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ドローダウン15%で全停止する Guardian モジュールの設計と実装

最終更新: 2026-05-05

なぜ「15%」なのか

個人の心理的耐性、Kelly基準の保守的下限、業界の慣行 (大手CTAの多くがMDD 20%以下を目標) から、15%は実務的な妥協点として広く使われています。Kelly基準で計算する勝率55%/RR 1.5の戦略の最適fは約16%、その半分のHalf Kellyを取ると8%リスク。連敗を考慮するとMDDは15-25%の範囲に収まります。

Guardian モジュールが守るもの

1. 残高ピーク比 -X% で全エントリー停止
2. 日次損失 -Y% で当日停止
3. 週次損失 -Z% でリカバリーモード (ロット半減)
4. システム異常 (API応答なし等) で安全側に倒す

Python 実装サンプル

import json, datetime as dt
from pathlib import Path

STATE_FILE = Path("guardian_state.json")
DD_THRESHOLD = 0.15        # 残高ピーク比 -15%
DAILY_THRESHOLD = 0.03     # 日次 -3%
WEEKLY_THRESHOLD = 0.05    # 週次 -5%

class Guardian:
    def __init__(self, current_balance):
        self.state = self._load()
        self.balance = current_balance
        self.state.setdefault("peak", current_balance)
        if current_balance > self.state["peak"]:
            self.state["peak"] = current_balance

    def _load(self):
        if STATE_FILE.exists():
            return json.loads(STATE_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
        return {}

    def save(self):
        STATE_FILE.write_text(json.dumps(self.state, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")

    def can_open(self):
        peak = self.state["peak"]
        dd = (peak - self.balance) / peak
        if dd >= DD_THRESHOLD:
            return False, f"DD {dd:.1%} ≥ {DD_THRESHOLD:.0%}"
        # 日次/週次のチェックは省略 (同様のロジック)
        return True, "OK"

g = Guardian(current_balance=985_000)
ok, reason = g.can_open()
print(ok, reason)
g.save()

MQL5 実装のポイント

MQL5では AccountInfoDouble(ACCOUNT_BALANCE) で残高、HistorySelect で過去のディール一覧を取得できます。ピーク残高はファイルに保存して再起動後も保持。

double g_peak = 0;

void CheckGuardian() {
    double balance = AccountInfoDouble(ACCOUNT_BALANCE);
    if (balance > g_peak) g_peak = balance;
    double dd = (g_peak - balance) / g_peak;
    if (dd >= 0.15) {
        ExpertRemove();   // EA停止
        Print("Guardian発動: DD=", dd*100, "%");
    }
}

停止後の再開条件 (重要)

Guardian発動後、感情で再開すると同じ事を繰り返します。再開条件を事前に文章化することを強く推奨します。例:

• 原因の特定: 戦略劣化 / バグ / 市場構造変化のどれか
• 対応の実装: コード/パラメータ修正済み
• OOS再検証: 直近1ヶ月のデータでバックテスト → 想定範囲内
• 初期ロット: 通常の1/4で1週間運用 → 問題なければ段階増額

運用の現実

私の運用では、Guardianが過去2年で2回発動しました。1回は単純なバグ (ロット計算の小数点ズレ)、もう1回は市場構造変化 (低ボラ環境への戦略不適合)。どちらも事後分析で気づいたもので、Guardianがなければ被害は3倍以上だったと思います。

まとめ

Guardianは「使う日のためだけに毎日動かす保険」です。使わない日が9割以上ですが、使う日に資金の半分を守ります。実装コストは数時間、効果は計り知れません。

参考にした情報源

• Kelly Criterion – Edward Thorp
• MQL5 AccountInfoDouble 公式