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MetaTrader 4用の優れたEA「MultiNeyro」徹底解析

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皆さん、こんにちは!今日は、MetaTrader 4で使える優れたEA「MultiNeyro」についてお話しします。このシステムは、特にEURUSDの取引に特化しており、多くのトレーダーに支持されています。

ストラテジーテスター報告書
N7S_AO_772012
Alpari-Demo (Build 220)

通貨ペア EURUSD (ユーロ対米ドル)
期間 5分足 (M5) 2008.11.10 00:00 - 2008.12.19 22:59 (2008.11.10 - 2008.12.20)
モデル オープン価格のみ (バーのオープニングを明示的に制御するEA専用)
パラメータ Trd_Up_X=true; tpx=5; slx=90; px=8; x1=44; x2=24; x3=78; x4=99; Trd_Dn_Y=true; tpy=5; sly=80; py=17; y1=2; y2=63; y3=31; y4=6; Text0="BTS F=1"; F=1; pz=6; z1=31; z2=70; z3=27; z4=99; Text1="BTS"; G=4; Text2="XXXXXXXXXXXXX"; tpX=4.5; slX=20; pX=3; X1=8; X2=44; X3=40; X4=61; Text3="YYYYYYYYYYYYY"; tpY=1; slY=80; pY=29; Y1=6; Y2=36; Y3=73; Y4=33; Text4="ZZZZZZZZZZZZ"; pZ=31; Z1=56; Z2=71; Z3=45; Z4=93;

テスト中のバー数
9557 モデル化されたティック数
18110 モデルの質
n/a
ミスマッチチャートエラー
0




初期証拠金
2000.00



総純利益
797.06 総利益
931.43 総損失
-134.38
利益ファクター
6.93 期待利得
15.63

絶対ドローダウン
2.20 最大ドローダウン
66.40 (2.39%) 相対ドローダウン
2.39% (66.40)

総トレード数
51 ショートポジション (勝率%) 22 (81.82%) ロングポジション (勝率%) 29 (68.97%)

利益トレード (% of total) 38 (74.51%) 損失トレード (% of total) 13 (25.49%)
最大 利益トレード
170.08 損失トレード
-18.40
平均 利益トレード 24.51 損失トレード -10.34
最大 連続勝ち数 (利益金額) 7 (317.36) 連続負け数 (損失金額) 2 (-8.80)
最大 連続利益 (勝ち数) 317.36 (7) 連続損失 (負け数) -18.40 (1)
平均 連続勝ち数 3 連続負け数 1

通貨ペア:他のペアも可能ですが、EURUSDのみが完全なチェックを通過しました。

チャート期間:M1、M5、M15。私が使用しているのはM5です。

テストと最適化は、M5のオープン価格で行うことができます。EAの特性により、異なる時間足でのテスト結果には若干の違いが出ることがあります。

このEAでは、2つの範囲を使用した2レベル3段階の最適化アルゴリズムを採用しています。

最初の範囲はG=0に設定します (2、3、4以外)

第一レベル F=0

第一段階 Trd_Up_X=true Trd_Dn_Y=false パラメータには x

第二段階 Trd_Up_X=false Trd_Dn_Y=true パラメータには y

第二レベル F=1

第三段階 Trd_Up_X=true Trd_Dn_Y=true パラメータには z

第二の範囲は、第一の範囲よりも小さく、Gが2、3、4のときに調整されます。

第一段階 G=2 パラメータには “X

第二段階 G=3 パラメータには “Y

第三段階 G=4 パラメータには “Z

最適化後、状態のフラグは以下のようになります:

Trd_Up_X=true Trd_Dn_Y=true F=1 G=4

これらのパラメータは、NNルールに従って最適化されます。すなわち、0から100の範囲内で(パーセプトロンにおけるシフトパラメータの値が50の2倍)。一般的な値に変更すると、範囲は0から200になります。

初期ストップを最適化するためのslx、sly、slX、slYパラメータは、希望とシステムの能力に応じて20+から100+まで調整します。

tpx、tpy、tpX、tpYのパラメータは、通常2から5+の間で、ステップは0.2-0.5となります。

最適化に使用する範囲を決定するための「エンパイアリング」が必要です。このプロセスは難しく長いので、興味がある方はぜひ参加してください。私はデモで2つのバリエーションを実行しています。第一のバリエーションは、最初の範囲が4-6週間で、毎週再最適化されるもの、第二の範囲は3-5日で、1-3日ごとに再最適化されます。

第二のバリエーションにはまだ明確なパラメータはありませんが、引き続き実験中です。

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