記事「MQL5における修正グリッドヘッジEA(第2部):シンプルなグリッドEAを作る」についてのディスカッション

 

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この記事では、MQL5のエキスパートアドバイザー(EA)を使用した自動化について詳しく説明し、初期のバックテスト結果を分析します。この戦略には高い保有能力が必要であることを強調し、今後の回で距離、takeProfit、ロットサイズなどの主要パラメータを最適化する計画を概説します。本連載は、取引戦略の効率性と異なる市場環境への適応性を高めることを目的としています。

連載「MQL5における修正グリッドヘッジEA」第2部へようこそ。 まず、第1部で説明したことをまとめましょう。第1部では、クラシックヘッジ戦略を検討し、EAを使用して自動化し、ストラテジーテスターでテストをおこない、いくつかの初期結果を分析しました。これは、クラシックヘッジ戦略とグリッド戦略のブレンドである、修正グリッドヘッジEAを作成するための私たちの旅の第一歩となりました。

前回、第2部ではクラシックヘッジ戦略の最適化に焦点を当てると述べました。しかし、予想外の遅れが生じたため、当面はクラシックグリッド戦略に焦点を移すことにします。

この記事では、クラシックグリッド戦略について掘り下げ、MQL5のEAで自動化し、ストラテジーテスターでテストをおこなって結果を分析し、戦略に関する有用な洞察を抽出します。

作者: Kailash Bai Mina

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