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取引数
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勝率
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損益額
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取引数
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勝率
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PF {{analysis.pf_pips}} 平均利益/平均損失 {{analysis.avg_win_trade_pips}}/{{analysis.avg_loss_trade_pips}} 最大利益/最大損失 {{analysis.max_trade_pips}}/{{analysis.min_trade_pips}} 買/売勝率 {{analysis.win_trade_pct_buy}}/{{analysis.win_trade_pct_sell}} 最大ドローダウン {{analysis.drawdown_pips}} 買ポジ比率/売ポジ比率 {{analysis.buy_trade_pct}}/{{analysis.sell_trade_pct}} 月平均取引 {{analysis.avg_month_trade}} ポジ保有最短時間 {{trade_times.length>0?trade_times[0]:'-'}} ポジ保有平均時間 {{trade_times.length>0?trade_times[1]:'-'}} ポジ保有最長時間 {{trade_times.length>0?trade_times[2]:'-'}} 計測期間 {{analysis.duration!=null?analysis.duration:'-'}}


※今購入いただいた方には,希望者に,
「定期的に最新のbitFlyer1分足データをcsvに落とすpythonコード」の note をプレゼント中です。
この機会に是非ご検討ください。



<開発コンセプト>


 本EAのコンセプトは,
シンプル・イズ・ベスト
です。

EA開発歴5年以上,様々なEAを作成してきましたが,
工夫を凝らせば凝らすほど,バックテストの結果は良くても,フォワードは乖離してしまいました。

長年このような経験を繰り返し,かなり見えてきたことがあります。それは,
「売買ロジックが複雑な(判定条件が多数ある)もの程,フォワードが乖離する」ということです。


もう少し踏み込んで言うと,例えば以下です。

1.他の時間足・通貨ペアの指標を使っている
2.ロジックのANDが多い(●●の状態 かつ ■■の状態 かつ…)
3.使用するインジケータが多い(MA, フィボナッチ,RCI, …)


上記1~3でフォワードが乖離する原因としては,
取引するブローカー毎に,売買板・配信レートが違うため,
そこから生成される,1分ロウソク足(OHLCV),5分ロウソク足,インジケータ,それぞれがバックテスト環境と微かに異なります。
ゆえに,ロジックの入力情報として,それらを多く参照すればするほど,誤差が重なっていき,取引タイミングの大きな違いを起こしてしまうのではないかと考えています。


そのため,本EAは,

適用チャートの時間足・通貨ペアの指標のみを利用
ロジックのAND条件は3つ以内
使用するインジケータは3つ以内

という制約のもと作成したシンプルな構造になっております。
しかし,それだけでは成績があまり良くないので,独自の判断指標も用いました。



<独自の判断指標>


 最近では,例えば TPE と呼ばれる最適化手法が世界的な機械学習コンぺ Kaggle でも,非常に優秀な結果を出しています。

これら最適化手法をpythonで使用し,ロジックを導出しました。
上記1~3の観点から,できるだけ少ない入力情報が良いと仮説し,機械学習による情報の次元圧縮を行い,
シンプルな独自の判断指標の生成に成功しました。



<過剰最適化への対策>


 取引ストラテジ(EA)は,ロジックに使用するパラメータを最適化することで,実践レベルになります。
しかし,バックテストの全期間のヒストリカルデータで最適化をしてしまうと,過剰最適化のリスクが倍増します。

本EAでは,2008年~2018年までの期間で最適化を行い,
バックテストにて2018年~2020年の期間を疑似的にフォワード評価することで,過剰最適化のリスクを低減させています。

過剰最適化の可能性は,シャープレシオで分析するとわかりやすいです。
シャープレシオが良すぎるものは,その後高確率で,面白いほど成績が「へ」の字になります。



<バックテスト結果(数字はJPY換算)>


 
USDJPY, EURUSDの月間収益の相関は0.01 でした。ポートフォリオの組み合わせとしてとても良いと思います。


▲バックテスト結果の資産曲線
※薄い青線:EURUSDのバックテスト結果(Ducascopy リアルティックデータ,変動スプレッド)
※赤い薄線:USDJPYのバックテスト結果(FXCMヒストリカルデータ,スプレッド10)

EURUSD, USDJPYの成績が,お互いうねるように損失を補完し合っています。
バックテストには,現在最も精工と思われるバックテスト環境Tick Data Suite(TDS)や,
リアルティックに近いと感じたFXCMのヒストリカルデータを,夏時間の違いや不正チャートを丁寧に前処理したもので,
検証を行いました。



▲2つのバックテスト結果のまとめ


▲月間収益まとめ

目を見張る派手さはないですが,
過剰最適化を避けるには,このあたりが現実的かと思っております。



<設定パラメータ>



▲様々なタイムゾーンのブローカーにてご利用可能です。メンテナンス時間や年末年始はエントリーしません。



<意気込み>


 長期の優位性を狙っているので,直近の成績はいびつになるかもしれませんが,
年間プラスを継続できることを目指しています。

 こんな時だからこそ,長期視点で今のうちに備え,気づけば価値ある投資だったと,振り返れる日が来ることを願っています。
わからないことなどいつでもご連絡ください。



<注意事項>
[1] ご利用にあたっては,口座残高・レバレッジ・稼働中他EA等を加味して十分にバックテストで無理のない設定であることを検証し,リスクを想定したうえでご利用ください。
[2] 実績により予告なく価格の変更,販売停止を行う可能性がございます。予めご了承ください。



バージョン更新履歴
2020/07/14 VER 1-0-2
複利機能を有効化

2020/05/20 VER 1-0-1
エントリー,エグジットのパラメータ調整ができない問題を修正しました。

2020/04/14 VER 1-0-0
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税込価額: 19,800円 19,800円
特別価額: (0%) 終了日時:
利用者数: 13
カートに入れる 在庫ありません
販売停止
出品者からのアピール 出品者:わいぞー
ベイズ最適化によって得られたロジックをベースに,王道のスキャルEAに仕上げました。USDJPY, EURUSDに対応。ヒストリカルデータ提供社・最適化期間の交差検証済み。長期的な有効性が期待できます。 LINEで送る シェア ツイート 商品のカテゴリー:MT4 EA 商品のカテゴリー:MT4 インジケーター 商品のカテゴリー:MT5 EA
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セット商品内訳

の0時迄、キャンペーンを実施中
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時間
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ストラテジーについて 物々交換参加商品
商品登録日 :{{eaProfile.date_available}} 自動売買システム :MetaTrader 4 取引数量制限 :なし :{{delimitNum(eaProfile.maximum_lot)+' 通貨迄'}} :商品説明をご参考 両建有無 :{{eaProfile.direction==0?'なし':'あり'}} 最大ポジション :{{eaProfile.maximum_position}} DLL利用有無 :{{eaProfile.dll_description==0?'なし':'あり'}} BT確認 : {{index+1}} 対象通貨ペア :下記{{fxpair_cnt}}種類 {{item.fxpair_code+' '}} もっと見る {{item.fxpair_code+' '}} 閉じる 稼働可能時間足 :下記{{timefoot_cnt}}種類 {{item.name+' '}} プロフィット(TP) :{{eaProfile.profit}} pips 補足事項有 {{eaProfile.pf_description}} ストップロス(SL) :{{eaProfile.stop_loss}} pips 補足事項有 {{eaProfile.sl_description}} BTダウンロード : {{index+1}}

リアル実績
{{realInfo.account_currency}}口座:{{realInfo.account_company}} 口座:-



取引数

{{realKpiVal.cnt}}

勝率

{{Math.round(realKpiVal.win_cnt/realKpiVal.cnt*100)}}%

PIPS(金額)

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PIPS

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0

取引数

-

勝率

-

PIPS

-

{{commissionMsg1}} 留意点

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▼ この商品から作られたポートフォリオ ▼


年別・月別の損益


{{item.year}}年(単位:PIPS)



{{item.year}}年(単位:PIPS)


取引カレンダー(単位:PIPS)
取引数

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勝率

{{calTotal.win_pct}}%

PIPS({{realInfo.account_currency}})

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PIPS

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取引数

***

勝率

***

PIPS

***


※ 集計基準:エントリー日、サマリ―部分の数値は小数点以下切捨

取引詳細(PIPS基準) 収益関連 取引スタイル関連 その他
PF :{{analysis.pf_pips}} 平均利益 :{{analysis.avg_win_trade_pips}} 平均損失 :{{analysis.avg_loss_trade_pips}} 最大利益 :{{analysis.max_trade_pips}} 最大損失 :{{analysis.min_trade_pips}} 買/売勝率 :{{analysis.win_trade_pct_buy}}/{{analysis.win_trade_pct_sell}} 最大ドローダウン :{{analysis.drawdown_pips}} 買ポジ比率 :{{analysis.buy_trade_pct}} 売ポジ比率 :{{analysis.sell_trade_pct}} 月平均取引 :{{analysis.avg_month_trade}} ポジ保有最短時間 :{{trade_times.length>0?trade_times[0]:'-'}} ポジ保有平均時間 :{{trade_times.length>0?trade_times[1]:'-'}} ポジ保有最長時間 :{{trade_times.length>0?trade_times[2]:'-'}} 計測期間 :{{analysis.duration!=null?analysis.duration:'-'}}
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※今購入いただいた方には,希望者に,
「定期的に最新のbitFlyer1分足データをcsvに落とすpythonコード」の note をプレゼント中です。
この機会に是非ご検討ください。



<開発コンセプト>


 本EAのコンセプトは,
シンプル・イズ・ベスト
です。

EA開発歴5年以上,様々なEAを作成してきましたが,
工夫を凝らせば凝らすほど,バックテストの結果は良くても,フォワードは乖離してしまいました。

長年このような経験を繰り返し,かなり見えてきたことがあります。それは,
「売買ロジックが複雑な(判定条件が多数ある)もの程,フォワードが乖離する」ということです。


もう少し踏み込んで言うと,例えば以下です。

1.他の時間足・通貨ペアの指標を使っている
2.ロジックのANDが多い(●●の状態 かつ ■■の状態 かつ…)
3.使用するインジケータが多い(MA, フィボナッチ,RCI, …)


上記1~3でフォワードが乖離する原因としては,
取引するブローカー毎に,売買板・配信レートが違うため,
そこから生成される,1分ロウソク足(OHLCV),5分ロウソク足,インジケータ,それぞれがバックテスト環境と微かに異なります。
ゆえに,ロジックの入力情報として,それらを多く参照すればするほど,誤差が重なっていき,取引タイミングの大きな違いを起こしてしまうのではないかと考えています。


そのため,本EAは,

適用チャートの時間足・通貨ペアの指標のみを利用
ロジックのAND条件は3つ以内
使用するインジケータは3つ以内

という制約のもと作成したシンプルな構造になっております。
しかし,それだけでは成績があまり良くないので,独自の判断指標も用いました。



<独自の判断指標>


 最近では,例えば TPE と呼ばれる最適化手法が世界的な機械学習コンぺ Kaggle でも,非常に優秀な結果を出しています。

これら最適化手法をpythonで使用し,ロジックを導出しました。
上記1~3の観点から,できるだけ少ない入力情報が良いと仮説し,機械学習による情報の次元圧縮を行い,
シンプルな独自の判断指標の生成に成功しました。



<過剰最適化への対策>


 取引ストラテジ(EA)は,ロジックに使用するパラメータを最適化することで,実践レベルになります。
しかし,バックテストの全期間のヒストリカルデータで最適化をしてしまうと,過剰最適化のリスクが倍増します。

本EAでは,2008年~2018年までの期間で最適化を行い,
バックテストにて2018年~2020年の期間を疑似的にフォワード評価することで,過剰最適化のリスクを低減させています。

過剰最適化の可能性は,シャープレシオで分析するとわかりやすいです。
シャープレシオが良すぎるものは,その後高確率で,面白いほど成績が「へ」の字になります。



<バックテスト結果(数字はJPY換算)>


 
USDJPY, EURUSDの月間収益の相関は0.01 でした。ポートフォリオの組み合わせとしてとても良いと思います。


▲バックテスト結果の資産曲線
※薄い青線:EURUSDのバックテスト結果(Ducascopy リアルティックデータ,変動スプレッド)
※赤い薄線:USDJPYのバックテスト結果(FXCMヒストリカルデータ,スプレッド10)

EURUSD, USDJPYの成績が,お互いうねるように損失を補完し合っています。
バックテストには,現在最も精工と思われるバックテスト環境Tick Data Suite(TDS)や,
リアルティックに近いと感じたFXCMのヒストリカルデータを,夏時間の違いや不正チャートを丁寧に前処理したもので,
検証を行いました。



▲2つのバックテスト結果のまとめ


▲月間収益まとめ

目を見張る派手さはないですが,
過剰最適化を避けるには,このあたりが現実的かと思っております。



<設定パラメータ>



▲様々なタイムゾーンのブローカーにてご利用可能です。メンテナンス時間や年末年始はエントリーしません。



<意気込み>


 長期の優位性を狙っているので,直近の成績はいびつになるかもしれませんが,
年間プラスを継続できることを目指しています。

 こんな時だからこそ,長期視点で今のうちに備え,気づけば価値ある投資だったと,振り返れる日が来ることを願っています。
わからないことなどいつでもご連絡ください。



<注意事項>
[1] ご利用にあたっては,口座残高・レバレッジ・稼働中他EA等を加味して十分にバックテストで無理のない設定であることを検証し,リスクを想定したうえでご利用ください。
[2] 実績により予告なく価格の変更,販売停止を行う可能性がございます。予めご了承ください。



バージョン更新履歴
2020/07/14 VER 1-0-2
複利機能を有効化

2020/05/20 VER 1-0-1
エントリー,エグジットのパラメータ調整ができない問題を修正しました。

2020/04/14 VER 1-0-0
新規出品

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