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研究者にとって、テスターの性能は極めて重要な指標 です。 テスターのメモリ消費量を提供していただけると助かります。
0.2百万ティック/秒という のは、残念ながら強い制限です。 おそらくNumbaが パフォーマンスの向上に役立つでしょう。
異なる数の取引シンボル用の)セクションを追加してください:
benchmark_python vs benchmark_MT5tester, (single/optimization). RAM_python vs RAM_MT5tester, (single/optimization).
記事をありがとうございました!
Fast trading strategy tester in Python using Numba
- 2025.06.26
- www.mql5.com
The article implements a fast strategy tester for machine learning models using Numba. It is 50 times faster than the pure Python strategy tester. The author recommends using this library to speed up mathematical calculations, especially the ones involving loops.
これはまさに私が探していたツールだ!今後、パラメーター・オプティマイザーを実装する予定はありますか?
取引の機会を逃しています。
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新しい記事「Python-MetaTrader 5ストラテジーテスター(第4回):テスター入門」はパブリッシュされました:
これまでの記事では、MetaTrader 5風のストラテジーテスターをゼロから構築するための基礎を解説してきました。コアとなる構造はすでに整っていますが、プロジェクトにはまだいくつか重要な要素が不足しています。
現時点では、ティックやバーを順番に処理する仕組みはまだありません。また、未決済注文やシミュレーション上の取引口座を監視する機構も存在していません。また、損益、ドローダウン、勝率、リスクリワード比、詳細な取引統計といったパフォーマンス指標もまだ実装されていません。
本記事では、これらの不足している要素を補い、プロジェクトをさらに改善していきます。。
作者: Omega J Msigwa