MTCコンボ - MetaTrader 5用のトレーディングシステム

今回は、MetaTrader 5用のEA「MTCコンボ」について話します。このシステムは、基本的なトレーディングシステム（BTS）を補完するために設計された神経ネットワーク（NN）を活用しています。

BTSとNNの組み合わせを目指しているため、私たちは既存のトレーディング手法を再発明する必要はありません。車があるのに速く走る方法を教える必要はないですよね。

トレンドに基づいたシステムでは、フラットな市場では取引ができません。そのため、トレンドと逆トレンドの両方の戦略を使うことが重要です。このEAは、その両方を組み合わせて使用することができるんです。

二層の神経ネットワークを開発しました。これには、二つの下層パーセプトロンと一つの上層パーセプトロンが含まれています。神経ネットワークは以下の3つの状態のいずれかにあります：

未定義の状態では、制御はBTSに移行し、最初の二つの状態ではネットワークがトレーディングシグナルを生成します。

神経ネットワークのトレーニングは3つの段階に分かれています。各段階で1つのパーセプトロンをトレーニングします。最適化されたBTSが各段階に存在し、パーセプトロンが何をできるかを理解します。

個別のパーセプトロンのトレーニングは、遺伝的アルゴリズムによって行われます。このアルゴリズムの制約を考慮し、トレーニングプロセスは論理的に整然としており、全体の最適化が合理的な時間内に完了します。

最適化準備をしましょう。テスターでの初期資金を$100に設定し、最適化パラメータは「バランス + 最大シャープレシオ」に設定します。また、「迅速な遺伝的アルゴリズム」タイプを選択してください。

次に、EAのプロパティのInputsタブに移動し、オープンポジションのロットサイズを0.01に設定します。最適化は「オープン価格のみ」のモデルで行います。この方法は高速です。

第一段階 - BTSの最適化：

'pass'を1に設定します。この段階のIDで最適化マークを設定し、それ以外のパラメータからはマークを外します。

遺伝的アルゴリズムによる最適化を開始します。

第二段階 - ショートポジション用パーセプトロンのトレーニング：

'pass'を2に設定します。前の段階で設定した最適化マークを外し、入力をファイルに保存しておきます。

第二段階のパラメータに対して最適化マークを設定します：

遺伝的アルゴリズムによる最適化を開始します。

第三段階 - ロングポジション用パーセプトロンのトレーニング：

'pass'を3に設定します。前の段階で設定した最適化マークを外し、入力をファイルに保存します。

第三段階のパラメータに対して最適化マークを設定します：

遺伝的アルゴリズムによる最適化を開始します。

最終段階 - 第一層（上層パーセプトロン）のトレーニング：

'pass'を4に設定します。前の段階で設定した最適化マークを外し、入力をファイルに保存します。

第四段階のパラメータに対して最適化マークを設定します：

遺伝的アルゴリズムによる最適化を開始します。

これで神経ネットワークのトレーニングが完了しました。

このEAには、他のEAや手動で開かれたオーダーを区別するためのマジックナンバー（'mn'）という非最適化可能な入力もあります。このマジックナンバーはユニークである必要があります。

P.S.

初期資金は、絶対的なドローダウンの2倍で定義されます（安全マージン）。
EAのソースコードは最適化されていません。
基本の基本トレーディングシステム（BTS）を別のトレーディングシステムのアルゴリズムに置き換えたい場合は、基本TradingSystem()関数の内容を変更してください。
前週の結果が不利益だった場合は、週末にEAを再最適化してください。損失は市場の変化を示し、再最適化の必要性を示します。EAが利益を上げている場合は、再最適化は不要です。