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エキスパート

Long-Only Trend Breakout with Dynamic Risk Management - MetaTrader 5のためのエキスパート

Yashar Seyyedin
Yashar Seyyedin
🚀 Expert MQL5/MQL4 Developer & Full-Stack Pro
Specializing in EAs, indicators, and custom apps
📈 MQL Services on MQL5
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動的なリスク管理を備えたロングオンリーのトレンドブレイクアウト

「Breakout」は、構造的な強気相場においてアルゴリズムによるブレイクアウトの勢いを捉えるよう設計された、シンプルで自動化されたMetaTrader 5用エキスパートアドバイザーです。正確なバー・ブレイクアウトのセットアップ、ノイズを最小限に抑えるための新しいバーの始値での厳格な執行、そして市場のボラティリティにかかわらず、すべてのセットアップで固定の通貨額をリスクにさらすことを保証する高度な動的ロットサイズ設定モジュールが特徴です。

このEAは、NASDAQ(NAS100) など、明確な方向性を持つ指数や銘柄に特化して設計されており、こうした市場では、規律ある構造的な買いポジションが資産の成長につながりやすい傾向があります。

戦略の概要

中核となるロジックは、即座に発生する、確率の高い構造的な拡大局面を捉えることを軸に構築されています:

  • シグナル: EAは最後に形成されたバー(バー1)を分析します。その終値が直前のバー(バー2)の高値を確実に上回っている場合、強気のブレイクアウトがトリガーされます。

  • 実行: 新規バーの開始時(OnTick構造)に厳密に実行されるため、執行の遅れやローソク足内のノイズからトレーダーを保護します。

  • ストップロス(SL): ブレイクアウトが発生したローソク足(バー1)の安値に動的に設定されます。

  • テイクプロフィット(TP): ユーザーが設定したリスク対リワード比率に基づいて数学的に算出されます。

  • 方向性: ロング専用。構造的なマクロ強気トレンドの期間中に利益を確定させるよう特別に設計されています。

パフォーマンスおよびバックテストに関する注意事項

  • テスト対象銘柄: NASDAQ(NAS100)

  • 時間足: H4

  • バックテスト期間: 3.5年(正の純リターンを示している)

  • バックテスト手法: M1のOHLC(始値、高値、安値、終値) バーを用いて実施。

⚠️ユーザーへの注意: この戦略は、M1 OHLCによるテストにおいて堅調な構造的リターンを示しています。ただし、「実際のティックデータに基づく全ティック」でのシミュレーションはまだ実施されていません。実取引を開始する前に、ご利用のブローカーの具体的なスプレッドや契約仕様に合わせて、ご自身で実際のティックデータを用いたシミュレーションと最適化を行うことを強く推奨します。

レポート

高度なリスク管理と動的なロットサイズ設定

固定ロットサイズを使用する基本的なEAとは異なり、Breakoutは 口座のエクイティを賢く活用します。

損失を許容できる正確な通貨額(例:20ドルまたは50ドル)を入力します。EAは、現在の市場のSYMBOL_TRADE_TICK_VALUEおよびSYMBOL_TRADE_TICK_SIZEを抽出し、ストップロスまでの正確な距離をティック単位で計算します。 その後、このデータを計算されたポジションボリュームに正規化し、ブローカーのルール(SYMBOL_VOLUME_STEP)にシームレスに調整します。セットアップで必要なロットサイズがブローカーの最低許容値を下回る場合、その取引は安全にスキップされます。

入力パラメータと最適化ガイド

このEAは、MT5ストラテジーテスター向けに設計された、非常に柔軟な入力パラメータを備えています:

パラメータ デフォルト値 説明 最適化の余地
InpRiskAmount 20.0 1回の取引につきリスクにさらす固定金額(例:20ドル)。 口座規模に応じて調整してください。
InpMinSLPoints 5000 ポイント単位でのストップロス距離の最小許容値。 高。 ごくわずかな、勢いの弱いブレイクアウトや、狭い範囲のノイズを除外します。
InpRewardToRiskRatio 1.0 目標リワード倍率(例:1.5の場合、TPはSL距離の1.5倍となる)。 高。 選択した資産において、期待値が最大となる最適なポイントを見つけます。
InpMagicNumber 654321 EAのポジションを一意に識別するためのトラッキングID。 1つの口座で複数のEAを実行する場合は変更してください。


最適化の方法:

  1. 対象の指数に対して、高速(遺伝的アルゴリズム) 最適化を実行してください。

  2. InpMinSLPointsの値を 調整し、誤ったブレイクアウトを引き起こすような小さな構造的なローソク足を除外します。

  3. InpRewardToRiskRatioを 0.5から2.5の間で最適化し、H4時間足における数学的な優位性を見つけ出します。


MetaQuotes Ltdによって英語から翻訳されました。
元のコード: https://www.mql5.com/en/code/73638

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