カテゴリー: EA開発

「無料で使えるEAのソースコードを全文公開します」。ただし、正直に言っておきたいことがあります。このEAをそのまま実運用に投入すれば、おそらく損をします。それでも公開する理由は、EAの中身がどう動いているかを透明に見せたほうが、ブラックボックスの有料EAよりも役に立つと考えているからです。

本記事では、ドンチャンブレイクアウトという古典的なトレンドフォロー手法をMQL4で実装したミニEAのソースコードを全文掲載します。さらに、Pythonで模擬データを使ったバックテストを行い、期待値・プロフィットファクター・t値などの統計指標を正直に示します。「勝つEA」を売り込む記事ではありません。「どう検証するか」を示す記事です。

ドンチャンブレイクアウトとは

ドンチャンブレイクアウトは、過去N日間の最高値を上に抜けたら買い、最安値を下に抜けたら売り、というシンプルなルールです。1960年代にリチャード・ドンチャンが体系化した、世界最古クラスのシステムトレード手法です。

トレンドが続いているときは利益を乗せやすく、レンジ相場ではダマシに何度も刺されるという特徴があります。ロジックが単純な分、何が起きているかを自分の目で確認しやすく、EAの学習教材として最適です。

EAの仕様

• エントリー: 1本前の足の終値が、その前20本の最高値(最安値)を突破したとき
• 損切り: ATR(14)の2倍の距離にストップを設置
• 決済: ストップアウトのみ(利確はトレーリングストップで追跡)
• トレーリング: 30pips以上の利益で10pips幅のストップに追跡開始
• ポジション: 1ポジション方式(保有中は新規エントリーしない)
• タイムフレーム: 日足推奨(任意の時間足で動作)

MQL4ソースコード(全文)

以下がコンパイル可能な完全なソースコードです。MT4のMetaEditorに貼り付けてコンパイルすれば、すぐにテストできます。

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//| DonchianBreakout.mq4 |
//| rehav trading system |
//| 無料公開用サンプルEA – ドンチャンブレイクアウト |
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#property copyright "rehav trading system"
#property link "https://www.rehavtrading.com"
#property version "1.01"
#property strict

//— 入力パラメータ
input int ChannelPeriod = 20; // チャネル期間(高値・安値の参照本数)
input int ATRPeriod = 14; // ATR期間
input double ATRMultiplier = 2.0; // SLのATR倍率
input double Lots = 0.01; // ロットサイズ
input int MagicNumber = 20260918; // マジックナンバー
input int Slippage = 3; // 許容スリッページ(ポイント)
input bool UseTrailingStop = true; // トレーリングストップ有無
input int TrailStartPips = 30; // トレーリング開始利益(pips)
input int TrailStepPips = 10; // トレーリング幅(pips)

//— グローバル変数
double gPipPoint;

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//| 初期化関数 |
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int OnInit()
{
if(Digits == 3 || Digits == 5)
gPipPoint = Point * 10.0;
else
gPipPoint = Point;

Print("DonchianBreakout EA 初期化完了。チャネル期間=", ChannelPeriod,
" ATR倍率=", ATRMultiplier, " ロット=", Lots);
return(INIT_SUCCEEDED);
}

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//| 終了関数 |
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void OnDeinit(const int reason)
{
Print("DonchianBreakout EA 終了。理由=", reason);
}

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//| OnTick – 毎ティック実行 |
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void OnTick()
{
// — 既存ポジションの管理 —
ManagePositions();

// — 新規エントリー判定(新しい足の始値のみ) —
if(!IsNewBar())
return;

// シグナル判定
int signal = CheckSignal();
if(signal == 0)
return;

// 既存ポジションがあればエントリーしない(1ポジション方式)
if(HasOpenPosition())
return;

// — エントリー実行 —
double atr = GetATR();
double slDistance = atr * ATRMultiplier;

if(signal == 1) // 買いシグナル
{
double price = Ask;
double sl = price – slDistance;
int ticket = OrderSend(Symbol(), OP_BUY, Lots, price, Slippage,
sl, 0, "DonchianBuy", MagicNumber, 0, clrBlue);
if(ticket < 0)
Print("買い注文失敗: ", GetLastError());
else
Print("買いエントリー: ticket=", ticket, " price=", price, " SL=", sl);
}
else if(signal == -1) // 売りシグナル
{
double price = Bid;
double sl = price + slDistance;
int ticket = OrderSend(Symbol(), OP_SELL, Lots, price, Slippage,
sl, 0, "DonchianSell", MagicNumber, 0, clrRed);
if(ticket < 0)
Print("売り注文失敗: ", GetLastError());
else
Print("売りエントリー: ticket=", ticket, " price=", price, " SL=", sl);
}
}

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//| 新しい足かどうかの判定 |
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bool IsNewBar()
{
static datetime lastBarTime = 0;
datetime currentBarTime = iTime(Symbol(), Period(), 0);
if(currentBarTime != lastBarTime)
{
lastBarTime = currentBarTime;
return true;
}
return false;
}

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//| ドンチャンブレイクアウトのシグナル判定 |
//| 1本前の足の終値が、その前N本の高値(安値)を突破したかを判定 |
//| 戻り値: 1=買い, -1=売り, 0=シグナルなし |
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int CheckSignal()
{
// bar1の終値
double prevClose = iClose(Symbol(), Period(), 1);

// bar2〜bar(N+1)の最高値・最安値(直前のN本、bar1は除外)
int highIdx = iHighest(Symbol(), Period(), MODE_HIGH, ChannelPeriod, 2);
int lowIdx = iLowest(Symbol(), Period(), MODE_LOW, ChannelPeriod, 2);
double highest = iHigh(Symbol(), Period(), highIdx);
double lowest = iLow(Symbol(), Period(), lowIdx);

if(prevClose > highest)
return 1;
else if(prevClose < lowest)
return -1;

return 0;
}

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//| ATRの取得 |
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double GetATR()
{
return iATR(Symbol(), Period(), ATRPeriod, 1);
}

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//| オープンポジションの有無 |
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bool HasOpenPosition()
{
for(int i = OrdersTotal() – 1; i >= 0; i–)
{
if(OrderSelect(i, SELECT_BY_POS, MODE_TRADES))
{
if(OrderSymbol() == Symbol() && OrderMagicNumber() == MagicNumber)
return true;
}
}
return false;
}

//+——————————————————————+
//| ポジション管理(トレーリングストップ) |
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void ManagePositions()
{
if(!UseTrailingStop)
return;

for(int i = OrdersTotal() – 1; i >= 0; i–)
{
if(!OrderSelect(i, SELECT_BY_POS, MODE_TRADES))
continue;
if(OrderSymbol() != Symbol() || OrderMagicNumber() != MagicNumber)
continue;

double trailStart = TrailStartPips * gPipPoint;
double trailStep = TrailStepPips * gPipPoint;

if(OrderType() == OP_BUY)
{
if(Bid – OrderOpenPrice() >= trailStart)
{
double newSL = Bid – trailStep;
if(newSL > OrderStopLoss() || OrderStopLoss() == 0)
{
if(!OrderModify(OrderTicket(), OrderOpenPrice(), newSL, 0, 0, clrBlue))
Print("トレーリング変更失敗(Buy): ", GetLastError());
}
}
}
else if(OrderType() == OP_SELL)
{
if(OrderOpenPrice() – Ask >= trailStart)
{
double newSL = Ask + trailStep;
if(newSL < OrderStopLoss() || OrderStopLoss() == 0)
{
if(!OrderModify(OrderTicket(), OrderOpenPrice(), newSL, 0, 0, clrRed))
Print("トレーリング変更失敗(Sell): ", GetLastError());
}
}
}
}
}
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バックテスト結果(2つの市場環境で比較)

実ティックデータが入手できないため、Pythonで幾何ブラウン運動(GBM)による模擬的な日足データを2,520本(約10年分)生成し、EAと同じロジックでトレードを再現しました。これは実口座での利益を保証するものではありません。ロジックの妥当性を統計的に確認するのが目的です。

2つのシナリオを比較しました:

• パターンA(ランダムウォーク): トレンドのない市場。価格は純粋なランダムウォーク。
• パターンB(レジーム混合): 250日ごとに「上昇トレンド」「レンジ」「下降トレンド」が交代する市場。現実のFX相場に近い構造。

検証結果サマリー

指標	パターンA(トレンドなし)	パターンB(レジーム混合)
総トレード数	329	355
勝率	54.4%	65.9%
プロフィットファクター	0.84	1.46
期待値(1トレード)	-75円 (-7.5pips)	154円 (15.4pips)
t値	-1.5	3.22
最大ドローダウン	36934円	12118円
平均保有日数	2.2日	2.2日
総損益	-24517円	54536円

結果から読み取れること

パターンA(トレンドなし): 損失

プロフィットファクター0.84、期待値は1トレードあたり-75円の損失。t値は-1.5で、統計的に有意な損失システムであることを示しています。トレンドのない市場でトレンドフォロー手法を使うと、構造的に損をします。これはバグではなく、手法と市場環境のミスマッチです。

パターンB(レジーム混合): 利益

プロフィットファクター1.46、期待値は1トレードあたり154円の利益。t値は3.22で、2.0を超えているため統計的に有意な利益システムと言えます。トレンド期にブレイクアウトで乗せた利益が、レンジ期の損失を上回った結果です。

つまり、ドンチャンブレイクアウトは「トレンドがあるときにこそ機能する」ことが数字で裏付けられました。トレンドの有無を判定するフィルタを追加すれば、パターンAのような環境での損失を減らせるはずです。

この検証の限界(正直な注意点)

• 模擬データを使用: 実際のFX価格データではありません。スプレッド・スワップ・スリッページを含んでいません。これらを含めると結果は悪化します。
• スプレッド未考慮: 実運用ではエントリー時点ですでにスプレッド分のマイナスからスタートします。特にレンジ期の頻繁なエントリーでは無視できないコストです。
• 最適化未実施: チャネル期間20・ATR倍率2.0は一般的な値ですが、最適化は行っていません。パラメータの過剰最適化はカーブフィッティングの罠に繋がります。
• 1通貨ペアのみ: ポートフォリオ効果(複数通貨での分散)は考慮していません。

これらの限界を理解した上で「それでもこのEAをベースに改良したい」と考えるなら、それがまさにEA開発と監査の価値がある部分です。

ここからどう改良するか

このEAをベースに、次のような改良が考えられます:

• トレンドフィルタの追加: 200日移動平均線の向きでトレンドの有無を判定し、トレンド時のみエントリー
• スプレッドガード: スプレッドが一定以上のときはエントリーをスキップ(実運用必須)
• 時間フィルタ: 流動性が低い時間帯のエントリーを回避
• 複数通貨のポートフォリオ化: 1通貨のレンジ期間を他通貨のトレンドで補う

これらの改良を設計して実装し、統計的に有意かどうかを検証する。それがEA監査サービスとEA作成代行でやっていることです。

まとめ: 透明性が信頼に繋がる

無料EAを公開して「そのままでは損をする」と正直に書くのは、販売側としては珍しいかもしれません。しかし、EAの価値はロジックの魔法ではなく、検証と改良のプロセスにあります。

ソースコードを公開し、限界も明記する。その上で「ここをどう直せば良くなるか」を示す。これが、私がEA開発と監査で大切にしている考え方です。

もしあなたが「動くけど中身が分からないEA」を持っているなら、ぜひ10年データで統計監査にチャレンジしてみてください。数字で見える化すれば、次に何をすべきかが必ず見えます。

※ 本記事のバックテストは模擬データによるシミュレーションであり、実取引の結果ではありません。過去の実績が将来の成果を保証するものではありません。