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QQEの概要
QQEとは
QQE（Quantitative Qualitative Estimation）は、トレードのタイミングを判断するために用いられるテクニカル分析ツールです。RSI（Relative Strength Index：相対力指数）をベースに、移動平均、ボラティリティなどの要素を加味した計算を行うことで、RSIよりも効果的な売買シグナルを生成します。これにより、市場のトレンドや価格変動を読み取りやすくなり、エントリーやエグジットの精度改善につなげることができます。
QQEインジケーターーの特徴と優位性
トレンド判断の容易さ
QQEインジケーターは、市場のトレンドを明確に判断することができます。これにより、トレーダーはトレンドに沿ったポジションを取ることが容易になります。
トレンド転換点の検出
上昇トレンドと下落トレンドの切り替わり目を早期に検出し、シグナルを提供します。
エントリー・エグジットの明確化
エントリーとエグジットのタイミングを明確に示すシグナルを提供します。これにより、トレーダーはポジションの取り方をルール化することが出来ます。
MT5でQQEインジケーターを使用する方法
MT5(MetaTrader 5) には標準機能でも多くのインジケーターを搭載していますが、残念ながらQQEインジケーターは存在しません。
しかし、カスタムインジケーター作成機能を使用することでQQEインジケーターを開発することができます。
また、基本的なQQEの計算仕様を実現するだけでなく、自分自身の取り引きルールに基づいた独自シグナルの作成も可能です。
QQEインジケーター
イメージ
ラインと意味
QQEは2本のラインで表現されます。 ※計算方法はツールやカスタマイズにより方式の違いがあるようです
短期線
RSI線を指数平滑移動平均(EMAを使用)化した値を使用します。RSI自体が価格変動の強さ(相対的な強さ)を示すもののため、
そのRSIの値をより平滑化(なめらかに)したものが短期線となります。
長期線
短期線に対して、短期線の変化量の指数平滑移動平均値(2回適用)を考慮した値を加算または減算したラインとなります。
トレンドが弱くなると、この長期線は値を更新しないことからラインが水平に記録されます。
値の範囲
RSIと同じく0~100の値を取りますが、QQEは通常のRSIを平滑化したラインを使用することから通常のRSIよりも変動幅が抑えられ、短期的にスパイクしづらい指標となっています。
QQEを活用したトレード戦略
QQEの基本的なシグナルの使い方
トレンドの確認
短期線と長期線の上下見解によってトレンドの方向性を示します。短期線が長期線よりも上にある場合は上昇トレンド、下にある場合は下降トレンドと判断できます。
ただし、元データがRSIであることもあり、トレンド変化の発生タイミングは早くなります。 特に短期線と長期線が交差するタイミングはトレンド転換点を早期に捉えることができる可能性があります。
また、トレンドが弱くなると長期線の傾きがなくなり水平ラインが記録されることも考慮し、更に細かい環境認識を行うことも出来ると考えられます。
エントリーシグナル
短期線が長期線を上抜けるタイミングは、買いシグナル（ロングポジション）を示すことが多いです。
短期線が長期線を下抜けるタイミングは、売りシグナル（ショートポジション）を示すことが多いです。
エグジットシグナル
利益確定や損切りのタイミングは、ポジションを取った方向と逆のシグナルが現れた時点で行うことが一般的です。例えば、ロングポジションを取った場合は、QQEラインがトレンドラインを下抜けるタイミングでエグジットを検討します。
しかし、一般論として、「エントリは早く、エグジットは遅く」した方が、トレンドを正しく捉えることが出来る可能性が高いことも考慮し、エグジットシグナルとしてQQE以外のインジケーターの値を使用する戦略も有効と考えられます。
シグナルの最適化
インジケーターを複合してシグナルの精度を上げる
元データとしてRSIを使用していることから、ボラティリティが低下する局面では、わずかなレート変動でもQQEクロスが発生しやすくなり、これはダマシ要因となります。 この問題へ対処するには、他のインジケーターを組み合わせて条件を加えることで、トレードの精度を向上させることが可能です。
以下は一例として、QQEインジケーターにトレンドの強さを評価することを目的とした指標のADXを組み込むことで、低ボラティリティ局面をフィルタしシグナルの精度を向上した例です。 トレンドが強い状態でのみシグナルを発生するようにフィルタし(実際にはもう少し複雑な判定を行っていますが)、条件を満たした箇所にのみ矢印を表示しています。 単純にQQEクロスのみを見る場合よりもシグナル頻度は少なくなりますが、直感的にも精度が上がっていることが分かります。
パラメータ最適化のアプローチ
インジケーターを複合的に使用したカスタムインジケーターを作成した場合、次に発生する問題はパラメータの最適化です。 多くのパラメータの組み合わせの中から、相場環境に最も適したパラメータを導き出す作業を「最適化」と呼びます。
例えば、本インジケーターの場合、RSI期間、平滑化期間、ADX期間を示すパラメータの組み合わせを変更することで、より適切なシグナルを得ることができます。
パラメータの最適化を行うには、該当パラメータで処理を実行した場合の良し悪しを定量的に評価し、よりスコアの良いものが良いパラメータである、 といった考え方で計算を行う必要がありますが、インジケーターそのものにはスコアを算出する基本的な機能が存在しません。
代替案としては、インジケーターのシグナルを元に自動売買ツール化(EA)したものを使用することで、エントリ/エグジットをした結果の損益やドローダウン、PF、RF等の各種スコアを得ることができます。 これを総合評価したものを最終スコアとして出力すれば、パラメータ優劣を定量的に、かつ機械的な処理の中で評価できるようになります。
EA化をするための手間がかかりますが、インジケーターのパラメータを手動で変更し、目視確認で精度を検証する手間が膨大になることを考えると、EA化をした方がより効率的であることは明らかです。
ただし、過度な最適化は過去のデータに過剰にフィットし、未来のパフォーマンスが低下するオーバーフィッティングのリスクがあります。そのため、最適化は適度に行い、バックテストとフォワードテストを繰り返して、適切なパラメータを見つけ出すことが重要です。
尚、この程度のシンプルなインジケーターのみでリアル口座で運用できる品質のEAは出来上がりません。更に多くの環境認識のための指標やトレードロジック、資金管理ロジックを検討し、慎重に評価していく必要があります。
まとめ
本記事では、MT5を活用した、QQEインジケーターと独自シグナルを使ったトレード戦略について解説しました。まず、QQEインジケーターの概要や計算方法について説明しました。次に、QQEを活用したトレード戦略で基本的なシグナルの読み方や、リスク管理、トレンドフォローと逆張り戦略の適用、エントリーとエグジットのタイミングの最適化について触れました。
さらに、シグナルの最適化において、インジケーターを複合してシグナルをフィルタする方法やバックテストの重要性、パラメータ最適化のアプローチ、効果測定と改善方法について説明しました。
これらの知識を活用して独自のトレード戦略を構築し、継続的にブラッシュアップしていくことで、安定して勝ち続けられるマイルールを作成してみてください。
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まとめ
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自動売買ツールによってトレードの自動化が可能ですが、そのEAをいつ起動し、停止するかの判断は個人の判断で行うことになります。
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