機能一覧

月曜朝の市場オープンから金曜終了まで、シグナル監視・発注・決済をすべてアルゴリズムが実行。人間は売買判断ループに介在しない。

利確・損切り・最大保有時間によるクローズもすべて機械的に発注。裁量での「もう少し待つ」を排除。

データ・モデル・トレード履歴は全てペア単位で隔離。横断事故が起きない構造。現在は USD/JPY のみ稼働。

トレーニング設定の差し替えだけでスキャルピングからスイングまで対応可能。現運用は 1 時間足／最大保有 6 時間。

EMAクロスで方向性候補を出し、XGBoost MetaLabeling モデルが各シグナルの勝率を判定する 2 段階パイプライン。

モデルが算出した勝率が閾値を下回るシグナルは自動でスキップ。トレード回数を絞ることで PF を底上げ。

Optuna ベイズ最適化 × ウォークフォワード分割で過学習を抑制。バックテスト PF 4.33 / 勝率 85.1%。

スキップしたシグナルも仮想追跡して outcome を記録。モデル改善・閾値見直しのデータソース。

トレーニング地平 fp=6（6 時間）を超えてポジションを持ち続けない。塩漬け化を構造的に禁止。

同時建玉数とトレードあたりロットを設定で固定。シグナル連発時の暴発を防止。

発注時にスプレッドが想定外に広がっていれば見送り。約定後は実約定価格を記録して乖離を分析可能。

systemd ユニット停止 / フラグファイル / API キー差し替えのいずれかで即時停止。

東京リージョン Lightsail 上で systemd により常駐。プロセス異常時は自動再起動。

ENTRY / EXIT / リスクアラート / 起動・停止イベントを Slack Webhook に即時通知。

トレード・シグナル・シャドウ追跡・資産推移を VPS 上の SQLite と S3 の両方に書き込み。

公開時点の累積成績を history.html に記録。確定済みトレードのみを集計対象とする。

ENTRY / EXIT / 見送り、すべての判定を SQLite と S3 に記録。発注したシグナル（実約定）だけでなく、見送ったシグナルも確信度・特徴量・市場コンテキストとともに残る。後から「あの時の判断は正しかったか」を再現可能。

見送ったシグナルを仮想追跡し「もし発注していたら何 pips だったか」を計測。見送りが取りこぼしだったのか、損失回避だったのかを毎回数値化。閾値の調整根拠として蓄積。

モデル予測の確信度を 0.05 刻みでビン化し、各ビンの実勝率と PF を継続記録。「確信度 0.65 は本当に勝率 65% か」を検証し、モデル再トレーニング時の loss 関数や閾値設計のフィードバックに。

実運用データはペアごとに分離して S3 に蓄積。再トレーニングは実運用データ + バックテストデータを統合し、次世代モデルがリアル世界の挙動から学習する。観測 → 分析 → 仮説 → モデル更新 → 検証の改善サイクル。