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ThreeTraderの超短時間スキャルピング with 高頻度エントリー + 自動化

ThreeTraderのここでいう「超短時間スキャルピング（High-Frequency Scalping）＋自動化（Algorithmic Execution）」は、数秒〜数十秒単位で極小の値幅を反復的に取るタイプの高頻度デイトレード設計を指します。
これは、一般的な裁量スキャルピングとは異なり、統計的優位性・流動性解析・注文処理速度に基づいて精密に構築される戦略です。

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以下で、戦略構造・ロジック・自動化設計・リスク管理まで体系的に説明します👇

⚡️ 1. 戦略の概要

要素内容
戦略タイプ超短時間スキャルピング（High-Frequency Intraday）
時間軸1秒〜1分足（ティックデータベース）
エントリー頻度1〜5回/分（高頻度）
目標値幅+0.5〜2.0 pips 程度
平均保有時間3〜30秒
主な市場EUR/USD、USD/JPY、XAU/USD（高流動性ペア）
自動化レベル完全自動（EA・APIトレード）前提

🧩 2. 基本構造：3階層ロジック

層役割主な要素
上位層：マーケット状態判定ボラティリティ・流動性・スプレッド分析ATR, Tick Volume, Spread幅
中位層：エントリートリガー検出マイクロトレンド・ミクロブレイク・価格パターンEMAクロス, Micro Breakout, VWAP乖離
下位層：執行アルゴリズムスリッページ最小化・オーダー制御Market Depth解析, Smart Order Routing

🕹️ 3. 戦略ロジック（スキャルピング中核）

目次

✅ 3.1 ロング（買い）エントリー条件例

  1. スプレッド < 0.8pips（流動性確保）
  2. EMA(9) > EMA(21)（マイクロトレンド上）
  3. 直近高値更新 or VWAP上抜け
  4. Tick Volume増加（直近平均×1.5倍）
  5. 価格上昇速度 > しきい値（例：0.2pips/秒）

→ 成立時に Buy Market or Buy Limit(ask) で即エントリー。

✅ 3.2 ショート（売り）エントリー条件例

  • 反対条件（EMA9<EMA21、VWAP下抜け、Volume Spike）

🎯 4. 利確・損切り・スリッページ制御

項目内容
利確幅+1.0〜1.8 pips 固定（または ATR×0.2）
損切幅-1.0 pips（1:1 リスクリワード）
時間制限エントリーから10〜30秒経過で強制クローズ（時間SL）
スリッページ対策Limit注文・Partial Fill許可・低遅延サーバー設置
執行条件Spreadが急拡大 or Tick速度低下時は自動停止

🧠 5. コア分析：マイクロ・ボラティリティフィルター

スキャルピングにおいて最も重要なのは「入るタイミングの波」。
静かな時に入るとコスト負けします。

フィルタ構造例：

  • ATR(14, tick) > 直近平均×1.2
  • Spread < 0.8pips
  • Tick頻度 > 100 ticks / 10秒
  • Volume Spike（直近平均×1.5）

これにより「流動性が厚く・動きが速い瞬間」に限定してトレードします。

⚙️ 6. 自動化構造（EA / API 実装イメージ）

EAロジック擬似コード

if spread < 0.8 and ATR_tick > avg_ATR * 1.2:
    if EMA9 > EMA21 and price > prevHigh and volume > avgVolume*1.5:
        open_order("BUY", lot=0.1)
        take_profit = price + 0.0015
        stop_loss = price - 0.0010
        close_after(20)  # 秒数指定で自動クローズ

実運用の要件

  • 取引サーバー遅延 < 10ms
  • ローカルVPS or NY-LDデータセンター設置
  • MT5/CTRADE/Python API 経由で即時執行
  • Tickデータキャッシュでリアルタイム統計更新

📊 7. 高頻度エントリー管理ロジック

高頻度スキャルでは「どの波に乗るか」よりも、
「無駄なトレードを避けるフィルタリング」が重要です。

フィルター種条件例効果
時間帯フィルタロンドン・NY前半のみ稼働流動性確保
スプレッド監視Spread > 1.0pips → 停止執行コスト回避
Tick速度監視<50tick/10s → 停止無風時回避
ニュース回避高インパクト前後 ±2分停止不可測リスク回避
連続損失制限3連敗 → 自動停止システムドリフト防止

📈 8. 勝率構造と統計的優位性

要素期待値への影響
勝率60〜75% 程度（極小利益狙い）
平均利益+1.2 pips
平均損失-1.0 pips
期待値 (E)E=(0.65×1.2)−(0.35×1.0)=+0.43pips/tradeE = (0.65×1.2) – (0.35×1.0) = +0.43 \text{pips/trade}E=(0.65×1.2)−(0.35×1.0)=+0.43pips/trade
トレード回数500〜1000 trades / 日（自動運用）

→ 小さな期待値を高頻度で積み上げる設計。
“勝つトレード”よりも“負けないトレード”を量産する思想。

💾 9. 自動化インフラ構築のポイント

項目推奨仕様
取引環境MT5, CTrader, FIX API, Python API
サーバー位置London (LD4), NY (NY4)
VPSレイテンシ< 5ms
Tickデータ取得TrueFX / FXCM / LMAX / IC Markets
執行方式Market+Limit組み合わせ（Smart Routing）
バックテストTick単位・スプレッド可変・1秒足シミュレーション

🧮 10. 自動スケジューリング・管理アルゴリズム

高頻度運用では、人間が監視せずともシステムが自己調整する必要があります。

例：Adaptive Trading Controller

if win_rate_rolling < 0.55:
    pause_trading(30min)
elif spread_rolling > 1.0:
    reduce_lot_size(0.5)
elif ATR_tick < threshold:
    suspend_trading("low volatility")

→ 「ボラが死んでる時間帯」「連敗傾向」では自動で停止する仕組み。

⚠️ 11. リスクと限界

リスク内容対策
スリッページ高速相場で約定ズレLimitオーダー中心／ECN口座利用
スプレッド変動突発的に広がるSpread監視ロジック導入
サーバー遅延10ms以上で優位性消滅低遅延VPS配置
取引コスト手数料＋スプレッド負担大ECNブローカーで最小化
ロジックドリフト相場構造変化で優位性消失定期再学習・パラメータ最適化

✅ 12. まとめ：戦略の骨格整理

要素内容
コア思想微小値幅を超高頻度で積み上げる「統計的優位スキャル」
時間軸1秒〜1分（ティックレベル）
エントリー条件ボラ＋流動性＋モメンタム一致時のみ
自動化完全EAまたはAPI制御で低遅延執行
勝ちパターン小pips×多数回＋徹底したコスト抑制
成功の鍵フィルタリング精度＋執行速度＋適応制御
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