記事"直近のピップのプロフィットダウンを抽出"についてのディスカッション - ページ 14

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と聞かれた（声は出していない）。答えはこうだ。


メタクォーツ社主導で短期間で翻訳した。モニタリングのためだと思われます。

本文の最後に取るに足らない結論があるので、それを読んでほしい。そこには神聖さはなく、すべては単なるビジネスである。


記事を語り直す意味はない。簡潔に。

  • どのような研究をするにしても、その前に歴史的データの出典の選択について理性的なアプローチをとることが必要である。ソースコードも含めて評価基準を示す。
  • ティックデータを扱う。その数は非常に多いため、フィルタリングを適用することができます。ソースコードで1つの選択肢が提案されている。
  • 1つのシンボルだけでなく、すべてのシンボルを調べる。すなわち、最適化のためのシャッフルを作成する。MT5用のこの目的のための準備されたツールが、ソースコードとともに再び利用可能です。
  • テスターにどのような落とし穴があるかが示されています。自己欺瞞の可能性を減らすために、テスターをセットアップする手順を提案する。
  • TSをクロスプラットフォームで書くことを提案。取引APIの利便性のベンチマークとしてMT4を取り上げる。我々は、MT5用のこのAPIのラッパー（ソースコード）を提供する。類推により、どのプラットフォームに対しても同様のラッパーを作成することが可能である。
  • mat.expectationの重要性と、その増加のために戦う方法について議論する。
  • 順張りの最適化が望ましくない理由。
  • 市場パターンにおける時間帯の重要性を強調。ソースコードから瞬時に最適な1日の間隔を見つける簡単な方法が提案されている。これにより最適化が桁違いにスピードアップする。
  • ブローカー側の執行品質の重要性について議論する。
  • 実際（リダイレクト、パーシャルフィル、接続障害など）とテスターとの間の結果の不一致という複雑な問題を解決するために、ソースコードによる方法が提供される。
  • 低い期待値行列を持つTSの取引シグナルの 収益性の高いコピーが 困難である理由を説明する。
  • MM（マーチン、グリッド等）は収益性を向上させないことが簡単に確認された。
  • 同じTSからポートフォリオを作成することを提案する。これはモニタリングに示されている。
  • 実際の取引の例で、指値注文の正のスリッページが全体的な結果に与える影響が示される。
  • 平凡な取引条件は、潜在的に利益をもたらすTSの作者に、しばしばそれらをゴミ箱に捨てさせることが証明されている。
  • この記事は、以前に掲載したオープンソースのツールキットの助けを借りて、（今のところ）利益を上げているTSの一つを見つけた実際のケースを分かりやすく紹介したものである。このようなケースの後、モニタリングのレシピ記事を書くというアイデアが生まれた。MetaQuotesはそのアイデアを全面的に支持し、できるだけ早く記事をレビューした。 TSが検出された瞬間から2、3日でテキストと画面が準備できた（それはMultiTesterの助けを借りてほぼ即座に発見された）。

自動化されたTCを書く資格が高ければ高いほど、記事は面白くなる。


"なぜ著者はそれを必要とするのか？"という質問に対する答え。

私は自分のためだけに取引ツールを作る意志の強さに欠けている。それを共有するとき、私は自分の結果を明確に定式化し、都合の良い状態に置くことを強いる。それが役に立っている。

また、バグレポートや新しいアイデア、提案という形でフィードバックをもらうこともある。ステークホルダーから連絡をもらい、有益な情報を得ることもある。

 

2019年9月：+51%。


 

8つのTCの1つにブラックスワンが飛んできた。以下はピップスでの結果で、ちょっとだけ見える。


しかし、MMマネーを犠牲にすれば、普通のポーカーのように見える。


古典的な市場状況が起こった。それは利益確定2ポイントに到達せず、図に逆戻りした。

期間分布では、このような白鳥は次のように目立つ（ここで よく見ることができる）。

なぜ大惨事が起こるのか？なぜなら、このセットはテスターで最も収益性の高いセットの一つだからである（そして、リアルでは常に最高である）。そして、もしこのセットが古典的に配置されていたなら、利益はもっと急だっただろうが、口座は記録的なドローダウンを経験しただろう。

このような不運な状況、つまり1ポイントや2ポイントが終値に届かないような状況だからこそ、同じTSからポートフォリオを運用することが合理的なのである。

 

リアルVSテスター。

赤 - 滑らない。青 - スリップあり。


ローンチ時から何も変わっていないので、各TSについてTesterとRealの結果の差を比較することができる。

赤い線はスリップのない結果を示している。各TSの一致率はかなり高い。

青い線はスリップを示している。テスターではスライディングが見られ、リアルではスライディングが見られるので、ここでは少し珍しい。線はまたかなり近い。


リダイレクトと接続の中断（1日50回、それぞれ10～20秒）があったことを考慮すべきである。


グラフはGraphics.mqhとReport.mqhを使ってプロットした。

 

TSの設定には2つのアプローチがある。

  1. 一定ロットでの取引。
  2. MM、自由資金（または残高）の一部として。

最初のケースは、使用するパターンの期待値行列の値を見ることができるので良いです。それは高ければ高いほど良いと思われる。しかし、堅牢なTSを再投資することになると、小さなトレードの数が多い方が大きなトレードの数が少ないよりも有利になることがあります。

たとえば、pipsでは、2つのパスで結果は同じになることがあります。しかし、取引数が多いパスの方が再投資に有利になることがあります。


したがって、再投資の最適化基準があるとよいでしょう。

私は次のように考えました：厳格に指定された最大相対ドローダウンにおいて、どの程度の相対収益性が達成されるか。

この収益性を計算するアルゴリズムはここで 見ることができる。

sinput double inMaxDD = 0.3; // 最大ドローダウンはどの程度ですか？

double OnTester()
{
  double SumGain, MaxDD, RF;
 
  // https://www.mql5.com/ru/forum/170953/page21#comment_13448682   
  return(GetSumGain(GetRisk(inMaxDD, 0.01, _Symbol), SumGain, MaxDD, RF, _Symbol) ? SumGain : 0);
}

この計算を使えば、テスターのTSではMMについて全く考える必要がなくなります。すべてがMMがあるかのように機能します。


もちろん、マイナス取引の存在とその数の多さについては、OnTesterに追加の条件が追加されます。

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