IFC Marketsのボラティリティ調整レバレッジ（ATR × 比例戦略）について

以下では、**「ボラティリティ調整レバレッジ（ATR × 比例戦略）」**を
プロ向けのリスク管理の観点から、数式・実務フロー・応用例まで体系的に解説します。
（金融工学的にも正統なアプローチです）

🔶 1. ボラティリティ調整レバレッジとは

市場の価格変動（ボラティリティ）に応じて、自動的にレバレッジとポジションサイズを変化させる手法。

目的は：

価格変動が激しい時 → ポジション縮小
価格変動が小さい時 → ポジション拡大

これにより、

📌 リスクは一定、収益は最適化される
というトレードの黄金原則が実現できます。

🔶 2. ATR を使う理由

ATR（Average True Range）は、ガチのプロでも最も多用する「実ボラティリティ指標」。

ATR の特徴

終値ベースの標準偏差よりも、ギャップ（窓開け）を反映
現実のリスクに対してよりロバスト
時間軸の応用が容易（14期間、20期間など）

🔶 3. 比例戦略（Proportional Strategy）とは

**「許容リスク量に比例してポジションサイズを決める」**という考え方。

式にすると：

ポジションサイズ = 資金 × 許容リスク率 / ATR

これにより、
✔ ATR が小さいとポジションが大きく
✔ ATR が大きいとポジションが小さく

調整される。

🔶 4. ATR × 比例戦略：完全な式

■ 目標リスク一定モデル

① まずは 1 トレードの許容リスク量：

R = 資金 × 許容リスク率

例：
資金100万円、リスク1% → R = 1万円

② ATR による値幅リスクの推定：

リスク値幅 = ATR

③ ポジションサイズ計算：

ポジション数量 = R / ATR

④ レバレッジ換算：

レバレッジ = (ポジション数量 × 現在価格) / 資金

🔶 5. 実際の数値例（BTC）

■ 仮定

資金 100万円
BTC 価格 10,000 USDT
ATR(14) = 200 USDT
許容リスク率 = 1%（R = 1万円 ≒ 67USDT）

■ ポジション数量

数量 = R / ATR = 67 / 200 = 0.335 BTC

■ レバレッジ

レバ = (0.335 × 10,000) / 100万円
     ≒ 3.35倍

📌 ボラティリティ低 → ATR小 → レバレッジ上昇
📌 ボラティリティ高 → ATR大 → レバレッジ低下

🔶 6. 「ATR × 比例戦略」が強い理由

✔ ① 黒字トレードで最適化（Kelly的発想）

最適レバレッジに自然と近づく。

✔ ② ドローダウンの悪化を防げる

暴落＝ATR増大 → レバレッジ自動減少 → 被害抑制

✔ ③ どんな相場でも「一貫したリスク」を実現

1トレード1%という基準が常に守られる。

🔶 7. 実運用にするための拡張

■① スムージング（ATR の過剰反応を防止）

ATR_smoothed = EMA(ATR, n)

■② 最低レバ・最大レバの制限

1倍 ≤ レバレッジ ≤ 5倍

暴走防止。

■③ ボラティリティ・レジーム判定

ATR が平均の2倍超 → 「高ボラ期」
ATR が平均の0.5倍以下 → 「低ボラ期」

→ それぞれ別のレバ設定も可能。

🔶 8. ATR × 比例戦略 × クロス証拠金の相性

非常に良いです。

理由：

クロスは「口座全体リスク」で判断
ATR比例モデルは「個別ポジションのリスク」を一定化

→ 2つを組み合わせると、
口座全体のリスクがほぼ一定に保たれ、清算確率が大幅に低下
します。

🔶 9. Python風の実装例（ロジック）

capital = 1000000
risk_pct = 0.01
price = 10000
atr = 200

R = capital * risk_pct
qty = R / atr
leverage = (qty * price) / capital

print(qty, leverage)

🔶 10. まとめ（要点）

要点	内容
目的	ATRに応じてレバレッジを自動調整し、リスク一定化
メリット	ドローダウン抑制・破綻率低下・最適化された成績
コア式	数量 = 資金 × リスク率 ÷ ATR
特徴	高ボラ時はポジション縮小、低ボラ時は拡大