BackTester

システム開発

自己紹介

PythonとMQLを使った「自動売買×機械学習」の戦略設計を行っています。
EAは作れるのに勝てない、AIモデルは動くのに収益が出ない方へ、原因分析と改善をサポートしています。
重要なのはアルゴリズムではなく「特徴量設計とラベル設計」で、勝率ではなく“損益ベースの再現性”を重視し、利益が残る戦略を一緒に形にします。

【サービスの特徴】
●市場の前兆を数値化
　移動平均やRSIをそのまま使わず、「指標が効く局面」を特徴量に変換します。
●ラベル＝意思決定
　未来価格ではなく方向（符号）や+1%以上など、EAで判断できる形に分類します。
●AIは条件抽出器
　AIは売買するためでなく「勝てる条件」を抽出し、論理式にしてEAへ実装します。
●損益ベース評価
　勝率や精度ではなく「利益が残る条件」「再現性」を評価基準とします。

【対応できること】
●特徴量設計
　累積リターン、VWAP乖離、ボラ比、出来高×価格、時間帯・曜日・月末効果など
●ラベル設計
　5日後の符号、+1%以上を1、損益で勝てる取引のみを1とする分類
●学習設計
　LightGBM・XGBoost、交差検証（CV）、特徴量重要度・SHAPを使った条件抽出
●EA化
　抽出条件を論理式にしMQL4/5で実装、バックテスト、過剰最適化対策

【サービスの流れ】
1）Zoomでヒアリングし、現状の戦略と課題を共有します。
2）特徴量設計とラベル設計を確認し、改善ポイントを提案します。
3）LightGBM等で学習し、方向性を分類するモデルを作ります。
4）特徴量重要度やSHAPで「勝ちやすい条件」を抽出します。
5）抽出条件を論理式にし、EAロジックとしてMQLで実装します。
6）バックテストで損益ベースの結果を確認し、改善提案を行います。

【使用技術】
・Python：pandas、NumPy、scikit-learn、XGBoost、LightGBM
・MQL4/5：EA設計、検証、改善

【運用イメージ（テスト口座）】
・https://www.gogojungle.co.jp/users/169114/realtrade

「作れるけど勝てない」を、設計から一緒に解決します。単発相談・継続サポート、どちらも対応しています。