この3つをそれぞれ AIで検証して、使えると判断できた時点で EA化する。
運用では 週1回程度の再学習を行っている。
Python環境を構築して、計算の速い ワークステーションクラスのマシンがあれば、
だいたい 1週間くらいでフォワードに回せるEAの形まで作れる。
バックテストは 全部Python上で実行している。
AI（機械学習）で検証するので、研究段階ではMT5のバックテストは使っていない。
完成したら
デモでフォワードを回す
計算通りか確認
問題なければ実弾
という流れ。
データは 各通貨の1分足を5年分程度あれば十分。
Pythonで すべての時間足を生成できるので、ブローカーの上位足データは使っていない。
あと誤解されがちだけど、
AIは手法を作ってくれるわけじゃない。
人間が 手法の骨格を作る
AIに エッジを探索させる
という使い方になる。
その後は学習を繰り返して 相場に適応させていく。
自分は 週1回程度で再学習している。
ちなみにMT5のBTで最適化しているだけだと、
結局カーブフィットになっているケースがかなり多い気がする。
同じようなことやってる人いる？