AI 一本釣り 歐元/日圓

AI

一本钓鱼

EURJPY

 

1.        概要

AI对市场分析，AI开发了大部分源代码EA

建仓的仓位是，在买入和卖出各自每周1次（总计2次）左右。年交易次数大约只有100次左右。

 

然而，8年的回测(Auto Lots模式)中，利润因子1.79、回撤因子15.0、最大回撤20.60％、胜率39.10％等数值。且初始保证金100万日元起，净利达到1亿1087万日元之高峰“亿级EA”EA”的状态。

交易员若干，一定会希望拥有一本这样的EA。EA。

另外，“AI一本钓鱼的EA”作为一个系列的EA，将持续陆续发布，请拭目以待。同时，将同时发布用于MT4和MT5的EA版本。

 

 

以AI钓鱼的方式从市场激荡中获利的示意图。

 

2.        AIEA对市场分析
大型语言模型（LLM：Large language Models）作为4 使用。最初用1分K线数据、10年的数据，但1分钟数据量太大，ChatGPT 凝固。直到几十行数据就能读入并开始分析，但“分析中发生错误……”反复出现，无法继续。
于是，降低数据量，改用2年的1小时数据让AI进行分析。
结果如下。
按日价格波动范围
周内木曜日价格波动最大，其次是星期五。相反，星期一的波动似乎最小。

按时段的价格波动范围

上图是按时段的图，大的山峰有三处。这被认为是在东京市场、欧洲市场、纽约市场开盘时间市场交易活跃，价格波动增大。（服务器时间采用GMT-3。）
换算为日本时间时，东京市场早上9点开市价格波动增大，欧洲市场下午4点，以及纽约市场晚上9点至11点的波动幅度也随之增大。

确定建仓时间与持仓时间的最佳解

AI分析出，在周几的几点建仓、需要持有多少小时才能获得最大利润。AI若没有则，用Excel把数据导出后用数据透视表手动多次调整参数寻求最佳解。
　AI则能在相当复杂的组合中，轻松给出最佳解。（确实是个好时代。）

例如，“若要买入头寸，星期一凌晨4点建仓，持仓96小时后平仓，会得到更好结果。”这一信息会被AI在极短时间内给出。

 

3.        从最优解到的制作
接下来，EA的源代码本身由来编写。
然而，这里是需要大量试错的地方。坦率地说很“笨”，若不给出明确的提示，会犯下大错误。端也每次都会给出下一条消息。
“ChatGPT 可能会犯错，请核对重要信息。”
以前3发布时，曾让它生成MT4的源代码，结果完全不可用。但是4后不断改进，逐步有了较好可用性。

　生成代码 → 出错 → 指示修正修正指令的循环将不断重复。

这其中存在一个大陷阱，会陷入负向螺旋。AI最终并非真正理解逻辑，而只是从大型语言模型中给出类似的回答。必须由提示工程师能正确理解逻辑、并传达给AI。

经过大幅努力，EA的编译错误也消除了，实际运行时也会出现意外的行为。总体而言，AI生成EA，在使用方法得当时，可以极大地提升效率。

这个“AI一本钓鱼EA”的源代码90%以上，是AI直接生成并使用。剩下的10%是手工修正的部分。

 

4.        的设定参数

　[买入交易 有效]与[卖出交易 有效][卖出交易 有效]设为false。买卖两者都为false时，将不进行交易。

[自动手数 有效]　true时自动手数生效。若以固定手数运作，请将此处设为false。

[固定手数]自动手数 有效]设为false时，以下固定手数用于交易。

　[最大损失比例％]　 SL的设定值与此最大损失比例设定值共同用于自动手数计算。（默认为1.8%）

　[最小维持率％]　SL的数值过小时，自动手数计算得到的手数可能过大。设定保证金维持率的下限值％。

注：即使为固定手数，若指定的手数过大导致保证金维持率下限％被低于，也会自动缩减手数。

　[SL/TP有效]是否启用止损与止盈幅度的设定。通常设为true。

　　[By Stop loss]买入的止损设定值（point）

　　[By Take profit]买入的止盈幅设定值（point）

　　[Sell Stop loss]卖出止损设定值（point）

　　[Sell Take profit]卖出止盈幅设定值（point）
[追踪止损 启用]追踪止损的启用on/off

[开始跟踪获利的差距](point)

[跟踪幅度]设置追踪止损的幅度。(point)
买入时，相对当前汇率向下设定止损（卖出时向上）SL。

[跟踪步长]超过此步长才设置新的SL。这以下的价格变动不执行跟踪。

※可以将跟踪步长设为0，但这会使跟踪更新频率变得极低。

　　[最近胜率因子有效]　Auto_Lots模式下开启，则会根据最近胜率自动调整手数的功能生效。注意，固定手数（）时即使开启也不生效。

[最近胜率的计算范围]指定最近多少次交易的结果会被反映。范围从1到20之间。

[设定平均胜率]指定长期交易的平均胜率。当短期胜率高于（或低于）该胜率时，自动调整手数。

[最近胜率的倍率系数]此系数用来自动调整手数。当数值大于1时，短期胜率高于平均胜率则增大手数；当数值小于1时，短期胜率低于平均胜率则减小手数。

[Buy Entry hour]买入交易的进入时间

买入交易的持仓时间

[Sell Entry hour]卖出交易的进入时间

[Sell Hold time]卖出交易的持仓时间

[滑点]指定滑点。

[魔术数字]指定魔术数字。

[字体大小]　 指定字体大小。

[行宽]数据显示的行宽。

[Buy显示颜色]买入数据的显示颜色。

[Sell显示颜色]卖出数据的显示颜色。

[Buy浮盈显示颜色]买入浮盈时的显示颜色。

[Sell浮盈显示颜色]卖出浮盈时的显示颜色。

[无头寸显示颜色]无头寸时的显示颜色。

[无效 显示颜色]　false设定时的显示颜色。

画面显示说明图

第1行是买入头寸信息。

第2行是卖出头寸信息。

第3行显示累计利润、最大回撤、累计胜率。

第4行显示短期胜率。

 

5.        回测结果（固定手数）

将手数固定为0.1，自2016.1.1至2024.4.30的期间（年

    

初始保证金

     利润因子

    净利

     最大回撤（）

     胜率

     手数固定

     风险回报率

     推荐保证金\270,000
     手数的情况下则为1/10，因此资金即可交易。

固定手数回测结果

※GogoJungle计算式（1万单位×交易货币日元汇率÷25×手数平均÷0.1×最大头寸数最大亏损（含浮亏）×）

1EUR=\167.75

×÷×÷××　　

GogoJungle的计算式因此，推荐保证金为万日元，因此若初始手数为0.01，则所需资金约为3日元。

 

 

6.        回测结果（自动手数）

将手数设为自动，同样自2016.1.1至2024.4.30的期间进行回测（年月）。结果如下。同时，最大亏损设为资金的1.8%，进行自动手数计算。

 

 

利润因子

     净利 亿级

     最大回撤

     胜率

    手数自动设定

     风险回报率

自动手数中，总利润为亿万日元，且初始资金为倍增加。利润因子和风险回报率也优于固定手数。

(注，回测在FXTF进行时，手数上限为10手，因此数量在中途趋于上限。若经纪商手数上限更高，总利润将增加。)

 

自动手数的回测结果

 

 

7.        本的特点（其一）
本的特点之一定是，可以独立选择买入、卖出等参数。
将买入设为，把卖出设为，EA将只进行买入操作。 将买入设为、把卖出设为true

若两者皆为，则不进行交易。

根据参数设置，有时买卖两边头寸会在同一时间持有。若券商不支持对冲，可以将[卖出交易 有效]设为false，只进行买入交易。

回测（仅以开盘价条件）中，[买入交易 有效]、卖出交易 有效]转换为 true,false 的四种结果。
仅买入时，总交易次数会减半，但利润因子与回撤等指标会更好。

SLTP为false时，不设置SL/TP（将设为0）。

SLTP为true时，结果更佳。

 

　TRAIL_ON为false时，不进行追踪止损。

TRAIL_ON为true时，设置会更好。

 

SRWR_ON为false时，不根据最近胜率调整手数。
SRWR_ON为true时，结果更好。
SRWR_ON的效果显著，若为false，利润约为其两倍的损益。

8.        本EA的特点（其二）

本EA的特点是，“动态改变参数的EA”之说。对于自动手数（Auto_Lots）而言，若设定SRWR_ON，则AI会根据最近的胜率动态调整手数。

最初想法是，当市场状况不适合EA时，自动减少手数以降低回撤，模拟“冬眠模式”，直到下一次机会再来。

然而回测中参数优化后，系数变为0.12，小于1意味着若最近胜率优于预期平均胜率则减手，若胜率低则增手。这与初衷的“冬眠模式”相反，但在过去8笔交易表现良好时会抑制手数，若表现不佳则增手。

 

9.        最近的进攻性回测

最近（2024/01/01～2024/05/24）的回测，以总资金10万起步，看看若逼近极限会如何。

参数保持默认，仅将最小维持率％降至102%以降低风险。为避免保证金追加通知，系统会自动调整为不低于100%的手数。

结果如下。

时期小时图

 

 

初始保证金

     利润因子

     净利

     最大回撤

     胜率

     手数

     

风险回报率

净利达到万日元左右，总资金为，较初始资金增加至倍。最大回撤约为万日元，而净利达到万日元，令人欣喜。

 顺带一提，若保持默认设置（最小维持率150％）则净利为、利润因子为、最大回撤为、胜率为。

此案例仅为极限测试，实际交易请自行承担风险。

 

 

10.  最后说明

「制作的「亿级EA」」如何？
即使资金较少，也具备良好适用性和通用性，请考虑购买。

关于本EA的支持，将以对每个人的耐心周到而且不限次数地提供，请放心。随时欢迎提问。