「为什么无论做多少年都无法获利？」…FX・CFD经验者陷入的“缺乏重现性交易”的真面目【CFD 研讨会】

Q: 在CFD研讨会中能学到什么？

您将学习如何运用AI分析与Span Model，设计出不依赖直觉的「具备重现性的交易规则」以及风险管理。

Q: 讲师具备什么样的经历？

Yasuyuki Takiuchi先生曾在Meta等企业负责AI与数据分析，并通过独家模型达成了超过1亿日圆的获利。

Q: 这场研讨会的对象是谁？

主要是针对「交易多年但成绩始终不稳定」、有此烦恼的外汇与CFD经验者所设计。

在资产管理中，虽然外汇（FX）与差价合约（CFD）具备极高的资金效率，但许多个人投资者却面临着「无法持续获利」的瓶颈。为什么即便累积了知识与经验，结果却依然无法稳定？其本质就在于「重现性」。本篇文章将剖析外汇与CFD交易中缺乏重现性的课题，解说为了结构性获利所需的思维方式，并介绍备受瞩目、旨在解决此问题的CFD研讨会内容。 即便累积经验也无法获利的理由……「凭感觉交易」的极限 多数外汇与CFD经验者，过去肯定都通过书籍、视频、研讨会等管道累积了相关知识。然而，尽管如此，结果依然无法稳定的背后，存在着一个共通点。 「在判断标准模糊的状态下进行交易」 ・进场的依据凭借直觉与感觉 ・停损的标准缺乏一致性 ・对市场环境的认知过于主观 在这种状态下，即便暂时获利，也无法被重现。最终的结果，便是陷入不断重复相同错误并失去资金的结构之中。 何谓「具备重现性的交易」 那么，能够稳定累积利润的交易究竟是什么？答案很简单。 是否具备「无论谁来看都会得出相同判断的『结构』」 要实现具备重现性的交易，以下三个要素不可或缺： ・进场、停利、停损的明确规则 ・市场环境（趋势或盘整）的定义 ・风险与资金分配的预先设计 只有将这些要素系统化之后，「不受情绪左右的决策」才得以实现。 从6,000万日圆的亏损中看见的「结构重要性」 Phoenix Connect代表Yasuyuki Takiuchi，过去也曾面临相同的课题。他从2004年开始进行交易，经历了累计超过6,000万日圆的亏损。 其原因非常明确。 「依赖感觉的交易毫无重现性可言」 以此体悟为契机，他将交易重新设计为一种「结构」。他集成了基本面、供需面与技术面，并进一步结合AI的几率分析，建构出独自的模型。 结果，他以日经平均CFD为中心的投资操作，达成了超过1亿日圆的利润。现在，他将这套逻辑以「可重现的形式」系统化并对外提供。 AI分析×Span Model……将判断转化为「几率」 他所提倡的交易内核，是以下两者的结合： AI分析 × Span Model 传统的裁量交易往往依赖「看起来会涨」、「看起来会跌」这类主观判断，但通过这个手法： ・上涨几率与下跌几率 ・预期价格波动范围 ・市场阶段 这些要素都能够进行量化判断。 如此一来，交易将从「预测」转变为「基于几率的决策」。 在CFD研讨会中能学到的「交易设计」 目前正在举办的【CFD 研讨会】，就是一个能有系统地学习这种具备重现性交易的管道。 在这场研讨会中，不仅仅是解说交易手法，更能学习到「设计理念」本身，例如： ・交易规则的设计方法 ・市场结构的解读方式 ・风险管理与资金管理的框架 ・裁量交易与自动交易的搭配使用 其中最具特色的一点是，研讨会专注于： 打造出能够解释「为什么会做出该判断」的状态 实绩与第三方验证所展现的「透明度」 此外，本研讨会所探讨的交易逻辑，皆由第三方成绩管理服务进行即时记录与公开。 ・无裁量人为干预 ・交易履历、损益、最大回撤（Drawdown）的可视化 ・持续公开前瞻测试（Forward Test）结果 通过这种方式，能够客观地确认「不仅是理论，在实际运作中是如何发挥作用的」，这也是该研讨会的一大特色。 CFD交易不是「技术」而是「设计」 许多人认为交易是一门「技术」。但其本质并非如此。 交易，就是决策的设计 在什么条件下进场、在哪里出场、要承担多少风险。将这些条件预先定义好，并落实为可重现的形式，将直接关系到长期的资产累积。 总结……从「感觉」走向「结构」 要在外汇与CFD中稳定获利，所需要的并非特殊才能。 真正需要的是： ・明确的判断标准 ・作为结构的交易设计 ・基于几率的决策 如果您觉得： ・交易了许多年但成绩始终不稳定 ・无法将获利模式语言化 ・想摆脱受情绪左右的交易 那么，从「结构」的视角重新查看您的交易，绝对是值得一试的。 CFD研讨会应该能为您提供具体的判断材料。 ➡【CFD 研讨会】针对经验者｜通过AI分析×Span Model建构的重现性交易设计｜免费在线实践讲座 https://www.phoenixconnect.jp/fx-seminar ※本篇文章旨在提供信息，并不推荐任何特定的投资行为。投资伴随风险。请您自行承担责任并做出最终判断。 ■作者简介 Yasuyuki Takiuchi 株式会社Phoenix Connect 代表／AI交易策略师 拥有横跨航空、重工业、外商顾问、科技企业与AI研究等工程、战略与数据科学领域的丰富职涯。最初于日本航空（JAL）担任航空机工程师，随后在川崎重工业（KHI）累积了驻扎纽约的经验。通过在全球环境下的实务工作，培养了结构性思考与量化分析的基础。 之后，他在外商顾问公司从事业务改善与战略设计，针对复杂的商业课题确立了逻辑性的解决方法。此外，他更在美国纳斯达克上市企

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