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Exit Strategies

エントリーは簡単ですが、すべてを左右するのはエグジットです。規律あるエグジットを伴う平凡なエントリーは、エグジット計画のない完璧なエントリーを上回ります。このスキルでは、暗号資産およびSolanaトークンの取引における、体系的でルールに基づいたエグジット手法を扱います。

Why Exits Matter

• エントリーは、参加するかどうかを決めます。エグジットは、どれだけ利益を残せるかを決めます。
• ほとんどのトレーダーは労力の90%をエントリーに、10%をエグジットに費やしています。この比率を逆転させましょう。
• エグジットを明確に定めていないと感情に頼ることになり、一貫性を保てなくなります。
• すべての取引では、エントリー前に3種類のエグジットを定めておく必要があります。損切り、利益確定、トレーリングストップです。

Exit Categories

1. Stop Loss — Risk Management Exits

下落リスクを抑えるため、ポジションを決済する価格水準をあらかじめ定めます。

方法	説明	最適な対象
固定パーセンテージ	エントリー価格 − X%で決済	シンプルなセットアップ、初心者
ATRベース	エントリー価格 − ATR(14) × 倍率	ボラティリティに応じた調整
サポートレベル	直近のスイング安値を下回ったら決済	テクニカル指標で定めるリスク
最大損失	SOL/USDの絶対上限	口座の保護

ATRベースのストップ（推奨デフォルト）：

import pandas_ta as ta

atr = df.ta.atr(length=14)
stop_loss = entry_price - (atr.iloc[-1] * 2.0)  # 2x ATR below entry

倍率の目安：

• 1.5× — タイト。高い勝率が必要です。スキャルピングに適しています。
• 2.0× — 標準。ノイズの除去とリスクのバランスが取れています。
• 3.0× — 広め。ボラティリティの高い状況でのスイングトレード向けです。

詳しい手法については、references/stop_loss_methods.mdを参照してください。

2. Take Profit — Target Exits

利益を確定する水準をあらかじめ定めます。

固定リスクリワード目標：

risk = entry_price - stop_loss_price
tp_2r = entry_price + (risk * 2)  # 2:1 R:R
tp_3r = entry_price + (risk * 3)  # 3:1 R:R
tp_5r = entry_price + (risk * 5)  # 5:1 R:R

段階的エグジットの枠組み（ミームトークン／PumpFunトークンに推奨）：

トランシェ	サイズ	目標	その後の対応
1	25%	リスクの2倍	ストップを損益分岐点に移動
2	25%	リスクの3～5倍	残りにトレーリングストップを適用
3	25%	リスクの5～10倍	トレーリングストップを引き締める
4	25%	トレーリングストップ	ムーンバッグ — 保有を続ける

時価総額の節目でのエグジット：

PumpFunやミームトークンでは、リスクリワード比があまり意味を持たないため、以下の方法を使います。

milestones = [
    {"mcap": 50_000,  "sell_pct": 0.25, "label": "Cover cost"},
    {"mcap": 100_000, "sell_pct": 0.25, "label": "Lock profit"},
    {"mcap": 500_000, "sell_pct": 0.25, "label": "Major profit"},
    # Hold 25% as moonbag with trailing stop
]

フィボナッチ・エクステンション目標や出来高ベースのエグジットを含む詳しい手法については、references/take_profit_strategies.mdを参照してください。

3. Trailing Stop — Trend-Following Exits

価格上昇に追随し、下方向には決して動かない動的なストップです。

パーセンテージトレーリング：

def percentage_trailing_stop(
    current_price: float,
    highest_since_entry: float,
    trail_pct: float = 0.10,
) -> tuple[float, bool]:
    """Return (stop_level, triggered)."""
    highest = max(highest_since_entry, current_price)
    stop = highest * (1 - trail_pct)
    return stop, current_price <= stop

ATRトレーリング（シャンデリア・イグジット）：

def chandelier_exit(
    highs: list[float],
    atr_value: float,
    multiplier: float = 2.5,
    lookback: int = 22,
) -> float:
    """Highest high over lookback minus ATR * multiplier."""
    highest_high = max(highs[-lookback:])
    return highest_high - (atr_value * multiplier)

EMAトレーリング：

# Exit when close < EMA for M consecutive bars
ema = df.ta.ema(length=20)
below_ema = df["close"] < ema
consecutive_below = below_ema.rolling(3).sum() == 3  # 3 bars below

一般的なEMA期間：10（スキャルピング）、20（デイトレード）、50（スイングトレード）。

パラボリックSAR、スーパートレンド、段階的トレーリングについては、references/trailing_stops.mdを参照してください。

4. Time-Based Exits

定めた期間内に取引が有利な方向へ動かなければ決済します。

bars_since_entry = current_bar - entry_bar
if bars_since_entry > max_hold_bars and current_pnl <= 0:
    exit_reason = "time_stop"

目安：

• スキャルピング：5～15分
• デイトレード：4～8時間
• スイングトレード：3～5日
• PumpFunのスナイプ：2～10分（トークンによって異なります）

時間ベースのストップにより、動きのない取引に資金が拘束されるのを防げます。

5. Signal-Based Exits

エントリーシグナルを発生させたインジケーターが反転したときに決済します。

# RSI reversal exit
rsi = df.ta.rsi(length=14)
if position == "long" and rsi.iloc[-1] > 70:
    exit_reason = "rsi_overbought"

# MACD crossover exit
macd = df.ta.macd()
if macd["MACDs_12_26_9"].iloc[-1] < macd["MACDh_12_26_9"].iloc[-1]:
    exit_reason = "macd_bearish_cross"

シグナルによるエグジットは、トレーリングストップと組み合わせると効果的です。シグナルが出たときにすぐ全決済するのではなく、トレーリングストップを引き締めます。

6. Liquidity-Based Exits

出来高や流動性が低下し、円滑に決済しにくくなっていることを示したときに決済します。

recent_vol = df["volume"].rolling(10).mean().iloc[-1]
baseline_vol = df["volume"].rolling(50).mean().iloc[-1]

if recent_vol < baseline_vol * 0.3:  # Volume dropped to 30% of baseline
    exit_reason = "liquidity_deterioration"

流動性が急速に失われる可能性のある、時価総額の小さいSolanaトークンでは特に重要です。

PumpFun-Specific Exit Rules

PumpFunトークンには独自の値動きがあり、専用のエグジットロジックが必要です。

Pre-Graduation Exits

85 SOLに達する前のボンディングカーブ上のトークン：

bonding_fill_pct = current_fill_sol / 85.0

if bonding_fill_pct > 0.90:
    # Near graduation — decide: hold through or exit before
    # Graduation creates volatility spike, both up and down
    pass

if bonding_fill_pct < 0.50 and time_since_entry > 300:  # 5 min
    exit_reason = "stalled_bonding_curve"

Volume Decay Exits

buy_vol_1m = get_buy_volume(token, "1m")
buy_vol_5m = get_buy_volume(token, "5m") / 5  # Normalize to per-minute

if buy_vol_1m < buy_vol_5m * 0.3:
    exit_reason = "buy_volume_decay"

Time Decay for PumpFun

成功するPumpFunトークンの多くは、最初の数分で勢いを示します。

期間	対応
0～2分	保有 — 判断するには早すぎます
2～5分	エントリー時から2倍になっていなければ決済
5～10分	エントリー時から3倍になっていなければ決済
10分以降	期待するのではなく、トレーリングストップを適用

退出ルールの組み合わせ

完全な退出計画では、複数のルールを組み合わせます。以下は推奨テンプレートです。

exit_plan = {
    "hard_stop": {
        "type": "fixed_percentage",
        "value": 0.20,  # -20% max loss
        "priority": 1,   # Checked first, always honored
    },
    "atr_stop": {
        "type": "atr_trailing",
        "multiplier": 2.5,
        "atr_length": 14,
        "priority": 2,
    },
    "take_profit": {
        "type": "scaled",
        "tranches": [
            {"at_rr": 2, "sell_pct": 0.25},
            {"at_rr": 4, "sell_pct": 0.25},
            {"at_rr": 8, "sell_pct": 0.25},
        ],
        "priority": 3,
    },
    "time_stop": {
        "type": "max_bars",
        "value": 50,
        "condition": "if_not_profitable",
        "priority": 4,
    },
}

優先順位：ハードストップ ＞ ATR トレーリング ＞ 利益確定 ＞ 時間ストップ。

ハードストップは常に有効で、決して上書きされません。ATR トレーリングストップは、最初の利益確定分が約定した後に有効になります。時間ストップは、トレードがまだ利益を出していない場合にのみ発動します。

よくある退出時のミス

ミス	問題	対処法
損切りを設定しない	損失が無制限になる	エントリー前に必ず最大損失を定める
ストップを広げる	事後的にリスクが増加する	ストップを価格から遠ざけない
利益を確定しない	勝ちトレードが負けに変わる	分割決済を使う
一括で決済する	利益を取り逃す、または早すぎる決済につながる	複数回に分けてポジションを縮小する
キリのよい価格にストップを置く	他のトレーダーと注文が集中し、狙われやすくなる	少しランダムな幅を設ける
ストップが近すぎる	通常のボラティリティで損切りされる	ATR ベースのストップを使う
トレーリングせずに期待する	利益を失う	最初の利益確定後にトレーリングを有効にする
流動性を無視する	想定した価格で決済できない	ポジションサイズを決める前にスプレッドと板の厚さを確認する

他のスキルとの連携

• position-sizing — 損切りまでの距離に基づいてポジションサイズを決めます。 position_size = (account_risk * account_balance) / (entry - stop_loss)
• risk-management — 退出はリスク制限を徹底する仕組みです。
• pandas-ta — ATR、EMA、RSI、MACD を使って、シグナルベースの退出やトレーリング退出を行います。
• slippage-modeling — 退出時の約定コストを見積もり、現実的な目標を設定します。
• liquidity-analysis — ポジションに入る前に退出時の流動性を確認します。

ファイル

リファレンス

• references/stop_loss_methods.md — 損切りの手法とアンチパターンの完全なガイド
• references/take_profit_strategies.md — 分割決済、リスクリワード目標、フィボナッチ・エクステンション
• references/trailing_stops.md — トレーリングストップの実装とパラメーターのガイダンス

スクリプト

• scripts/exit_simulator.py — 合成価格データを使って退出戦略をシミュレーションし、比較します
• scripts/stop_loss_calculator.py — ストップ水準、ポジションサイズ、リスクリワード目標を計算します