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9回）：二重移動平均クロスオーバー」についてのディスカッション

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本記事では、二重移動平均クロスオーバー戦略の設計について説明します。この戦略では、上位時間足（例：日足、D1）のシグナルを参照して下位時間足（例：15分足、M15）でエントリーをおこない、ストップロスレベルは中間的リスク時間足（例：4時間足、H4）から算出します。システム定数やカスタム列挙型、トレンドフォローと平均回帰（ミーンリバージョン）モードに対応したロジックを導入し、モジュール化と将来的な遺伝的アルゴリズムによる最適化を重視しています。このアプローチにより、柔軟なエントリーとエグジットの条件を設定でき、下位時間足でのエントリーを高い時間足のトレンドに合わせることで、シグナルのラグを軽減し、取引タイミングを改善することを目指しています。

初期の試みでは、統計モデリングツールを用いて、移動平均のクロスオーバーを事前に予測する方法を試しました。この方向で一定の進展があり、適切な市場環境下では、価格を直接予測するよりも移動平均クロスオーバーを予測する方が正確であることが分かりました。さらにラグを減らす別の方法も見つかりました。このアプローチでは、2本の移動平均の期間を共通の値に固定し、クロスオーバーは、一方の移動平均を始値に、もう一方を終値に適用して生成します。この代替システムは有効であり、期間を固定しつつ、2つのインジケーターに異なる価格を適用するだけで、追加のモデリングツールを使用せずにラグをさらに低減できました。

今回のディスカッションでは、これまで検討していなかった新しいアプローチを紹介します。人生や数学の多くの問題と同様、問題解決には複数の方法があり、それぞれに利点と欠点があります。複数の選択肢を比較することで、システムのラグをどの程度制御できるかを理解することを目指します。

ここでは、私が「二重移動平均クロスオーバー戦略」と呼ぶ手法を試みます。図1に示すように、従来の移動平均クロスオーバー戦略は通常、単一の時間足で異なる期間の2本の移動平均を使用して実行されます。以前の議論では両方の移動平均が同一期間でしたが、今回は少し元のクラシカルアプローチに戻し、2本の移動平均に異なる期間を使用できるようにします。

この従来型の問題点は、エントリーシグナルの確認が遅れることです。つまり、値動きがすでに始まった後にシグナルが出るため、エントリーが遅れたり、チャンスを逃したりする可能性があります。 

作者: Gamuchirai Zororo Ndawana