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Backtesting.py を使って FX の勝てる手法を探してみた (1)

Last updated at 2023-06-27Posted at 2023-06-27

MT4のストラテジーテスターを使ってEA(Expert Advisor：自動取引プログラム）のバックテストをしていましたが、MQL4言語の生産性の低さに「なんとかならんかなー」と思っていた矢先、PythonでバックテストができるBacktesting.py なる存在を知りました。

FXの自動取引プログラムとして「環境認識」「エントリーポイント」「利確ポイント」「損切りポイント」をPythonで実装しバックテストして、勝てる手法はどのような組合せなのかを客観的に評価してみたいと思います。

対象とする手法

すべての組合せをバックテストすると天文学的な数字の組合せになるので、まずは環境認識なし、利確と損切りは固定値として、どのエントリーポイントが優秀なのかを調査してみます。

バックテストするエントリーポイント一覧は、以下の記事にまとめてありますので、そちらを参照してください。

以下、今回実施するバックテストの条件です。

各時間軸ごとに「Profit Factor が高い手法ベスト5」と「SQNが高いベスト5」を抽出しました。

結果をご紹介する前に、バックテストの評価基準項目を解説します。

Trades … トレード回数
Win Rate … 勝率
Avg Trade … 一回の取引における平均損失
Profit Factor … 総利益の総損失の比率
SQN …　「期待値/標準偏差×√100」で計算されるシステムの品質の評価値で、System Quality Numberの略。数値に対する評価は「1.6～平均以下」「2.0～平均」「2.5～良い」「3.0～優秀」「5.1～最高」「7.0～聖杯」と言われている。

また、以下が結果の表における手法の列の解説です。手法の意味は「Backtesting.pyを使ってFXの手法を実装してみた」を参照願います。

以下が「Profit Factor が高い手法ベスト5」です。赤枠については自身の評価が高い手法です。詳細は追って説明します。

以下が「SQN が高い手法ベスト5」です。

Profit Factor が高い手法の中で、今後環境認識をプラスして評価することを考えると、少しでもトレード回数が多い方がいいと考えています。

上記を踏まえ「Profit Factor が高い手法ベスト5」および「SQN が高い手法ベスト5」の中から自身がオススメする手法を各時間軸ごと二つずつ選出しました。

時間軸	trigger	Trades	Win Rate	Profit Factor	SQN
4H	Mav005	159	56.0	1.59	2.63
4H	Mav004	176	52.3	1.14	0.43
1H	Bko000	3439	51.3	1.08	2.02
1H	Bbd000	2303	50.9	1.05	0.94
30min	Bko000	5702	51.1	1.09	2.96
30min	Bbd000	3929	50.6	1.03	0.82
15min	Bbd000	6762	50.2	1.10	3.38
15min	Bko000	8736	49.5	1.07	2.72

上記で登場したエントリーポイント（trigger）の手法は以下の通りです。詳細は「Backtesting.pyを使ってFXの手法を実装してみた」を参照願います。

まずは、エントリーポイントのみを使った手法の評価ができました。今後は、今回評価が高かったエントリーポイントに環境認識のフィルタをプラスして、さらに精度の高い手法の組合せを模索していきたいと思います。