1.予測結果
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上記のインジケーターは、過去検証のデータを機械学習したものです。
(システムの詳細はこちら)
Buy – Sellの数字が高ければ高いほど、買いの期待値が高い、というような見方ができます。
平均が0で、±100の間に66.6%で収まります(つまり、標準化した値×100)
2つのインジケーターを運用しています。
2.上記インジケーターのバックテスト結果
私のトレードルール例
買い条件
Buy – Sell>240になったら買いでエントリー。
Stop Loss/Take Profitは現在価格/10。
Buy – Sell<0になったら決済。
売り条件
買いの反対。
Sell – Buy>240になったら売りでエントリー。
Stop Loss/Take Profitは現在価格/10。
Sell – Buy<0になったら決済。
バックテスト結果
最近2年運用した場合のバックテスト結果は下記です。
掛け率は1インジケーターにつき20%です。
1stインジケーター
2ndインジケーター
1st&2nd 同時運用
資産増加率：25.5倍
プロフィットファクター：1.84
トレード回数：154
さいごに
冒頭述べたように、自身の過去検証データや過去トレード結果を教師データとして機械学習し、システムトレードのインジケーターを作成しています。
システムについてはこちらにて詳細を記載していますのでよければご参照ください。
その他にも、Pythonを用いたシステムトレードの方法(Python用MetaTrader)等も紹介していく予定です。
