パラメータ設計で最適条件がでたものの、満足のいく成果にはいたりませんでした。次は制御因子を見直して次の実験VOL.2に進むのですが、どのような条件を入れるのかを決める前に、VOL.1の実験からまだ得られる情報があるはず。それを絞り出すために、追加検討しました。
実験では、合計損益，勝率，取引回数、STOP回数という４つの指標を評価しましたが、そもそも勝ったPips数の絶対値が小さいと利益をのばせません。そこで、勝ちPips数の要因効果を確認してみました。
確認実験による再現性の確認は問題なさそうです。要因効果図では、RCIの影響が最も大きいとでています。そこで、最適条件からＲＣＩのみを勝ちPips数に良い条件（水準1＝RCI判定しない）に変更してシミュレーション計算してみました。最適条件との対比がしやすいように並べて表にしてみました。
取引回数が増え勝率は悪くなりましたが、合計損益が向上しました！
勝ちPipsが３倍以上になったので、最適条件よりも改善の可能性がありそうです。
この条件を基本に追加でいくつかやってみると、126MAの制約がないほうがよさそうでした。計算結果を表に示します。
合計損益，勝ちPipsが良くなりました。勝率は変わりません。取引回数が増えましたが、当然こっちのほうが改善の可能税が高いと思えます。
この条件を基本ベースにして、次の実験を検討することとしました。