ここでは **「平均回帰度ランキング × 逆張り戦略」**を、
XMのレバレッジ環境（最大1000倍）に最適化した形で、実践レベルまで徹底解説します。
🔵 平均回帰度ランキング逆張り戦略とは？
価格が“平均”からどれだけ離れているか＝乖離度 を数値化し、
もっとも平均から離れた通貨ペア（＝過熱している通貨）をランキング化し、
過剰に伸びた方向と反対に逆張りする戦略 です。
この戦略は以下の特徴を持ちます：
✔ “過剰な行き過ぎ”は必ず調整が入る
✔ 逆張りだが統計的に優位性がある
✔ 平均回帰性が強い通貨（USD/JPY, EUR/USD）で特に強い
✔ XMの高レバ（200〜700倍）と相性が良い（短期反発が多い）
🧩 戦略の全体フロー（5ステップ）
- 平均（MA・ボリンジャー）からの乖離を数値化
- 乖離度ランキングを作成
- 上位通貨ペアのみ取引
- 過剰乖離ゾーンで逆張り
- 平均に回帰したら決済
📊 1. 平均回帰度の数値化（超重要）
平均回帰性を測るため、以下の指標を組み合わせます。
⭐① MA（移動平均）乖離率
最も基本的な指標。
乖離率（%）=（現在値 − MA） ÷ MA × 100
- +1.0%以上 → 上昇過熱
- -1.0%以上 → 下落過熱
- 通常は -0.3〜+0.3% の範囲内
特に 20EMA 乖離率 が実用的。
⭐② ボリンジャーバンド偏差（Zスコア）
ボリンジャーバンドの偏差（Z-score）を数値化。
Z =（現在価格 − 移動平均）÷ 標準偏差
Z-score の目安：
- ±2.0 → 過熱
- ±2.5 → かなり危険（逆張りチャンス）
- ±3.0 → 行き過ぎ極限（最強の期待値）
⭐③ RSI（相対力指数）
RSIはオシレーターとして過熱確認に最適。
- RSI 75以上 → 上昇過熱
- RSI 25以下 → 下落過熱
⭐④ ストキャスティクス（%K / %D）
短期過熱の把握に使用。
🔢 2. 平均回帰度スコア（ランキング化）
平均回帰度をスコア化するとこうなります：
平均回帰度スコア（100点満点）
= 乖離率 × 0.4
+ Zスコア × 0.3
+ RSI過熱度 × 0.2
+ ストキャス乖離 × 0.1
このスコアが高いほど、
「平均から大きく離れている＝戻る可能性が高い通貨」と判断します。
🏆 ランキング例（1時間足）
| 順位 | 通貨ペア | 平均回帰度 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 1位 | XAU/USD | 92 | Z=2.8、RSI85 |
| 2位 | GBP/JPY | 87 | ボラが大きく良く乖離 |
| 3位 | EUR/USD | 80 | 素直に戻る傾向 |
| 4位 | USD/JPY | 75 | 乖離は小さいが戻りやすい |
🔥 3. 逆張りエントリーロジック
平均回帰戦略では以下の条件が揃ったら逆張りします。
✔ BUY（逆張り買い）の条件
- MA乖離率が -0.8%以下
- Zスコア -2.0以下
- RSI < 25
- 陰線連続（3〜5本）
→ ショック的な下落ならより強力
✔ SELL（逆張り売り）の条件
- MA乖離率が +0.8%以上
- Zスコア +2.0以上
- RSI > 75
- 陽線連続（3〜5本）
→ 急騰してからの反落を狙う
🧲 4. XM向けレバレッジ配分とリスク管理
平均回帰は短期の反発を狙うため、XMのレバと相性が非常に良いですが、
過剰レバはNG。ランキング上位のみ高レバ。
🌪 回帰度スコア別 レバレッジ目安（XM）
| 回帰度 | 乖離の程度 | レバ |
|---|---|---|
| 90〜100 | 完全過熱（最強） | 300〜600倍 |
| 80〜90 | 強過熱 | 200〜400倍 |
| 70〜80 | 過熱気味 | 100〜200倍 |
| 60〜70 | 軽度 | 〜100倍 |
| <60 | 通常 | ノートレ |
📉 5. 決済（平均回帰の定義が重要）
平均回帰＝「価格が平均線に戻ること」
決済タイミングは：
✔ 20EMAに戻ったら利確
✔ 1σボリンジャーに戻ったら手仕舞い
✔ RSIが50付近に戻ったら利確
✔ トレンドが強い場合は早く逃げる（重要）
📘 実例（わかりやすいシナリオ）
▼ ケース：XAU/USDが急騰
・20EMA乖離 +1.3%
・Z-score +2.5
・RSI 82
👉 平均回帰度 92 → ランキング1位
👉 SELLで逆張り
エントリー
1785 → SELL
レバ：400倍
決済
20EMAに回帰した 1772 で利確
+130pips（数分〜数十分）
金は乖離→調整が非常に起きやすい。
🎯 メリット
- 損大利小になりにくい
- 反発を狙うので短期でも利益になりやすい
- 通貨だけでなく金・指数にも応用可
- 統計的に優位性が強い
- トレンド不要でも稼げる
⚠ デメリット（難しいポイント）
- トレンド中の逆張りは危険
- “乖離の限界”の見極めが必要
- ランキング計算を自動化しないと効率が悪い
- 金やポンド系は乖離が拡大し続ける可能性あり
