記事「バックテスト結果を改善するための生のコードの最適化と調整」についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「バックテスト結果を改善するための生のコードの最適化と調整」はパブリッシュされました:

MQL5コードを強化するために、ロジックの最適化、計算の精緻化、実行時間の短縮をおこない、バックテストの精度を向上させましょう。パラメータの微調整、ループの最適化、非効率の排除によって、より高いパフォーマンスを実現します。

私たちのアルゴリズム取引戦略の開発は、パターン認識とシグナル検証に対する構造化された体系的なアプローチから始まります。本戦略の核となるのは、確率の高い反転シナリオを特定することを目的とした、ローソク足ベースのフレームワークです。ロングポジションの場合、ロジックは3つのパターンを体系的に検出します。連続する3本の強気ローソク足、それに続く1～2本の調整的な弱気ローソク足、インデックス1（直近で確定したバー）における確認用の強気ローソク足です。

一方、ショートポジションの場合は逆のパターンがトリガーとなります。つまり、連続する3本の弱気ローソク足、それに続く1～2本の戻しの強気ローソク足、インデックス1で確認用の弱気ローソク足です。この構成により、シグナルは新しいバーが形成された時点でのみ検証されるため、バー内の値動きによる誤検出を避け、確定した価格動向に基づいて実行されます。

このロジックを実際に運用可能にするため、戦略のアーキテクチャはモジュール化されたコード設計と計算効率を優先します。まず、ヘルパー関数を実装して、繰り返しおこなわれるタスクを抽象化します。具体的には、ローソク足の分類（強気/弱気判定）や連続ローソク足パターンの検証などです。これらの関数は、iOpenやiCloseなどMQL5のネイティブな価格データ取得メソッドを活用しつつ、静的変数によるキャッシュで冗長な計算を最小化します。

作者: Hlomohang John Borotho