記事「MQL5でのカスタム市場レジーム検出システムの構築（第2回）：エキスパートアドバイザー」についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「MQL5でのカスタム市場レジーム検出システムの構築（第2回）：エキスパートアドバイザー」はパブリッシュされました:

この記事では、第1回で紹介したレジーム検出器を用いて、適応型のエキスパートアドバイザー(EA)、MarketRegimeEAを構築する方法を詳しく解説しています。このEAは、トレンド相場、レンジ相場、またはボラティリティの高い相場に応じて、取引戦略やリスクパラメータを自動的に切り替えます。実用的な最適化、移行時の処理、多時間枠インジケーターも含まれています。

第1回では、常に変化する市場のダイナミクスに対処するための基礎を築きました。堅牢な統計的基盤を構築し、市場の動きを客観的に分類できるCMarketRegimeDetectorクラスを作成。さらに、チャート上でレジームを直接視覚化できるカスタムインジケーター(MarketRegimeIndicator)も開発しました。私たちは、静的な戦略が動的な市場でパフォーマンスを低下させるという問題を識別するところから出発し、現在の市場状態を識別できるシステムの構築へと進みました。このシステムでは、「トレンド（上昇/下降）」「レンジ」「高ボラティリティ」の3つの市場状態を検出可能です。

しかし、現在のレジームを識別することは、あくまで戦いの半分にすぎません。真の力は、この情報を活用し、取引手法を柔軟に適応させることにあります。どれほど高度な検出器であっても、それだけでは単なる分析ツールに過ぎません。重要なのは、その洞察を実際の取引判断に活かすことです。もし私たちの取引システムが、市場の状況に応じて自動的にギアを切り替えられたとしたらどうでしょうか。たとえば、トレンドが強いときにはトレンドフォロー戦略を採用し、横ばい相場では平均回帰戦略に切り替え、ボラティリティが高いときにはリスクパラメータを調整する――そのような動的対応が可能になれば、戦略の柔軟性と安定性は飛躍的に高まります。

最適化されたパラメータを用いたバックテストでは、明確な改善が見られ、初回のテストと比較して、純利益がプラスとなり、より安定した資産曲線が示されました。

作者: Sahil Bagdi

[abhishek maderana]

mt5が最適化した後、どのようなパラメータが最適化されましたか？