トレード戦略最適化

概要

TopStepXのprop firmトレーダーが、EMA 89クロスオーバー戦略で勝率67%を達成していたものの、損切り未設定のため全体で損失を出していた。データに基づいたTP/SLパラメータの最適化と最適なトレード時間帯の特定が必要だった。

ヒストリカル価格データを取得し、Pythonでカスタムのレンコベースバックテストエンジンを構築。1,260パラメータの総当たり最適化を実行し、明確な推奨設定を含むプロフェッショナルなPDFレポートを納品。さらにインジケーターを本番運用可能なPine Scriptストラテジーに変換した。

主な機能

• 1分足データからのカスタムレンコ構築エンジン — TradingViewのレンコ動作を忠実に再現
• レンコ終値でのEMA 89計算とフリップ検出（クロスオーバーシグナル）
• フルパラメータスイープ: TP 7値 x SL 6値 x セッション5パターン x ブリック3サイズ = 1,260通り
• E-mini S&P 500の25営業日分データ（27,389本の価格バー）
• エグゼクティブサマリー、KPIカード、最適化テーブル、洞察を含むPDFレポート
• TP/SL設定可能、セッションフィルター、リアルタイムアラート付きPine Script v5ストラテジー
• クライアントの実トレード履歴分析（6アカウント・228トレード）で損失原因を特定

成果

• 最適構成: TP 3pt / SL 2pt / 9:00-16:00 ET — 純利益+$26,822、勝率67.7%、プロフィットファクター3.01
• 根本原因を特定: 勝率67%は優秀だが、平均損失が平均利益の3倍（損切りなし）
• 2ptの損切り追加だけで、同じエントリーが-$6,504から利益に転換可能と実証
• バックテスト期間を15日から25日に拡張し一貫性を検証 — 結果は堅牢
• クライアントがTradingViewで検証: 11ヶ月で+$21,550利益、勝率82.67%、PF 7.15

技術詳細

• numpyによる高速レンコ構築とEMA計算のPythonバックテストエンジン
• TopStepX API連携で6アカウントの実トレード履歴を取得
• TopStepXデータ不足時はYahoo Finance APIで拡張ヒストリカル1分足データを取得
• ダークテーマ、レスポンシブKPIカード、Chrome headless PDF生成によるHTML/CSSレポート
• strategy.entry/exit、セッションフィルタリング、alert()統合のPine Script v5ストラテジー
• 全PnL計算に手数料（$2.80/往復）を含め現実的なパフォーマンス推定

技術スタック

結果

クライアントはTradingViewでストラテジーを読み込み、期待通りの動作を確認し、即日支払いをリリース。★5レビュー: 「absolutely amazing, goes above and beyond to help his clients」。拡張バックテストとコード更新はサービスで対応 — 信頼構築がリピート受注の可能性に繋がった。