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ダイバージェンスEAをiCustomで作る2

EA作成中
05 /04 2020
前回作ったダイバージェンスEAの山谷判断ロジックを改善しました。
あと、クローズサインでクローズするように改造しようと思ったのですが、もう出来ていました。
o( ̄ー ̄;)ゞ

そして山谷の判断ロジックを改善したら衝撃的な出来事が・・・・
試しに山谷でオーダーしてみたら、ダイバージェンスより良い結果になってしまったww

まずは改善項目の確認です。山谷が判断できない状態が頻繁にありました。(下図)
icustom-divereye-falseチャート

山谷の判断漏れがないように(できるだけ)改善しました。(下図)
icustom-divereye-trueチャート

これが山谷の判断がいまいちなEA。
icustom-divereye-falseグラフ

これが山谷の判断を改善したEA。
icustom-divereye-trueグラフ

改善前EAのグラフがフォワード付きのしか残ってないので、わかりにくいですが、あまり変わらないもしくは悪くなった
まぁ、そんなもんでしょう。オーダー数は増えましたが、優秀なEAではないのでオーダーが増えれば良い時も増え、悪い時も増え・・・とんとんでしょう。

では衝撃的なグラフを。
icustom-divereye-MACD-Peakグラフ

これがMACDの山谷だけでオーダーをしているグラフです。当然、オーダー数はだいぶ増えています。オーダー数が増えると普通は悪い方向に向かっていきます。
が!フォワードが右肩上がりになっていますし、バックテストも利益が出ています。

icustom-divereye-stochas-Peakグラフ

Stochasticsの山谷だけのオーダーも試してみましたが、MACDのほうが優秀です。
「山谷でのオーダーからトレイリングストップでのクローズ」の方がシンプルでオーダー数も多く、最適化がしやすいのでしょう。

今回試したかったEAではダイバージェンスの有効性検証だけではなく、オーダー数が多いことが望ましかったので、これは良い結果になりました。

パぺ太メモ


機械学習のデータとしてチャートの値動きを入力しようと思っていますが、全ティック入れても意味がないというか、あまり有効な結果が出ない気がしています。
特定のポイントで予測を行うほうが条件を絞りやすく、データが集めやすく、有効性もわかりやすいのではないかと思っています。

でも予測ポイントよりオーダーは少なくなるため、予測ポイントが少ないとオーダーをしないEAになってしまう可能性が高くなります。月一回とか勘弁w

これで方針は決まりましたので、機械学習での予測の準備に入ります。
o(⌒ー⌒)o

  • MACDの山谷ポイントでのデータを集める
  • データは、移動平均各種、一目均衡表、RSI、Stochastics、MACD
  • 機械学習で予測モデルを作る
  • MT5のEAにDLLを組み込む
  • インジケータを作成する
  • EAをiCustomで作成する

・・・まだまだ先は遠い (_ _|||)




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パペ太

パペ太は自動人形(EA)を操るという意味で、puppeteer(人形遣い)から付けました。
高収益のEAを目指して日々悩んでいます。