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「ロンドンは午前7時」レビュー 2年間のフォワードで右肩上がりのEA

MT4のEA「ロンドンは午前7時」ですが、EA発売から1年半以上経過しているにもかかわらず、2021年に入っても販売数1位となってるではありませんか!

フォワード実績も良く、気になったのでEAを入手し、評価、検証を行いました。

売買ロジックが他のEAとは全く被らず、ポートフォリオ効果に期待!

「ロンドンは午前7時」レビュー

 

 

このEAは検証終了しました。

「ロンドンは午前7時」の特徴、ロンドン時間の朝スキャル?

トレードスタイル:スキャルピング
通貨ペア:EUR/USD 
使用時間足:5分足
最大ポジション数:1本
両建て:なし
口座限定:あり(後からの口座変更は何度でも可能)
MM機能:有り
トレード頻度:4回/週 程度
テイクプロフィット:12Pips、相場状況により利確、12Pipsは平均値
最大ストップロス:50Pips
価格:¥19,800-(税込) 

「ロンドンは午前7時」公式ページ

 

このEAの利点は、既に2年近く右肩上がりのフォワード実績がある事です。

大きな特徴としましては、朝スキャルとは言っても日本時間の朝でなく、ロンドン時間の朝7時に取引を開始する点です。

日本時間で言うと、冬時間16時、夏時間15時スタートです。

ロンドンの午前7 時(日本時間16 時(夏時間15 時)付近で、東京時間につけた高値、安値付近の逆方向にエントリーするとの事です。

「ロンドンは午前7時」公式ページに詳細なロジックの説明があります。

「ロンドンは午前7時」ポジション取り

 

上記の様に16時時点で、東京時間の値動きの中で高値付近であれば売り、逆に安値付近であれば買いでエントリーします。

この点が他のEAにはなく、ロジックが被りません。

よって他のEAとのポートフォリオ効果が期待出来ます。

単純なんだが、2年間フォワードで右肩上がりなので再現性が高いのでしょう!

 

 

「ロンドンは午前7時」バックテスト結果は平凡・・・

「ロンドンは午前7時」 バックテスト結果

 

バックテスト期間:16年1ヶ月
バックテスト時スプレッド:0.8Pips
プロフィットファクター:1.23
損益合計:5731.54ドル(1万通貨取引)
最大ドローダウン:469.50ドル(1万通貨取引)
総取引回数:3423回
平均利益:13.46ドル(1万通貨取引)
平均損失:-21.20ドル(1万通貨取引)
最大利益:150.10ドル(1万通貨取引)
最大損失:-59.80ドル(1万通貨取引)
勝率:65.99%
10年間リスクリターン率:7.6倍
 

プロフィットファクターは平凡な1.23となりました。

しかし損益曲線はしっかりと右肩上がりで好感が持てます。

平均利益も13.46ドル(1万通貨取引)と平均利益10Pips以下のスキャルピングとは異なります。

終値がボリンジャーバンド±2σ を超えるまでポジションを保有し引っ張る為、最大利益は150.10ドル(1万通貨取引)と高く、逆に最大損失は-59.80ドル(1万通貨取引)しっかり抑えられてます。

しかし10年間リスクリターン率が10を切っており、各数値だけを見ると平凡と言わざる得ないでしょう。

「ロンドンは午前7時」公式ページ

 

 

年別月別損益は、EA発売後の一番大事な本番でしっかりしており好感!

「ロンドンは午前7時」年別月別損益

 

バックテストでのプロフィットファクターや10年間リスクリターン率も大事ですが、一番大事なのは、EA発売後の本番の値動きにも対応できるかが一番重要です。

過去のバックテストがカーブフィッティングに終わるのかどうかは、実際EAが発売されてから数年経たないとわかりません。

そして「ロンドンは午前7時」はどうか?

2019年4月発売の「ロンドンは午前7時」は、2019年、2020年をしっかりとプラスで終えてます。

これを実現で出来るEAは少ないものです。

バックテストは地味ですが、バックテストだけに終わらないしっかりしたEAではないでしょうか。

 

 

リアルタイムフォワードも2019年2月以来右肩上がり

上記は2019年2月からのリアルタイムフォワードですが、2021年2月時点ではしっかりとした右肩上がりで完璧です。

EA発売直後よりも、ここ最近は更に勢いを増してます。

 

売れ筋ランキング

 

上記は2021年2月時点のゴゴジャンの売れ筋ランキングですが、EA発売して2年後に1位を取るEAも珍しいですね。

めたろうも期待を込めて稼動開始しました。

「ロンドンは午前7時」公式ページ

 

 

早朝の欧州時間で東京時間の高値安値を否定する習性を狙ったユーロ/ドルの逆張りスキャルピング