KING GODZILLAの前身MR GODZILLAの挙動

MR GODZILLA EURUSD M15は半年経過

気が付けば、KING GODZILLAの前身MR GODZILLA上市から7か月経っていました。
GogoJungle様でのデモ口座フォワードテストでは、ほぼバックテストと似たようなスタッツを示しております。
勝率、PFそして右肩上がりのラインがバックテストに似ております
収益率は半年ちょいで、約50%。
リスクは高いが、投資信託とは比べ物にならないくらい、利益率は高いですね。

MR GODZILLAの改良版であるKING GODZILLAもバックテストに近い挙動を示すと予想します。
自信を持ちたいです。

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トレード成績 Week8 2023/03/20~03/24

トレード成績 Week8 2023/03/20~03/24
Weekly Profit          +16,314
Total Profit                +2,008

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先週に引き続き、金融不安が再燃していること、FOMC発表があったことで値動きの激しい週でした。
数週間前には3.3万円程沈んでいたのですが、久々にプラス圏に浮上してきました。ここ3週負けていないので、この勢いに乗ってほしいところです。

KING GODZILLA
今週は2回負けを喫ししましたが、何とかイーブンレベルで持ちこたえました。

FREEMAN
一時の不調から脱してきたと思われます。外為ファイネストでは初めてプラスを記録しました。
このレベルで地味に推移してくれると助かります。

KING GODZILLA理想形のトレード実現!

KING GODZILLA理想形のトレードとは?

3月13日~18日のトレードでは、KING GODZILLAの理想とする姿を発揮しました。
ここでご紹介させていただきます。

その前におさらいです。

KING GODZILLAの特徴
・利小損大(TP12、SL48)
・基本、トレンドフォローの順張り、ごくまれに逆張りでエントリー

このロジックの利点は、トレンド発生などの優位性あるタイミングでエントリーし、コツコツ稼ぎ勝ち逃げするところです。一方で、大きなトレンドが発生したときに、大きなゲインを逃すことも意味します。

3月13日~18日のトレード(11連勝)の振り返りキャプチャ2023031901.JPG

A
ごく稀ですが、ここぞというときに逆張りでエントリーします。数時間後に見事に勝利。

B
クレディスイス不安で、EUR安となり、大きなトレンドが発生している。
天底で根こそぎ利益を得ることは不可能ですが、この間に5回エントリーし、すべて勝利
利小ロジックでも大きなゲインを獲得実現

C
ここがミソです。
ショートでエントリーしているのですが、その後、下落トレンドは見えておりません。
しかし、1時間後くらいに15pipsだけ下がりヒゲができております。このヒゲで勝利をもぎ取りました。
見てわかりますように、もし、その間で勝利できなければ、SLで大ダメージでした。

D
ここもミソです。
小さいトレンドのてっぺんでロングでエントリーしました。見た目は高値掴みです。
しかし、SLが48pipsと深いため、そこに引っかからず、何とか粘り、10時間後くらいに勝利

このような理想的なトレードはいつも起こるとは限りませんが、ある一定の頻度で起こると思っております。
KING GODZILLAのトレードにおいてはこれが刺激的で楽しい限りです。

KING GODZILLAリアル口座のこれまでの成績
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トレード成績 Week7 2023/03/13~03/17

トレード成績 Week7 2023/03/13~03/17

Weekly Profit          +19,303
Total Profit              -14,306

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今週はかなり賑やかな1週間でした。
クレディスイスの金融不安から、相場は大きく動きました。
週間としては、1.9万円プラスで、トータル収支のマイナス幅を減らしました。
踏ん張りどころです。

KING GODZILLA
今週は全勝で記録的な勝利数でした。外為ファイネストでは11勝0敗。
2月から、好調状態を維持しております。

FREEMAN
相変わらず不調。KING GODZILLAの利益をすべて吹き飛ばしております。
気持ちは止めたいが、強い意志をもって、稼働を継続します。もうすぐ春が来るはず。

これってカーブフィッティング?

カーブフィッティングと最適化の違いとは?

現在、GBPJPYで第3の柱となるEA開発をしております。
年末からスタートしまして、バックテスト上ではまずまずの期待するスペックとなりました。

EA開発をするうえで、まずロジックを粗く見定め、徐々に先鋭化していく流れになります。
つまり、「最適化」していくことです。

ネットでは、しばしば、「過度なカーブフィッティングはダメだ」と記載されております。
言わんとしていることはよくわかります。つまり、過去データに適するようにきめ細かく条件を組み合わせたり、パラメーターを細かくいじったりして、きれいな右肩上がりの曲線を作り上げることを意味しております。そして、私の解釈では、過去はきれいな右肩上がりであるが、将来は右肩上がりにならないモノを指していると思っております。
ですが、作り上げた段階で将来のことはわからないため、その時点で、過度なカーブフィッティングであったのかどうかの見極めは難しいです。GogoJungleやEA BANKの作品を見ますと、きれいな右肩上がりのバックテストを添付されておりますが、時間が経過したフォワードテストでは、大半が右肩上がりの傾向を示しておりません。ここで初めて、「過度なカーブフィッティング」であったのではないかと疑いをかけれるのではと思っております。
一方で、きめ細かく最低化を図り、将来の結果も良好であれば、これは「過度なカーブフィッティング」でなかったと捉えられます。

要は、どこまでなら最適化していいのか、これをやったらカーブフィッティングなのか、それぞれの詳細な定義はないため、判断は難しいかと思います。EAを開発している段階は、将来のことはまったく不明ですので、信念をもって開発していけばいいと思います。