年利28%の好調ユーロ円朝スキャ『スキャルピングパンダ』

フォワード計測が1年を越えた
スキャルピングパンダ
(出品者:KMLさん)
好調に利益を伸ばしている!

スキャルピングパンダ
朝仕事が得意なパンダ君 出陣!!

年間11万円キャッシュバック

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スキャルピングパンダ
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※年間取引138回×800円=110,400円

年間11万円キャッシュバック。
取引に勝つ・負けるに
全く関係なく
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現金をもらえるのは
本当に嬉しいですね。

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スキャルピングパンダ概要

通貨ペア
[EUR/JPY]

取引スタイル
[スキャルピング]

最大ポジション数
2個

運用タイプ
複数枚運用

最大ロット数
1
その他
資金、ブローカーによります。

最大ストップロス
60pips

テイクプロフィット
40pips

両建て
あり

出品タイプ
メタトレーダー自動売買システム

その他ファイルの使用
なし

特記事項
ナンピン・マーチンではありません。

スキャルピングパンダ」は
5分足のユーロ円専用EA。
最大ポジション数2個
最大ストップロス60
最大テイクプロフィット40
日本時間の早朝から
午前にかけての
時間帯に取引を絞る
いわゆる朝スキャタイプのEA。
EAのパラメーター設定により
複利運用も可能です。

 

スキャルピングパンダフォワードテスト成績

2019年1月14日から
約1年1か月が経過。
2019年10月以降は調子が良く
大きなドローダウンもない
右肩上がりになっています。
今回は1年前の
フォワード計測のデータと
現在を比較し収益の変化を確認。


1か月間の
フォワード収益は4万4062円で
収益率は7.32%でしたが
この1年間で33万8340円を獲得。
年利は28.13%となっています。

 

スキャルピングパンダバックテスト分析

バックテスト期間は
2010年から2019年末までの
10年間を見ていきます。
1ロット、スプレッドは15ポイント。


2010.01.01‐2019.12.31

純益
+544.7万円
(年間平均 54.7万円)

最大ドローダウン
-33.1万円

総取引回数
1388回
(年間平均 138回)

勝率
74.64%

PF
1.56

推奨証拠金額は1ロット固定で

502+(33.12)=166.2(万円)

0.1ロットでの運用であれば
約17万円から安全運用が目安。
期待年利21.8%になります。

 

年別収益


10年間全ての年の損益がプラスに。
とりわけ、2018・2019年と
直近の成績も良いので
2020年以降も期待できます。

 

リスクリワードと勝率


このバックテストでの
リスクリワードと
勝率の関係をみると
スキャルピングパンダ
10年間の「平均損失:平均利益」は
-2.74万円:1.45万円です。
勝率が約75%なので
仮に100回取引をした場合の
損益内訳は損失が
-2.7425=-68.5万円
利益が1.45
75=108.75万円になり
差引き+40.25万円の
利益が残る計算です。
平均損失
が平均利益を上回っていても
勝率が高いので
1回の損失分をカバーしやすく
長期運用や取引回数が増えていくほど
成績が安定し
利益を増やしてくれます。
運用資金に対して約7%と
最大ドローダウンも低いので
1回辺りの損失も抑えて
利益を積み上げるタイプのEAといえます。

 

チャート分析

ここではバックテスト期間中の
取引をチャートで確認していきます。
今回はカスタムインジケーターの
「JPN_Time_SubZero」を使い
日本時間を表示しています
(チャート画像下から2段目が日本時間)。

青:ロング
赤:ショート

ケース①

日本時間の5時台にエントリーして
10時過ぎには一括決済しています。

ケース②

午前7時30分ころと
9時50分ころにエントリーし
トリプルボトムの
ネックラインを越えた後
11時前にはどちらも決済し利確。
短期間でしっかりと利益を獲得しています。

 

まとめ

スキャルピングパンダの特徴は

・日本時間の早朝~午前という時間帯に特化したロジックのユーロ円専用スキャルピングEA(いわゆる朝スキャ)

・2019年は1年間で約30万円の利益を獲得(フォワードテストで年利28%以上)

・過去10年のバックテストでは最大ドローダウンが低く、勝率が高い。勝ちトレードをより多く積み重ねてトータルをプラスにする

限定された時間帯の中でも
しっかりと結果を出してるので
今後の運用でも
安定した成績を出してくれるのではないでしょうか。

ポートフォリオに加えると
収益の柱になりそうなEA。
気になる方は
ご検討されてみてはどうでしょうか?

スキャルピングパンダ
朝仕事が得意なパンダ君 出陣!!

 


TOMO

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