各EAは過去データに基づいてバックテストをすることが可能です。タブに総括的な結果が表示されます。EAのバックテストのレポートのおかげで様々なエキスパートアドバイザーをならべ比べることができます。この記事はそのようなレポートについて説明しています。例として、以下のEAのバックテストのレポートを見てみましょう。test、バックテストを行ったバーの数を意味します。modelled、バックテストで使用したティックの数を意味します。順序の記録はバーOHLCVの状態を表示しています。バーの数は、時間枠やバーモデルや最小時間軸の過去データによります。qualityは、バックテストで利用したティックの割合となり、以下の計算式で求められます。(HistoryTotal-StartBar))*100%;ここでは:HistoryTotal、ヒストリーの総数を表示しています。テストで使った最初のバーということです。モデル化が最低で101つ目のバーから開始されます。StartGen、使用時間軸のバーの数字を意味します。M1の最初のバーの数字を意味します。この時:データベースのモデル化の開始から最も近い時間軸に基づいたモデル化の開始までの重み係数は0.25となります。近い時間軸に基づいたモデル化の開始からM1の最初のバーモデルの開始までの重み係数は0.5となります。M1の最初のバーモデルの開始から過去データの終わりまでの重み係数は0.9となります。profitは、純利益を表します。lossは、純損失を表します。profitとは、総利益から総損失を差し引いた額のことです。factorは、純利益を純損失で割った数値が表示されます。payoffは、総純損益を総トレード回数で割った値が表示されます。drawdown、初期投資額からのドローダウン、つまり資産の減り具合を表します。drawdown、最大ドローダウン、つまり最も資産が減った場合の数値を表します。Peak)バックテスト中の最大ドローダウンの変更が以下のチャートに表示されます。最後の最大ドローダウンは矢印で指示されました。最大ドローダウンのパーセンテージは、最大ドローダウンの値をピーク最大値で割ったものです。100%他のレポートの項目は、とっても簡単な計算式を使います。tradesというのは、トレードを行った回数のことです。%)、売りから入ったトレードの回数と勝率を表示しています。買いから入ったトレードの回数と勝率を表示しています。勝ったトレードの回数と勝率を表します。負けたトレードの回数と負率を表します。tradeとは1トレードあたりにおける最大損失のことです。trade、勝ったトレードで獲得した平均利益を表示しています。trade、負けたトレードで失った平均損失を表示しています。money)、連続で勝った最大トレード回数と利益額を表しています。money)、連続で負けた最大トレード回数と損失額を表しています。wins)とは、勝ったトレードにおける最大連続利益額のことです。負けたトレードにおける最大連続損失額のことです。wins、連続して勝った平均トレード回数を表示しています。lossesは、連続して負けた平均トレード回数を表示しています。モデリング品質管理図の色指定このチャートで以下の色が使用されます。黄緑色は、M1の最初のバーモデルで、「7」と指示されました。深緑色は、M5-H4までの時間軸においてのモデルを表示しています。ピンク色は、最小時間軸の過去データを計算せずフラクタルモデルを提示したもので、「2」と指示されました。灰色は、日付書式モデルで、「1」と指示されました。チャートに表示する値は以下になります。3917.数値データをモデリング品質計算式に代入するとこのようになります。Ltd.が保有していますこれらのマテリアルの全部または一部のコピーや再プリントは禁じられています。トレード戦略のテストモードテクニカル分析の多くのプログラムは、履歴データで取引戦略をテストすることができます。4での取引ストラテジーテスターの特徴を詳細に説明しています。利益のある取引戦略を見つける方法この記事では、『ニューラルネットワークを利用しつつ、履歴データ上でコンピュータを使って取引戦略を作り上げることは可能か?』という問いについての答えを与えます。