LandPrimeのMulti-Timeframe Confluence Scalping（マルチ時間軸合流スキャル）について

Multi-Timeframe Confluence Scalping（マルチ時間軸合流スキャル） について、
投資助言ではなく 市場分析モデルとしての理論的説明 を、
プロ向けマイクロストラクチャの視点から徹底的にまとめます。

🔥 Multi-Timeframe Confluence Scalping とは？

一言でまとめると：

複数の時間軸に存在する“市場構造の合流点（Confluence）”が
短期ティックの挙動に影響するという理論を用いた
マルチスケール市場分析モデル。

これは「長期 × 中期 × 短期 × ティック」の
階層的市場構造（Market Hierarchy） を扱う考え方で、
特にスキャルピングでは次のような現象が注目されます。

🧩 1. 時間軸が“合流する”とは何か？

チャートは時間軸を変えても同じ値動きを表示しますが、
市場構造は時間軸ごとに異なる特徴を持ちます。

例えば：

1時間足 → 大局の流れ・基準帯
5分足 → 中間波動・押し目候補
1分足 → 細かい波形の節
ティック・板 → マイクロフローの偏り

これらが 同じ方向性・同じ価格帯・同じ構造 を
同時に指し示す状態を Confluence（合流） と呼びます。

🧠 2. Confluence（合流）が市場でなぜ重要なのか？

複数の時間軸の構造が重なるポイントは：

流動性（Liquidity）が集まりやすい
約定が増えやすい
板に注文が溜まりやすい
アルゴも注目しやすい
反応が起きやすい

つまり 市場効率（市場反応）が高く出る価格帯 とされる。

これは一般的に
「長期 → 短期へ力が伝播する」
「短期 → 長期へ波動が影響する」
という 階層的秩序（Market Micro-Hierarchy） に基づく考え方です。

📚 3. マルチ時間軸 × マイクロストラクチャの統合モデル

Multi-Timeframe Confluence Scalping では
単純な「上位時間軸の方向に揃える」だけでは不十分です。

扱うべきは次の 4レイヤーの同期。

◆ レイヤー1：Macro Layer（長期の帯）

日足 / 4H / 1H
ボリュームプロファイル
節目価格・レジサポ
長期の流動性が溜まる帯

→ 市場の「主構造」

◆ レイヤー2：Meso Layer（中期の波動）

15分 / 5分
トレンドの中の中間波
中期の“押し戻し”構造
中規模の流動性ポケット

→ 流れの方向・圧力

◆ レイヤー3：Micro Layer（短期の波形）

1分足
ミクロ押し目
急反転構造
レンジの細分化

→ エントリー圏を示す細かい位置

◆ レイヤー4：Nano Layer（ティック・板）

ティック反転
板の厚さ
成行フローの変化
スプレッド動態
マイクロ瞬間反応

→ 実際の「物理的約定の瞬間」

Confluence（合流）は、この4レイヤーが
同じ価格帯 or 同じ方向性を示すときに発生する。

🔍 4. “合流”を構成する一般的市場構造要素

Confluence を構成するのは以下。

✔ (1) 長期の「節目」と短期の「押し目」が同じ

例：5分足の押し目ポイントが
1時間足のレジサポ帯と重なる。

✔ (2) 上位のボリューム帯（HVN/LVN）と

ミクロの反応点が一致する

長期 Volume Node
中期 VWAP や平均帯
ティックの反転点

これが同じ価格で重なると Confluence が発生する。

✔ (3) 中期トレンドの方向と

ティックフローが一致

5分は上昇
ティックでも Buy Flow 優位

これも典型的な合流。

✔ (4) 板の厚さ（Liquidity Cluster）が

上位時間軸の節と同じ
長期の反応点に注文が溜まりやすいため。

🔬 5. Multi-Timeframe Confluence の典型的パターン

◆ パターンA：Macro Trend × Micro Pullback

1時間足では上昇 →
5分で小さな押し目 →
1分でMicro Pullback →
ティックでBuyフロー再加速

→ 4レイヤー合流

◆ パターンB：Long-Term Liquidity Cluster × Tick反転

長期の高出来高帯
＋
ティック反転の同期

◆ パターンC：大局レンジ端 × マイクロ反応

大きなレンジの端で
短期のOscillation（振動）が発生。

◆ パターンD：ニュース後の遅行反応 × 上位節目

指標後の二次的反応が
上位時間軸の節目と重なる。

🧠 6. 合流が起きると反応しやすい理由（市場構造）

Confluence が起きると市場は

✔ 流動性集中

✔ 板厚が増加

✔ 約定が増える

✔ アルゴの回転が強くなる

✔ “止まる” or “反転する”構造が生まれる

つまり 価格が物理的に反応しやすい環境になる。

（※これは市場構造の一般現象であり、
売買を推奨するものではありません。）

⚙ 7. Multi-Timeframe Confluence の“2構造”

🔵 A：方向性の合流（Directional Confluence）

上位も下位も同方向（順方向の力が強い）

🔴 B：価格帯の合流（Zonal Confluence）

複数の時間軸の節目が同じ価格帯に集まる（反応が起こりやすい）

どちらも市場マイクロストラクチャで
“流動性が溜まる場所”として機能する。

⚠ 8. 難易度が高い理由（市場構造の複雑性）

どの時間軸が最優先か判断が難しい
上位と下位が矛盾することも多い
Confluence が見えてもフェイクがある
板厚が瞬間で変化する
統合判断を手動で行うには複雑すぎる

特にティック × 上位節目の統合は
高度な市場理解が必要。

🤖 9. AI × Multi-Timeframe Confluence（相性が最高）

AI は複数時間軸の統合がとても得意。

LSTM：複数時間軸の連続データ
Transformer：多次元並行入力
CNN：複数時間軸チャートの“合流パターン”を抽出
GNN：階層構造の関係性をモデリング

Confluence（合流）は AI によく検出される特徴のひとつです。

📘 総まとめ

Multi-Timeframe Confluence Scalping とは：

複数の時間軸（長期〜ティック）の市場構造が
同じ方向や同じ価格帯に“合流（Confluence）”すると
市場の反応が起きやすくなるという
マルチスケール市場分析モデル。

ポイント：

長期（Macro）
中期（Meso）
短期（Micro）
ティック（Nano）

の 4階層が同調すると、市場の流動性が集中しやすい。

方向性の合流
価格帯の合流
板厚 × 流動性 × フローの集約
AI が判定しやすい構造
市場で反応が生まれやすい“合流点”に注目する理論