【FX Seminar】经验者适用｜AI分析×SPAN模型建构可拷贝交易设计｜免费在线实践讲座 在外汇交易中，即使只获得一次巨额利润的经验，也会强烈地烙印在脑海中。然而，正是这种成功经验，常常成为之后交易成绩不稳定的原因。为什么明明有「赢钱的经验」，却无法持续获利呢？——答案就在于「无法拷贝的利润」。本文将解说这个常被忽略的结构性问题，以及引导走向可拷贝交易的 FX Seminar 的思维方式。 为何成功经验会扭曲交易？ 在交易中一旦大幅获利，许多人会这样想： 「用这个方法就行得通」 然而，却很少有人去验证那笔利润是否真的具有可拷贝性。例如，仅仅是偶然搭上了趋势、承担了过多的风险、或是市场环境特殊。即使是这种情况，也会被视为「成功经验」。 「无法拷贝的获利」的危险性 问题在于，人们会以这种成功经验为基准继续交易。例如，勉强在相同场景寻找机会进场、增加交易手数、或是风险管理变得松懈。结果就是，「应该能赢的方法」开始失效，这种现象就会发生。 交易中重要的是「是否能够拷贝」 在外汇交易中真正重要的是， 该结果是否能够被拷贝 。也就是说，在相同条件下做出相同判断，就能趋近相同结果，这种结构是必须的。 阻碍可拷贝性的 3 个因素 许多交易者无法创建可拷贝性的原因，可归纳为以下几点：① 条件的暧昧性：以「大概差不多」来做判断。② 判断的摇摆不定：相同情况下行动却会改变。③ 风险的不一致：每次交易的风险量都不同。 Phoenix PRO 实现的「可拷贝性结构化」 为了解决这些问题而开发的，就是「Phoenix PRO」。在这个系统中，通过明确定义交易条件、将判断标准规则化、以数值统一风险管理，实现了「可拷贝的交易」。此外， AI 提示的上涨几率、下跌几率、预期波动幅度 ，让交易能基于「几率」而非仅凭感觉来判断。 FX Seminar 所学的「如何建构可拷贝性」 目前正在举办的【FX Seminar】中，可以系统性地学习这种「可拷贝的交易设计」。主要内容包括：赋予可拷贝性的条件设置、进场、获利了结、停损的定义、风险管理的统一、摆脱凭感觉交易等实际操作主题。其中特别重要的是，「创建一个能够解释为何能赢的状态」。 实际运营数据所展现的「可拷贝性证明」 在本次 Seminar 中，实际交易历史和第三方验证数据也公开展示：即时的向前测试 (Forward Testing)、无裁量介入的运营、损益、回撤的透明性。通过这些，可以具体理解「可拷贝性究竟是什么」。 能否解释「赢的理由」 在交易中，有一个重要的问题：「为何在那笔交易中获胜？」。如果无法回答这个问题，那么那笔利润很可能无法被拷贝。 总结…排除偶然性之后，稳定性才随之而来 在外汇交易中要取得稳定的成果，就必须不依赖偶然的成功，创建可拷贝的结构，这是不可或缺的。如果您有「虽然能大赚一笔，但成绩却不稳定」、「做法相同，结果却不同」、「获胜的理由含糊不清」这些感受，那么原因可能在于「缺乏可拷贝性」。FX Seminar 将会是一个查看该结构，并将交易转变为「可拷贝的资产管理」的有效机会。 ➡【FX Seminar】经验者适用｜AI分析×SPAN模型建构可拷贝交易设计｜免费在线实践讲座 https://www.phoenixconnect.jp/fx-seminar ※本文旨在提供信息，并非推荐特定投资方法或服务。投资伴随风险。最终决定请自行负责。 ■作者简介 Yasuyuki Takiuchi Phoenix Connect 公司 代表／AI交易策略师 拥有横跨工程学、战略学、数据科学的职业生涯，包括航空、重工业、外资系咨询公司、科技企业及 AI 研究领域。在日本航空（JAL）以飞机工程师开始职业生涯，之后于川崎重工业（KHI）经历了纽约常驻。通过全球环境下的实务，培养了结构性思考和定量分析的基础。 之后，在外资系咨询公司从事业务改善与战略设计，确立了处理复杂商业课题的逻辑方法。进一步，在美国 NASDAQ 上市企业 Meta（前 Facebook）累积了 AI 机器学习、数据分析、编程领域的实务经验，深化了融合科技与数据的分析能力。 在投资领域，自 2004 年开始进行交易。初期由于依赖主观判断，累积损失超过 6,000 万日圆。以此经验为契机，得出「依赖情绪的投资无法获得可拷贝性」的结论，并开始研究结合基本面分析、供需分析、技术分析，以及 AI 进行几率性市场分析。 作为成果，集成了东京证券交易所及比特币市场的多维数据，开发出作为「明日日经平均预测 AI」的 AI 模型，能够提示次一交易日的上涨几率、下跌几率、预期波动幅度。目前，正进行 AI 持续学习与进化的「可拷贝投资判断支持模型」的运营与研究。 以「不凭情绪，而是凭结构读懂市场」为理念，旨在确立个人投资者也能实践的「可拷贝投资策略」，并致力于信