記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第40回）：Parabolic SAR（パラボリックSAR）」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.11.25 13:52 新しい記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第40回）：Parabolic SAR（パラボリックSAR）」はパブリッシュされました: パラボリックSAR (Stop-and-Reversal)は、トレンドの確認と終了点を示す指標です。トレンドの見極めが遅れるため、その主な目的は、ポジションのトレーリングストップロスを位置づけることです。ウィザードで組み立てられるエキスパートアドバイザー(EA)のカスタムシグナルクラスを活用して、本当にEAのシグナルとして使えるかどうか調べてみました。 MQL5ウィザードを活用してさまざまな取引設定やアイデアを検証する連載を続けます。本記事は、前回の2つの記事で構築した基盤をもとに進めていきます。これらの過去記事では、IDEのウィザードクラスに含まれる基本的な指標やオシレーターに焦点を当て、それらが提供する多様なパターンを詳しく調査しました。そして、各パターンを個別にテストした後、複数のパターンを組み合わせた設定を最適化し、独立したパターンの結果と集合的または最適化された設定の結果を比較しました。 今回の記事では、この形式を踏襲し、パラボリックSARのパターンを1つずつ分析していきます。さらに、前回の記事と同様に、複数のパターンを組み合わせたテストの実行で締めくくります。パラボリックSARは、新しいバーごとにほぼ独立して再計算される特性を持っています。ただし、その計算式に含まれるいくつかのパラメータを調整する必要があるため、この独立性は完全ではありません。この特性により、価格変動や全体的なトレンドに非常に敏感であり、カスタムシグナルクラス内で使用するのに適した指標と言えます。本記事では、パラボリックSARの10個の異なるパターンを個別にテストします。そして最後に、これらのパターンのいくつかを組み合わせたテストを実行し、そのパフォーマンスを評価します。 ここで、価格、移動平均、SARという3つのデータバッファを扱っている点は注目に値します。これらのデータバッファから選択された偏差は、価格とSARの間ですが、移動平均とSARの間など、他の偏差も考慮できます。ただし、この乖離は、移動平均の遅延効果により、この記事で実装した価格とSARの乖離と比較して多少の遅延が生じることになります。一方で、価格変動は短期的には多くの変動を生み出しますが、長期的にはそれほど重要ではないことが多いため、ノイズも少なくなります。そのため、ある程度の用途がある可能性があり、読者の皆さんもこの方法を検討してみてください。このパターンのパターン使用の入力は32です。 作者: Stephen Njuki 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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パラボリックSAR (Stop-and-Reversal)は、トレンドの確認と終了点を示す指標です。トレンドの見極めが遅れるため、その主な目的は、ポジションのトレーリングストップロスを位置づけることです。ウィザードで組み立てられるエキスパートアドバイザー(EA)のカスタムシグナルクラスを活用して、本当にEAのシグナルとして使えるかどうか調べてみました。
MQL5ウィザードを活用してさまざまな取引設定やアイデアを検証する連載を続けます。本記事は、前回の2つの記事で構築した基盤をもとに進めていきます。これらの過去記事では、IDEのウィザードクラスに含まれる基本的な指標やオシレーターに焦点を当て、それらが提供する多様なパターンを詳しく調査しました。そして、各パターンを個別にテストした後、複数のパターンを組み合わせた設定を最適化し、独立したパターンの結果と集合的または最適化された設定の結果を比較しました。
今回の記事では、この形式を踏襲し、パラボリックSARのパターンを1つずつ分析していきます。さらに、前回の記事と同様に、複数のパターンを組み合わせたテストの実行で締めくくります。パラボリックSARは、新しいバーごとにほぼ独立して再計算される特性を持っています。ただし、その計算式に含まれるいくつかのパラメータを調整する必要があるため、この独立性は完全ではありません。この特性により、価格変動や全体的なトレンドに非常に敏感であり、カスタムシグナルクラス内で使用するのに適した指標と言えます。本記事では、パラボリックSARの10個の異なるパターンを個別にテストします。そして最後に、これらのパターンのいくつかを組み合わせたテストを実行し、そのパフォーマンスを評価します。
ここで、価格、移動平均、SARという3つのデータバッファを扱っている点は注目に値します。これらのデータバッファから選択された偏差は、価格とSARの間ですが、移動平均とSARの間など、他の偏差も考慮できます。ただし、この乖離は、移動平均の遅延効果により、この記事で実装した価格とSARの乖離と比較して多少の遅延が生じることになります。一方で、価格変動は短期的には多くの変動を生み出しますが、長期的にはそれほど重要ではないことが多いため、ノイズも少なくなります。そのため、ある程度の用途がある可能性があり、読者の皆さんもこの方法を検討してみてください。このパターンのパターン使用の入力は32です。
作者: Stephen Njuki