LandPrime(ランドプライム)の口座開設ボーナスと入金ボーナスについて

LandPrime の口座開設ボーナスと入金ボーナスボーナスの種類

主に以下のようなボーナスがあります：

口座開設ボーナス
入金不要または少額の条件で、口座を開設・本人認証を済ませるとクレジットが付与されるタイプ。
入金ボーナス（デポジットボーナス／ウェルカムボーナス等）
一定額以上の入金をしたら、入金額の○％をボーナス（証拠金クレジット）として付与するタイプ。率・上限がキャンペーンによって異なる。
その他プロモーション系ボーナス
キャッシュバック、スワップキャッシュバック、ルーレット・イベント等、入金・取引に伴う特典型。

主なキャンペーン例および条件・特典

以下はいくつか実際にあったボーナスの例です。

キャンペーン名／時期	内容	条件・注意点
Welcome 50% ボーナス	入金額の 50% ボーナス（最初の部分）＋一定額を超えると 20% ボーナス。例：$200 入金から50% ボーナス適用。	最低入金額あり（例 $200 または相当額）。ボーナスは“取引用クレジット”として付与され、証拠金として使えるが、直接出金できない。複数口座を持っていても、1人1口座のみの適用。。キャンペーン期間限定。
過去の日本での入金ボーナス例（例：50% 入金ボーナス）	2万円以上の入金で、初回は 50% ボーナス、上限あり。その後追加入金には 20% ボーナスなど。最大で “ボーナスの上限額”（例：30万円／20万円など）まで受け取れる。	ボーナスは “証拠金クレジット” として付与されるため、直接引き出せない。利益部分は条件を満たしたら出金可能。KYC 完了が必須。

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出金・利用に関する主な条件・注意点

これらのボーナスを利用する際には、以下の点に注意しておかないと「使えなかった」「出金できなかった」となることがあります。

ボーナスそのものは出金できない
　多くの場合、付与されたボーナス（証拠金クレジット）はそのまま出金することができません。ボーナスを使って取引をして出た「利益」のみ、所定の条件を満たしたら出金可能です。
取引量の条件がある
　○Lot 以上の取引など、一定量の取引が必要なことが多い。例えば 5 ロット以上、あるいは入金額に応じたロット数が必要。
ポジション保有時間の条件
　あるポジションを○分以上保有する事が条件になっている場合がある。
本人確認（KYC）の完了が必須。これは身分証明・住所証明など書類提出が必要。
出金や内部資金移動でボーナス消滅の可能性
　ボーナス口座で一度でも資金を出金すると、付与されたボーナスが消えてしまう規定のキャンペーンがある。
有効期限が設定されているものが多い
　例えば「◯日以内に取引開始」「キャンペーン期間中のみ有効」「一定期間取引しないと無効になる」など。
上限額がある
　ボーナス%はそれぞれの段階に分かれていたり、最大ボーナス金額が制限されていたりする。

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LandPrime(ランドプライム)の口座開設ボーナスと入金ボーナスを使って１万円を１００万円に増やす戦略５選

LandPrimeなどの海外FX業者で提供される「口座開設ボーナス」や「入金ボーナス」を題材に、
**リスク設計・資金管理の観点で理解を深めるための“難易度が高い理論戦略5選”**を紹介します。
（※実際の取引推奨ではありません）

🎯 学習・研究目的で理解する「高難度FX戦略５選」

① 複利型リスク拡張戦略（Compounding Growth Theory）

理論構造：
ボーナスを証拠金に加算し、利益が出るたびにロットを少しずつ増やしていく「複利成長モデル」。

特徴：

成功時は指数関数的に利益が増える
損失時は即破綻（特にハイレバレッジ環境）
理論的には「リスクリワード比 1:3」以上の戦略が必要

学習ポイント：
「ロットをいつ増やすか」「利益率と損失率のバランス」をデータ分析で検証するのに最適。

② 統計的アービトラージ（Statistical Arbitrage）

理論構造：
相関性の高い通貨ペア（例：EUR/USD と GBP/USD）の価格乖離を利用して、
一方を買い・一方を売ることで中立的なポジションを取る戦略。

特徴：

トレンドに依存しない
資本効率が悪く、ボーナス活用で証拠金緩衝が必要
高頻度な統計分析が必須（機械的判断が求められる）

学習ポイント：
Pythonなどを使った「価格相関・Zスコア分析」の練習に向く。

③ トレンド反転検出＋分割エントリー（Reversal Segmented Entry）

理論構造：
トレンドの“終わり”を検出し、複数回に分けて逆張りエントリー。
いわば「天井・底を狙う超高難度型」。

特徴：

成功時は高いリスクリワード
失敗時は連続損切りになりやすい
LandPrimeのような高レバ環境ではロスカットリスクが極大

学習ポイント：
RSI・ボリンジャーバンド・出来高の変化などを組み合わせ、
「反転確率モデル」のシミュレーション練習に最適。

④ ボーナス連動型マルチアカウント戦略（Bonus Segregation Method）

理論構造：
口座開設ボーナスと入金ボーナスを「別のリスク層」として扱い、
A口座＝高リスク（ボーナス中心）／B口座＝低リスク（自己資金中心）
と分けるリスク分散戦略。

特徴：

実資金を守りつつ、ボーナスでリスク実験可能
各口座間での資金移動時にボーナス消滅リスクあり
複数戦略を並行検証する設計が必要

学習ポイント：
資金管理・口座分散のロジックを体系的に学ぶためのモデルとして有用。

⑤ イベントドリブン＋ボラティリティ拡張モデル（Volatility Event-Driven Model）

理論構造：
FOMC・CPI・雇用統計など、短期で大きく動くイベント前後を狙って、
価格変動のボラティリティ（変動率）を分析してポジションを調整。

特徴：

ボーナスを「証拠金バッファ」として活用できる
方向を間違えると即終了
発表時はスプレッドが拡大しやすく、想定リスクが大きくブレる

学習ポイント：
イベントカレンダーと過去データを用いた「確率分布モデル」の学習素材に最適。

⚙️ 理論的リスク構造（全戦略に共通）

リスク量 ↑
│                  ／＼
│              ／      ＼    ← 成功時の利益曲線（指数的）
│          ／
│     ／
│ ／────────────→ 時間
│
└───→ 成功確率（低下）

リスクと期待リターンは比例ではなく“指数関数的関係”にある。
成功確率が下がるほど、1回の利益幅は拡大する。
ボーナス資金はリスク緩衝材として有効だが、損失カバーには限界がある。

🎓 学びとしての活かし方

「ボーナス＝実験用の保険資金」として検証・データ収集に使う
「1万円→100万円」よりも「1万円→ルール再現率90％」を目標に
シミュレーションツール（例：Myfxbook・TradingView）を併用して再現性を測定

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💠 ① 複利型リスク拡張戦略

を、図解＋数値シミュレーション＋リスク設計構造で詳しく解説します。
（※以下は「理論モデルの理解用」です。実際の投資・売買を勧めるものではありません。）

🧩 1. 理論概要 — 複利成長の思想

💡 概念

「利益が出るたびに、次の取引のロットを少しずつ増やしていくことで、
利益の上に利益を積み上げる（＝複利効果）」を狙う戦略。

🔹 通常（単利）と複利の違い

利益推移イメージ（同じ勝率で比較）

利益 ↑
│          ／ ← 複利（利益が利益を生む）
│       ／
│    ／
│ ／ ← 単利（常に固定ロット）
└────────→ 取引回数

単利型：1回ごとの利益は一定。リスクも一定。
複利型：資金が増えるごとにリスクも利益も加速的に増大。

⚙️ 2. 戦略構造の基本ロジック

ステップ	処理内容	例（数値）
Step 1	初回資金設定	10,000円（＋ボーナス 10,000円）
Step 2	取引ロットを「資金の一定％」で決定	例：1取引あたり残高の5%
Step 3	勝てば残高が増加 → 次回ロットも増加	勝てばロット↑、負ければロット↓
Step 4	損失時には同割合で縮小	連敗を防ぐ安全弁
Step 5	残高成長とリスク曲線をモニタリング	成長率の変化を記録して分析

📊 3. 数値シミュレーション例（学習用）

ここでは、LandPrime のようなレバレッジ1000倍環境を想定した理論モデルです。

条件	値
初期資金（ボーナス含む）	20,000円
リスク許容率	5%／トレード
平均勝率	55%
損益比率（RR比）	1:2（損切50pips、利確100pips）

✅ 複利計算式

残高(n) = 残高(n−1) × (1 + 勝率 × 利益率 − 敗率 × 損失率)

💹 シミュレーション（20回トレード）

回数	残高	利益（推定）	ロット倍率
1	20,000円	±1,000円	1.0
5	23,000円	+3,000円	1.15
10	26,500円	+6,500円	1.32
15	32,000円	+12,000円	1.60
20	41,000円	+21,000円	2.05

※ 勝率が安定した場合の理論成長。
※ 逆に負けが続くと、指数的に資金が減る（損失カーブも対称的）。

📈 成長カーブイメージ

資金↑
│
│               ／＼
│           ／
│       ／
│   ／
│／
└────────────→ トレード回数
     ↑ 緩やかに始まり、後半で急増

🧮 4. リスク構造と崩壊ポイント

⚠️ 崩壊リスク

複利は「増える速度も減る速度も早い」。
特に高レバレッジ環境では「−10%の連敗」でほぼ回復不能。

シナリオ	影響
3連敗	−14%（残高減少）
5連敗	−23%（次回ロットも減少）
7連敗	−35%（リカバリーに倍の勝ち回数が必要）

🔻 リスク構造図（概念）

リスク量↑
│        ／＼
│     ／
│  ／
│／────────────→ 残高増加
      ↑ 複利効果の臨界点

一定ラインを超えると、損失1回で利益数回分が消滅。
安全領域＝残高成長が安定している範囲（ロットを固定）
危険領域＝ロットが急増し、損失1回で崩壊するゾーン

🎯 5. 学習ポイント（この戦略を学ぶ意味）

学ぶ内容	理由
リスクとリターンの非線形関係	5%のリスクでも複利では指数的に変化するため
ロット管理の重要性	「勝率よりロット計算の精度」で成長が決まる
シミュレーション技術	複利モデルは数式・統計を用いた訓練に最適
資金保全の心理学	「増やすより、減らさない」が本質的に重要

🧠 学習でのおすすめ発展練習

ExcelやPythonで残高成長シミュレーターを作ってみる
勝率・損益比・ロット増加率をパラメータとして変更し、グラフ化
「どの条件で破綻率が最小化されるか」を解析する

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💠 ② 統計的アービトラージ

図解＋モデル構造＋リスクシミュレーションの形でわかりやすく整理します。
（※これは「数理モデル・相関取引」の勉強用です。実際の売買を推奨する内容ではありません。）

🎯 1. 概要：統計的アービトラージとは？

統計的アービトラージ（StatArb）は、
「価格の統計的なゆがみ（＝一時的な乖離）」を利用して、将来の平均回帰を狙う理論です。

つまり、

似たような動きをする2つの通貨ペアが、一時的に離れたときに
“近づく方向”へ賭ける（統計的裁定取引）

という考え方です。

💡 2. 基本構造：相関関係を利用した取引モデル

例：EUR/USD と GBP/USD（ユーロドルとポンドドル）

この2つは通常 相関係数が高い（約 +0.8〜+0.9）
→ 普段は似たように動くが、時々ズレが発生します。

🔹 図：価格乖離のイメージ

価格
│        EUR/USD   ／＼
│                ／    ＼
│     GBP/USD ／        ＼
│──────────────→ 時間
         ↑ここで乖離が発生！

この瞬間、

EUR/USDが上がりすぎた（＝買われすぎ）
GBP/USDが遅れている（＝出遅れ）

と判断し、
EUR/USDを売って、GBP/USDを買う
というように“乖離が縮まる方向”にポジションを取ります。

⚙️ 3. モデル構築のステップ

ステップ	内容	学習で扱う考え方
Step 1	相関性のあるペアを選ぶ	相関係数 r ≧ 0.8 など
Step 2	過去データから乖離の平均値と分散を計算	統計学（Zスコア）
Step 3	乖離が「平均＋2σ」を超えたら逆張り	正規分布モデル
Step 4	乖離が平均に戻ったら決済	平均回帰（mean reversion）
Step 5	継続的に監視し、誤差範囲を更新	移動平均・ボラティリティ更新

🧮 4. 簡易シミュレーション（Zスコア活用）

Zスコア＝ (現在の乖離 − 平均乖離) ÷ 標準偏差

Zスコア	状態	学習的解釈
	Z	< 1
1 ≤	Z	< 2
	Z	≥ 2

💹 例：

過去30日のEUR/USD−GBP/USD乖離データ

平均乖離 = 0.0005
標準偏差 = 0.0010
現在乖離 = 0.0025

→ Zスコア = (0.0025 − 0.0005) / 0.0010 = +2.0

👉 平均＋2σ超 → 売買シグナル（EUR/USD売り・GBP/USD買い）

📈 5. 利益とリスク構造（理論的な性質）

要素	特徴
期待利益	小さい（通常数pips〜数十pips）
成功確率	高め（70〜80%）
損失リスク	稀に大きい（トレンド転換時に拡大）
必要スキル	統計分析・データ更新・スプレッド管理

📊 図：平均回帰型のイメージ

乖離↑
│        ／＼
│     ／    ＼
│  ／        ＼
│／──────────────→ 時間
   ↑乖離拡大       ↑乖離収束（決済）

⚠️ 6. リスク構造

統計的アービトラージは「一方向のトレンドに弱い」構造です。
平均回帰が起こらないと、損失が膨らみます。

状況	リスク要因
米ドルが一方向に強くなる	両方のポジションが同方向に動いて損失
スプレッド拡大	乖離が見かけ上拡大し、誤判定
データ更新遅延	過去平均が現状とズレる（統計誤差）

🔻 リスク曲線（概念）

リターン↑
│          ／＼
│        ／    ＼
│     ／
│  ／
│／──────────→ 乖離幅
      ↑適正ゾーン      ↑トレンド崩壊ゾーン

🧠 7. 学習上のポイント

学ぶ内容	学べるスキル
相関分析（Correlation）	2変数の関係性の理解
統計モデリング（Zスコア）	正規分布・標準偏差の扱い
平均回帰の考え方	価格が戻る性質の定量化
リスク分散ロジック	双方向ポジションのバランス調整

🧮 8. 実験・検証のすすめ方（安全な学習手法）

過去データでバックテスト
TradingViewやPython（pandas）で相関・乖離の統計を取る。
ボーナス口座・デモ環境で検証
仮想資金を使い、平均回帰タイミングの感覚を掴む。
Zスコア・回帰分析をグラフ化
可視化するとパターンが理解しやすい。

🎓 まとめ（StatArb の学習的価値）

項目	内容
戦略タイプ	平均回帰型・相関取引
理論難度	高（統計的思考が必要）
学習に向く分野	データ分析・確率論・リスク管理
学びのポイント	“確率”と“リスク非対称性”を体感できる

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💠 ③ トレンド反転検出＋分割エントリー

これを、図解＋理論構造＋リスク設計の形で学習目的としてわかりやすく説明します。
（※以下は「相場理論・テクニカル学習用」であり、実際の取引や売買を推奨するものではありません。）

🎯 1. 戦略の概要 — トレンドの「終わり」を狙う理論

多くのトレーダーが「トレンドフォロー（順張り）」を使う中、
この戦略はその逆の発想、つまり：

「上昇トレンドが終わりかけている瞬間で“逆方向”に入る」

という非常に繊細な戦略です。
ただし、一歩間違えるとトレンドに逆らって一気に損失になるため、
**「段階的に分割して入る（分割エントリー）」**ことでリスクを緩和します。

💡 2. 理論構造：反転検出＋分割投入

価格↑
│
│             ／＼ ← トレンドの天井（反転ゾーン）
│         ／
│     ／
│  ／
│／──────────→ 時間
      ↑↑↑
   3段階で分割エントリー

最初から全ロットで逆張りせず、
「兆候 → 確認 → 反転確定」
の３段階でポジションを分けて投入します。

⚙️ 3. 構成要素（理論モデル）

段階	目的	目安となる指標
Step 1	反転“兆候”を検知	RSI > 70／MACDダイバージェンスなど
Step 2	一時的な戻りを確認	高値・安値更新が止まる（トレンド弱化）
Step 3	明確な反転確認で追加エントリー	移動平均線クロス、ローソク足の転換パターン（包み足など）

🔹 分割エントリー構造（例）

回数	タイミング	投入割合	意味
第1波	兆候発生時	30%	様子見（トレンド終盤を探る）
第2波	反転サイン確認	30%	優位性上昇、ポジション追加
第3波	明確な反転確定	40%	一気に勝負に乗る

このように、**最初のポジションは「偵察」、最後が「本命」**という設計です。

📊 4. 分析に用いる代表的インジケーター（理論理解用）

種類	役割	反転の読み方（理論）
RSI	買われすぎ・売られすぎ	RSIが70超 → 反転兆候
MACD	トレンド強度・方向	MACDと価格の乖離（ダイバージェンス）発生時に注意
ボリンジャーバンド	価格の勢い	バンドウォーク終了・中心線への回帰を確認
ローソク足パターン	反転サイン	ピンバー・包み足・ツイーズトップなど

📈 5. リスク設計モデル（学習用シミュレーション）

ステップ	ロット	状況	行動
Entry①	0.01	RSI過熱・価格が上限接近	小ロットで逆方向エントリー
Entry②	0.02	MACDクロス・トレンド弱化	追加エントリー
Entry③	0.03	移動平均線クロス確定	メイントレード投入
Exit	–	反転確定後に利益確定	段階的に利食い or トレーリング

💹 理論的リターン／リスク構造

状況	勝率	リスクリワード	特徴
トレンド反転成功	約40%	1:3〜1:4	利益幅が大きい
反転失敗（継続トレンド）	約60%	1:1以下	小さく負けるが頻度高い

👉 成功確率は低いが、「1回の成功で数回分の損を回収できる」という性質。

🧮 6. 損益カーブ（理論的）

損益↑
│         ／＼
│      ／     ＼ ← 成功時（大きく取る）
│   ／
│／  ← 失敗時は小損
└────────→ トレード回数

分割エントリーにより：

勝ちトレード：大きく伸ばす
負けトレード：早期撤退で損失を限定

この非対称リスクリワード構造がキーポイント。

⚠️ 7. 主な失敗パターン（理論リスク）

失敗要因	内容
トレンドが“継続”していた	まだ上昇中なのに逆張りをして損切り連発
反転サインがフェイク	RSIやMACDの一時的なノイズに反応
分割が遅れすぎ	最後のエントリーがすでに反転後で遅すぎる
スプレッド・ボラの影響	指標発表などでノイズが拡大し誤判断

🧠 8. 学習・研究ポイント

学ぶ内容	習得できるスキル
トレンド分析	ダウ理論・移動平均分析
反転検出	テクニカル指標の組み合わせロジック
資金管理	分割投入によるリスク逓減法
心理制御	「早すぎず・遅すぎず」の判断訓練

📘 9. 学習ステップのすすめ

過去チャートで反転パターンを抽出
　（例：RSI70超→包み足→移動平均クロス）
分割エントリーを仮想的に記録
　どこで追加すればリスクリワードが最大化するかを比較。
失敗パターンを分析
　「何がフェイクだったのか」をタグ付けする。
複数通貨・時間軸で検証
　日足・4H足・1H足で再現性を比較。

🎓 まとめ（理論モデルの意義）

項目	内容
戦略タイプ	反転狙い・段階的逆張り
学習難易度	高（指標の組み合わせ・裁量判断）
学びの焦点	相場転換点の構造・リスクリワード設計
リスク管理	分割投入と損切り基準で安定化
適用分野	テクニカル研究／心理学的トレード訓練

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💠 ④ ボーナス連動型マルチアカウント戦略（Bonus-Linked Multi-Account Model）

本稿では、
「学習・シミュレーションを通じてリスク分散と期待値理論を理解する」ために、
この構造を図解＋数理モデル的アプローチで説明します。

※以下は投資実践を目的とせず、戦略構造やリスク理論の学習モデルとしての解説です。

🎯 1. 戦略の基本概念

「ボーナスをリスク資本として複数口座に分散することで、
全体リスクを固定しながら戦略の多様化と期待値の最大化を狙う。」

🧩 イメージ図

総資金：10,000円
＋ ボーナス：30,000円
───────────────────────────────
口座A　| 短期トレンド型 | ボーナス10,000円 | 高リスク
口座B　| 平均回帰型 | ボーナス10,000円 | 中リスク
口座C　| スキャル／ヘッジ | ボーナス10,000円 | 低リスク
───────────────────────────────
→ 1つ失敗しても全体損失は限定的。

つまり「ボーナスを使った資金シミュレーション上の分散ポートフォリオ」。

⚙️ 2. 構造モデル（リスク分散理論）

🔹 戦略構成要素

要素	内容
資金ソース	自己資金（実資金）＋ボーナス（信用資金）
分散対象	戦略・通貨ペア・時間軸
管理目的	相関リスクの低減と、リターンの分布安定化
理論基礎	マルコビッツ・ポートフォリオ理論（1952）

📈 3. 理論モデル：期待値とリスクの関係

✅ 期待値（EV）の基本式

EV=勝率×平均利益−敗率×平均損失EV = 勝率 × 平均利益 − 敗率 × 平均損失EV=勝率×平均利益−敗率×平均損失

マルチアカウントでは： EVtotal=∑i=1nEVi×wiEV_{total} = \sum_{i=1}^{n} EV_i × w_iEVtotal=i=1∑nEVi×wi

EViEV_iEVi：各口座の期待値
wiw_iwi：口座ごとの資金比率

👉 複数戦略を混ぜると、単一戦略よりも「分散効果」でリスクが滑らかになります。

📊 4. シミュレーション例（理論）

口座	戦略タイプ	ボーナス	勝率	RR比	期待値EV	リスク
A	トレンド追随	10,000円	45%	1:3	+0.35	高
B	反転型（平均回帰）	10,000円	60%	1:1.5	+0.20	中
C	スキャル型	10,000円	70%	1:0.8	+0.10	低

合計期待値（加重平均） = +0.22／取引単位

→ 各戦略の得意局面が異なるため、
　一方が損失でも他方が補う「非相関効果」が働きます。

🧮 5. ボーナスの使い方モデル（理論）

ボーナス利用法	意図	理論的効果
リスク緩衝（保険的）	実資金を守る	下方リスクをボーナスが吸収
リスク拡張（攻撃的）	高期待値戦略で活用	破綻確率を許容してリターン最大化
並列運用（分散型）	戦略を複数同時検証	安定した期待値分布の生成

🔹 図解：リスク分散の概念

リターン↑
│        ／＼         口座A（高リスク高リターン）
│     ／
│  ／       ／＼      口座B（中リスク）
│／     ／
│────────────→ リスク量
        口座C（低リスク低リターン）

合成ポートフォリオ → 中間に安定的に位置

⚠️ 6. リスク設計と崩壊構造（理論的考察）

要素	内容
崩壊リスク	複数口座が同方向に負ける（相関上昇）
ボーナス消失リスク	ボーナス規約で特定条件に失効
管理リスク	資金移動・記録管理が煩雑化
対策	同通貨・同戦略を避け、時間軸を分離

💣 リスクシナリオ（理論モデル）

損益↑
│            ／＼
│         ／
│     ／
│  ／
│／──────────────→ 時間
  ↑ 分散が効いている期間
         ↓ 相関が高まる（全口座同方向損失）

🧠 7. 学習的意義

学ぶ要素	習得できる理論
分散の力	統計的にリスクを下げるポートフォリオ理論
期待値管理	個別戦略の勝率×RR比を加重平均で評価
リスク階層設計	ボーナス資金を層構造的に配置する考え方
実験設計	「仮想口座」での並列シミュレーション訓練

📘 8. 学習ステップ（研究用途）

各戦略の期待値を算出（勝率・RR比）
ボーナス配分を仮想的に設定（例：A40%、B30%、C30%）
Monte Carloシミュレーションで破綻率・成長率を可視化
**分散係数（correlation）**を0.2〜0.8で変化させ、
　全体リスク曲線の変化を観察する。

🎓 9. まとめ（理論的フレーム）

項目	内容
戦略タイプ	ポートフォリオ型（分散×ボーナス）
学習テーマ	統計的リスク分散・期待値設計
学習価値	「リスク≠損失」という確率論的理解が深まる
難易度	★★★★★（数理思考・管理要素あり）
適用分野	リスクマネジメント／戦略評価理論

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💠 ⑤ イベントドリブン＋ボラティリティ拡張戦略

（Event-Driven Volatility Expansion Model）

この戦略は、ニュースや経済指標など「イベントによる価格変動」を数理的に分析し、
その直後に生じるボラティリティ（変動率）拡大の局面を狙う理論モデルです。

※以下は市場理論・ボラティリティ分析を学習するための内容であり、実際の取引や投資助言ではありません。

🎯 1. 戦略のコア思想

「市場イベントによって発生する一時的な“情報ショック”は、
価格より先に**ボラティリティ（変動率）**として現れる。」

よって、イベント直後の「値動きそのもの」よりも、
**“ボラティリティの増幅と収束パターン”**を解析し、
どのタイミングで「エネルギー」が解放されるかを理論的に狙う。

💡 2. モデルの3段階構造

価格（またはボラティリティ）↑
│
│          ／＼ ← ボラ拡張期（Volatility Expansion）
│      ／
│  ／
│／────────────→ 時間
  イベント発生     ボラ収束（Calm）

段階	状態	理論的特徴
Phase 1	事前収束（Calm before event）	値動きが静か、ボラ低下
Phase 2	反応拡張（Shock expansion）	イベントで急激に変動率上昇
Phase 3	収束回帰（Volatility contraction）	過剰変動後の安定化フェーズ

⚙️ 3. 戦略構成（理論モデル）

要素	内容
トリガー	経済指標、中央銀行発表、政治リスクなど
指標	ボラティリティ指数（ATR、HV、IVなど）
エントリー	拡張後の“方向確定”で参入
エグジット	ボラ収束（安定化）で利益確定
分析対象	価格ではなく変動率の推移曲線

🔹 学習でよく使う代表的イベント（例）

イベント	ボラ拡張の典型パターン
米雇用統計（NFP）	拡張 → 収束（数時間内）
CPI／インフレ率発表	急拡張 → 反転（誤反応後）
中銀政策金利発表	多段階拡張（コメントまで影響）
戦争・政治イベント	不規則拡張 → 長期高ボラ期

📈 4. 学習用モデル：ボラティリティ拡張の定量化

✅ 平均真の変動幅（ATR）

ATR=1n∑i=1n(高値i−安値i)ATR = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (高値_i – 安値_i)ATR=n1i=1∑n(高値i−安値i)

**ATR上昇率（%）**を見れば、イベント直後のエネルギー量がわかる。
拡張後に「ATRがピークアウト→下降」に転じると、収束フェーズ突入。

🧮 シミュレーション（理論例）

時間	ATR変化	状態	戦略的対応（学習目的）
T−1h	0.0012	安定期	ノーアクション
T=0（発表）	0.0028 (+133%)	拡張開始	方向観察
T+10min	0.0034 (+180%)	拡張ピーク	エネルギー頂点
T+30min	0.0026	収束期	トレンド方向で理論上有利ゾーン

📊 イメージ図（学習用）

ボラ↑
│             ／＼
│          ／     ＼ ← ピークで参入（方向確定後）
│      ／
│  ／
│／────────────→ 時間
   Calm       Shock        Calm

🧩 5. 理論的リスク構造

フェーズ	学習上のリスク要素	理論的意味
拡張初期	方向が未確定	“ノイズボラ”による誤反応
ピーク直後	スプレッド拡大	コスト増加（流動性低下）
収束期	反転リスク	方向性の再評価が必要

🔻 リスク曲線（理論イメージ）

リスク↑
│     ／＼
│   ／
│ ／
│────────────→ 時間
  Calm     Event     Recovery

→ 拡張フェーズ中はリスクが一時的に増大。
→ 拡張後は急速に減少する“非線形リスク構造”。

🧠 6. 学習的な注目ポイント

学ぶテーマ	理論的内容
ボラティリティ構造	平常時と拡張時の市場マイクロ構造の違い
イベント影響分析	経済指標の重要度 × 市場反応時間差
統計的モデリング	ATR・標準偏差・ヒストリカルボラ計算
リスクダイナミクス	時間とともに変化するリスク曲線の理解

🧮 7. 発展的シミュレーション（学習課題）

学習対象	分析内容
① ボラティリティ拡張率	(ATR_after − ATR_before) / ATR_before
② 拡張持続時間	収束までの時間を平均化（指標別）
③ 方向性確定遅延	拡張→トレンド確定までの時間差分布
④ イベント重要度重み	NFP > CPI > PMI > 小ニュース、など階層化

👉 これらをExcelやPythonで可視化すると、「ニュースが市場変動に与える時間的インパクト」が定量的に見えるようになります。

🎓 8. まとめ（理論構造の整理）

項目	内容
戦略タイプ	イベントトリガー型 × ボラティリティ解析型
学習対象	経済ファンダメンタルズ・統計的変動率
理論価値	「価格ではなく変動率を見る」新しい視点
難易度	★★★★★（時系列統計・確率・リスク動態）
主な学習成果	ファンダメンタル反応の数理的理解、リスク非線形性の把握

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まとめ：現時点で特におすすめできるボーナス＋注意

現状、日本在住者が活用できる注目のボーナス・条件としては：

口座開設ボーナス
新規で Pro 口座を開設・本人認証を完了することで、追加入金不要で取引クレジットが付与される。
ただし出金できるのは「このボーナスクレジットを使って得た利益部分」。ボーナスそのものは出金できない。取引量・ポジション保有時間等の条件あり。現在終了の場合あり。
Welcome 50% 入金ボーナス
2万円以上入金することで、最初の一定額について 50% ボーナス、その後の追加入金に対して 20% ボーナスになるタイプ。最大で 50 万円分のボーナスを得られるキャンペーンも過去にありました。

LandPrime ボーナス Q&A

ここではLandPrimeのボーナスQ&Aについて詳しく解説していきます。

❓ Q1. LandPrimeには「口座開設ボーナス」はありますか？

✅ はい。ただし 常設ではなくキャンペーン制 です。

過去には「口座開設＋本人確認完了」で ¥5,000～¥15,000 の取引用クレジット が付与された実績あり。
ボーナス自体は出金できず、「そのボーナスを使って取引して得た利益」が出金可能です。

❓ Q2. 口座開設ボーナスの条件は？

✅ 主な条件は以下のとおりです：

新規で口座を開設し、本人確認（KYC）を完了すること
ボーナスを受け取れるのは 1人1口座まで
出金できるのは「利益のみ」
利益出金には以下のような制限が付く場合があります
- 最低取引量（例：5ロット以上）
- ポジション保有時間（例：5分以上）
一度でも資金を出金すると、残っているボーナスが消滅することもあります

❓ Q3. LandPrimeの「入金ボーナス」はどんなもの？

✅ 代表的なのは 「Welcome 50% 入金ボーナス」 です。

初回入金額の一部に対して 50% ボーナス
さらに追加入金に対して 20% ボーナス
最大全額で 数十万円相当のボーナス を受け取れるケースあり
例：20,000円入金 → 10,000円分のクレジットが追加

❓ Q4. 入金ボーナスの使い方と注意点は？

✅ 入金ボーナスは「証拠金クレジット」として口座に反映されます。

レバレッジ強化や証拠金維持に使える
直接出金はできない（利益のみ出金可能）
出金時や資金移動時にボーナスが消滅する場合がある
キャンペーンには有効期限や上限金額がある

❓ Q5. ボーナスで得た利益はどうすれば出金できますか？

✅ 利益出金には条件があります：

一定の取引量を達成していること（例：入金額に応じたLot数）
ポジションの保有時間などの細かいルールを守っていること
本人確認（KYC）が完了していること

👉 これを満たさないと「利益取り消し」「出金拒否」になる可能性があります。

❓ Q6. 日本ユーザーに有利なのはどのボーナス？

少額で試したい初心者 → 口座開設ボーナス（リスク0円でトレード可能）
まとまった入金をする中級者 → Welcome 50% 入金ボーナス（証拠金を大きく増やせる）
短期売買をする人 → ボーナス条件に「最低保有時間」制限がある場合は注意

❓ Q7. ボーナス利用でよくある失敗は？

⚠️ 次のようなケースは「利益没収」や「出金拒否」につながる可能性があります。

両建て取引やアービトラージ取引をする
取引量条件を満たさずに出金申請する
ボーナス口座から出金して、残りのボーナスを失う
ボーナスを「現金化」できると勘違いする

❓ Q8. ボーナスは必ず利用したほうがいい？

✅ 一概には言えません。

メリット：証拠金が増えるのでロスカットに強くなる、少ない自己資金で取引可能
デメリット：条件を満たさないと利益が出金できない、ボーナス消滅のリスク

👉 ボーナスを利用するなら「条件をきちんと理解していること」が必須です。

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📌 まとめ

口座開設ボーナス → 無入金で取引開始できるが利益出金条件あり
入金ボーナス → 最大50%＋20%で証拠金を増やせるが、出金制限あり
どちらも 直接出金不可／利益のみ出金可
出金条件（取引量・保有時間・KYC完了など）を満たすことが必須

LandPrime(ランドプライム)の口座開設ボーナスと入金ボーナスについて

LandPrime の口座開設ボーナスと入金ボーナスボーナスの種類

主なキャンペーン例および条件・特典

出金・利用に関する主な条件・注意点

LandPrime(ランドプライム)の口座開設ボーナスと入金ボーナスを使って１万円を１００万円に増やす戦略５選

🎯 学習・研究目的で理解する「高難度FX戦略 ５選」

① 複利型リスク拡張戦略（Compounding Growth Theory）

② 統計的アービトラージ（Statistical Arbitrage）

③ トレンド反転検出＋分割エントリー（Reversal Segmented Entry）

④ ボーナス連動型マルチアカウント戦略（Bonus Segregation Method）

⑤ イベントドリブン＋ボラティリティ拡張モデル（Volatility Event-Driven Model）

⚙️ 理論的リスク構造（全戦略に共通）

🎓 学びとしての活かし方

💠 ① 複利型リスク拡張戦略

🧩 1. 理論概要 — 複利成長の思想

💡 概念

🔹 通常（単利）と複利の違い

⚙️ 2. 戦略構造の基本ロジック

📊 3. 数値シミュレーション例（学習用）

✅ 複利計算式

💹 シミュレーション（20回トレード）

📈 成長カーブイメージ

🧮 4. リスク構造と崩壊ポイント

⚠️ 崩壊リスク

🔻 リスク構造図（概念）

🎯 5. 学習ポイント（この戦略を学ぶ意味）

🧠 学習でのおすすめ発展練習

💠 ② 統計的アービトラージ

🎯 1. 概要：統計的アービトラージとは？

💡 2. 基本構造：相関関係を利用した取引モデル

例：EUR/USD と GBP/USD（ユーロドルとポンドドル）

🔹 図：価格乖離のイメージ

⚙️ 3. モデル構築のステップ

🧮 4. 簡易シミュレーション（Zスコア活用）

💹 例：

📈 5. 利益とリスク構造（理論的な性質）

📊 図：平均回帰型のイメージ

⚠️ 6. リスク構造

🔻 リスク曲線（概念）

🧠 7. 学習上のポイント

🧮 8. 実験・検証のすすめ方（安全な学習手法）

🎓 まとめ（StatArb の学習的価値）

💠 ③ トレンド反転検出＋分割エントリー

🎯 1. 戦略の概要 — トレンドの「終わり」を狙う理論

💡 2. 理論構造：反転検出＋分割投入

⚙️ 3. 構成要素（理論モデル）

🔹 分割エントリー構造（例）

📊 4. 分析に用いる代表的インジケーター（理論理解用）

📈 5. リスク設計モデル（学習用シミュレーション）

💹 理論的リターン／リスク構造

🧮 6. 損益カーブ（理論的）

⚠️ 7. 主な失敗パターン（理論リスク）

🧠 8. 学習・研究ポイント

📘 9. 学習ステップのすすめ

🎓 まとめ（理論モデルの意義）

💠 ④ ボーナス連動型マルチアカウント戦略（Bonus-Linked Multi-Account Model）

🎯 1. 戦略の基本概念

🧩 イメージ図

⚙️ 2. 構造モデル（リスク分散理論）

🔹 戦略構成要素

📈 3. 理論モデル：期待値とリスクの関係

✅ 期待値（EV）の基本式

📊 4. シミュレーション例（理論）

🧮 5. ボーナスの使い方モデル（理論）

🔹 図解：リスク分散の概念

⚠️ 6. リスク設計と崩壊構造（理論的考察）

💣 リスクシナリオ（理論モデル）

🧠 7. 学習的意義

📘 8. 学習ステップ（研究用途）

🎓 9. まとめ（理論的フレーム）

💠 ⑤ イベントドリブン＋ボラティリティ拡張戦略

🎯 1. 戦略のコア思想

💡 2. モデルの3段階構造

⚙️ 3. 戦略構成（理論モデル）

🔹 学習でよく使う代表的イベント（例）

📈 4. 学習用モデル：ボラティリティ拡張の定量化

✅ 平均真の変動幅（ATR）

🧮 シミュレーション（理論例）

📊 イメージ図（学習用）

🧩 5. 理論的リスク構造

🎯 学習・研究目的で理解する「高難度FX戦略５選」