Warrior EA のご紹介 – あらゆる市場に対応する自己学習型ニューラルネットワーク

Warrior EA は、接続したチャート上で独自のニューラルネットワークを直接学習します。お使いの銘柄の履歴から学習し、未見データで自己評価し、モデルが信頼できる動作を示した場合にのみ取引を行います。この EA はあらゆる銘柄とあらゆる時間枠をサポートし、様々な市場環境に自然に適応します。

取引戦略

EA は、自己学習型 AI またはクラシックなマルチ指標パス（MA、RSI、MACD、Ichimoku）を使用して動作できます。ニューラルネットワークは、価格アクション、ボラティリティ、出来高、周期的な時間構造、確認されたスイング構造を読み取り、Buy、Sell、Neutral の分類を形成します。

学習中に履歴の一部が保持され、モデルがまだ見ていないデータのみで精度が測定されることが保証されます。AI パスとクラシックパスの両方が有効な場合、安定した意思決定のために一緒に投票します。

主な機能

  1. 自己学習型ニューラルネットワーク：Perceptron、Convolutional、LSTM、Hybrid アーキテクチャ。
  2. 未見データ検証：モデルは実稼働前に Buy、Sell、Neutral を確実に認識する必要があります。
  3. 適応学習：展開されたモデルは、新たに確認された構造に適応し続けます。
  4. Wyckoff コンテキスト：蓄積、分配、枯渇、コントロールシフトに関するオプションの構造的読み取り。
  5. クラシックシグナル：AI のウォームアップ中に利用可能な MA、RSI、MACD、Ichimoku パス。
  6. 外部ソフトウェア不要：ネイティブ MQL5/OpenCL のみ — VPS やクラウドエージェントで変更なしで動作。

リスク管理

ストップは直近のスイング極値に固定され、オプションのボラティリティパディングまたは適応距離が設定されます。ポジションサイズは実際のストップ距離から計算されるため、選択したリスクパーセントは常に尊重されます。

ターゲットはボラティリティ倍率、反対側のスイング、または信頼度に基づく適応リワードを使用できます。規律ある取引のために、日次損失とドローダウンの制限が利用可能です。

取引ジャーナルと自己評価データベース

決済された各取引はローカルデータベースに書き込まれます：エントリーとエグジットの価格、ストップとターゲット、ロットサイズ、実際の損益、最大不利/有利変動（R 倍数）、AI 信頼度、データベース信頼度、エグジット理由、トリガーパターン。

これは「Weight filters by DB win-rate」が有効になると自動的に実行されます。

同じ履歴がクラシックシグナルの自己評価システムを支えています：各パターンの勝率が時間とともに追跡され、その影響力がそれに応じてスケーリングされるため、お客様の銘柄と時間枠で実際に機能するパターンがより大きな重みを獲得します。

Report ボタンは全履歴を CSV にエクスポートします：全体の勝率、平均 R 倍数、時間/日別の内訳、信頼度帯、および繰り返される弱点に基づく平易な言葉での提案。より深い分析のために、すべての生取引が含まれています。

利点

内部ワークフロー（概要）

注意事項

よくある質問

EA は最適化が必要ですか？AI：いいえ — デフォルトはテスト済みです。クラシックシグナル（MA、RSI、MACD、Ichimoku）は、銘柄や時間枠によっては最適化が有効な場合があります。

リペイントしますか？いいえ — すべての構造は学習前に確認されます。

すぐに取引できますか？はい — AI のウォームアップ中にクラシックシグナル（MA、RSI、MACD、Ichimoku）を介して。

結果

EA は銘柄と時間枠ごとに個別のモデルを学習するため、パフォーマンスはお客様自身のチャートとブローカーに依存します。ストラテジーテスターで評価し、未見データの精度を確認し、詳細な分析のためにジャーナルをエクスポートしてください。

取引にはリスクが伴います。実運用の前にデモ口座でテストしてください。

はじめに

取引したい銘柄と時間枠に EA を取り付け、チャートごとに異なる Magic Number を使用し、AI を有効にしてウォームアップ期間を許可します。デフォルトは取引可能な状態です。エクスポート可能な取引ジャーナルを有効にするには、「Weight filters by DB win-rate」をオンにします。

入力パラメータ

各入力には画面上の説明が含まれています。デフォルトはテスト済みの設定です。

Variable Name Parameter Name Parameter Description Default
一般
Expert_MagicNumber Magic number この EA 自身の取引を識別し、他の EA や手動ポジションと混同しないようにします。チャートごとに異なる値を使用してください。 2024
Expert_EveryTick Calculate on every tick 各ティックでシグナルを再計算するか、新しいバーが形成されたときにのみ再計算します。結果と CPU 負荷の両方に影響します。 False
VerboseMode Detailed panel + verbose journal オフ：平易な言葉のパネルと静かなログ。オン：モデルを研究するための完全な技術詳細と追加診断。 False
Money Management
MM_STRATEGY / Money_FixLot_Lots MM strategy / fixed lot 固定リスク％、Intelligent、または固定ロット。両方のリスクベースモードは、取引の実際のストップ距離からサイズを計算するため、以下の Risk % が実際にリスクにさらされる値です。Intelligent はそれを 1/4 ケリー推定で縮小します（決して拡大しません）。固定ロットはここで設定されたサイズを取引します。 Fixed risk % / 0.01
Money_Risk_Percent Risk % of balance per trade 1 取引あたりにリスクにさらす残高の割合。ロットサイズはこれと実際のストップ距離から導出されるため、どのストップモードが選択されても数値は有効です。また、Intelligent サイジングが縮小を開始する上限でもあります。 1%
Trade Management
tradingdirection Trade direction EA を買いのみ、売りのみ、またはその両方に制限します。 Both
Entry_Multiplier Entry type/offset 注文が価格に対してどこに置かれるか：成行、1‑3x ボラティリティ分オフセットした指値または逆指値注文、最後のスイング、または AI 信頼度でスケーリングされたプルバック。 Market
SL_Mode Stop-loss mode ストップが直近のスイングからどれだけ離れて置かれるか。アンカーは常に Bars to analyse ウィンドウ内のスイング極値 — 買いは最低安値、売りは最高高値 — であり、これはパディングのみを選択します：固定ボラティリティ倍率、なし、または確信度が上がるにつれて狭まる適応パディング。エントリーからの最小距離が常に適用されます。 1 x ATR from previous swing
TP_Mode Take-profit mode ターゲットが置かれる場所。ATR モードはエントリーからのボラティリティ倍率を測定；Previous swing は反対側のスイングを狙う；Intelligent はその取引自身のリスクの倍数 — 信頼度ゼロで 2.5x から完全な確信で 5x — を狙い、リターン：リスク比をストップと一貫させます。 Previous opposed swing
Min_Risk_Reward_Ratio Min reward:risk (reject only) 取引のリターン：リスク比がこれを下回る場合、取引はスキップされます。拒否するのみで、ストップやターゲットのサイズを変更することはありません。 1:2
TrailingStrategy Trailing stop 価格が有利な方向に動いた後、ストップがオープンポジションをどのように追跡するか。 None
Signal_Expiration Pending order expiry (bars) 未決注文がキャンセルされるまでにアクティブであり続けるバー数。 3 bars
Confidence_Source AI confidence source 適応ストップ、ターゲット、トレーリング、早期エグジット、Intelligent サイジングにどの信頼度が入力されるか。 AI only
Min_Vote_Open Min vote to open (AI + classic) 両エンジンの統一されたゲート、0‑100 スケール：取引を開くために必要なシグナル合意の総合量。クラシックフィルターはパターンの重みを提供；AI はその信頼度ティアの重み — 25、50、75、100 — を提供するため、ためらいのあるコールは弱く投票し、ほぼ確実なものは全力で投票します。別個の AI 信頼度設定はありません：これを上げることは、より強いクラシック合意を要求するのとまったく同じ方法で、より自信のある AI を要求します。 20%
Min_Vote_Close Min opposite vote to close (AI + classic) 両エンジンの統一されたゲート：オープン取引を閉じるために必要な反対方向のシグナル合意の総合量と、AI が単独でクローズする前にどれだけ強くポジションに反対しなければならないか。Min vote to open より高く保つことで、取引を降りるにはエントリーよりも強い確信が必要であり、ポジションに対する短時間のちらつきではクローズされません。Disabled に設定すると、シグナル駆動のエグジットを完全にオフにし、ストップロス、テイクプロフィット、トレーリングのみが残ります。 80%
Classic Signals - 学習不要のフォールバックパス
EnableMA / EnableRSI MA / RSI classic vote 移動平均と RSI シグナルをオンまたはオフにします。 True
PeriodMA / PeriodRSI MA / RSI period 2 つのクラシック指標が使用する期間。投票と対応する AI 入力特徴量で共有されます。 50 / 14
MA_Type MA type 平均化方法 — SMA、EMA、SMMA、LWMA、ALMA、DEMA、ZLEMA、T3、または Kalman。投票と MA 入力特徴量で共有されます。 EMA
EnableMACD / EnableIchimoku MACD / Ichimoku classic vote MACD と Ichimoku シグナルをオンまたはオフにします。MACD はモメンタムと価格/オシレーターダイバージェンスを追加；Ichimoku はマルチタイムフレームのサポートとレジスタンス構造 — 雲の位置、ラインクロス、ブレイクアウト、遅行スパン確認 — を追加します。 False
MACD_PeriodFast / MACD_PeriodSlow / MACD_PeriodSignal MACD periods MACD の高速 EMA、低速 EMA、シグナルラインの期間。モメンタムとダイバージェンスの感度を制御：速い期間は価格変動により速く反応し、遅い期間はノイズを平滑化します。提供されるすべての組み合わせは有効で、投票と対応する AI 入力特徴量で共有されます。 12 / 26 / 9
Ichimoku_PeriodTenkan / Ichimoku_PeriodKijun / Ichimoku_PeriodSenkou Ichimoku periods Tenkan‑sen（転換線、短期中点）、Kijun‑sen（基準線、中期中点）、Senkou Span B（雲を形成する長期中点）の期間。マルチタイムフレームのサポートとレジスタンスを制御：短い Tenkan/Kijun 期間はより速く反応し、長い Senkou B はより広い雲を作成します。提供されるすべての組み合わせは有効で、投票と対応する AI 入力特徴量で共有されます。 9 / 26 / 52
AI Input Features
ind_Periods Bars to analyse AI の特徴量のルックバックウィンドウ、およびストップが固定されるスイングウィンドウ。 20 bars
VolumeData Volume data type 出来高が読み取られるすべての場所で使用される出来高系列。 Tick volume
EnableVolume Feature: volume 出来高を前のバーに対する変化として含めるため、どの銘柄でも同じ意味を持ちます。 True
EnableTime Feature: time 6 つの周期的読み取りを追加：時刻、曜日、月をそれぞれサイン/コサインペアとして、23:00 と 00:00、または 12 月と 1 月が反対の極端ではなく隣接するようにします。モデルがセッションリズム、曜日効果、季節性を読み取ることを可能にします。 True
EnableATR Feature: volatility (ATR) ボラティリティを価格の一部として含めるため、銘柄や年をまたいで比較可能に保たれます。 True
EnableMAFeature / EnableRSIFeature Feature: Moving Average / RSI クラシックシグナルとして投票するかどうかに関係なく、MA と RSI を入力としてネットワークに供給します。 False
EnableMACDFeature / EnableIchimokuFeature Feature: MACD / Ichimoku クラシックシグナルとして投票するかどうかに関係なく、MACD と Ichimoku を入力としてネットワークに供給します。MACD は 3 読み取り、Ichimoku は 8 読み取りを追加します。 False
EnableSwingContext Feature: ZigZag swing context 確認されたスイング構造 — 最後のスイングの方向、サイズ、経過時間、リトレースメント — に加え、価格が最近のレンジ内のどこに位置し、平均からどれだけ乖離しているか。 True
EnableNews / NewsFeatureWindowMinutes Feature: news proximity ニュースイベントへの近接度 — 事前に知ることができない結果ではなく — 設定可能なウィンドウにわたって。 False / 60 minutes
EnableADCumulativeDelta Feature: Cumulative Delta 6 つの注文フロー読み取りを追加：プレッシャー、累積デルタ、買い側と売り側の半分を別々に、吸収（結果のない努力）、イニシアチブ（結果のある努力）。 False
EnableADShorteningOfThrust Feature: Shortening of Thrust 4 つの枯渇読み取りを追加：最新の同一方向スラストが前回よりどれだけ短いか、より多くの出来高を要したか、何回のプッシュが積み重なったか、およびカウンタームーブが確認した場合にのみ発火するもの。 False
EnableADWyckoffEventStream Feature: Wyckoff Events 12 の読み取りを追加：現在の命名イベント（14 すべて — PS、SC、AR、ST、Spring、LPS、SOS に加えて PSY、BC、ARB、STB、UTAD、LPSY、SOW）、価格からのボラティリティ正規化距離としてのレンジの境界、到達した構造フェーズ、両方向のキャラクターチェンジ、4 つの傾斜構造クラス、再蓄積/再分配フラグ。 False
EnableADWyckoffFailedStructure Feature: Wyckoff Failed Structure 2 つの失敗ファミリーにわたる 5 つの読み取りを追加：構造的高値/安値に達する前に反転するスイング、および再テストで拒否された境界ブレイク — それぞれ符号付き品質スコア付き。 False
EnableADWyckoffSignificantBarInversion Feature: Wyckoff Bar Inversion クライマクティックなコントロール移行バー用の 5 つの読み取りを追加：最近の平均に対する広いレンジと高い出来高、極値でのクローズ、ボラティリティゲートのクリア、最後の反対側の重要なバーのブレイク — さらにコントロールフリップケース。 False
AutoTuneIndicators Auto-tune indicator params 有効な特徴量に対して最適なパラメータ値を検索 — ルックバックウィンドウ、出来高とレンジの倍率、スイング感度、期間。学習中のみ実行され、展開時にロックされるため、勝率履歴が有効なままになります。 False
IndicatorTuneTrials Auto-tune trials 検索が評価する組み合わせの数。弱い候補は早期に破棄されるため、高い数値は見た目ほどコストがかかりません。 8
Session Filter
EnableSessionFilter / SF_trade_LondonSession / SF_trade_TokyoSession / SF_trade_NewYorkSession Session filter 取引を選択したセッションに制限します。3 つすべてがデフォルトでオンで、00:00‑22:00 GMT をカバーします — フィルターはバーごとに 1 回評価されるため、単一セッション設定は遅い時間枠のエントリーを枯渇させる可能性があります。Scheduled Close‑All には影響しません。 On, all three
Scheduled Close-All
targetDayOfWeek / targetHour / targetMinutes Close-all day/hour/minute 選択した日、時、分にすべてのポジションと未決注文をクローズします — 通常は週末クローズ。Session Filter とは独立して動作します。Day = Disabled でオフ、Every Day で毎日にします。 Friday 23:45
Intraday Time Filter
EnableITF / ITF_GoodHourOfDay / ITF_BadHoursOfDay / ITF_GoodDayOfWeek / ITF_BadDaysOfWeek Intraday time filter より細かい時間帯フィルタリングのために、優先する時間と日、および避けるべき時間または日をマークします。 On, none set
News Filter
EnableNewsFilter Signal: News filter ニュースフィルターをオンまたはオフにします。 True
NF_LookMinutes / NF_MinImpact News window and impact イベントの前後で取引が開かれない分数、およびそれをトリガーする最小影響レベル。 60 minutes / Holidays
Market Depth Filter - ライブ取引のみ
EnableMarketDepth DOM imbalance filter (live) シグナルを確認または拒否できる注文板の不均衡チェック。実際の市場深度データを提供するブローカーが必要です。 False
DOM_DepthLevels / DOM_ImbalanceScale / DOM_MaxSpreadMultiple DOM levels, influence, spread cap 片側あたりの注文板レベル、不均衡がシグナルにどの程度強く影響できるか、および取引が拒否されるスプレッド倍率。 5 / 100% / 3x
Risk Guard
EnableRiskGuard Signal: Risk Guard 日次損失/ドローダウン停止をオンまたはオフにします。 True
MaxDailyLossPct / MaxDrawdownPct Max daily loss / drawdown % その日の損失またはピークからのドローダウンがこれらのパーセンテージに達すると、制限がリセットされるまで新しい取引は開かれません。オープンポジションが強制的にクローズされることは決してありません。 Disabled
Trade Journal / Ranking
UseDatabaseRanking Weight filters by DB win-rate 各シグナルパターンがこの EA 自身の履歴でどのようにパフォーマンスしたかを追跡し、影響力を使えるものにシフトします。また、Report ボタンがエクスポートするジャーナルを有効にします — 取引ジャーナルを使用するにはこれをオンにしてください。 False
Neural Network
AIType AI algorithm どのネットワークが学習し取引するかを選択 — Perceptron、Convolutional、LSTM、Hybrid — または Disabled で MA/RSI のみにフォールバック。デフォルトは Market ビルドでは Disabled、プライベートビルドでは Hybrid であり、新規インストールはすぐに取引するか、完全な AI スタックで開始します。 Disabled / Hybrid
TrainingOptimizer / OutputNeuronsCount Optimizer and output type どのアルゴリズムが重みを更新するか、および 3 ウェイ Buy/Sell/Neutral 分類器として学習するか、単一値回帰として学習するか。 Adam / Classification
InitialNeurons / MinNeuronsCount / NeuronsReduction / LstmHiddenSize / ConvFilterCount / ConvPoolWindow / ConvPoolStep Network shape ネットワークトポロジー：最初の層のニューロン数、縮小する層がそれ以下に縮小できない下限、各層が縮小する割合、および LSTM、Convolutional、Hybrid タイプが使用するメモリ、フィルター、プーリングウィンドウ、プーリングステップのサイズ。AI セレクター自体がプリセットを選択するようになりました：MLP 3L / 4L、CONV 2L、LSTM 2L、Hybrid 2L または Disabled。 500 / 20 / 70% / 32 / 16 / 3 / 2
StudyPeriods Training years ネットワークが学習するチャート履歴の年数。 10 years
OOSSplit Out-of-sample holdout 保持され、学習に決して使用されない履歴の割合。未見データのパフォーマンスを測定するためにのみ使用されます。 30%
MinRecall Min per-class OOS recall % モデルが実稼働する前に、Buy、Sell、Neutral の各クラスが保持データ上でどれだけよく認識されなければならないか。これにより、一方向を無視して出荷することはできません。これは 3 ウェイ分類であり、取引勝率ではありません — ランダム推測は約 33% をスコアします。精度目標はありません：学習は改善が止まるまで実行され、その後最良のモデルを展開します。 40%
AILogitPriorStrength AI: prior correction to true base rate ターニングポイントは稀であるため、ネットワークはバランスの取れたデータで学習し、そうでなければ Buy と Sell を呼びすぎてしまいます。これは各回答を実際に発生する頻度で再重み付けし、ライブ取引が学習数値により近くなるようにします。高いほど = 真のベースレートへのより強い補正。 25%
OversampleParity AI: oversample parity 精度/頻度のダイヤル：低いほど Buy/Sell コールは少ないがより選択的に、高いほど多くなります。Neutral は意図的に重く保たれるため、これは主にモデルが方向性クラスをどれだけ積極的に呼ぶかを支配します。 60%
FocalLossGamma Focal-loss gamma 学習が分類の難しいバーにどれだけ強く集中するか。0 は単純なクラスバランスを優先して無効にし、1.0 はここで使用される軽いデフォルトです。 1.0
SwingConfirmationBars Swing confirm bars (label) スイング反転候補の後、学習のために信頼する前に待機するバー数。最近のスイングはまだ形状が変わる可能性があるためです。 100 bars
EnableOnlineLearning AI: keep learning live from confirmed bars 展開後、ライブチャート上で新たに確認された構造にモデルを適応させ続けます。ただし、最近の精度が維持されている間のみです。ストラテジーテスターでは効果がありません。 True
SignalClusterWindow / MaxErasPerRun Decluster window / max eras このバー数内の連続する同一方向の矢印を 1 つにまとめ（表示のみ）、EA がチェックインする前に実行される学習パス数を制限します。 6 / 1000
NN Optimizer / Performance
AdamLearningRate / AdamBeta1 / AdamBeta2 Adam optimizer settings Adam オプティマイザーの学習率と減衰率（Optimizer = Adam の場合に使用）。デフォルトは標準的な公開値であり、変更が必要になることはまれです。 0.0003 / 0.9 / 0.999
SgdLearningRate / SgdMomentum SGD optimizer settings SGD+モメンタムオプティマイザーの学習率とモメンタム（Optimizer = SGD の場合に使用）。 0.0003 / 0.9

最後に

Warrior EA は、外部依存関係や手動最適化なしで適応型自動化を求めるトレーダーのために設計されています。トレーニングパネルを確認し、未見データの精度をチェックし、より深い洞察のために取引ジャーナルを探索してください。