FX初心者のための自動売買戦略構築ガイド

はじめに：戦略構築の基本

戦略構築の意義

自動売買戦略は、明確なルールに基づいて構築する必要があります。
効果的な戦略が長期的な成功の鍵となります。

本ガイドの目的

具体的な戦略構築方法の解説
実践的なコード例の提示
リスク管理の組み込み方

第1章：基本的な戦略の構築

1-1. 移動平均線クロス戦略

📈 基本コード例

def ma_cross_strategy(data):
    # 移動平均線の計算
    fast_ma = calculate_sma(data['close'], period=5)
    slow_ma = calculate_sma(data['close'], period=20)

    # シグナル生成
    if fast_ma[-1] > slow_ma[-1] and fast_ma[-2] <= slow_ma[-2]:
        return "BUY"
    elif fast_ma[-1] < slow_ma[-1] and fast_ma[-2] >= slow_ma[-2]:
        return "SELL"
    else:
        return "HOLD"

# リスク管理の追加
def apply_risk_management(signal, price, balance):
    position_size = calculate_position_size(balance)
    stop_loss = calculate_stop_loss(price)
    take_profit = calculate_take_profit(price)

    return {
        'signal': signal,
        'position_size': position_size,
        'stop_loss': stop_loss,
        'take_profit': take_profit
    }

1-2. RSIを活用した戦略

📊 RSI戦略実装

def rsi_strategy(data, period=14):
    # RSIの計算
    rsi = calculate_rsi(data['close'], period)

    # 売買条件
    if rsi[-1] < 30:  # 売られ過ぎ
        return "BUY"
    elif rsi[-1] > 70:  # 買われ過ぎ
        return "SELL"
    else:
        return "HOLD"

第2章：戦略の最適化

2-1. パラメータ最適化

🔧 最適化プロセス

def optimize_parameters(data, param_ranges):
    best_results = {
        'profit': 0,
        'params': None
    }

    for params in generate_combinations(param_ranges):
        results = backtest_strategy(data, params)
        if results['profit'] > best_results['profit']:
            best_results = {
                'profit': results['profit'],
                'params': params
            }

    return best_results

2-2. 複数の指標の組み合わせ

📊 複合戦略例

def combined_strategy(data):
    # 各指標の計算
    ma_signal = ma_cross_strategy(data)
    rsi_signal = rsi_strategy(data)
    macd_signal = macd_strategy(data)

    # シグナルの統合
    signals = [ma_signal, rsi_signal, macd_signal]
    buy_signals = signals.count("BUY")
    sell_signals = signals.count("SELL")

    # 最終判断
    if buy_signals >= 2:
        return "BUY"
    elif sell_signals >= 2:
        return "SELL"
    else:
        return "HOLD"

第3章：リスク管理の実装

3-1. ポジションサイズの管理

💰 資金管理コード

def calculate_position_size(balance, risk_percent=2):
    max_risk = balance * (risk_percent / 100)
    position_size = max_risk / stop_loss_pips

    return min(position_size, balance * 0.1)  # 最大10%制限

3-2. 損失管理の実装

⚠️ リスク制御

def risk_control(positions, daily_loss_limit):
    # 日次損失の計算
    daily_loss = calculate_daily_loss(positions)

    # 損失限度チェック
    if daily_loss >= daily_loss_limit:
        close_all_positions()
        return False

    return True

第4章：バックテストと評価

4-1. バックテストの実装

📈 テストコード

def backtest(data, strategy, params):
    results = {
        'trades': [],
        'profit': 0,
        'max_drawdown': 0
    }

    for i in range(len(data)):
        signal = strategy(data[:i+1], params)
        if signal != "HOLD":
            trade = execute_trade(signal, data[i])
            results['trades'].append(trade)

    return calculate_statistics(results)

4-2. パフォーマンス評価

📊 評価指標の計算

def calculate_performance(results):
    stats = {
        'total_profit': sum(t['profit'] for t in results['trades']),
        'win_rate': calculate_win_rate(results['trades']),
        'profit_factor': calculate_profit_factor(results['trades']),
        'sharpe_ratio': calculate_sharpe_ratio(results['trades']),
        'max_drawdown': calculate_max_drawdown(results['trades'])
    }

    return stats