記事についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上」はパブリッシュされました:

この記事では、以前に作成したアルゴリズムの柔軟性を向上させることでトピックの開発を続けます。アルゴリズムは、分析期間内のローソク足の数の増加または上昇/下降ローソク足超過率のしきい値の増加によって、より安定しました。分析のためにより大きなサンプルサイズを設定するかより高いローソク足の超過率を設定して、妥協する必要がありました。

この記事では、最も基本的で興味深い変更と動作モードについてのみ説明しています。実際には、さらに多くのモードが実装されており、すべてのモードを相互に組み合わせることができます。すべての詳細を含むアルゴリズムの要件仕様は以下に添付されています。 

違いを視覚的に強調するために、アルゴリズムの最初のバージョンのテストに使用したのと同じ通貨ペアでテストを実行します。最初のバージョンと同様に、このアルゴリズムはローソク足を閉じることで機能するため、「ポイント制御」モードで安全にテストできます。ローソク足の内部では、現在の利益のみを制御し、現在の資金が設定で定義されたしきい値を下回らないようにします。以前と同様に、テストは過大評価されたスプレッドで実行されます。GBPUSDに40のスプレッドを設定します。

最初のアルゴリズムバージョンと同様に、任意の時間枠で取引および最適化できます。最小時間枠は、スプレッドと手数料に対するローソク足のサイズによって制限されます。時間枠が短いほど、シグナル品質とペイオフ期待値に対する要件が高くなります。時間枠が長くなると、ローソク足のサイズが大きくなり、それに応じてドローダウンレベルも上がります。したがって、最大時間枠は取引スタイルの好みによって制限されます。

最適化は2017年に実際の口座での取引にロボットを使用したときに実行しました。したがって、新しい最適化を実行せずに、以前の設定を使用しただけです。

図7 GBPUSD H1 2000.01.01 - 2020.12.08、固定ロット

作者: Maxim Romanov