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TradersTrustの複数時間軸＋ポートフォリオ・モメンタム＋資本割り当て型戦略

TradersTrustのFX戦略の中でも「マルチタイムフレーム分析 × モメンタムポートフォリオ × 資本配分最適化」という、裁量・システムトレード・量的資産運用の要素を統合した上級戦略です。

簡単に言えば、

“時間軸ごとのトレンド構造を多層的に分析し、通貨間の強弱をモメンタムで定量化して、
資本を動的に最適配分するトレーディングポートフォリオ”

です。

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以下、プロトレーダー・システム設計者レベルで体系的に解説します👇

目次

🧭 1️⃣ 戦略の全体像

要素目的
🔹 複数時間軸分析（Multi-Timeframe）トレンドの「階層的一貫性」を確認する
🔹 モメンタム・スコアリング（Momentum）通貨ごとの強弱を定量評価する
🔹 ポートフォリオ構築（Portfolio）強い通貨を買い、弱い通貨を売る構成を最適化
🔹 資本割り当て（Capital Allocation）各ポジションのリスク調整・資金配分を最適化

🧩 2️⃣ 戦略コンセプト（概要図）

      ┌────────────┐
      │  各通貨ペアの多時間軸分析 │
      └───────┬────┘
                │
      ┌────────────┐
      │  通貨強弱スコア算出（モメンタム） │
      └───────┬────┘
                │
      ┌────────────┐
      │  ポートフォリオ構築（強⇔弱） │
      └───────┬────┘
                │
      ┌────────────┐
      │  資本配分・リスク最適化 │
      └──────────────────┘

🕒 3️⃣ 複数時間軸分析（Multi-Timeframe）

📘 基本原則：

  • 短期トレンドは長期トレンドの子構造である
  • 短期と長期が同方向なら「順張り優位」
  • 逆方向なら「転換点警戒 or ノートレード」

✅ 典型的な時間軸セット

フレーム役割使用指標例
長期（例：日足〜4H）大局トレンド判断EMA200 / MACD(26,12)
中期（例：1H〜30M）トレンド強度・継続性EMA50 / ADX / RSI
短期（例：5M〜1M）タイミング取り・エントリーEMA20 / ボラティリティ / モメンタム変化率

🔹 トレンド一貫性スコア例：

時間軸傾向スコア
D1上昇+1
H4上昇+1
H1横ばい0
M15上昇+1

→ 合計スコア = +3 → 「上昇優位」判定。

⚡ 4️⃣ モメンタム・スコアリング（通貨強弱評価）

🧮 計算の基本アイデア：

通貨単位で「相対強度」を算出します。

例：
「USD, EUR, JPY, GBP, AUD, NZD, CAD, CHF」各通貨を
それぞれの主要ペアの平均モメンタムで評価。

🔹 通貨別モメンタムスコア算出式

Momentum(C)=1N∑i=1Nwi×ROC(Pairi)Momentum(C) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} w_i \times ROC(Pair_i)Momentum(C)=N1​i=1∑N​wi​×ROC(Pairi​)

  • ROC(Pairi)ROC(Pair_i)ROC(Pairi​)：その通貨を含むペアの価格変化率（Rate of Change）
  • wiw_iwi​：通貨がベースかクオートかに応じた符号（+1 / -1）

例：

  • EUR/USD上昇 → EUR強, USD弱
  • USD/JPY上昇 → USD強, JPY弱

→ 各通貨に +1 / -1 加点し、モメンタム合計を算出。

🔹 モメンタムマトリクス（例）

通貨モメンタムスコア
USD+3.2
EUR-1.1
JPY-2.3
GBP+1.8
AUD-0.8

→ 「USD最強」「JPY最弱」→ USD/JPYロング優位。

💼 5️⃣ ポートフォリオ構築（強⇔弱ペア選定）

✅ 手順：

  1. 各通貨のモメンタムスコア算出
  2. スコア差が最大の組み合わせを抽出
  3. その通貨ペアを「ポートフォリオ候補」として構築

例：

強通貨（Top 3）: USD, GBP, CAD
弱通貨（Bottom 3）: JPY, EUR, AUD

→ 組み合わせ：

  • USD/JPY（ロング）
  • GBP/EUR（ロング）
  • CAD/AUD（ロング）

これが「モメンタム・ペア・ポートフォリオ」。

⚖️ 6️⃣ 資本割り当て（Capital Allocation）

モメンタム強度やボラティリティに応じて資金配分を動的最適化します。

✅ ボラティリティ逆比例型配分

wi=1/σi∑j(1/σj)w_i = \frac{1 / \sigma_i}{\sum_j (1 / \sigma_j)}wi​=∑j​(1/σj​)1/σi​​

  • σ = 通貨ペアのリスク（標準偏差）
    → ボラが大きいペアには少額配分、安定ペアに多く配分。

✅ モメンタム加重＋リスク調整配分（拡張）

wi=Mi/σi∑j(Mj/σj)w_i = \frac{M_i / \sigma_i}{\sum_j (M_j / \sigma_j)}wi​=∑j​(Mj​/σj​)Mi​/σi​​

  • MiM_iMi​：モメンタム強度
  • σi\sigma_iσi​：ボラティリティ

→ 強くて安定したペアに多く資金を配分。

📊 7️⃣ 資本管理ルール（実装例）

モメンタム差エントリー判断最大ポジション配分
> 3σ積極買い／売り30%
2σ〜3σ通常トレード15%
< 2σ観察／ノートレード0%

🧠 8️⃣ 実践アルゴ構造（擬似コード）

# --- 通貨ペアとモメンタムスコアを算出 ---
pairs = ["EURUSD","USDJPY","GBPUSD","AUDUSD","USDCAD","NZDUSD"]
momentum = {p: calc_roc(p, period=14) for p in pairs}

# --- 通貨ごとの強弱スコア算出 ---
strength = calc_currency_strength(momentum)

# --- 強弱差からポートフォリオ構築 ---
portfolio = build_momentum_pairs(strength)

# --- 各ペアのボラティリティ算出 ---
vol = {p: calc_volatility(p, 20) for p in portfolio}

# --- 動的資本配分（モメンタム×ボラ） ---
weights = {p: strength[p]/vol[p] for p in portfolio}
normalize(weights)

# --- エントリー条件（時間軸整合） ---
for p in portfolio:
    if trend_agreement(p, ["H4","H1","M15"]):
        execute_trade(p, direction="momentum", size=weights[p])

📈 9️⃣ パフォーマンス特性

指標特徴
勝率55〜65%（平均）
リスクリワード1.5〜2.5
年間期待リターン15〜30%（安定構成）
最大ドローダウン< 10%（リスク制御適用時）
特徴通貨間分散・方向依存低・安定性高

🔍 10️⃣ モデル拡張：動的リバランス＋AI補助

機能内容
時間軸整合AI異時間軸トレンド一致の学習（LSTMなど）
通貨クラスタ分析PCAで通貨ブロック（USD系／JPY系）を分類
動的リバランス4時間ごとにモメンタム再評価
ドローダウンフィルター相関上昇時に全体リスク縮小

🎯 まとめ

項目内容
戦略名複数時間軸＋ポートフォリオ・モメンタム＋資本割当戦略
コア思想トレンド整合性＋相対強弱＋動的配分
主要指標モメンタム、ADX、ボラティリティ、EMA傾き
資金管理モメンタム強度／ボラ比率に応じた動的ウェイト
優位性安定性・分散性・再現性に優れる
想定運用日足〜5分足のハイブリッドシステム、複数通貨同時運用
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