【爆益FX】カズヤング氏を参考にシステムトレードを実装して過去相場で検証 その4【+263pips/日】

 こんにちは、システムトレーダーのxinです。

今回もカニトレーダーさんのFXトレード手法を参考にしたシステムトレードのバックテストの検証記事になります。

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model by 川子芹菜

 

 

 


システムトレード手法の概要

 こちらのシステムトレードはFXカニトレーダーのカズヤング氏のトレード手法を参考にして実装しています。
カズヤング氏はFXの実況生配信者で、毎日YouTubeにてトレードの生配信をしている実力派FXトレーダーです。
カズヤング氏のトレード手法は、OANDAオープンオーダーの情報を利用する方法です。
OANDAオープンオーダーでは、全利用者の指値注文・逆指値注文の状況を確認できます。

 

 為替レートの変動を単純に説明すると、買い注文が多いときにレートが上昇し、
反対に売り注文が多いときにレートが下落するといえます。
なので、どこに買い注文が集中しているか、どこに売り注文が集中しているかを把握することで
レートの動きがある程度予測できると考えられます。

 

 こちらのシステムトレードでは、OANDA APIを経由してオープンオーダーの情報を取得し、
現在のレートより高値圏の売り注文が薄いときに成行買い注文を入れます。
売り注文が薄ければレートが上昇した際に障壁が少ないと考えるからです。
そして、さらに高値圏の売り注文が厚くなってくる部分で利食い指値売り注文を入れるルールとなります。

 

 

 

 

本日のシミュレーションのサマリー

  • 対象通貨ペア:ドル円
  • 対象期間:2018/05/25-2018/06/04
  • 実質稼働日数:7日
  • 開始時レート:109.31
  • 終了時レート:109.97
  • 保有Lot:0
  • 平均約定レート:109.65
  • 確定損益:+ 1,844 pips
  • 含み損益:- 0 pips
  • 収支:+ 1,844 pips
  • 実質稼働日数あたり収支:+ 263 pips/日

 

 

 

考察と今後の課題

 今回は圧勝で終わる結果となりました。

平均約定レートの項目は、ポジションをいくつか保有しているときの買い注文を入れたレートの平均値ですね。保有Lotが0なのに平均約定レートがリセットされてないので、次回からコードを修正しときましょう。

 

期間の開始から終了にかけて、65pipsくらいレートが上昇してはいますが、その追い風もうまいこと利用しつつまさに爆益を生んだというところでしょうか。

ほんとにこのアルゴリズムは、うまいことはまったときにはとんでもない勢いで利益を積み上げるタイプだと思います。

実質7日で+1844なので、1日あたりの収支は+263pipsですね。

前回は金曜日の指標発表の影響を受けて収支がマイナスになっていましたが、今回は金曜日が2回ありました。

その前後も確認しましたが、今回の期間では大して変動はなかった印象ですね。

バックテストの最後の月曜日にレートが上昇してきて、保有ポジション全部利確できた感じですね。

 

 

 

動画のリンク

 YouTubeにもつたない動画ですが、検証の記録としてその様子を載せました。
詳細が気になった方は、こちらから検証の期間の推移の様子など確認できます。

www.youtube.comもっと細かく見ていけば、様々な観点からもっとアルゴリズムを改善できるかもしれないので、詳細が気になった方は確認してみてください。

 

 

 

 

システムトレードに使用しているPythonのコードを配布します

 今回紹介したシステムトレードのプログラムは、Pythonを使って作成しています。
ですので、ご自分でPythonを実行できる環境のある方はコードがあれば活用できると思います。
そこで、このブログを読んでくれた方のうち、希望する方にPythonコードを差し上げたいと考えています。
ただ、まだコードの中には整備されていない部分も多く、使いにくい部分もたくさん残っていると思います。

 

 なので、先着10名ほどの方にα版としてまずは共有させてもらえたらなと思っています。
こちらに申込みのフォームも用意してあります。

シストレ:プログラムコード申込みフォーム

 

 今回のプログラムのコードを希望する方で、多少プログラムが読みにくくても構わないよ、という方は
こちらのフォームからお申込みくださると嬉しいです。

 

次回あたりはGmailアカウントがあるだけで3分でPython環境を整えられる、Google Colaboratoryについても解説記事を書こうと思います。

それではまた。

 

前回の記事はこちら