記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第84回）：ストキャスティクスとFrAMAのパターンの使用 - 結論」についてのディスカッション
こんにちは、スティーブン、
非常に興味深い記事、特にパターン 0 です。
私は前の記事からあなたのコードをダウンロードし、コンパイルし、H4時間枠で4つの主要な米ドル通貨、EUR、GBP、CAD、JPYで1/1/25から10/1/25の期間で実行し、すべて損失を出しました。
まず第一に、特定の通貨用に再トレーニングする必要があるのでしょうか？ 第二に、パターンの1つだけを使用する、またはいくつかのパターンを使用するように指定するにはどうすればよいのでしょうか？ また、このEAは、あなたの優れた記事のいくつかを組み込むために使用することができますか？
ありがとうございます、
ケープコッダ
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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84回）：ストキャスティクスとFrAMAのパターンの使用 - 結論」はパブリッシュされました:
前回の記事では、ストキャスティクスとフラクタル適応型移動平均(FrAMA: Fractal Adaptive Moving Average)のインジケーターペアにおける最初の5つのシグナルパターンを検証しました。限られたテスト期間ではありましたが、いずれのパターンも良好なフォワードウォークを示し、1年間の学習期間の後、続く1年間を検証期間としてテストをおこないました。
これらのテストでは、各シグナルパターンに適した市場環境を意識しつつ、それぞれの市場タイプに「適切」と考えられる資産を選定しました。検討した市場のアーキタイプは、トレンド型/平均回帰型、自動相関型/非相関型、高ボラティリティ/低ボラティリティの市場です。これらの市場タイプに対して、各パターンがより効果的に機能すると考えられる資産クラスを割り当てましたが、フォワードテストの結果を見る限り、その選定は概ね妥当であったと考えられます。
そのため、本記事においても、前回の記事で用いた資産タイプと市場アーキタイプの組み合わせを踏襲し、このインジケーターペアにおける残り5つのシグナルパターンを検討していきます。
作者: Stephen Njuki