します。これらの情報が、その後のすべての売買判断の基盤となります。

② トレンドポリシーエンジン

AIが判断を行う前に、独自開発のトレンドポリシーエンジンが取引候補を生成します。

市場状況を継続的に分析し、

• トレンド継続
• 押し目・戻り
• ブレイクアウト
• 市場構造
• エントリータイミング
• リスク条件

などを評価します。

一定条件を満たした候補のみがAIによる評価対象となります。

③ AIアンサンブル評価

DeepAgent FXでは、単一のAIモデルではなく、複数の機械学習モデルを組み合わせたアンサンブル学習を採用しています。

各AIがそれぞれ異なる視点から、

• 勝率
• リスクリワード
• 市場信頼度
• 相場環境との適合性
• 過去パターンとの類似性

を評価します。

最終的な売買判断は、複数AIによるコンセンサス（合意）によって決定されます。

④ AI信頼度スコアリング

すべての取引候補にはAI信頼度スコアが付与されます。一定以上の信頼度を満たしたシグナルのみを採用し、それ以外は自動的に除外します。

不要な取引を減らし、より期待値の高いトレードへ集中することを目的としています。

⑤ 動的ポジション最適化

DeepAgent FXは固定ロットでは運用しません。

AIの信頼度や市場状況に応じて、

• ロットサイズ
• ポジション比率
• リスク配分
• 利益管理

をリアルタイムに最適化します。

高い信頼度では積極的に、低い信頼度では保守的に取引を行います。

⑥ ライブトレード実行

すべての判断プロセスを通過したシグナルのみがMT5上で自動執行されます。

取引開始後も、

• 注文管理
• ストップロス管理
• トレーリング管理
• ポジション監視

などを継続的に実施し、市場変化へ対応します。

継続的な学習ループ

DeepAgent FXの研究版では、固定パラメータのEAとは異なり、実際の市場データや取引結果を継続的に学習へ反映しています。

市場環境の変化に適応しながら、AIモデルの改善を継続することで、長期的なパフォーマンス向上を目指しています。

※販売版では固定学習済みモデルを採用しています。

複数のAIモデルが考え、ひとつの判断を下す、膨大な市場データから学習したトレーディングエージェントです。

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This EA uses no Martingale, no hedging, and has a maximum stop loss of only 23 pips. The strategy is fully AI-trained. 

Developed by  Top AI Researchers ｜ Author of Multiple Papers at Leading AI Conferences　(ICML • KDD • EMNLP • ECCV etc.)

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DeepAgent FX is a next-generation automated trading system that leverages an ensemble of AI models to analyze financial markets and execute trades autonomously.

The system has been trained on millions of historical market observations, capturing patterns in price movements, trends, volatility, and changing market conditions. Rather than relying on a single trading rule or a handful of technical indicators, multiple AI models independently evaluate market signals and collectively contribute to the final trading decision.

① Large-Scale Market Data Analysis

DeepAgent FX is trained on millions of historical market records covering different market environments.

Rather than simply learning whether the market goes up or down, the system first extracts higher-level market characteristics including:

• Price Structure
• Trend Strength
• Volatility Regime
• Market Momentum
• Liquidity Conditions

These market representations provide the foundation for every trading decision.

② Trend Policy Engine

Before AI begins making predictions, a proprietary Trend Policy Engine generates candidate trading opportunities.

Instead of opening trades randomly, the engine continuously evaluates:

• Trend Continuation
• Pullback Quality
• Breakout Confirmation
• Market Structure
• Entry Timing
• Trading Constraints

Only qualified trading candidates proceed to the AI evaluation stage.

③ AI Ensemble Filtering

Rather than relying on a single AI model, DeepAgent FX combines multiple machine learning models through an ensemble architecture.

Each model evaluates the same opportunity from a different perspective, including:

• Win Probability
• Market Confidence
• Expected Reward
• Risk Assessment
• Historical Pattern Similarity

The final decision is produced through an ensemble consensus process, reducing overfitting while improving robustness.

④ Trade Confidence Scoring

Every candidate trade receives an AI confidence score.

Only opportunities that exceed predefined confidence requirements are allowed to enter the market.

This additional filtering layer significantly reduces unnecessary trades and focuses execution on higher-quality opportunities.

⑤ Dynamic Position Sizing

DeepAgent FX dynamically adjusts trading exposure according to market conditions.

Instead of using a fixed lot size, the system continuously optimizes:

• Position Size
• Maximum Exposure
• Risk Allocation
• Trade Management

Higher-confidence opportunities may receive larger allocations, while uncertain conditions are traded more conservatively.

⑥ Live Trading Execution

Once all decision layers are satisfied, DeepAgent FX automatically executes trades on MT5.

During live execution, multiple risk management modules continue monitoring:

• Order Execution
• Stop-Loss Management
• Trailing Protection
• Position Monitoring

The objective is not only to identify profitable opportunities but also to preserve capital under changing market conditions.

Continuous Learning Loop

Unlike traditional Expert Advisors with permanently fixed parameters, the research version of DeepAgent FX continuously incorporates newly observed market data into the training pipeline.

Trading performance, changing market dynamics, and new price behaviors are periodically fed back into the model development process, enabling the AI to evolve alongside the market.

(The marketplace version uses a fixed trained model, while the internal research version is periodically updated.)

At Last, our DeepAgent FX was built on multiple AI models with one trading decision trained on Large-Scale Market Data.