FX手法検証チャンネル

こんにちは、堤です😊

本日も、先週リリースした RSI Machine Learning 手法(EA) の実践速報です。リリースから今日でちょうど10日になりましたが、ここまで3回のエントリーがあり、なんと、いまのところ全勝、勝率１００％という驚きのスタートとなっております😍

1ポジション目は、先日ご案内した、為替介入直前のダイバージェンスでショートエントリー、2ポジション目と、3ポジション目は、フェイラースイングによるロングエントリーで、それぞれきっちりと利確しています。



１回目；159.338 → 157.139 +219.9pips
２回目：157.119 → 157.178 +5.9pips
３回目：156.498 → 156.633 +13.5pips

合計 239.2pips 勝率100%　1ロットだと 3トレードで約24万円の利益です^^

※取引結果は「外為ファイネスト」リアル口座での稼働実績です。数値や取引内容は証券会社によって微妙に異なる場合がございます。

トリガーとなるサインはかなり頻繁に発生していますが、AIモデルが、低い可能性を全て排除して、勝てる確率の高いものだけ(ダイバージェンス売り、フェイラースイング買い、ともに勝てる確率65%(初期設定値)以上)を選別しエントリーをしています。

チャート上で、色が暗い文字で表示されているサインは、確率が低いと判断し、見送られたサインとなっています。かなり優秀ですよね。


ここで、AIモデルについて、少し解説をしたいと思います。

「AIを使うというのは、ChatGPTみたいなのに毎回聞いて調べさせてるのですか？」というご質問をいただきました。

ChatGPTや、Claude、Geminiなど、最近チャット形の生成AIをご利用になられているかたも多いのではないかと思いますが、AIモデルというのは、その頭脳のようなものと認識いただければと思います。

ChatGPTだと、GPT-5.4pro とか、GPT5.3 とか言われるのが、モデルです。
Claudeだと、Opus4.7、Sonnet4.6、Hiku 4.5 などがAIモデルとなります。

チャットで使う場合は、アプリで文字を入力すると、アプリがそれぞれのAIのモデルに質問内容を送り、AIモデルが内容を解釈し返答をアプリに返し、アプリが内容を表示してくれるという流れとなります。

今回のRSI Machine Learning 手法のEAは、この頭脳にあたるAIモデル自体を当FX手法研究所で開発・学習(トレーニング)させて作り上げたものになっています。はい。頭脳自体を作りました。(EAをご購入いただくと、このAIモデル自体も別ファイルとして一緒にダウンロードいただけるようになっております。)EAをセットするときに、このAIモデルのファイルも一緒にセットし、EAが読み込むことで稼働を開始するようになっています。開発したモデルは、このEAに特化して学習していますので、サイン発生時の相場の状況を表す数多くの特徴量をサインと合わせてEAがEA内に常駐するAIモデルに投げることで、勝てる確率予測を即座に返してくれるようになっており、その予測にあわせてEAが注文を出したり見送ったりという判断を行い動作するようになっています。

こういったEAは、他ではほとんど見かけません(市販されているものでは見たことがありません)が、通常のプログラムだけで稼働するEAよりはるかに高度で、精度が高く優秀です😊

あっ、もし余計にわからなくなってしまいましたら説明が下手でスイマセン^^;

人間が裁量で判断できる範囲、持てる記憶、判断する速度などをはるかに凌駕していることはもちろん、通常のプログラム(もしこうだったら、こうするみたいなif文分岐)では取りこぼしてしまう、優良なエントリーポイントなどを、しっかりとものにできるのもこの機械学習型AIモデルの良さになっているのではないかと思います。

ご参考まで😊

こんにちは、FX手法研究所の堤です😊

本日は、先日リリースしたばかりの RSI Machine Learning 手法(RSI_ML EA) から、思わずニヤけてしまった "実戦速報" をお届けさせてください。

ご存知の方も多いと思いますが、昨日、2026年4月30日、ドル円で 為替介入 が実施されました。160円台で粘っていたドル円が一気に155円台まで突き刺さる、いわゆる "刺さる" タイプの介入で、リアルタイムで見ていた方は心臓が止まりそうになったのではないでしょうか…💦

そんな "いつ来るかは誰にも読めない為替介入" の 直前に、RSI_ML(EA)は静かに「ここはBearishダイバージェンスが本物だぞ」と判定して売りエントリーを入れており、結果として、介入による急落をまるごと利益にしてしまう、見事な仕事ぶりを見せてくれました。

エントリー価格 159.338 → 利確価格 157.139、一撃で219pips。リアル運用ですので、複利で回している口座にとってはなかなか嬉しい一撃となりました😊 稼働されていた皆さま、おめでとうございます🎉

「為替介入を予測するEAなんて怪しい話だ」と思われるかもしれません。私もそう思います。今回もEAは "介入を予測した" わけではありません。RSI_ML(EA)は、いつも通り「H1のRSI(21)でBearishダイバージェンスが出ていて、AIフィルターを通過した（＝過去の同じような市況だと勝率が高かった）」というだけの理由で、淡々とエントリーを入れていただけです。

結果として、その "AIが本物と判定したダイバージェンス" が、たまたま為替介入の直前に出ていた、というのが今回の話です。とはいえ、「介入が起きるほど買われすぎていた相場で、ちゃんとBearishダイバージェンスを本物だと見抜けた」 という事実は、RSI_ML(EA)の選別精度を裏付ける良い実例になったかなと思っております。

当日のチャート（USDJPY H1・取引データ入り）

こちらが当日（2026年4月30日 H1）の実際のチャートです。価格は高値を切り上げているのに、RSIは高値を切り下げている、教科書通りのRegular Bearishダイバージェンスが、介入の直前に綺麗に発生していたのが見て取れるかと思います。

※ チャート上部の DIV 0.73 はRSI_ML(EA)のダイバージェンスモデルが返した確信度（73%）、TREND 0.62 はトレンド回帰モデルの確信度（62%）です。0.62は、パラメータの閾値を下回っているためエントリー見送りの判断が下されました。

取引データ（実弾運用 / 外為ファイネストでの取引データ）

項目	内容
通貨ペア	USDJPY（ドル円）
時間足	H1（1時間足）
エントリー方向	Sell（売り）
シグナル種別	Regular Bearish ダイバージェンス（DIV 0.73）
エントリー日時	2026/04/30 19:00:01(MT4サーバー時刻13:00:01)
エントリー価格	159.338
初期ストップ	159.884（ATR(14) × 2.0 で自動算出）
決済日時	2026/04/30 20:00:01(MT4サーバー時刻14:00:01)
決済価格	157.139
ロット	口座残高に対するリスク2%設定
獲得pips	+219pips

エントリーから決済まで、わずか 1時間。EAが粛々とアラートを掴んだ瞬間に売りを入れ、為替介入の急落をそのまま掴んでくれた、実にあっけない（しかしありがたい）1トレードでした😊

なぜRSI_ML(EA)は "本物のダイバージェンス" と見抜けたのか

ダイバージェンスを使ったことのある方なら、「ダイバージェンスは出ていたけど、結局ズルズルと逆行されて損切り…」 という経験は一度や二度ではないと思います。私自身も裁量で随分とやられてきた口です…💦

「ダイバージェンスが出ているのに、なぜ刺さらないのか？」「逆に、刺さるダイバージェンスは何が違うのか？」── ここをルールベースだけで切り分けるのは、本当に難しいんですね。RSIの形・トレンド方向・ボラティリティ・上位足の状況・時間帯など、絡んでいる要素が多すぎて、人間が手作業で「○○のときは入って、××のときはスルー」と書ききれるものではありません。

そこで、RSI_ML(EA)では、ダイバージェンスが出た瞬間の市況を35項目の特徴量に変換し、過去6年強のデータで学習させたランダムフォレストに「このサイン、過去の似た状況だと勝率は何%でしたか？」と問い合わせています。

今回のケースで言えば、

• ・H1で価格が高値を切り上げ・RSIが高値を切り下げる、教科書通りのRegular Bearishダイバージェンス
• ・EMA(80)とEMA(200)の関係から見える、過剰な上方乖離
• ・H4・D1のRSIも揃って高値圏
• ・ATR(14)で見たボラティリティの拡大
• ・東京時間 19:00 という、過去データ上でも勝率の高い時間帯

といった条件が揃っており、AIが「これは過去の似た市況だと勝率が高いですよ」と 0.73 という比較的高い確信度を返してきており、EAは「これは入っても良い場面」と判定して、淡々と売りを入れた、というのが今回の流れです。

もちろん、AIは "為替介入" の存在を知っているわけではありません。AIが見ているのは、あくまで 市況のパターン（特徴量の組み合わせ）だけ。ただ、過去にも「ここまで買われすぎた市況でBearishダイバージェンスが出た場面」では、為替介入や急落を含めて、結果的に下に落ちることが多かった、というだけのことです。

こうした「AIで本物のダイバージェンスだけを選別する」考え方の詳細は、検証動画のほうでじっくり解説しておりますので、まだご覧になっていない方は、ぜひあわせてご覧いただけたら嬉しいです😊

RSIを機械学習で進化させたら凄かった ダイバージェンス・トレンド回帰・Failure Swing をAIが選別する手法

RSI Machine Learning 手法（EA）について

本記事の取引で稼働させているEAが、RSI Machine Learning 手法です。

4世代のAIモデルを同梱しており（最新W4は2022〜2025年の直近4年で学習）、少なくとも2028年頃までは現行モデルのまま有効にご利用いただけると見込んでおります。ロット管理・確率閾値・ATRボラフィルターなどはすべてパラメータで触れますので、最適化を回してご自身の運用スタイルに合わせていただくことも可能です。

もちろん、そのまま実弾運用でお使いいただける形に仕上げてあり、本記事の取引も、リアル口座でEAを稼働させて取得したものです。

▼ EAの詳細、お求めはこちらからどうぞ ▼
RSI Machine Learning 手法

パラメータの設定で何ができるか、購入後のサポート内容（ファイル提供方法、AIモデルの設置場所、バックテスト手順、注意事項）など、詳細はすべて販売ページで公開しております。お求めの前にぜひご確認ください😊

※ 本記事に記載の取引結果は、リアル口座での実取引データではありますが、相場状況・口座条件・スプレッド・スリッページ等により、同じEAでも結果は変わってまいります。今回のような為替介入級の急落を一撃で取れる場面は、当然ながら毎月のように来るものではありません。本EAの主戦場は、あくまで「ダマしの多いダイバージェンスをAIで選別して、コツコツと積み上げていく」ところにございますので、その点だけ予めご理解いただけますと幸いです。検証動画では、過去6年強のウォークフォワード検証を全公開しておりますので、長期目線での挙動については、そちらもあわせてご確認ください。

最後に

「ダイバージェンスは出ていても刺さらないことが多い」── このダマしの問題を、AIで一段階解いてあげると、本日のような "為替介入級の急落をBearishダイバージェンスで掴む" という、人間がリアルタイムで判断するのは少し勇気のいる場面でも、EAは淡々とエントリーを入れて、淡々と利確まで持っていってくれます。

機械学習を使ったEAは敷居が高そうに見えますが、実際の運用は、これまでのEAと変わらずチャートにポンっと貼り付けるだけです。AIモデルもバイナリで同梱しておりますので、購入後すぐにバックテスト・実運用を開始いただけます。

これからもAI（機械学習）を活用した手法は積極的に検証していく予定ですので、もし、検証してほしい神手法や、聖杯と呼ばれている手法、AIで化ける可能性がありそうな手法などがございましたら、メッセージにて、お気軽にリクエストをいただければ嬉しいです^^

こんにちは、FX手法研究所の堤です😊

今回の検証動画は「 RSIを機械学習で進化させたら凄かった ダイバージェンス・トレンド回帰・Failure Swing をAIが選別する手法 」です。

RSIのダイバージェンスは、皆さまもよくご存知の代表的な逆張りシグナルですね。「価格は安値を更新したのにRSIは切り上がっている」あの形です。考案者は、RSIやATR、ADXなど、現代テクニカルの礎を築かれたあのJ.W.ワイルダー氏。長く愛されてきた手法ですが、実戦で使われた方なら共感いただけるかと思いますが、「ダマしが本当に多い」のが正直なところではないでしょうか。

「ダイバージェンスが出たから入ったのに、ズルズルと逆行されて損切り…」

「結局、決まる場面と決まらない場面の見極めが難しくて手が出しづらい」

そんな経験、私も裁量で随分とやられてきました…💦

そこで今回は、RSIのダイバージェンス＋RSI系のメジャーシグナル(計3種類)を全部洗い出した上で、AI（機械学習）に "勝てる場面だけ" を選んでもらうというアプローチで検証してみました。

結果から先にお伝えすると、2020年〜2026年3月の約6年強の "未来検証" 期間において、すべての年度でプラスという、想像以上に手堅い結果になりました。最大ドローダウンも10%前後におさまっており、長く付き合えそうなEAに仕上がったかなと思います😊

動画では、ダイバージェンスのおさらいから、なぜダマしが多いのか、AIをどう絡めて精度を上げたか、そしてバックテスト結果まで、25分ほどでじっくり解説しておりますので、お時間のあるときに、ぜひ最後までご覧いただけたら嬉しいです。

RSIを機械学習で進化させたら凄かった ダイバージェンス・トレンド回帰・Failure Swing をAIが選別する手法

※手法の詳細とAI（機械学習）の役割については、動画内で図解しながら詳しくご説明しております。

■ 今回のキモは、AIに "勝てる場面だけ" を選んでもらうこと

「AIを組み込んだEA」と聞くと、AIがイチからシグナルを生成しているようなイメージを持たれるかもしれませんが、今回のEAは少し発想が違っていて、

1. まずはルールベースで、ダイバージェンス／トレンド／フェイラースイングのシグナルを全部拾う（ダマしも込み）
2. そのシグナルが出た瞬間の市況（特徴量）を計算し、ランダムフォレストに渡す
3. AIが「このサイン、過去の似た状況だと勝率◯%でしたよ」と確率を返す
4. 確率が閾値を超えたサインだけ、実際にエントリーする

という、"AIをフィルター" として使う設計です😊

AIに渡す特徴量は、ダイバージェンスのモデルだと35項目（RSIのスロープ、ATR比、EMA距離、H4/D1のRSI、出来高の変化、時間帯、曜日など）。「同じダイバージェンスでも、こういう市況のときは勝ちやすい／負けやすい」という細かいパターンを、AIがブレずに見極めてくれます。

結果として、サインの数は減りますが、1つひとつの精度がぐっと上がるので、ルールベース単体のときより資産曲線がきれいに伸びる、というのが今回の核心です。

■ 検証結果（ウォークフォワード検証で全年度プラス）

機械学習でモデルを作るときは、"見たことのない期間で、ちゃんと勝てるのか？" という確認がとても大切になります。これをウォークフォワード検証と呼びまして、過去のある期間でAIを学習させ、その先のまだ見せていない期間でテストする、という流れを期間をずらしながら4回繰り返しました。

結果は以下のとおりで、4ウィンドウすべてでプラスとなり、未来検証期間（2020年〜2026年3月の約6年3ヶ月）についてどの年度を切り取ってもプラスという、想像以上に手堅い数字になりました。

ウィンドウ	学習期間	未来検証期間	PF（金額）	最大DD	マイナス年
W1	2016〜2019	2020〜2021	1.78	12.4%	0
W2	2018〜2021	2022〜2023	1.54	10.4%	0
W3	2020〜2023	2024〜2025	1.80	6.2%	0
W4	2022〜2025	2026 Q1	2.18	5.2%	0

※ロットサイジングは口座残高に対して1トレードあたり2%リスクの複利運用、TDS(Tick Data Suite) のリアルティック+リアルスプレッドで計測しています。

ダイバージェンスというと「決まれば気持ちいいけど、当たり外れの大きい手法」という印象を持たれる方が多いと思いますが、AIで場面を選別するだけで、ここまで安定した資産曲線が描けるのか、と私自身も驚きの結果でした😊

各ウィンドウの資産曲線、年別のPnL、トレード分布、AIの確信度ごとの勝率推移など、より詳細な検証データは動画内でじっくりご紹介しておりますので、ぜひ動画の方もご覧いただければ幸いです。

■ 4世代のAIモデルを同梱・少なくとも2028年頃までは、ゆとりを持って有効にご利用いただけます

機械学習を使ったEAでよく聞かれるのが、「AIって時間が経つと使えなくなるんじゃない？」というご質問です。市況は少しずつ変わっていきますので、何年も前のデータだけで学習させたAIをずっと使い続けるのは、確かに無理があります。

そこで本EAでは、学習期間をずらしたW1〜W4の4世代のAIモデルをすべて同梱しており、パラメータの「使用するMLモデル」プルダウンを切り替えるだけで、お好きな世代に切り替えていただける設計にしてあります。最新世代の W4 は2022〜2025年の直近4年間のデータで学習しており、少なくとも2028年頃までは現行モデルのまま有効にご利用いただけると見込んでおります。

その先について、もしご好評をいただけているようであれば、2年後（2028年頃）を目処に、その時点での直近4年分のデータで再学習した新モデルを搭載した、新しいEAをリリースしていきたいと考えております。今回のEAで2年間しっかりと元を取っていただいた上で、新しいEAも改めて検討いただけるようであれば、これに勝る喜びはありません😊

※AIモデル単体の追加販売や、購入後のモデル無償アップデートは、金融商品取引法上の「投資助言業」に該当するため行うことが法律上許されておりません。新モデルは、改めて新しいEAとしてリリースさせていただく形になりますこと、予めご了承ください。

■ 検証で使用したEAについて

今回の検証用に制作したEAについて、もし、ご興味のある方がいらっしゃりましたら、比較的安価にてお譲りをしております。AIモデルの学習には、ヒストリカルデータの整備、特徴量エンジニアリング、4世代分のウォークフォワード学習と、開発にもそれなりにコストをかけておりますので、応援の意味も込めてお求めいただけるようであれば、とても嬉しいです😌

もちろん、そのまま実弾運用でお使いいただける形に仕上げてあります。リアル運用で使いやすいよう、口座残高に対するリスク管理機能、6つのモデルそれぞれの確率閾値の調整、ATRボラフィルターのpips調整など、すべての判断ロジックをパラメータで触れるようにしてありますので、最適化を回してご自身の運用スタイルに合わせていただくことも可能です。

ご自身のお好みのパラメータでバックテストを取って、勝てるラインを探してみる、という使い方も面白いかもしれませんね😊

▼ EAの詳細はこちらからどうぞ ▼
RSI Machine Learning 手法

パラメータの設定で何ができるか、購入後のサポート内容（ファイル提供方法、AIモデルの設置場所、バックテスト手順、注意事項）など、詳細はすべて販売ページで公開しております。お求めの前にぜひご確認ください😊

■ 最後に

RSIのダイバージェンスは古くからある王道の手法ですが、AIをひと噛ませするだけで、ここまで安定した資産曲線が引けるんだ、というのは、私自身も検証していて何度も「お〜！」と声が出てしまった部分でした😊 機械学習を使ったEAは敷居が高そうに見えますが、実際の運用は、これまでのEAと変わらずチャートにポンっと貼り付けるだけです。AIモデルもバイナリで同梱しておりますので、購入後すぐにバックテスト・実運用を開始いただけます。

こんにちは、堤です😊

これまでこのチャンネルでは、Squeeze Momentum や Smart Money Concepts、ダウ理論など、テクニカルを中心とした検証手法を多数取り上げてきましたが、現在リリース準備中のEAは、これまでとは少し毛色が違っていて、AI（機械学習）を組み込んだEAになっています。

「EAにAI…？なんだか急に難しそう💦」

と感じる方も多いと思いますので、今回はリリース前の予習も兼ねて、「そもそもEAでAIを使うってどういうこと？」という、概念的なところをじっくり解説してみたいと思います。

結論から先にお伝えすると、AIをEAに組み込むのは、ロジックそのものを置き換えるためではなく、これまでテクニカルで作ってきた"いつものサイン"の精度を底上げするフィルターとして使うのが、今のスタンダードな使い方になっています😊

同じサインでも、勝ちやすい場面と負けやすい場面があるのは、皆さま日々のチャート観察で感じておられる通りだと思いますが、AIはこの "場面の見極め" を、人間の何倍も細かく、ブレずにやってくれます。

結果として、ルールベースだけでは伸び悩んでいたパフォーマンスが、AIを通すだけで一段上がる、というのが体感としてあります。
（実際、私もここ数ヶ月の検証で何度もこの手応えを得ました）

関連記事（合わせて読むと理解が早いです）

• 検証完了しました😊 Squeeze Momentum 手法
• マルチタイムフレーム スクイーズモメンタムインジケータ
• SMC 基礎知識編 〜 Order Block 〜
• 新しいダウ理論

ここからは、

• (a) AIってEAの中で実際に何をしているのか？
• (b) よく使われる「ランダムフォレスト」って何？
• (c) ルールベースのEAとAI EAは、何がどう違うのか？
• (d) AIを通すと、結局どういう違いが出るのか？
• (e) AI EAのよくある誤解と注意点

を順を追って、図と一緒に解説していきますね😊

こんにちは、堤です😊
前回の記事では、下位足でのエントリーの取り方と利確ポイントの考え方について解説しました。

SMC 実践編 〜 下位足でのエントリの取り方と利確ポイントの考え方 〜

前回までで、OBやFVGを使って「どこで入るか」「どこで利確するか」をまとめましたが、
そもそもの前提として、

•「ここで買いを考えていいのか？」
•「この場所は売りを考えるべきなのか？」

という "場所の判断" がブレると、いくら型が良くても勝率が安定しにくい…ですよね💦

そこで今回は、SMCで使われる重要な考え方のひとつ、
Premium Zone（プレミアムゾーン）とDiscount Zone（ディスカウントゾーン）
について解説していきます。

一言でいうと、
「高すぎる場所（Premium）では売りを考え、安すぎる場所（Discount）では買いを考える」
という、"そもそも今いる場所がトレードに向いているか？" を判断するためのフィルターです😊

関連記事（先に読んでおくと理解が早いです）
・SMC 実践編 〜 下位足でのエントリの取り方と利確ポイントの考え方 〜
・SMC 基礎知識編 〜 フェアバリューギャップ(FVG) 〜
・SMC 基礎知識編 〜 Order Block 〜
・SMC 基礎知識編 〜 Market Structure(市場構造)とLiquidity(流動性) 〜
・Smart Money Concepts (スマートマネーコンセプト) に基づく取引戦略
・新しいダウ理論