【Phoenix PRO】日本原創 Span Model EA｜透過 MT4 自動交易實現自動停利×自動停損×資金防禦，追求「穩定營運重現性」的自動交易 EA

「外匯自動交易」作為提高資產管理效率的手段而被廣泛認知。透過運用 MT4 的 EA（自動交易系統），能夠進行不受情緒左右的交易，越來越多的個人投資者致力於追求具有重現性的操作。

然而現實中，經常可以看到「為了挽回一次的虧損而導致崩盤」、「狀況不佳時成績急劇惡化」等情況。這個問題的背後，存在著許多人無意識中做出的「某種行為」。

「試圖挽回的思維」是最大的風險

當交易出現虧損時，許多人會這麼想：

- 下次把它贏回來 - 想提高手數盡快回收 - 採取比平常更積極的策略

這種行為乍看之下很合理，但實際上，

它會成為擴大損失的最危險觸發器。

為什麼「試圖挽回」的行為會失敗

原因在於判斷標準改變了。

通常情況下， 應該是「只有在條件滿足時才進場」， 但卻變成了 「為了填補虧損而勉強進場」的狀態。

換句話說， 從「遵循規則的交易」變成了 「遵循情緒的交易」。

外匯自動交易的作用在於「阻斷情緒」

外匯自動交易的存在就是為了解決這個問題。

其本質在於， 排除基於情緒的決策，強制執行規則。

- 即使出現虧損依然照規則行事 - 即使連敗判斷也不會改變 - 持續採取一致的行動

這便產生了重現性。

但是也有自動交易崩盤的情況

這裡重要的一點是， 並非所有的自動交易都實現了「消除情緒」。

例如，在以下設計中： - 只有進場是自動的 - 停利和停損是自由裁量 - 資金管理是可選擇的

最終還是會有人為判斷介入，同樣的問題還是會發生。

需要的是「整體交易的固定化」

為了實現穩定的操作，必須將以下各項固定為一致的規則： - 進場 - 停利 - 停損 - 資金管理

Phoenix Connect 的「Phoenix PRO」就是基於這個理念設計出來的。

Phoenix PRO 實現的「不受情緒左右的操作」

Phoenix PRO 是一款以外匯自動交易系統，它以日本原創的 Span Model 為基礎，將整個交易結構化。

其特點在於排除了「試圖挽回的餘地」的設計。

透過限制進場來防止勉強的交易 ■ 3項條件一致規則 - 遲行跨度（Chikou Span） - 雲層（Span Model） - 背景偏向

如果這些條件不具備就不會進場，因此 - 出於焦慮的進場 - 勉強的交易 都不會發生。

停利、停損判斷的固定化 ■ 停利：Rikaku Histogram 將市場的動能視覺化，並檢測頂點。

停損：雲層突破標準 以 Span Model 為基準進行自動停損。

這可防止： - 停利時的猶豫 - 停損的拖延

透過資金管理消除「挽回的需求」 ■ 防禦功能 - Entry Guard - Margin Saver

藉由防止產生巨大虧損並將其控制在可恢復的範圍內，從根本上消除了「試圖挽回」這個想法。

「不去挽回」才能帶來勝利

在投資中重要的是， 不是去挽回虧損，而是控制虧損。

- 將損失降至最低 - 累積利潤 - 重複這個過程

這樣的結構支撐著長期的資產增長。

外匯自動交易進入「行為控制」的時代

過去的自動交易， 重視的是精確度有多高， 以及能產生多少利潤。

但是現在， 「能防止多少無謂的行為」 已成為一個重要的主題。

總結…能贏的人「不會試圖挽回」

外匯自動交易是否能產生結果， 不只取決於邏輯的優秀程度， 還取決於行為的一致性。

如果您覺得： - 自己會試圖挽回虧損 - 交易因為情緒而崩盤 - 成績不穩定

那麼您需要從「不試圖挽回的設計」這個角度來重新檢視。

可以說，Phoenix PRO 就是其中一個解決方案，一個「排除情緒，實現重現性操作的外匯自動交易系統」。

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※本文章的目的僅為提供資訊，並不推薦特定的投資行為。最終的投資決策請您自行負責。

作者簡介 Yasuyuki Takiuchi 株式會社 Phoenix Connect 代表／AI 交易戰略師

他擁有跨越航空、重工業、外商顧問、科技公司和 AI 研究等工程、戰略和資料科學領域的職涯。他的職業生涯始於日本航空 (JAL) 的飛機工程師，之後在川崎重工業 (KHI) 經歷了派駐紐約的歷練。透過全球環境中的實務經驗，他培養了結構化思考和定量分析的基礎。

之後，他在一家外商顧問公司從事業務改善和戰略設計，確立了針對複雜商業問題的邏輯處理方法。此外，他在美國那斯達克上市公司 Meta（原 Facebook）累積了 AI 機器學習、資料分析和程式設計領域的實務經驗，深化了結合技術與數據的分析能力。

在投資領域，他從 2004 年開始進行交易。起初，由於自由裁量判斷，他經歷了累計超過 6000 萬日圓的虧損。以此經驗為契機，他得出了「依賴情感的投資無法獲得重現性」的結論，在整合了基本面分析、供需分析和技術分析之後，他開始投入利用 AI 進行機率性市場分析的研究。

作為其成果，他開發了一款 AI 模型，該模型整合了東京證券交易所和比特幣市場的多維度數據，作為「明日日經平均預測 AI」，能提供下一個營業日的上漲機率、下跌機率及預期價格區間。目前，他正在運營並研究一個 AI 持續學習和進化的「具重現性的投資判斷支援模型」。

在「不憑情緒，而是用結構來解讀市場」的理念下，他致力於確立連個人投資者也能實踐的「具重現性的投資戰略」，並從事資訊發布和投資支援工作。

株式會社 Phoenix Connect 一家獨立資產建立顧問公司，透過 AI × 戰略分析，支援投資決策的重現性。 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和服務。 https://www.phoenixconnect.jp/

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