運用ルールの前提

私のシステムでは、もともと以下のようなルールを定めています。

SL（損切り幅）：ATRの3倍
TP（利確幅）：SLの1.1倍（リスクリワード比 ≒ 1.1:1.0）
対象通貨ペア：複数（複数通貨でポートフォリオ化）
ポジション管理：1通貨ペアあたり同時ポジションは最大3つ程度（動的変更）
トレード間隔：同一通貨ペアは4時間ごとに予測・エントリー（時間分散）

このルールをそのまま維持しつつ、ロット数の決定ロジックだけをケリー基準に置き換えました。

ケリー基準の導入方針

勝率（WinRate）と損益率（RewardRisk）をもとに、理論上の最適リスク比率を計算
同時オーダー数（3つ）および同時稼働通貨ペア数でケリー比率を分割
証拠金維持率200%を下回らないように（強制ロスカット防止）、最終ロットをクリップ
ATR×3 を StopLossPips、TP:SL=1.1:1.0 を RewardRisk として動的にロットを算出

これにより、「リスクを取りすぎず、資金効率を最大化するロット調整」が自動化できます。

MQL4 実装サンプル

以下は、実際に導入したロット計算メソッドの一部です。

MQL4

double WinRate = 0.55;     // 通貨毎の勝率の例（実績値より算出）
double RewardRisk = 1.1;   // TP:SL = 1.1:1.0より
double KellyFraction = WinRate - (1 - WinRate) / RewardRisk; // ≒ 0.14
KellyFraction /= 3;     // 1通貨ペアあたり同時ポジション例（3オーダー）
KellyFraction /= 3;     // 同時稼働通貨ペア数例（3通貨ペア）
KellyFraction *= 0.5;   // ハーフケリーで安全側へ

double Account = AccountBalance();  // 残高
double RiskPerOrder = Account * KellyFraction;

// ATR×3をSLに
double ATR = iATR(Symbol(), PERIOD_H4, 14, 0) * 3;
double StopLossPips = ATR / MarketInfo(Symbol(), MODE_POINT);
double PipValue = MarketInfo(Symbol(), MODE_TICKVALUE); // 1pipsの価値
double LotSize = RiskPerOrder / (StopLossPips * PipValue); // ロットサイズ

※ 実際の運用では、証拠金維持率200%以上を維持できるように
AccountFreeMarginCheck() を用いてロット数を調整しています。

結果と感想

導入してみたところ、計算で得られたロット数は、
これまで固定で設定していた値（残高30万の場合、0.04〜0.06ロット）とほぼ同程度になりました。
偶然ではありますが、過去の経験的なロット設計が、理論的にも妥当だったようです。

今後はこの動的ロット調整を使いながら、勝率と損益率を定期的に更新してケリー比率を再計算し、長期運用での安定性を検証していく予定です。

まとめ

ケリー基準は「期待値最大化の理論」をシンプルにトレードへ応用できる。
ATRやTP/SL比と組み合わせれば、ボラティリティに追従したロット制御が可能。
結果的に、リスクを取りすぎず合理的な運用判断ができるようになる。
と感じました。

最後まで読んでいただきありがとうございました。
今後も新しい理論や考えを導入したら、随時アップデートしていきます。
よろしくお願いいたします。

2025/12/31 追記：

この「ケリー基準＋ATRをもちいたTP/SL確定法」ですが、
3か月間、AI投資システムに導入してみて、
非常に相性がいいことが分かりました。

投資AIが、自信がないときはロット数が小さくなり、
逆に自信があるときはロット数が大きくなるような傾向でした。
引き続き、この設定のまま検証を続けたいと思います。