「為什麼無論做多少年都無法獲利？」…FX・CFD經驗者陷入的“缺乏重現性交易”的真面目【CFD 研討會】

在資產管理中，雖然外匯（FX）與差價合約（CFD）具備極高的資金效率，但許多個人投資者卻面臨著「無法持續獲利」的瓶頸。為什麼即便累積了知識與經驗，結果卻依然無法穩定？其本質就在於「重現性」。本篇文章將剖析外匯與CFD交易中缺乏重現性的課題，解說為了結構性獲利所需的思維方式，並介紹備受矚目、旨在解決此問題的CFD研討會內容。

即便累積經驗也無法獲利的理由……「憑感覺交易」的極限
多數外匯與CFD經驗者，過去肯定都透過書籍、影片、研討會等管道累積了相關知識。然而，儘管如此，結果依然無法穩定的背後，存在著一個共通點。

「在判斷標準模糊的狀態下進行交易」

・進場的依據憑藉直覺與感覺
・停損的標準缺乏一致性
・對市場環境的認知過於主觀

在這種狀態下，即便暫時獲利，也無法被重現。最終的結果，便是陷入不斷重複相同錯誤並失去資金的結構之中。

何謂「具備重現性的交易」
那麼，能夠穩定累積利潤的交易究竟是什麼？答案很簡單。

是否具備「無論誰來看都會得出相同判斷的『結構』」

要實現具備重現性的交易，以下三個要素不可或缺：

・進場、停利、停損的明確規則
・市場環境（趨勢或盤整）的定義
・風險與資金分配的預先設計

只有將這些要素系統化之後，「不受情緒左右的決策」才得以實現。

從6,000萬日圓的虧損中看見的「結構重要性」
Phoenix Connect代表Yasuyuki Takiuchi，過去也曾面臨相同的課題。他從2004年開始進行交易，經歷了累計超過6,000萬日圓的虧損。

其原因非常明確。

「依賴感覺的交易毫無重現性可言」

以此體悟為契機，他將交易重新設計為一種「結構」。他整合了基本面、供需面與技術面，並進一步結合AI的機率分析，建構出獨自的模型。

結果，他以日經平均CFD為中心的投資操作，達成了超過1億日圓的利潤。現在，他將這套邏輯以「可重現的形式」系統化並對外提供。

AI分析×Span Model……將判斷轉化為「機率」
他所提倡的交易核心，是以下兩者的結合：

AI分析 × Span Model

傳統的裁量交易往往依賴「看起來會漲」、「看起來會跌」這類主觀判斷，但透過這個手法：

・上漲機率與下跌機率
・預期價格波動範圍
・市場階段

這些要素都能夠進行量化判斷。

如此一來，交易將從「預測」轉變為「基於機率的決策」。

在CFD研討會中能學到的「交易設計」
目前正在舉辦的【CFD 研討會】，就是一個能有系統地學習這種具備重現性交易的管道。

在這場研討會中，不僅僅是解說交易手法，更能學習到「設計理念」本身，例如：

・交易規則的設計方法
・市場結構的解讀方式
・風險管理與資金管理的框架
・裁量交易與自動交易的搭配使用

其中最具特色的一點是，研討會專注於：

打造出能夠解釋「為什麼會做出該判斷」的狀態

實績與第三方驗證所展現的「透明度」
此外，本研討會所探討的交易邏輯，皆由第三方成績管理服務進行即時記錄與公開。

・無裁量人為干預
・交易履歷、損益、最大回撤（Drawdown）的可視化
・持續公開前瞻測試（Forward Test）結果

透過這種方式，能夠客觀地確認「不僅是理論，在實際運作中是如何發揮作用的」，這也是該研討會的一大特色。

CFD交易不是「技術」而是「設計」
許多人認為交易是一門「技術」。但其本質並非如此。

交易，就是決策的設計

在什麼條件下進場、在哪裡出場、要承擔多少風險。將這些條件預先定義好，並落實為可重現的形式，將直接關係到長期的資產累積。

總結……從「感覺」走向「結構」
要在外匯與CFD中穩定獲利，所需要的並非特殊才能。

真正需要的是：

・明確的判斷標準
・作為結構的交易設計
・基於機率的決策

如果您覺得：

・交易了許多年但成績始終不穩定
・無法將獲利模式語言化
・想擺脫受情緒左右的交易

那麼，從「結構」的視角重新檢視您的交易，絕對是值得一試的。

CFD研討會應該能為您提供具體的判斷材料。

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※本篇文章旨在提供資訊，並不推薦任何特定的投資行為。投資伴隨風險。請您自行承擔責任並做出最終判斷。

■作者簡介
Yasuyuki Takiuchi
株式會社Phoenix Connect 代表／AI交易策略師

擁有橫跨航空、重工業、外商顧問、科技企業與AI研究等工程、戰略與資料科學領域的豐富職涯。最初於日本航空（JAL）擔任航空機工程師，隨後在川崎重工業（KHI）累積了駐紮紐約的經驗。透過在全球環境下的實務工作，培養了結構性思考與量化分析的基礎。

之後，他在外商顧問公司從事業務改善與戰略設計，針對複雜的商業課題確立了邏輯性的解決方法。此外，他更在美國納斯達克上市企業Meta（舊稱Facebook）累積了AI機器學習、數據分析與程式設計領域的實務經驗，深化了融合科技與數據的分析能力。

在投資領域，他自2004年起開始交易。起初因為依賴裁量判斷，經歷了累計超過6,000萬日圓的虧損。以此經驗為契機，他得出了「依賴情緒的投資無法獲得重現性」的結論，在整合了基本面分析、供需分析與技術面分析後，著手展開透過AI進行機率性市場分析的研究。

作為其研究成果，他整合了東京證券交易所與比特幣市場的多維度數據，開發出了能提示下一個營業日上漲機率、下跌機率與預期價格波動範圍的「明日日經平均預測AI」模型。目前，他致力於運用與研究能讓AI持續學習與進化的「具備重現性的投資判斷支援模型」。

秉持「不憑情緒，而是以結構解讀市場」的理念，以確立個人投資者也能實踐的「具備重現性的投資戰略」為目標，致力於資訊發布與投資支援。

株式會社Phoenix Connect
這是一家透過AI×戰略分析，支援投資判斷重現性的獨立系資產形成顧問公司。
在吉隆坡（馬來西亞）設有海外據點，提供基於全球市場數據的分析與服務。
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