ボラティリティ（変動率）を無視してはいけなかったかも
前回の記事で気合を入れつつ作った試作品が疑似フォワードテストで燦燦たる結果だったので、相場の状況に対して柔軟に対応させるべくトレイリングストップにATRを採用することにしました。
ATRを使えばボラテリティの大きさによって数値を自動でいじってくれるので、もしかしたら2017年の相場にEAが勝手に合わせてくれるかもしれませんよね。本当は人工知能・AIのように自分で学習してくれればいいのですが、そんなすごいものを作れないというこちら側の事情もあります(T_T)
「以前ストップロスとテイクプロフィットだけをATRで自動設定できるEAを作ったことがあったけどそれほど効果なかったんだよなあ」という暗い過去は忘れてレッツチャレンジです。
トレイリングストップの設定をATRにお任せしちゃおう
トレイリングストップで大きなトレンドを取るという壮大な志を持って取り組んでいたのですが、固定のトレイリングストップにはパフォーマンスに限界があります。それを打破するために今回新たに実装したATRトレイリングストップの実力はいかがなものだったのだったのでしょう。
前回同様に2007年から2016年までの10年間で最適化しバックテストしてみます。
収益曲線の形は違いますがパフォーマンス的には固定のトレイリングストップロスのEAと大差ないようです。強いて挙げれば最大ドローダウンが若干小さくなっていることくらいでしょうか。
では疑似フォワードテストとして2017年1月から10月までをバックテストしてみましょう。
いやーん( ﾉД`)ｼｸｼｸ…
固定のトレイリングストップよりも悪い結果が出てしまいました(;^_^A
絶対うまくいくと思ったんだけどなあ…
こりゃどうにかしないといけないですね。
でもちょっと真面目に考えすぎて疲れたので、週末は息抜きでお遊びEAでも作ろうかなと思います。
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