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当初、私のトレード戦略は価格の動きを利用して最適なエントリーポイントを見つけることでした。不必要な心理的要因を回避するために、半自動のエキスパートアドバイザー（EA）を開発して注文管理を行いました。
しかし、健康上の問題やトレード以外の個人的な時間を持ちたいという希望から、完全に自動化されたEAを作ることにしました。このEAはエントリーポイントの特定だけでなく、注文管理も私の代わりに処理するものです。そして、そこから"Boring Pips"が生まれました。これは私の努力の結晶を象徴しています。
🛠️ すでに Boring Pips EA をお持ちですか？ 🎁 追加で 30% 割引 の対象となります！ 💬 詳しくはお問い合わせください： 🔹 リベート（返金）の受け取り方法 トランプ氏の2期目 によって、グローバル市場を揺るがす大規模な関税の復活から始まる、攻撃的な貿易政策の波が再燃しています。 中東の緊張 が高まり、最近では イスラエルとイラン の間での対立が注目され、原油価格の上昇要因となっている可能性があります。 ロシアとウクライナの戦争 は解決の兆しがなく続いており、地政学的な不安定さを助長しています。 経済的ナショナリズム が広がる一方で、国際的な協調関係は崩壊しつつあります。 サプライチェーン は依然として脆弱で、主要経済圏では インフレ圧力 が高まっています。 金融市場 はこれまで以上に脆弱で予測不可能になっています。あなたのトレーディング戦略は、この新しい現実に備えていますか？ このような不安定な時代を乗り切るために、トレーダーには従来型の戦略だけでは不十分です。 市場の大きな動きに依存せず、
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ほとんどのエキスパートアドバイザーがバックテストのパフォーマンスは完璧でも、実際の取引では効果的でない理由について考えたことはありますか？ 最もありそうな答えは過学習です。多くのEAは利用可能な過去のデータに完璧に適応するように作成されていますが、構築されたモデルに一般化能力がないため、将来を予測することができません。 一部の開発者は、過学習の存在を知らないか、知っていても防止する方法を持っていません。他の人はそれをバックテスト結果を美化するためのツールとして利用し、統計的な有意性を考慮せずに数十の入力パラメータを追加し、取引戦略を過去のデータに過度に合わせ、自分の EA が将来において同様のパフォーマンスを達成できると他の人に納得させようとします。 もし興味があって、過学習についてより深く理解したい場合は、こちらの私の記事を参照してください。 Avoiding Over-fitting in Trading Strategy (Part 1): Identifying the Signs and Causes Avoiding Over-fitting in Trading
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