佐川直弘 | Naohiro Sagawa

【日本国財務省近畿財務局長（金商）第372号】
株式会社トリロジー役員

Systematic FX Trader / MetaTrader Developer

Japan FSA regulated
MT4 / MT5 / MQL5 / Python

リスク管理・再現性・長期運用重視

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

最近はAIエージェント(Codex)に普段の開発作業をかなり任せています。

その分、こちらはMetaTrader / MQL5側の研究・検証・再設計へ集中。

今回も、旧世代EAをMT5環境向けへ再設計。

単なる移植ではなく、

・異常相場フィルター
・Event Shock Filter
・Regime Detection
・No Pullback系フィルター
などを追加して、
2020年代相場向けへ調整中です。
PF 2.53
DD 3〜4%
2007–2026
EURUSD M15
最近は、
「AIに何をやらせるか」
より、
「人間がどこへ集中するか」
の方が重要だと感じています。

#MQL5 #MetaTrader5 #システムトレード

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

EA開発で危険なのは、

「バックテストが良すぎること」

です。

最適化した期間だけ勝っているEAは、
実運用で崩れることがあります。
そこで使われるのが
Walk Forward Analysis。

MT5で最適化し、
Pythonで期間ごとの結果を分析する方法を解説しました。
https://t.co/7KOJPnyyRh

#MQL5 #MT5 #EA開発 #Python

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

MT5のトレード履歴、総損益だけ見て終わっていませんか？

Pythonを使って約定履歴を取得し、

・勝率
・損益比(PF)
・最大ドローダウン
・銘柄別成績
・時間帯別成績
を分析する方法をまとめました。
EA改善やフォワード検証にも活用できます。
https://t.co/R9sbHs6zSV
#MQL5 #MT5 #Python #EA開発 #アルゴリズム取引

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

MT5のトレード履歴、総損益だけ見て終わっていませんか？

Pythonを使って約定履歴を取得し、

・勝率
・損益比(PF)
・最大ドローダウン
・銘柄別成績
・時間帯別成績
を分析する方法をまとめました。
EA改善やフォワード検証にも活用できます。
https://t.co/R9sbHs6zSV
#MQL5 #MT5 #Python #EA開発 #アルゴリズム取引

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

【中級者向け】

MT5のストラテジーテスター結果をPythonで分析する方法を解説しました。

単なる総損益ではなく、

✓ 資産曲線
✓ 最大ドローダウン
✓ 勝率・損益比
✓ 連敗分析
✓ フォワードテスト比較
まで確認できるようになります。
EA開発やシステムトレードの検証精度を上げたい方へ。
https://t.co/lmTkTxytoa
#MQL5 #MT5 #Python #システムトレード

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

@NewMoonAlgos Thanks for the insight.

I completely agree. In live trading, execution-state management is often harder than the analysis logic itself.

MT5 tickets, retcodes, reconnect handling, and persistent logging become critical when investigating unexpected behavior in production.

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

Pythonで機械学習や統計分析を行い、MT5で執行する。

そんな構成を考えている方向けに、MT5 Python APIの主要機能と実装例を整理しました。

クオンツ分析やAIトレード開発の土台としても活用できます。

https://t.co/uTcZ2S4irp

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

【中級者向け】

MT5のストラテジーテスター結果をPythonで分析する方法を解説しました。

単なる総損益ではなく、

✓ 資産曲線
✓ 最大ドローダウン
✓ 勝率・損益比
✓ 連敗分析
✓ フォワードテスト比較
まで確認できるようになります。
EA開発やシステムトレードの検証精度を上げたい方へ。
https://t.co/lmTkTxytoa
#MQL5 #MT5 #Python #システムトレード

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

Pythonで機械学習や統計分析を行い、MT5で執行する。

そんな構成を考えている方向けに、MT5 Python APIの主要機能と実装例を整理しました。

クオンツ分析やAIトレード開発の土台としても活用できます。

https://t.co/uTcZ2S4irp

[山中 康司 @yasujiy]

6月27日（土）13時〜、岡地セミナー＠大阪本町
https://t.co/OmfZVlGpXU
どなたでも参加できますので、是非おいでください。

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

MQL5 EA開発で重要なのは、売買ロジックより“構造”です。

シグナル判定
↓
リスク確認
↓
注文前チェック
↓
注文送信
↓
約定後管理
この流れを分けないと、バックテストで動いても実運用で壊れやすい。
OnInit / OnTick / CopyBuffer / OrderCheck まで含めて整理しました。
https://t.co/PDsJCNHOTS
#MQL5 #EA開発 #MetaTrader5

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

MQL5 × AI時代は「EAを書く」よりも「EAを設計する」能力の方が重要になってきています。

状態管理、リスク管理、OrderCheck、CopyBuffer、バックテスト設計まで含めて整理しました。

MQL5アルゴリズム取引EAアーキテクチャ解説
https://t.co/BZUaiVNAbP

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

MQL5 × AI時代は「EAを書く」よりも「EAを設計する」能力の方が重要になってきています。

状態管理、リスク管理、OrderCheck、CopyBuffer、バックテスト設計まで含めて整理しました。

MQL5アルゴリズム取引EAアーキテクチャ解説
https://t.co/BZUaiVNAbP

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

MQL5でEA開発をしている方向け。

OrderSendするだけのEAは、実運用で事故りやすいです。

・CopyBuffer取得失敗
・スプレッド拡大
・ロット制限
・OrderCheck未実施
・netting/hedging差
設計を分離して、検証しやすいEAにする考え方をまとめました。
https://t.co/rystHiirAC

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

MQL5でEA開発をしている方向け。

OrderSendするだけのEAは、実運用で事故りやすいです。

・CopyBuffer取得失敗
・スプレッド拡大
・ロット制限
・OrderCheck未実施
・netting/hedging差
設計を分離して、検証しやすいEAにする考え方をまとめました。
https://t.co/rystHiirAC

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

MQL5 EA開発で重要なのは、売買ロジックより“構造”です。

シグナル判定
↓
リスク確認
↓
注文前チェック
↓
注文送信
↓
約定後管理
この流れを分けないと、バックテストで動いても実運用で壊れやすい。
OnInit / OnTick / CopyBuffer / OrderCheck まで含めて整理しました。
https://t.co/PDsJCNHOTS
#MQL5 #EA開発 #MetaTrader5

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

AIにMQL5のEAを書かせると、
「動くけど構造が微妙」
になりがち。
OnTickに全部詰め込まれ、
あとから保守不能になるパターンもよくあります。
Complete EA Frameworkの観点で、
・状態管理
・OrderCheck
・CopyBuffer
・netting / hedging差
・実運用前提のリスク制御

まで整理しました。
“EAを作る”から“EAを設計する”へ。

https://t.co/7vbm4FtN6K

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

AIにMQL5のEAを書かせると、
「動くけど構造が微妙」
になりがち。
OnTickに全部詰め込まれ、
あとから保守不能になるパターンもよくあります。
Complete EA Frameworkの観点で、
・状態管理
・OrderCheck
・CopyBuffer
・netting / hedging差
・実運用前提のリスク制御

まで整理しました。
“EAを作る”から“EAを設計する”へ。

https://t.co/7vbm4FtN6K

[なりた・ひろゆき @LWjapan]

【ストックボイス】5月22日(金) 出演しました！
是非 ご覧ください📺

https://t.co/2kIAowjRNX

@sto_bot @trilogy372 @jp_tradingview @tradingview

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

渋谷・宮下公園。
Adoの巨大イラストを見かけました。
それにしても、そろそろ夏のはずなのに土日は妙に寒かった…。

[佐川直弘 | Naohiro Sagawa @TokyoSystems]

@RtuVcKG9uW1Rohn 固定長なら double fastMa[3] 寄りかなと思います。

ただ、robust設計の観点だと、そこより CopyBuffer取得失敗時の扱い、OrderCheck、スプレッド/約定条件チェックの方が実運用事故には効く印象ですね👀