FXボーグ | テクニカル実験室

テクニカル分析を使った自動売買プログラムの開発に挑戦!

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MTAアルゴリズムと単純トップダウン法との比較

前回の記事ではMTAを移植しましたが、一般的なトップダウン法とどのくらい違いがでるのか気になったので比較してみました。

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トップダウン法はこちらのソースを使用しました。
https://www.msi.co.jp/vmstudio/materials/tech_web/timeseries.html

トップダウン法とは・・・

はじめに1本の線分を引き、分割を繰り返していくアルゴリズムである。分割点となる条件(分割点条件)を満たす点の内、分割後に標準誤差が最小となる分割点から分割される。再度、分割点条件を満たす点を検索し、分割後の標準誤差が最小となる点で分割を繰り返す・・・・・

https://www.msi.co.jp/vmstudio/materials/tech_web/timeseries.htmlより引用)

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MTA区間線形近似アルゴリズムをPythonに移植。

MTA(マルチスケール・トレンド・アナリシス)は Ilya Zaliapin氏らにより開発された区間線形近似アルゴリズムです。たまたまこちらのブログで知りました。

こちらにMATLABによる実装があったので、さっそくPythonに移植してみました。
(とりあえず動いたレベル)

f:id:fxborg:20170307032721p:plain

こんな感じです。

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【cTrader】1分足を使って上位足の標準偏差・歪度・尖度を求める。

こちらのブログのOne-Passアルゴリズムを使用して、1分足の終値を使用した基本的な統計量を計算するインジケーター(cAlgo版)を作ってみました。

f:id:fxborg:20170226225253p:plain(EURUSD15分足)

  1. ・上段・・・ボリンジャーバンド(平均と ±2.0標準偏差 )
  2. ・下段・・・歪度(青ライン)、尖度(赤ライン)

1分足データに基づいて1時間足の20バー期間の統計情報を表示します。

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JForexのヒストリカルデータをcTrader用に変換する。

cTraderのバックテストでCSVファイルのヒストリカルデータを選択できるようなのでJForexのヒストリカルデータで試してみました。

JForexでなくてもDukasCopyのサイトに行けば同等のヒストリカルデータを入手できますが、JForexの方が圧倒的に速いのでこちらをおすすめします。

それから、CSVのフォーマットがcTraderのモノと異なる為、SQLiteを使用して変換しました。

f:id:fxborg:20170216011553p:plain

少し長くなりそうですが、手順を書いてみます。

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「cTrader」おためし中。プログラムはMql5とNinjaScriptの間をとった感じ。

「今後はmt4でやろう」と決意してまだ1週間ですが、どうしてもmq4で開発すると思うとやる気が起きず、軽い気持ちで「cTrader」をダウンロードしてみました・・・。

cTraderはいくつかの海外ブローカーで使われているプラットフォームですが、自動売買にも対応していて言語はC#が使えるそうです。

とりあえずダウンロードして、SnRインジケーターを移植してみました。

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EURUSD(1h)

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短期のブレイクアウト戦略

前回の「SnRインジケーター」を使った短期のブレイクアウトシステムがだいたい仕上がってきました。まだまだ意図通りに動かないところもあるのですが、方向性としては定まってきました。

f:id:fxborg:20170205224945p:plain

「短期のブレイクアウト戦略」が優れてるなと思ったのは・・・

・トレンドがあってもなくても利益が確保できる。
・高騰や暴落時にも被害を受けにくい。
・勝率は高くないが時に大きく利を伸ばす。

といった点です。

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