記事「PSAR、平均足、ディープラーニングを組み合わせて取引に活用する」についてのディスカッション

[MetaQuotes]

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このプロジェクトでは、ディープラーニングとテクニカル分析の融合を探求し、FXの取引戦略を検証します。EUR/USDの動きを予測するために、PSAR、SMA、RSIのような伝統的な指標とともにONNXモデルを採用し、迅速な実験のためにPythonスクリプトを使用します。MetaTrader 5のスクリプトは、この戦略をライブ環境に導入し、ヒストリカルデータとテクニカル分析を使用して、情報に基づいた取引決定をおこないます。バックテストの結果は、積極的な利益追求よりもリスク管理と着実な成長に重点を置いた、慎重かつ一貫したアプローチを示しています。

EAの結果は、バックテスト期間中の戦略のパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供します。初期預金10,000ドルからスタートし、この戦略は17ユニットの控えめな純利益を達成しました。これは、利益は生まれたものの、初期投資に対して比較的小さいものであったことを示しています。バランスカーブはこの緩やかな成長を反映しており、時間が経過するにつれて、着実に上昇する傾向を示しています。

注目すべきメトリクスの1つは、4.39のプロフィットファクターです。これは堅実な数字で、リスク1単位に対して戦略が4.39単位のリターンを得たことを示しています。この数字は、EAが損失に対して利益を最大化するのに効果的であったことを示唆しています。また、4.48の回復係数もこれを裏付けており、戦略がドローダウンから効果的に回復したことを示しています。これらの指標は、EAが堅牢であることを示しています。しかし、5.25のシャープレシオは注目に値します。この比率は比較的高いものの、全体的な利益が小さいため、戦略が取るリスクは非常に少なく、絶対的な利益が限定的である可能性を示唆しています。

作者: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera