TradersTrustのスプレッド拡大耐性付きスキャルピング＋スリッページ対応型戦略

TradersTrustの「スプレッド拡大耐性付きスキャルピング＋スリッページ対応型戦略」は、特に**高頻度取引（スキャルピング）**を行う際に、実運用での不利条件（＝取引コストや約定のズレ）に強い手法設計を目指す考え方です。

🧭 基本コンセプト

スキャルピング戦略は、「小さな値幅を高い頻度で取る」手法です。
しかし現実の取引環境では次のような問題が発生します：

要素	内容	影響
スプレッド拡大	重要ニュースや流動性低下時にスプレッドが通常より広がる	利確幅よりも広がると損失化
スリッページ	約定が希望価格からズレる	エントリー／決済の誤差で勝率・損益率が低下
約定拒否・遅延	高速スキャルではミリ秒単位の遅延が影響	意図した価格で取引できない

これらを前提に「不利な環境でも耐えられるスキャル設計」を行うのが、
「スプレッド拡大耐性＋スリッページ対応型」戦略です。

⚙️ 設計の基本思想

1️⃣ スプレッド拡大耐性

スプレッド変動に左右されにくい構造を作る方法：

ターゲット利幅をスプレッドの2〜3倍以上に設定
→ 例：通常スプレッド0.3pipsなら、最低でもTP（利確）幅は0.8〜1.0pips以上。
→ これにより一時的なスプレッド拡大（1pips前後）でも優位性を維持。
エントリー条件に「スプレッド制限」を導入 if spread <= 0.5 pips: enter_trade() else: skip() → 流動性低下時の誤エントリー防止。
ボラティリティ連動フィルター
→ ATR（Average True Range）や標準偏差で市場ノイズを検出。
→ 一定の「市場ノイズ＞スプレッド」の状態でのみトレードを許可。

2️⃣ スリッページ対応

スリッページ（価格ズレ）を吸収するための手法：

期待値にスリッページを織り込む
過去データから「平均スリッページ値」を測定し、
例えば +0.2pips のズレが常時発生するなら、
期待利益からその分をマージンとして引いて評価。
リミット注文（limit order）の活用
→ 成行注文ではなく、逆指値 or 指値でのエントリーを利用。
→ 不利な約定を防止。
リクオート対応 or ECN/STP口座利用
→ 約定品質の高いブローカー選定も「戦略の一部」として重要。

💡 実装例（ロジックのイメージ）

以下はMT4/MT5やPythonでアルゴ化する場合の概念コードです。

# 擬似コード例（Python風）
if spread <= 0.5 and volatility > 1.5 * spread:
    if trend_confirmed():
        entry_price = current_bid
        slippage = measure_slippage()
        expected_profit = target_pips - (spread + slippage)
        if expected_profit > 0.5:  # 最低期待値条件
            open_trade()

このように、

スプレッド閾値（例：0.5pips）
スリッページ測定値（実約定との差）
ボラティリティ条件
を組み合わせて「取引すべきかどうか」を動的に判断します。

📊 バックテストで重要な評価指標

指標	意味	注目ポイント
勝率	利確比率	スプレッド拡大時にどう変化するか
平均損益比	平均TP / 平均SL	スリッページを加味しても正の期待値か
平均スリッページ	約定ズレの実測値	実運用との差異を確認
実効スプレッド	平均スプレッド＋スリッページ	これが想定以下であるか