ダッシュボード
今週（2026-03-23 ~ 2026-03-29）
最大の損失源
金曜日のトレード
4回中1勝、累計 -¥45,000
数字を見るだけじゃない。TradeJournalは「どこで負けているか」と「何を止めれば改善するか」を具体的に教えます。
損失源と改善シミュレーション
これらを止めると最大 +¥83,000 改善する可能性
1. 金曜日のトレード
4回中1勝、累計 -¥45,000
+¥45,000
2. 負けた直後のトレード
7回中2勝、累計 -¥23,000
+¥23,000
3. ニューヨーク終盤のトレード
3回中0勝、累計 -¥15,000
+¥15,000
改善の優先順位がひと目でわかる。
実データで試すにはアカウント作成が必要です。
トレード数
12
8W · 4L
勝率
67%
BEP: 35%
総損益
+42,800
今週の合計
平均R値
1.82
BEP: 35%
ルール遵守率
92%
11/12 クリーン
エクイティカーブ（通算損益推移）
全12トレードの推移
+42,800
通算損益
最大ドローダウン
-5,400
PF
2.84
最長連勝
4連勝
最長連敗
2連敗
感情別成績
精神状態とパフォーマンスの相関を把握する
セッション別成績
得意なセッションに集中してトレード機会を絞る
セットアップ別成績
勝率の高いパターンに集中して期待値を上げる
シンボル別成績
取引銘柄ごとのパフォーマンスを比較
ルール違反が検出されました
今週のトレードで以下のルールが違反されています
AIレビュー（サンプル）
任意の期間のトレードをAIが自動分析
勝ちパターン
「冷静」状態 + 東京セッション + ブレイクアウトの組み合わせが最も安定しています。 この条件に該当する3トレードはすべて勝ち、平均R値2.4を記録。
改善ポイント
NYセッションでの勝率が50%と他セッション比で低下。 特に「損切りライン移動」の違反がNYセッションに集中しており、 ボラティリティの高さに対するルール遵守の徹底が課題です。
次週のアクション
NYセッション参入時は必ずストップを事前設定し、トレード中の変更を禁止する。 まずこの1点だけ集中して改善しましょう。
他のトレーダーへの AI レビューも、こんなふうに届きます
連勝後の罠を検知したケース
勝率 62% / PF 0.94 / 連勝後の翌日 N=8
危険パターン
3 連勝以上の翌日の勝率は 24%（通常 54% 比 -30pt）。 平均ロットも普段の 1.8 倍に拡大しており、 典型的な「自信過剰トレード」が成立しています。
推奨ルール
3 連勝後はロットを通常の 50% に強制制限する 「クールダウンルール」を 1 週間試してみてください。
ルール違反の損失インパクト分析
違反 17 件 / 遵守 36 件 / 月次 -84,200 円
数値的事実
違反トレード 17 件の平均損益は -7,820 円、 遵守時の平均 +1,560 円 と比較して 差は約 9,400 円。 違反による推定損失は -93,200 円で、 今月の総損失の 110% を説明します。
改善シミュレーション
最も多い違反「損切りラインを動かす」を 1 件減らせば、 過去 3 ヶ月の中央値で +5,200 円 / 月の改善が見込めます。
感情別パフォーマンスの可視化
全 92 トレード / 5 つの感情ラベル
冷静
67%
平均 +1.4R · n=38
緊張
54%
平均 +0.6R · n=15
焦り
23%
平均 -0.9R · n=13
興奮
31%
平均 -0.4R · n=11
退屈
40%
平均 +0.1R · n=15
AI からのコメント: 「焦り」と「興奮」の合計 24 トレードを 除外すると、月次は +38,400 円 に転換します。 「焦りを感じたら 15 分待つ」というルールを 1 つ加えることが、 最も費用対効果の高い改善になりそうです。
※ いずれもサンプルです。実際のレビューはあなたのトレード記録に基づいて生成されます。
自分のデータで分析を始めましょう
ここに表示されているのはデモデータです。実際のトレードを記録すると、 あなた自身の感情パターン・得意セッション・ルール遵守状況が数字で見えるようになります。
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