""" インスタント（評価なし）口座の比較モンテカルロ。Moneta Funded と Blueberry Funded。 記事 content/articles/moneta-instant-pro-half-price-worth-it-2026-09.mdx の数値の裏付け。 価格・ルールはすべて 2026-09-10 に各社の公式チェックアウト／ヘルプセンターで実測した。 -------------------------------------------------------------------------- 比較対象 -------------------------------------------------------------------------- A. Moneta Instant Pro 分配88% / 最大DD8%トレーリング 日次損失4% / 1日の利益上限4%（到達で当日終了） $10K $250（定価$500）/ $100K $2,650（定価$5,300） いずれも TOKONATSU50（50%OFF）適用後 B. Blueberry Instant Elite 分配80% / 最大DD10%トレーリングロック 日次損失なし / 利益上限なし / 最低5取引日 $10K $340（定価$400）/ $100K $2,380（定価$2,800） いずれも BERRY15（15%OFF）適用後 C. Blueberry Instant Lite 分配80% / 最大DD4%トレーリングロック / 日次2% / 一貫性15% $10K $118.15（定価$139）/ $100K $667.25（定価$785） いずれも BERRY15（15%OFF）適用後 -------------------------------------------------------------------------- 前提 -------------------------------------------------------------------------- - トレーダーの実力は「初期残高に対する日次損益率」の正規分布で表す。 同じ人が同じ手法を回す想定なので、全プランに同じ乱数列を当てる（対応のある比較）。 - トレーリングDDは「最高エクイティに追従し、初期残高に達したらそこでロック」。 Moneta / Blueberry とも公式の説明はこの形。 - 出金は期末に1回だけ行う簡略化。失格すると受取0、参加費は戻らない。 - 一貫性ルール（Instant Lite の15%）は出金の「保留」であって没収ではないので、 手取りからは引いていない。60日時点で保留に当たる割合を「出金保留率」として別に出す。 - 最大DD・日次DDは公式にはエクイティ（含み損益込み）で判定されるが、 ここは日次の終値ベースなので、日中の一時的な逆行で飛ぶケースを拾えていない。 したがって失格率はどのプランも実態より低めに出る。 - 1トレードアイデアのリスク上限（Moneta 2%→1.5% / Blueberry 1.5%）は 日次粒度では表現できないため未実装。実際はこれが上振れの裾を削るので、 ここで出る成績は実態より「甘め」に出ていることに注意。 - 最低取引日数（Blueberry Elite の5日など）も未実装。 使い方: python scripts/sim-instant-moneta-vs-blueberry.py """ import numpy as np SEED = 20260910 N_PATHS = 40_000 N_DAYS = 60 # 約3か月の営業日 SIGMA = 0.01 # 日次損益の標準偏差（初期残高比 1%） class Plan: def __init__(self, name, fee, split, max_dd, trailing, daily_loss=None, daily_profit_cap=None, consistency=None): self.name = name self.fee = fee self.split = split self.max_dd = max_dd # 初期残高比 self.trailing = trailing # True: 最高値追従（初期残高でロック） self.daily_loss = daily_loss # 日次損失上限（初期残高比） self.daily_profit_cap = daily_profit_cap # 1日の利益上限（初期残高比） self.consistency = consistency # 出金時チェック：1日の利益が総利益に占める上限 BOOKS = { 10_000: [ Plan("Moneta Instant Pro", 250.00, 0.88, 0.08, True, daily_loss=0.04, daily_profit_cap=0.04), Plan("BB Instant Elite", 340.00, 0.80, 0.10, True), Plan("BB Instant Lite", 118.15, 0.80, 0.04, True, daily_loss=0.02, consistency=0.15), ], 100_000: [ Plan("Moneta Instant Pro", 2650.00, 0.88, 0.08, True, daily_loss=0.04, daily_profit_cap=0.04), Plan("BB Instant Elite", 2380.00, 0.80, 0.10, True), Plan("BB Instant Lite", 667.25, 0.80, 0.04, True, daily_loss=0.02, consistency=0.15), ], } def run_plan(plan, daily, account): """daily: (paths, days) の日次損益率。戻り値: 受取純額（参加費控除後）と失格フラグ。""" paths, days = daily.shape bal = np.ones(paths) # 初期残高=1.0（初期残高比） hwm = np.ones(paths) alive = np.ones(paths, dtype=bool) max_day_profit = np.zeros(paths) # 一貫性判定用 for d in range(days): r = daily[:, d].copy() # 1日の利益上限：超えた分は取れない（到達時点で当日終了） if plan.daily_profit_cap is not None: r = np.minimum(r, plan.daily_profit_cap) # 日次損失上限：下回ったらその日で失格 if plan.daily_loss is not None: hit = alive & (r <= -plan.daily_loss) alive &= ~hit bal = np.where(alive, bal + r, bal) max_day_profit = np.where(alive & (r > max_day_profit), r, max_day_profit) hwm = np.maximum(hwm, bal) if plan.trailing: # 最高値追従。ラインが初期残高に達したらそこでロックされ、以後は上がらない floor = np.minimum(hwm - plan.max_dd, 1.0) else: floor = np.full(paths, 1.0 - plan.max_dd) alive &= bal > floor profit = np.where(alive, np.maximum(bal - 1.0, 0.0), 0.0) * account net = profit * plan.split - plan.fee # 一貫性ルールは「出金リクエストの保留」であって没収ではない（公式明記： # "the request is paused rather than declined ... Nothing is deducted"）。 # したがって手取りからは引かず、60日時点で保留になる割合を別途返す。 paused = np.zeros(paths, dtype=bool) if plan.consistency is not None: total = np.maximum(bal - 1.0, 1e-12) paused = alive & (profit > 0) & ((max_day_profit / total) > plan.consistency) return net, ~alive, paused def cost_table(account): """参加費が買っている実効DD枠と、参加費を回収する地点（解析解）。 実効DD枠 = 口座サイズ × 最大DD% × 分配率 （損は口座の総額で判定されるのに、益は分配率を掛けた分しか受け取れないため） """ out = [] for plan in BOOKS[account]: effective_dd = account * plan.max_dd * plan.split breakeven = plan.fee / (plan.split * account) out.append((plan.name, plan.fee, effective_dd, effective_dd / plan.fee, breakeven * 100)) return out def summarize(account, mu): # 呼ぶたびに同じ種から引き直す。こうしないと呼び出し順で数字が変わり、 # 記事の表とグラフが食い違う。実力水準どうしも同じ乱数列で比べられる。 daily = np.random.default_rng(SEED).normal(mu, SIGMA, size=(N_PATHS, N_DAYS)) rows = [] for plan in BOOKS[account]: net, dead, paused = run_plan(plan, daily, account) rows.append((plan.name, net.mean(), (net > 0).mean(), dead.mean(), paused.mean())) return rows if __name__ == "__main__": for account in (10_000, 100_000): print("=" * 92) print(f"口座サイズ ${account:,} / モンテカルロ {N_PATHS:,}本 × {N_DAYS}営業日 / 日次ボラ {SIGMA*100:.1f}%") print("=" * 92) print("\n[解析解] 参加費で買える実効DD枠（口座 × 最大DD% × 分配率）と、参加費を回収する地点") print(f" {'プラン':26} {'参加費':>10} {'実効DD枠':>12} {'枠/参加費':>10} {'±0になる利益':>14}") for name, fee, eff, ratio, be in cost_table(account): print(f" {name:26} {fee:9,.0f}$ {eff:11,.0f}$ {ratio:9.2f}倍 {be:13.2f}%") for mu in (0.0000, 0.0005, 0.0010, 0.0020): exp = mu * N_DAYS * 100 print(f"\n[日次期待値 {mu*100:+.2f}% / {N_DAYS}日で期待 {exp:+.1f}%]") print(f" {'プラン':26} {'平均手取り':>12} {'プラス確率':>10} {'失格率':>8} {'出金保留率':>10}") for name, mean, pwin, dead, paused in summarize(account, mu): print(f" {name:26} {mean:11.0f}$ {pwin*100:9.1f}% {dead*100:7.1f}% {paused*100:9.1f}%") print()