Gold Sparrow
- エキスパート
- バージョン: 1.80
- アップデート済み: 2 9月 2026
必読:実運用ではドローダウンが大きい可能性があります。必ず失っても大丈夫なお金で運用し、LotFactorを上げ過ぎない(推奨0.1-0.2)ようにお願いします。
こちらのEAは、パラメーターの"UseRecentModel"をtrueにすることで、最近の期間のチャートが新たに学習されたパラメーターの数値をEAに自動でダウンロードすることができるようになっています。
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■使用時間足 1H
■最小口座資金 --- 0.01ロットあたり8〜10万円を推奨
■Gold Sparrowは、XAUUSDの15年分の過去チャートを学習させて作ったトレードロボットです。
チャートの1時間足で使用して下さい。
チャネル系のインジケーターを多く採用することで、値動きの波の中でEAが現在の価格の位置を把握しやすいようになっています。
Gold Sparrowはトレンドに沿って押し目買い、戻り売りを行うEAなので、トレンドの急な切り返しでドローダウンを被る可能性があります。
トレンドの急な逆行でのドローダウンを防ぐには、MaxHoldingHoursというパラメーターを5-8の間に設定することを推奨します。を英語にしてください。推奨するブローカー : TitanFXのような夏時間GMT+3(冬時間GMT+2)のブローカー
(エクスネスは推奨ブローカーではありませんが、もしエクスネスをご使用される場合は次のようにパラメーターを変更して下さい。TakeProfit=300000, StopLoss=30000, MaxSpread=600, Slippage=300, and WeekEndCloseTime=18)
■新しいモデルの導入の仕方 --- MT5のツール→オプション→エキスパートアドバイザーのところで、
https://greentrailns-stack.github.io/MetaTrader/gold_sparrow1.1_model.json
を通信を許可するURLとして追加してください。その後、EAをチャートにアタッチすると、CommonフォルダのFiles内に、gold_sparrow1.1_model.jsonというファイルがダウンロードされます。パラメーターのUseRecentModelをtrueにすると、ダウンロードされた新規のパラメーターを適用してトレードが行われます(パラメーターがダウンロードされていないとバックテストもできません)。Gold Sparrow EAを稼働させていると、平日のMT5時間の1:00-2:00に、新しいJSONファイルがあれば自動で更新されます。
■このEAは1時間足のバーを500本必要とします。
MT5の「ツール」→「オプション」→「チャート」にある「チャートの最大バー数」を500以上に設定してください。その後、一時的に「自動スクロール」をオフにし、チャートをドラッグして過去500本分のローソク足を表示・読み込ませてください。お手数をおかけしますが、よろしくお願いいたします。
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パラメーターの説明
■TakeProfit、StopLoss --- ポイント単位です。
■UseBuyLimitOrSellLimitLoss --- OffsetPoint分のポイントだけ離したところに指値注文を置きます。
■WPR_Filter --- WPRをエントリーフィルターに使います。WPR_Buy、WPR_Sellで設定した数値以上、以下ではエントリーを行わないようにできます。
■OrderIntervalMinutes --- 前のオーダーが発注された時間から、ここで設定した分数が経過しないと、このEAが新しい発注を行わないようにするフィルターです。
■OrderDelay (MilliSecond) --- この数値のミリ秒だけシグナル発生から発注をディレイさせます。
■このEAは、発注からHoldingHours時間後に利益が出ていれば決済するようにプログラムされています。
HoldingHours時間経過しても損益がマイナスの状態だった場合は、ロット数×MinProfitというパラメーターの分だけ利益が出た瞬間に決済します。注文が0.01ロットでMinProfitが100だった場合はアカウントが円口座だった場合は100円、ドル口座の場合は100セントの利益で決済します。Micro口座の場合は適時MinProfitを調整してください。
発注からMaxHoldingHours時間が経過したら損益がマイナスでも決済します。
最新版がMT5で動かない場合はv1.4を試してみてください。
https://www.mql5.com/ja/market/product_version/371062/download
注記:バックテストの結果は将来の利益を保証しません。まずはデモ口座でしばらく稼働させて様子を見てください。
Hello, I updated version 1.7 today, but during my backtesting, I found that when UseRecentModel was set to true, the backtesting performance was much lower than when it was set to false. Is the new parameter actually more unsuccessful? Looking forward to your explanation to clarify my confusion, thank you!
Edit：Thank you for your reply! So, in the long run, do you recommend setting it to 'true'? Or rather, set it to 'false' normally, and when the model is updated, set it to 'true' to download the latest model, and then change it back to 'false'. As you said, choose the high-performance one from multiple candidates (including the latest model just downloaded). But this seems a bit troublesome haha.