MT5で分散型EAポートフォリオを構築する方法

なぜ1つのEAだけでは不十分なのか

すべてのエキスパートアドバイザーには弱点があります。ブレイクアウト戦略はボラティリティの高いトレンド相場で威力を発揮し、低ボラティリティのレンジ相場では損失を出します。平均回帰EAはレンジ相場で利益を上げますが、トレンドが発生すると大きな損失を被ります。ML（機械学習）ベースのシステムは両者より適応力が高い場合がありますが、訓練データに含まれないレジームにはやはり死角があります。

単一のEAを運用する場合、口座全体がその一つの戦略の能力に依存します。来月の市場がどのような動きをするかに対処できるかどうかが、すべてを左右します。そして市場はサイクルを繰り返します――トレンド相場、レンジ相場、高ボラティリティ、低ボラティリティの局面が周期的に入れ替わります。一つのアプローチで4つすべてにうまく対応することはできません。

これはアルゴリズム取引に限った話ではありません。すべての機関投資家のポートフォリオマネージャーは分散投資を行います。ヘッジファンドは数十の無相関な戦略を同時に運用します。数十億ドルを運用する場合でも$10,000のMT5口座を運用する場合でも、ロジックは同じです：一つの戦略がドローダウンにあるとき、別の戦略が利益を上げているべきなのです。

実践的な問題は「どうやって」です。MQL5マーケットからランダムに5つのEAを購入しても分散にはなりません――それは同じアイデアの5つの異なる実装である可能性があります。真の分散には、何が戦略同士を異なる振る舞いにさせるのかを理解する必要があります。

EA分散の3つの軸

分散を3つの独立した次元で考えてください。3つすべてをカバーするポートフォリオは、1つだけをカバーするものよりはるかに堅牢です。

軸1：戦略の分散

これが最も重要な軸です。戦略タイプが異なれば、異なる市場環境に反応します：

• ブレイクアウト戦略は、価格が定義されたレンジ（ピボットポイント、サポート/レジスタンスレベル、保ち合いパターン）から抜け出すときに利益を上げます。機能するにはボラティリティの拡大が必要です。静かな市場ではダマシのブレイクアウトと小さな損失を生み出します。
• 平均回帰戦略は、価格が行き過ぎてから平均に戻るときに利益を上げます。レンジ相場で成功し、反転しない強いトレンドに破壊されます。
• トレンドフォロー戦略は持続的な値動きに乗ります。大きなスイングを捕捉しますが、もみ合い相場では小さな損失の積み重ねに苦しみます。
• 機械学習戦略は、積極的に攻めるべき時と見送るべき時を学習することで、レジーム間で適応できます。弱点は時間の経過とともにモデルが劣化すること、そして訓練データに含まれない市場環境への感度です。

ブレイクアウトEAと平均回帰EAを組み合わせることで、対照的な2つの市場環境をカバーできます。さらにMLベースのEAを加えれば、他の2つが見逃す機会を捉える第3の視点が得られます。

軸2：銘柄の分散

異なる戦略でXAUUSDを取引する2つのEAは、1つよりも良い結果をもたらします。しかし、それらは依然として基礎銘柄を通じて相関しています。FRBのサプライズ発表でゴールドが300ピップスギャップした場合、両方のEAが影響を受けます。

ゴールドとは異なる値動きをする銘柄を追加することで、このリスクを軽減できます：

• AUDCADはゴールドとの相関が非常に低い通貨ペアです。オーストラリアのコモディティ輸出とカナダの原油価格に連動しており、まったく異なるドライバーで動きます。
• マルチシンボルEAはFXメジャー、マイナー、クロス通貨ペアにわたってリスクを分散し、複数の経済圏と中央銀行のサイクルに分散します。
• クロスアセットペアは異なるマクロテーマ（金利差、リスクオン/リスクオフのフロー）に連動しており、ほとんどの市場イベントにおいて独立した値動きをします。

過去5年間のXAUUSDとAUDCADの相関は平均0.15未満です。つまり、ゴールドがドローダウンにあるとき、AUDCADのパフォーマンスは本質的に独立しています――これこそ分散投資が本来もたらすべきものです。

軸3：時間軸の分散

H1足で最大保持期間32バーのEAは、数日から数週間ポジションを保持するEAとはまったく異なる振る舞いをします。日中システムはより多くの取引を生成し、損益は小さく、ドローダウンからの回復も速くなります。スイングシステムはより大きな値動きを捉えますが、個別ポジションのリスクが大きく、ドローダウンも長期化します。

異なる時間軸でEAを運用することで、日中システムが安定したリターンを生み出す一方、スイングシステムは次の大きなセットアップを待つことができます。互いの凹凸を補い合うのです。

EA間の相関を評価する方法

分散は、EAが実際に無相関である場合にのみ機能します。同じ銘柄で2つのブレイクアウトEAを動かすのは分散ではなく、手間を増やした集中投資です。

EAが実際に互いを補完しているかどうかを確認する方法は以下の通りです：

• ドローダウン重複分析――両方のEAを同じ期間でバックテストし、ドローダウンが同時に発生するかを確認します。EA-Aが3月に-5%のドローダウンに見舞われ、EA-Bが同じ3月にフラットまたは利益を出しているなら、分散が機能しています。両方が同時にドローダウンに陥るなら、分散とは言えません。
• 月次リターンの相関――各EAの月次リターンをエクスポートし、相関係数を計算します。0.3以下は良好、0.1以下は優秀です。負の相関は理想的ですが、稀です。
• 時間帯別の収益分布――EAが異なる週や月に利益を上げているか確認します。EA-AがQ1とQ3に好調で、EA-BがQ2とQ4にピークを迎えるなら、ポートフォリオは年間を通じてより安定したリターンを生み出します。
• レジーム別パフォーマンス――既知の市場レジーム（2024年のゴールドトレンド、2023年半ばのFXもみ合い、FOMCの前後のボラティリティスパイクなど）で各EAをテストします。互いを補完しているか確認しましょう。

この分析はMT5のストラテジーテスターで各EAの取引履歴をエクスポートし、スプレッドシートで比較することで実行できます。より厳密な方法として、PythonやRの統計ツールを使えば、ローリング相関や条件付きドローダウンの重複を計算できます。BLODSALGOでは、この評価を容易にするために、製品の相関レポートを公開しています。

複数EA運用におけるポジションサイズ

複数のEAを同時に運用するには、単一EA運用とは異なるポジションサイジングのアプローチが必要です。重要な原則は、各EAのリスクではなく、ポートフォリオ全体のリスクが許容範囲内に収まっていなければならないということです。

資金配分

まず、各EAにどれだけの資金を割り当てるかを決めます。シンプルなアプローチは均等配分です。$20,000の資金で4つのEAなら、各EAに$5,000ずつ配分します。より洗練されたアプローチとして、各EAの過去のリスク調整後リターン（シャープレシオ）や最大ドローダウンに基づいて配分を重み付けする方法があります。

例えば、最大ドローダウン5%の保守的なEAに35%の資金を配分し、最大ドローダウン20%のアグレッシブなEAには15%を配分します。保守的なEAは最悪のシナリオが小さいため、より多くの資金を任せることができます。

リスクバジェット

ポートフォリオ全体の許容最大ドローダウンを決めます――例えば15%。すべてのEAが同時に過去最大のドローダウンに見舞われても、ポートフォリオ全体が15%以内に収まるように各EAの配分を設定します。無相関な戦略間で最大ドローダウンが同時に発生する可能性は低いため、これは保守的な設定ですが、壊滅的なシナリオを防ぎます。

実用的な計算式：EA-Aの最大ドローダウンが10%、EA-Bの最大ドローダウンが8%の場合、各50%ずつ配分すると最悪のポートフォリオドローダウンは（0.5 x 10%）+（0.5 x 8%）= 9%です。15%の予算の範囲内に十分収まります。

ポートフォリオ全体のリミット

ポートフォリオ全体に対して厳格なルールを設定します：

• 全EAを合わせた最大オープンポジション数（例：同時に6ポジション以下）
• 単一銘柄への最大エクスポージャー（2つのEAがゴールドを取引する場合、合計のゴールドエクスポージャーに上限を設定）
• ポートフォリオレベルのストップ：合計ドローダウンが上限に達したら、エクイティが回復するまで全EAのロットサイズを50%削減

実際のポートフォリオ構築例

理論は有用ですが、実際にポートフォリオを構築してみましょう。異なる特性を持つ4つのEAが、3つの分散軸すべてにわたってどのように組み合わさるかを示します。

Pivot Killer――ブレイクアウトのスペシャリスト

Pivot Killer（$499）は、ピボットポイントレベルでXAUUSDのブレイクアウトを狙い、ハードストップロスとテイクプロフィットで取引します。純粋なプライスアクションのブレイクアウト戦略であり、インジケーターも機械学習もなく、クリーンなレベルと規律ある執行のみで構成されています。4.79/5の評価を持ち、ボラティリティの高いゴールド相場で実績のあるパフォーマーです。

ポートフォリオでの役割：ゴールドのボラティリティ拡大を捉えます。ゴールドが日中レンジをブレイクアウトするときに利益を上げます。タイトなもみ合い相場では苦戦します。

Growth Killer――マルチシンボルエンジン

Growth Killer（$999）は、複数の通貨ペアにわたってポジション管理とブレイクアウトロジックを組み合わせたマルチシンボル分散エンジンです。5.0/5の完璧な評価と+5,000%超の実証済みの成長を誇り、複数の銘柄を同時に運用します。

ポートフォリオでの役割：単体で銘柄分散を実現します。Pivot Killerがゴールドに特化する一方、Growth Killerは複数のFXペアにわたってリスクを分散します。異なる銘柄を取引し、異なるマクロ要因に駆動されるため、ドローダウンが重なることはほとんどありません。

Stability Killer AI――平均回帰のアンカー

Stability Killer AI（$399）は、ゴールドとの相関が非常に低いAUDCADで、機械学習を強化した平均回帰ロジックを実行します。5.0/5の評価はその保守的で安定したアプローチを反映しています：小さな利益、低いドローダウン、着実なエクイティの成長。

ポートフォリオでの役割：安定性のアンカーです。ゴールドEAがボラティリティの高いブレイクアウトを狙う一方、Stability Killer AIは静かなレンジ相場のAUDCADの動きからリターンを生み出します。戦略軸（平均回帰 vs ブレイクアウト）と銘柄軸（AUDCAD vs XAUUSD）の両方をカバーします。ゴールドがもみ合いでブレイクアウトEAが停滞しているとき、AUDCADの平均回帰が通常ポートフォリオを前進させ続けます。

Karat Killer――ML搭載の適応レイヤー

Karat Killer（$249）は、4モデルMLアンサンブル（XGBoost、LightGBM、Random Forest、CatBoost）とロジスティック回帰メタ学習器を使用し、すべてMT5内でONNXモデルとして実行されます。XAUUSDを取引しますが、Pivot Killerとはまったく異なるエントリーロジックを採用しています。25の市場特徴量、信頼度ベースのポジションサイジング、ATR適応型リスク管理を使用します。ウォークフォワードテストと公開バックテスト結果により検証済みです。

ポートフォリオでの役割：ゴールドにおける適応型インテリジェンスです。Pivot Killerが価格レベルに反応するのに対し、Karat Killerはエントリー前に市場レジーム、ボラティリティ状態、モメンタム、マクロ環境を評価します。同じ銘柄を取引しますが、エントリーロジックが大きく異なるため、取引の相関は低くなっています。MLモデルがピボットレベル戦略では評価できない条件を検出するため、Karat KillerはPivot Killerが取引するトレードを見送ることがあります（その逆も同様）。

組み合わせの全体像

EA	戦略	銘柄	リスクプロファイル	推奨配分
Pivot Killer	ブレイクアウト	XAUUSD	中程度～アグレッシブ	25%
Growth Killer	マルチ戦略	マルチシンボル	アグレッシブ成長型	20%
Stability Killer AI	平均回帰 + ML	AUDCAD	保守的	30%
Karat Killer	MLアンサンブル	XAUUSD	中程度	25%

この配分では、最も保守的なEA（Stability Killer AI）に30%、異なるロジックを使用する2つのゴールド戦略にそれぞれ25%、そして成長エンジンに20%を配分しています。ゴールドへの合計エクスポージャーは50%で、無相関のAUDCADで30%、マルチシンボルFXで20%によって相殺されます。3つの異なる戦略タイプ。2つの銘柄カテゴリー。複数の時間軸。

すべての製品とライブシグナルはBLODSALGOの製品ページとライブシグナルダッシュボードでご覧いただけます。

よくあるポートフォリオの失敗

経験豊富なEAトレーダーでも、ポートフォリオ構築時にこれらの間違いを犯します：

失敗1：一つの戦略タイプに過剰配分する

3つの異なる通貨ペアで3つのブレイクアウトEAを運用すると、銘柄が異なるので分散されているように感じます。しかし、3つの戦略すべてが同じ市場行動（ボラティリティの拡大）に依存している場合、グローバルな低ボラティリティ期には3つすべてが同時に打撃を受けます。シンボルだけでなく、戦略ロジックを分散させてください。

失敗2：相関を無視する

多くのトレーダーは、個別のパフォーマンスに基づいてEAをポートフォリオに追加し、一緒に運用したときのパフォーマンスを確認しません。プロフィットファクター2.0のEAでも、既存EAのドローダウンと完全に重なるドローダウンを持つなら、分散には役立ちません。新しいEAを追加する前に、必ずドローダウン重複分析を実施してください。

失敗3：類似ロジックのEAが多すぎる

5つの異なるベンダーから5つのゴールドEAを購入した場合、そのうち3つが移動平均線クロスオーバーやRSIベースのエントリーの変種を使用している可能性が高いです。内部的には、パラメータ値が異なるだけで同じ戦略です。ベンダーのエントリーロジックの説明を確認してください。2つのEAが同じ理由でトレードを開始するなら、一方は冗長です。

失敗4：ポートフォリオレベルのリスク管理がない

各EAは個別には合理的なリスク設定（1トレードあたり2%のリスク）を持っているかもしれません。しかし、4つのEAがそれぞれ同じ日にポジションを建てると、合計リスクは8%になります。ポートフォリオ全体のリミットを設定しましょう：最大合計オープンリスク、銘柄あたりの最大ポジション数、そしてサーキットブレーカーとしてのドローダウン上限。

失敗5：リバランスをしない

市場環境は変化します。昨年ポートフォリオのリターンの40%を貢献したEAが、今年は10%しか貢献しないかもしれません。四半期ごとにポートフォリオの配分を見直しましょう。長期ドローダウンに陥っているEAの配分を減らし、現在のレジームで好調なEAの配分を増やします――ただし、反射的にではなく、段階的に行ってください。

始め方：実践的なロードマップ

ポートフォリオの構築は一朝一夕にできるものではありません。以下にステップバイステップのアプローチを示します：

1. 異なる銘柄の2つのEAから始める。ゴールドEA1つとFX EA1つです。これで即座に銘柄分散が得られます。少なくとも4～8週間デモ口座で運用し、相互作用を理解してください。
2. 合算エクイティカーブを追跡する。各EAを個別に見るだけでなく、日次損益を合算してチャート化してください。ポートフォリオのエクイティカーブは、個々のEAよりも滑らかになるはずです。
3. 次に戦略の分散を追加する。最初の2つのEAが両方ともブレイクアウト戦略なら、3つ目として平均回帰またはMLベースのシステムを追加します。これで2つの軸で分散が実現されます。
4. ライブ取引の前にポートフォリオレベルのルールを設定する。最大合計ドローダウン、最大ポジション数、EA別の資金配分。これらを書き出し、機械的に従ってください。感情はポートフォリオ管理の敵です。
5. 縮小サイズでライブ取引を開始する。計画ロットサイズの50%から始めてください。2～3ヶ月のライブデータの後、ライブ結果をデモと比較します。一致していれば、フルサイズにスケールアップします。
6. 四半期ごとに見直す。相関を確認し、配分をリバランスし、各EAがポートフォリオに貢献し続けているかを評価します。冗長になったEAや構造的に衰退しているEAは除外してください。

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