FRAMA徹底解説｜計算方法と実践活用ガイド

「相場の動きが読みづらい…」「移動平均線じゃ、だましが多くて困る！」そんな悩みを抱えていませんか？特に昨今のボラティリティが高まる市場では、単純なテクニカル指標だけでは勝ち抜くのが難しくなってきています。

皆さんご存じの通り、移動平均線は相場分析の基本ツール。でも、「いつも後追い」「だましに振り回される」そんな不満を感じたことがある方は多いはず。特にEMA（指数移動平均）やSMA（単純移動平均）では、急激な価格変動に追従できず、エントリータイミングが遅れることも…。

そんな中、注目を集めているのが「FRAMA（Fractal Adaptive Moving Average）」です！フラクタル次元を使って市場のノイズを削減しつつ、トレンドへの反応速度を自動で調整する超優秀なテクニカルツール。従来の移動平均とは一線を画す性能で、変動の激しい相場でも頼れる存在です。

この記事では、FRAMAの仕組みや計算方法、トレーディングでの活用法をわかりやすく解説していきます。

FRAMAとは？フラクタル次元で進化する移動平均
FRAMAの計算方法をわかりやすく解説
1. FRAMAを用いたトレンドフォロー戦略の構築
2. FRAMAインジケーターの導入と設定方法
まとめ｜FRAMAで市場の変動に柔軟対応する方法
FRAMAインジケーターダウンロード
1. 使い方

FRAMAとは？フラクタル次元で進化する移動平均

FRAMA（Fractal Adaptive Moving Average）は、市場のノイズに強く、トレンド変化に素早く対応する革新的な移動平均です。従来の単純移動平均（SMA）や指数移動平均（EMA）と違い、ジョン・エイラーズ氏が提唱した「フラクタル次元」という数学的概念を用いて、価格変動の複雑さを測定しながら滑らかさを自動調整します。

ポイントは「自適応」という特徴。相場が穏やかな時はゆるやかに反応し、ボラティリティが高まる局面では俊敏に動くため、無駄なだましシグナルを抑えつつ、本物のトレンドだけをしっかりキャッチできるのです。

なぜフラクタル次元が効果的なのか？これは、市場価格が「自己相似性（フラクタル構造）」を持つためです。短期・長期に関係なく、価格チャートは同じようなパターンを繰り返します。この性質を数値化し、現在の相場状況に応じて「どれだけ平滑化するべきか」を判断するのがFRAMAの核心です。

結果として、FRAMAはEMAのように遅すぎず、SMAのようにノイズに弱くならず、KAMA（カウフマン適応移動平均）とも異なる独自の反応速度を実現します。これにより、特にフォレックスや株式市場のような値動きの激しい場面でも、トレーダーにとって非常に有効なツールとなるのです。

フラクタル次元とは？市場分析への応用

フラクタル次元とは、「自己相似性」を数学的に定量化する指標で、図形がどれだけ複雑かを示す尺度です。自然界では木の枝や雪の結晶、海岸線などに見られるこの概念が、実は金融市場の価格チャートにも当てはまるのです。

市場価格は一見ランダムに動いているように見えますが、よく観察すると似たようなパターンを繰り返しています。これが「価格のフラクタル構造」。時間軸を変えても同じような動きが見える現象を、フラクタル次元で捉えることで「どれだけ相場がざわついているか（ノイズが多いか）」を数値化できます。

具体的には、一定期間の最高値・最安値の動きを使ってフラクタル次元を計算し、その値によってFRAMAの平滑化係数が調整されます。値が大きい時はノイズが多いと判断し、移動平均を滑らかに。逆に値が小さい時はトレンドが明確と見なし、素早く価格に追従させます。

この動的な調整こそが、FRAMAが「遅すぎず、敏感すぎない」優秀な指標である理由です。市場の複雑さを味方につけ、価格の本質的な流れを見極めるための武器となるわけです。

自適応移動平均との違いとFRAMAの優位性

自適応移動平均（Adaptive Moving Average, AMA）は、相場の状況に応じて計算パラメータを自動調整する移動平均手法ですが、その中でもFRAMAは他のAMA系指標とは一線を画す特徴を持っています。特に比較対象となるのは、カウフマン適応移動平均（KAMA）です。

FRAMAの計算方法をわかりやすく解説

「FRAMAって結局どうやって計算するの？」と気になりますよね。実は、FRAMAの計算はやや複雑ですが、理解すれば他の移動平均以上に「納得できるロジック」が見えてきます。

FRAMAの基本的な計算ステップ

フラクタル次元（D）の計算
まず、指定した期間内での最高値と最安値を使い、価格の「複雑さ」を数値化します。これがフラクタル次元D。Dが高いとノイズが多い、低いとトレンドが強いと判断されます。
スムージングファクター（α）の算出
次に、フラクタル次元Dを使ってスムージングファクターαを計算します。このαは「どれくらい移動平均を滑らかにするか」の係数で、Dが大きければ滑らかに、小さければ敏感に反応します。
FRAMAの更新式
最後に、以下の式を使ってFRAMAの値を更新します。
FRAMA(n) = α × Price(n) + (1 – α) × FRAMA(n-1)
これはEMA（指数移動平均）と似ていますが、αが固定値ではなくフラクタル次元に応じて変動する点が大きな違いです。

この計算過程によって、FRAMAは市場の状態に応じて自動で感度を調整し、だましを抑えつつ本物のトレンドだけにフォーカスできるのです。

計算式とパラメータの意味を徹底図解

FRAMAの計算式は一見難解ですが、パーツごとに分けて理解すれば、その仕組みはとても論理的です。ここでは具体的な数式と、それに含まれる各パラメータの役割を徹底解説します。

【FRAMAの計算式】

FRAMA(n) = α × Price(n) + (1 – α) × FRAMA(n-1)

この式は指数移動平均（EMA）に似ていますが、決定的な違いは「α（スムージングファクター）」がフラクタル次元に応じて毎回変動する点です。

【α（スムージングファクター）の算出式】

α = exp(-4.6 × (D – 1))

ここで「D」がフラクタル次元です。一般的にDは1〜2の間を取ります。Dが1に近いほどトレンドが強く、2に近いほどノイズが多い状態を示します。

Dが小さい時（1.1〜1.3程度）
→ トレンドがはっきりしている → αが大きくなり、FRAMAが素早く価格に追従
Dが大きい時（1.7〜2.0程度）
→ 市場がノイジー → αが小さくなり、FRAMAが滑らかに動く

この「動的なα」がFRAMA最大の特徴です。市場の状態に合わせてシグナル感度を自動調整することで、不要なだましを減らし、本質的なトレンドだけを捉えられるようになります。

【他のパラメータとの違い】

KAMAは効率比（ER）を使いますが、これは「直線距離」と「合計変動幅」を比較する指標です。一方、FRAMAは価格のフラクタル次元という「形の複雑さ」を基準にするため、より市場の構造的な動きを反映します。

この違いが、FRAMAの「過去データ依存ではなく、今この瞬間の相場状況に応じた適応性」を生み出す要因となっています。

EMAやKAMAとの違いを比較し理解する

移動平均といえば、まず思い浮かぶのが「SMA（単純移動平均）」と「EMA（指数移動平均）」ですが、これに加えて「KAMA（カウフマン適応移動平均）」もよく使われる指標です。では、FRAMAはこれらとどう違うのでしょうか？それぞれの特性を比較しながら、FRAMAの独自性を解説します。

【EMA（指数移動平均）】

特徴：直近の価格に重みを置くシンプルな計算式。
メリット：トレンドに敏感に反応。
デメリット：ノイズにも過敏に反応し、だましが多発。

【KAMA（カウフマン適応移動平均）】

特徴：効率比（ER）を使い、価格の「効率的な動き」を基に平滑化を調整。
メリット：レンジ相場でのノイズ除去に優れる。
デメリット：急激なトレンド発生時には反応が鈍い。

【FRAMA（フラクタル適応移動平均）】

特徴：フラクタル次元で市場の「形の複雑さ」を基準に平滑化を動的調整。
メリット：市場環境に応じた柔軟な適応力。トレンド相場でもレンジ相場でも対応。
デメリット：計算がやや複雑で初心者にはハードルが高い。

こうして比べてみると、FRAMAは「EMAの反応速度」と「KAMAのノイズフィルター性能」をバランス良く併せ持ちつつ、フラクタル次元という数学的な根拠で市場を捉える点が特徴です。

特に、ボラティリティの高い相場や、トレンド転換点を狙う局面では、FRAMAの柔軟性が強力な武器となります。逆に、シンプルなトレンドフォローだけならEMA、静的なレンジ相場ではKAMAが有効な場合もあります。

FRAMAが注目される理由とトレンド分析効果

FRAMA（Fractal Adaptive Moving Average）が多くのトレーダーに支持される理由は、その「適応力」と「精度の高さ」にあります。単なる移動平均の進化系ではなく、価格チャートの本質を見抜く力を備えている点が、他の指標とは一線を画すポイントです。

FRAMAが注目される理由

だましシグナルの大幅削減
市場がノイジーな時期は、SMAやEMAではだましに振り回されがち。FRAMAはフラクタル次元を使ってその「ノイズの多さ」を検知し、滑らかに動くことで無駄なシグナルをフィルタリングします。
トレンド発生時の鋭い追従性
トレンドが発生すると、フラクタル次元が低下。これによりスムージングファクターが高くなり、FRAMAは価格に素早く反応します。KAMAでは追いつけない局面でも、FRAMAならトレンドを即座に捉えられるのが魅力です。
市場環境に応じた柔軟性
ボラティリティが高まる相場でも、静かなレンジ相場でも、FRAMAはその時々の市場状態に応じて感度を自動調整。まさに「賢い移動平均」と言える存在です。

トレンド分析効果としては、誤ったエントリーを減らし、押し目買いや戻り売りのタイミング精度が向上する点が挙げられます。これにより、損切り回数の減少や、エントリー精度の向上といった実践的なメリットが得られます。

さらに、アルゴリズムトレーディングやQuantConnectなどの自動売買プラットフォームでも積極的に使われており、裁量トレードだけでなくシステムトレード派からも高い評価を受けています。

市場ノイズを除去し、正確なシグナルを得る仕組み

市場ノイズとは、本来のトレンドとは無関係な小さな価格変動のことで、これが多いと移動平均が振り回され、誤ったシグナルを発生させます。FRAMA（Fractal Adaptive Moving Average）がこのノイズに強い理由は、その“フラクタル次元”を使った動的フィルタリングにあります。

仕組みの核心は「市場の複雑さを数値化する」こと。
FRAMAは、一定期間内の高値・安値をもとに「どれだけチャートがギザギザしているか（＝ノイズが多いか）」をフラクタル次元Dとして計算します。このD値が高いほど市場はノイジーと判断し、逆に低ければ明確なトレンドが発生していると判断します。

ここで登場するのが、スムージングファクター（α）の動的調整。

Dが高い（ノイズ多） → αを小さく
Dが低い（トレンド明確） → αを大きく

この仕組みによって、FRAMAはノイズが多い時には平均線を滑らかに動かし、誤ったシグナル発生を抑制します。一方で、トレンドが強い時には素早く価格に追従し、エントリータイミングを逃しません。

これは、KAMAが効率比（ER）を使って「どれだけ一直線に動いているか」を測るのに対し、FRAMAは「チャートそのものの複雑さ」を基準にしている点で大きく異なります。
その結果、FRAMAは単なる価格の移動平均にとどまらず、「相場の地形図」を描きながら分析を行う感覚に近いのです。

具体的な効果としては

ダマシのシグナルを大幅カット
押し目買い・戻り売りの高精度化
トレンド転換点の早期察知

など、裁量トレーダーにとって強力なサポートとなります。

FRAMAの適応性がもたらすメリットと限界

FRAMA（Fractal Adaptive Moving Average）が支持される最大の理由は、その「適応性」です。市場環境に合わせて感度を自動で調整するこの特性は、トレーダーにとって非常に大きな武器となります。

メリット1：トレンド相場での俊敏な追従
フラクタル次元によって、トレンドが発生した瞬間に反応速度を上げ、素早くシグナルを出すことができます。特にボラティリティが高まる局面での押し目買いや戻り売りの精度が向上し、トレンドに乗り遅れるリスクを大幅に減らします。

メリット2：レンジ相場でのノイズフィルタリング
一方で、相場が方向感を失い、ノイズが多くなる場面では、FRAMAは自動的に平滑化を強めます。これにより、だましシグナルを極力減らし、無駄なエントリーを抑制できるのです。

メリット3：時間軸を選ばない普遍性
フラクタル次元という市場の構造的特徴に基づくため、1分足のスキャルピングから日足・週足の中長期トレードまで、幅広く対応可能。汎用性の高さも大きな魅力です。

しかし、完璧な指標は存在しません。FRAMAにも限界はあります。

限界1：計算の複雑さとパラメータ調整
FRAMAの導入には一定の計算知識が必要で、初心者にはハードルが高いと感じられることも。また、最適なパラメータ設定を誤ると、本来の効果を発揮できず、逆にシグナルが遅れるリスクもあります。

限界2：極端な急変動には対応が難しい
FRAMAは適応性を持つ反面、フラクタル次元の計算が1本ごとに行われるため、サプライズ的な急変動（例：経済指標発表時など）では、反応が一歩遅れることがあります。短期トレードでは、この点に注意が必要です。

要するに、FRAMAは「市場の流れに合わせて賢く動く」反面、「万能ではない」ことを理解し、適切な場面で使うことが求められる指標なのです。

FRAMAを用いたトレンドフォロー戦略の構築

FRAMAは「相場の流れに適応する」特性を持つため、トレンドフォロー型の戦略において非常に効果的です。ここでは、FRAMAを使った実践的なトレンドフォロー戦略を解説します。

ステップ1：FRAMAによるトレンド認識
まず、FRAMAラインをチャートに表示し、価格がFRAMAの上に位置しているか、下に位置しているかを確認します。

価格がFRAMAの上 → 上昇トレンド
価格がFRAMAの下 → 下降トレンド

これが基本的なトレンド判定の第一歩です。

ステップ2：エントリーポイントの見極め
トレンド方向が確認できたら、次はエントリーのタイミングです。FRAMAが上昇し始めた局面で押し目買い、下降し始めた局面で戻り売りを狙います。特に、FRAMAの傾きが変化するポイントはトレンド転換のシグナルとして注目されます。

ステップ3：他の指標との併用
FRAMA単体でも強力ですが、RSI（相対力指数）やMACD（移動平均収束拡散法）と組み合わせることで、エントリー・エグジットの精度がさらに向上します。
例えば、FRAMAが上昇し、RSIが売られ過ぎゾーンから反転するタイミングで押し目買い、逆に下降局面でRSIが買われ過ぎから反転する場面で戻り売り、といった使い方が効果的です。

ステップ4：損切りと利確の設定
FRAMAは追従性が高いため、損切りラインをFRAMAに沿って動かす「トレイリングストップ」との相性が抜群です。トレンドが継続する限りポジションを伸ばしつつ、反転時には速やかに利益確定することで、リスクを抑えながら利益を最大化できます。

このように、FRAMAを軸にしたトレンドフォロー戦略は、相場環境に合わせた柔軟な対応が可能で、無駄なエントリーを減らしつつ、トレンド相場ではしっかりと利益を伸ばすことができます。

フォレックス・株式市場での実践例

FRAMA（Fractal Adaptive Moving Average）は、その適応性とトレンド感知能力の高さから、フォレックス（FX）市場と株式市場のどちらでも非常に効果的に活用されています。ここでは、具体的な実践例を挙げて、FRAMAの使い方をイメージしやすく解説します。

【フォレックス市場での活用】
FXでは、特にボラティリティが高い通貨ペア（例：GBP/JPY、USD/TRY）に対してFRAMAが有効です。
たとえば、GBP/JPYの5分足チャートでFRAMAを表示し、次のように判断します。

FRAMAが上向きで、価格がFRAMAラインの上に位置 → ロングエントリー
FRAMAが下向きで、価格がFRAMAラインの下に位置 → ショートエントリー

また、経済指標発表時など相場が急変する場面でも、FRAMAはフラクタル次元の変化に応じて感度を調整するため、ノイズに惑わされず本質的なトレンドを捉えることが可能です。

【株式市場での活用】
株式市場では、日足や週足ベースでFRAMAを利用することで、中期トレンドを捉えやすくなります。たとえば、トレンド転換が頻発するグロース株や、出来高が急増するイベント時などにFRAMAが真価を発揮します。

具体例として、日足チャートでのFRAMAを用いた押し目買い戦略が挙げられます。

株価がFRAMAにタッチして反発する局面を狙う
FRAMAが上向きを維持している間はトレンド継続と判断し、買いポジションを維持

これにより、「だまし上げ・だまし下げ」に振り回されることなく、安定したトレードが可能になります。

ポイント

FXは短期（5分足〜1時間足）、株式は中長期（日足〜週足）での活用が有効
ボラティリティに応じたFRAMAの感度調整が、シンプルなトレンドフォロー戦略の精度を格段に高める

このように、FRAMAは市場や時間軸を問わず、その柔軟な適応力でトレーダーをサポートします。

RSI・MACDとの組み合わせによる精度向上

FRAMAは単体でも優秀なトレンド検出ツールですが、他のテクニカル指標と組み合わせることで、シグナルの精度をさらに高めることができます。特に相性が良いのが「RSI（相対力指数）」と「MACD（移動平均収束拡散法）」です。

【RSIとの併用】
RSIは買われ過ぎ・売られ過ぎを示すオシレーター指標で、反転のタイミングを測るのに有効です。
FRAMAが示すトレンド方向と、RSIのダイバージェンス（価格とRSIの動きが逆行する現象）を確認することで、エントリー・エグジットの精度が格段に向上します。

たとえば

FRAMAが上昇トレンドを示し、RSIが30付近から反転 → 押し目買いの好機
FRAMAが下降トレンドを示し、RSIが70付近から反転 → 戻り売りの好機

RSIを使うことで、FRAMAの「順張りシグナル」に「逆張りポイントでのエントリータイミング」を追加し、より安全なトレードが可能になります。

【MACDとの併用】
MACDはトレンドの強さや方向性を視覚的に捉える指標で、ゴールデンクロスやデッドクロスが有名です。
FRAMAとMACDを組み合わせることで、「FRAMAで大局を捉え、MACDでタイミングを測る」という戦略が成立します。

たとえば

FRAMAが上昇を示している時に、MACDがゴールデンクロス → ロングエントリー
FRAMAが下降を示している時に、MACDがデッドクロス → ショートエントリー

この組み合わせにより、「トレンドの方向性」と「勢い・タイミング」を二重で確認でき、精度の高いシグナル判断が可能になります。

【併用のまとめ】

FRAMAは「環境認識（トレンド把握）」に強い
RSI・MACDは「エントリー＆エグジットの精度向上」に貢献
3つの指標を組み合わせることで、「だましシグナル」を大幅に減らし、勝率アップが狙える

FRAMAインジケーターの導入と設定方法

FRAMAを実際のトレードで活用するには、プラットフォームへの導入と適切な設定が不可欠です。ここでは、MT4（MetaTrader 4）とTradingViewでの導入手順をわかりやすく解説します。

【MT4でのFRAMA導入手順】

カスタムインジケーターのダウンロード
FRAMAは標準搭載されていないため、本記事の下部からダウンロードしてください。
MT4へのインストール
ダウンロードしたFRAMAファイル（.mq4もしくは.ex4）を、MT4の「Indicators」フォルダにコピーします。
ファイルパス例：
MT4 > MQL4 > Indicators
チャートへの適用
MT4を再起動後、ナビゲーターウィンドウから「インディケータ」→「カスタム」→「FRAMA」を選択し、チャートに適用します。

【TradingViewでのFRAMA導入手順】

公開スクリプトの検索
TradingViewでは、Pine Scriptで作成されたFRAMAスクリプトが公開されています。「Indicators」メニューで「FRAMA」と検索し、信頼できるスクリプトを選びます。
チャートへの追加
気に入ったスクリプトを選択し、「Add to Chart」でチャートに反映させます。
パラメータ設定
FRAMAの期間（Length）やスムージング調整値を、自身のトレードスタイルに合わせて設定します。初期値は「10〜20期間」が一般的ですが、スキャルピングなら短め（5〜10）、スイングなら長め（20〜30）と調整するのがポイントです。

【パラメータ調整のコツ】

ボラティリティの高い通貨ペアや銘柄 → 期間短め
安定したトレンドを狙う場合 → 期間長め
「最適解」を探すには、過去チャートでのバックテストが必須

設定次第でFRAMAの性能は大きく変わるため、自身の戦略や相場環境に合わせたチューニングが重要です。

最適パラメータの選び方と調整ポイント

FRAMA（Fractal Adaptive Moving Average）は、市場環境に応じて感度を自動調整する優れたインジケーターですが、その効果を最大化するには、パラメータ設定がカギとなります。適切な期間（Length）設定ができてこそ、FRAMAは本来の性能を発揮します。

【基本のパラメータ設定】
FRAMAで最も重要なのは「期間（Length）」です。これは、フラクタル次元を計算する際のデータ範囲を示します。

短期（5〜10期間） → スキャルピングやデイトレ向け
中期（10〜20期間） → 一般的なスイングトレード向け
長期（20〜30期間以上） → 中長期投資やポジショントレード向け

【ボラティリティ別の調整ポイント】

ボラが高い相場（例：仮想通貨、GBP/JPY）
→ 短めの期間設定で反応速度を優先
ボラが低い相場（例：大型株、USD/CHF）
→ 長めの期間設定でノイズ除去を重視

【相場環境別アプローチ】

トレンド相場
→ FRAMAの「追従性」を活かすため、やや短めに設定し、押し目・戻りでのエントリー精度を上げる
レンジ相場
→ ノイズが多くなるため、長めに設定し、無駄なシグナルを減らす

【最適化のためのバックテスト】
パラメータの最適化には、過去チャートでのバックテストが不可欠です。MT4なら「ストラテジーテスター」、TradingViewなら「リプレイ機能」を使って検証し、自分の戦略に最適な数値を見つけましょう。

【注意点】
「短ければ敏感、長ければ滑らか」という特性を理解しつつ、自分が取引する時間軸と市場特性に合わせてカスタマイズするのがFRAMA活用のコツです。

FRAMAとKAMAの使い分け戦略

FRAMA（Fractal Adaptive Moving Average）とKAMA（Kaufman Adaptive Moving Average）は、どちらも「市場に適応する」移動平均ですが、アプローチと強みが異なるため、使い分けが重要です。ここでは、FRAMAとKAMAの違いを踏まえた実践的な使い分け戦略をご紹介します。

【KAMAの特性】
KAMAは効率比（Efficiency Ratio）を用いて、価格の「直線的な動き」と「総変動量」を比較し、ノイズの多い場面では滑らかに、トレンドが強い時は素早く反応します。特に、レンジ相場でのノイズ除去性能に優れており、トレンドレスな局面でも無駄なシグナルを抑えるのが得意です。

【FRAMAの特性】
一方FRAMAは、フラクタル次元という「チャートの形の複雑さ」を基準に、滑らかさと感度を動的に調整します。相場の構造的な変化に強く、トレンド相場における転換点やブレイクアウト時の鋭い追従性が特徴です。

【使い分けのポイント】

レンジ相場ならKAMA
→ ノイズが多く方向感がない時期は、KAMAの平滑化性能でだましをフィルタリング。スイングトレードや中期保有戦略に最適。
トレンド相場ならFRAMA
→ トレンドが発生しそうな局面や、ボラティリティが高い時はFRAMAが優位。押し目買い・戻り売り、ブレイクアウト戦略に適応。

【併用戦略も有効】
両者を同時に表示し、以下のように使い分ける方法もおすすめです。

KAMAが横ばい→FRAMAでブレイク検知
KAMAが傾き始めた時→FRAMAの動きを確認してエントリー判断

このように、FRAMAとKAMAを「相場の状態に応じたフィルター」として使い分けることで、より高精度なトレード判断が可能になります。

まとめ｜FRAMAで市場の変動に柔軟対応する方法

FRAMA（Fractal Adaptive Moving Average）は、相場の変動性に合わせて感度を動的に調整する、非常に実践的な移動平均指標です。フラクタル次元を基準にノイズをフィルタリングしつつ、トレンドには俊敏に反応。これにより、押し目買いや戻り売りの精度が高まり、だましシグナルによる無駄な損失を抑えることができます。

特に、ボラティリティが高まる局面やトレンド転換点を狙うトレーダーにとっては、FRAMAの「賢く、柔軟な」動きが大きな武器となるでしょう。一方で、KAMAとの使い分けや、RSI・MACDといった他指標との併用による相乗効果も見逃せません。

適切な設定、正しい使い方、そして相場環境に応じた使い分け。この3つを押さえることで、FRAMAはあなたのトレードに確かな「武器」として機能するはずです。

FRAMAインジケーターダウンロード

以下のボタンから、「FRAMA_systre.ex4」をダウンロードできます。

FRAMA_systre.ex4

使い方

ダウンロードした FRAMA_systre.ex4 を
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　（例：ファイル → データフォルダを開く → MQL4 → Indicators）
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