記事「MQL5で自己最適化エキスパートアドバイザーを構築する（第6回）：自己適応型取引ルール(II)」についてのディスカッション

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本記事では、より良い売買シグナルを得るために、RSIのレベルと期間を最適化する方法を探ります。最適なRSI値を推定する手法や、グリッドサーチと統計モデルを用いた期間選定の自動化について紹介します。最後に、Pythonによる分析を活用しながら、MQL5でソリューションを実装します。私たちのアプローチは、複雑になりがちな問題をシンプルに解決することを目指した、実用的かつ分かりやすいものです。

前回の「自己適応型取引ルール」に関する議論（リンクはこちら）では、RSIインジケーターに従おうとするアルゴリズムトレーダーが直面する問題について考察しました。

私たちは、RSIインジケーターが常に標準化された結果を生み出すわけではないことを発見しました。これは、期間や時間枠、さらには対象市場によって異なるためです。

この問題を解決するために、アルゴリズムトレーダーはRSIインジケーターの「実際の範囲」を調べるべきだという仮説を立てました。これにより、インジケーターの中間点を理論的な範囲（0～100）ではなく、観測された範囲の中心に再調整できます。このようにすることで、従来のRSIルールでは得られない売買シグナルの発生に関して、一定の信頼性が得られます。また、新しいシグナルに対して、ミッドポイントからの平均的な乖離を記録し、その平均乖離の倍数に該当するシグナルのみを採用することで、さらなる制御が可能になりました。

ここからは、前回の試みに続いて、より実践的なソリューションを構築するために前進していきます。前回の取り組みから改善できる点はいくつかありますが、最も重要な改善点は、RSIのレベルそのものの価値を推定できるようにすることです。 

前回は、平均乖離を大きく超えるような値が、より利益につながる可能性があるという仮定を置いただけでした。しかし、それが本当に有効かどうかを検証することはしませんでした。新しく提案するRSIレベルの価値を定量化し、従来の70や30といったレベルと比較することもしていませんでした。

加えて、前回の議論では、RSIの期間を固定した単純化ケースのみを扱いました。これはフレームワークを理解しやすくする上では有効でしたが、今回はより実践的な課題、すなわち「最適な期間がわからない場合」に焦点を当てていきます。

作者: Gamuchirai Zororo Ndawana