以前の記事でパーフェクトオーダーの自動売買ロジックを作って、
5分足でバックテストを行ってみました。
2016年12月1日～2016年12月31日の期間でのバックテストでしたが、
結果は思わしくないものでした。
これまでもパーフェクトオーダーの他に色々とロジックを作成して
5分足でのバックテストを行ってきましたが
どれも芳しくないものばかりでした。
そこで、日足でのバックテストだとパフォーマンスは
どう変わるのかということをテストしていくことにしました。
最初に一番結果が出やすそうなパーフェクトオーダーで
試してみることにしました。
ソースコードは前回と同じですが、もう一度掲載します。
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//+------------------------------------------------------------------+ //| Donchian.mq4 | //| Copyright (c) 2017, Ichizo FX | //| http://fx.ichizo.biz | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright (c) 2017, Ichizo FX" #property link "http://fx.ichizo.biz" // マイライブラリー //#include <MyLib.mqh> // マジックナンバー extern int Magic = 20170209; // 外部パラメータ extern double Lots = 0.01; extern int Slippage = 3; extern string Comments = "Perfect"; // エントリー関数 extern int MAPeriod10 = 10; // 10本移動平均 extern int MAPeriod20 = 20; // 20本移動平均 extern int MAPeriod100 = 100; // 100本移動平均 extern int MAPeriod200 = 200; // 200本移動平均 int Calculated_Slippage = 0; int Ticket = 0; int Adjust_Slippage = 0; datetime Bar_Time = 0; bool Closed = false; datetime Close_Time = 0; double pos = 0; int Order_Type = 0; int AdjustSlippage(string Currency, int Slippage_Pips) { int Symbol_Digits = MarketInfo(Currency, MODE_DIGITS); if (Symbol_Digits == 2 | Symbol_Digits == 4) { Calculated_Slippage = Slippage_Pips; } else if (Symbol_Digits == 3 | Symbol_Digits == 5) { Calculated_Slippage = Slippage_Pips * 10; } return (Calculated_Slippage); } int init() { Adjust_Slippage = AdjustSlippage(Symbol(), Slippage); return(0); } // スタート関数 int start() { if (Bars < MAPeriod200) { return(0); } if (Bar_Time == Time[0]) { return(0); } else if (Bar_Time != Time[0]) { Bar_Time = Time[0]; } double MA10 = iMA(NULL,0,MAPeriod10,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE,0); double MA20 = iMA(NULL,0,MAPeriod20,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE,0); double MA100 = iMA(NULL,0,MAPeriod100,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE,0); double MA200 = iMA(NULL,0,MAPeriod200,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE,0); // ポジションを持っているかの判定 if (OrderSelect(Ticket, SELECT_BY_TICKET)) { Close_Time = OrderCloseTime(); // 未決済の場合 if (Close_Time == 0) { // オープンポジションの計算 pos = OrderOpenPrice(); Order_Type = OrderType(); } } // Perfectか int perfectBuy = 0; int perfectSell = 0; // 買いのパーフェクト if (MA10 > MA20 && MA20 > MA100 && MA100 > MA200) { perfectBuy = 1; } // 売りのパーフェクト if (MA10 < MA20 && MA20 < MA100 && MA100 < MA200) { perfectSell = 1; } // ロングポジションのクローズ if (Ticket > 0 && Order_Type == OP_BUY && perfectBuy == 0) { Closed = OrderClose(Ticket, Lots, Bid, Adjust_Slippage, Magenta); if (Closed == true) { Ticket = 0; } // ショートポジションのクローズ } else if (Ticket > 0 && Order_Type == OP_SELL && perfectSell == 0) { Closed = OrderClose(Ticket, Lots, Ask, Adjust_Slippage, Aqua); if (Closed == true) { Ticket = 0; } } // 買いシグナル if(OrdersTotal() == 0 && perfectBuy == 1) { Ticket = OrderSend(Symbol(), OP_BUY, Lots, Ask, Adjust_Slippage, 0, 0, Comments, Magic, 0, Magenta); } // 売りシグナル if(OrdersTotal() == 0 && perfectSell == 1) { Ticket = OrderSend(Symbol(), OP_SELL, Lots, Bid, Adjust_Slippage, 0, 0, Comments, Magic, 0, Aqua); } return(0); } |
バックテスト期間 2016/01/01～2016/12/31
チャート 日足
実行した結果は以下のようになりました。
純益 -37.06
総取引数 8
総利益 36.62
総損失 -73.68
最大ドローダウン 139.66(1.38％)
売りポジション(勝率％) 7(57.14％)
買いポジション(勝率％) 1(100.00％)
勝率(％) 5(62.50％)
負率(％) 3(37.50％)
損失が出てしまいます。
ただし、これまでにない傾向として
勝率が高いということは言えます。
勝率が62.50％とこれまでにない高い勝率ですが、
損益ではマイナスになっています。
勝の時の利益は大きくないのですが、
負の時の損失が大きい（ドローダウンが大きい）ために
トータルとしてはマイナスになっています。
今回のロジックでは、損切りは入れておらず、
パーフェクトオーダーの形が崩れたら
利益・損失に関わらず決済するようにしています。
大きなマイナスが原因でトータルで負け越した結果になっていますので、
ある一定の値幅以上思惑と逆方向に動いた場合は
損切りするようにしておけば、損失は減らせるかもしれません。
ただ、一番のネックは「取引回数が少ない」ことですね。
損切りラインを入れて、多少パフォーマンスが改善したとしても、
1年間のバックテストで取引回数が8回のみでした。
１カ月当たり１回もありません。
やはり日足でパーフェクトオーダーの形ができるのは
そうそう多くないということですね。
パーフェクトオーダーのバックテストとしては、
5分足よりも長く日足よりも短い１時間足等でテストしてみましょう。
他のロジックでは、ボリンジャーバンドの日足の
バックテストも行ってみることにします。
これらの結果が出ましたらまたご報告致します。