「Backtesting.py を使って FX の勝てる手法を探してみた (1)」では、エントリーポイント（Trigger）のみを使って勝てる手法を調査しました。

評価が高かったエントリーポイント（Trigger）は以下の四つです。

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。

今回は、上記勝てるエントリーポイント（Trigger）に環境認識（Trigger）をプラスして、より勝てる組合せを調査していきいたいと思います。エントリーポイントは３つの時間足で評価が高かった Bko000 と Bbd000 のみとし、1H/30min/15min足で調査します。

バックテスト条件

バックテスト結果

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。

バックテストの評価基準項目や結果の表における手法の列については「Backtesting.py を使って FX の勝てる手法を探してみた (1)」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。

Profit Factorが高く、トレード回数が極端に少なくないというのが高評価の基準です。

時間軸	setup	trigger	Trades	Win Rate	Profit Factor	SQN
1H	Mov002	Bko000	1931	54,2	1.20	3.33
1H	Bbd002	Bbd000	558	54.7	1.30	2.79
30min	Adx002	Bko000	5653	51.2	1.10	3.07
30min	Sar000	Bbd000	5648	51.4	1.10	2.96
15min	Mav000	Bbd000	6184	51.2	1.10	3.54
15min	Adx005	Bko000	7574	50.9	1.10	3.54

Profit Factor が最大 1.30 とあまり高くなのですが、強い環境認識とエントリーポイントの組合せが抽出できたいことは今回の調査の成果だと思っています。

今後は、利確や損切りの手法を変化させたり、他の通貨での調査を実施していきたいと考えています。