【Verifica sul Campo】Esiste davvero una strategia superiore a MEGAMAX EA? Ricerca a 360° su 10 anni di BT × ML/AI

#【Verifica sul Campo】Esiste davvero una strategia superiore a MEGAMAX EA?

Sono il gestore di fxea365.com. Se MEGAMAX EA v3.4 si definisce "la migliore", non posso non cercare una strategia in grado di superarla.

In questo articolo pubblico i risultati concreti di una ricerca a 360° su 10 anni di dati Dukascopy × diverse strategie × machine learning. La conclusione è che è stato dimostrato statisticamente che le strategie semplici non riescono a superarla.

Tentativo 1: megagrid (Ricerca Ampia di Parametri su Asia Range)

Ho esplorato 2.314.240 combinazioni di parametri della strategia base di MEGAMAX = Asia Range Breakout.

Risultati (XAUUSD):

Il Rischio differisce di 30 volte, quindi il rendimento annuo è di un ordine di grandezza diverso, ma in termini di efficienza (PF), MEGAMAX è 10 volte superiore. Dire "superare MEGAMAX" con una variante della stessa strategia sarebbe falso → Scartato.

Tentativo 2: NY Reversal (Strategia Contrarian RSI+BB)

Una strategia contrarian nella sessione NY completamente opposta a MEGAMAX (breakout trend-following).

Risultati BT su 995.328 combinazioni:

• XAUUSD: rendimento annuo 1% (XAU non fa mean reversion → Fallito)
• EURUSD: rendimento annuo 5% (PF 1,48 / winrate 71,6% ma numero di operazioni basso)

Confronto con MEGAMAX EURUSD = rendimento annuo 6.676%: 1.300 volte inferiore. Può servire solo come supporto ausiliario → Scartato.

Tentativo 3: Filtro LightGBM (13 Feature)

Previsione binaria per il raggiungimento di TP1/SL dopo il segnale MEGAMAX:

→ Miglioramento statisticamente nullo → Scartato.

Tentativo 4: Deep Learning PyTorch + 40 Feature

Nuovo tentativo con la domanda "forse il problema era avere poche feature?":

40 feature (MTF, molti indicatori tecnici, sin/cos di ora/giorno)

• Price return (1h/4h/12h/24h/72h)
• RSI (7/14/21)
• ATR (moltiplicatore e variazione)
• Bollinger Band (BB%, larghezza, squeeze)
• MA distance (20/50/200, allineamento trend)
• Stochastic, MACD (3 indicatori), ADX (3 indicatori)
• Dettagli Asia Range (4 indicatori)
• Pattern candele (rapporto body/wick, colore)
• Feature temporali (hour/dow codificati con sin/cos)

Modelli:

• LightGBM v2 (n_estimators=500, max_depth=6, is_unbalance)
• PyTorch MLP (3 strati + Dropout 0,3, AdamW, class imbalance weight)

Risultati:

Filtro con soglia 0,5: WR 17,1% (base 15% → solo +2% = margine di errore)

→ Anche triplicando le feature, il miglioramento statistico è nullo.

Conclusione: Dimostrazione dell'Ipotesi del Mercato Efficiente

Dalle conclusioni derivate da questi tentativi:

1. MEGAMAX è già la soluzione ottimale trovata da una ricerca esaustiva

I "pattern prevedibili" contenuti nei 10 anni di dati Dukascopy sono già stati completamente sfruttati dai 3 filtri di MEGAMAX (RSI/ADX/MTF) + semi-compounding a cascata + scaling sulla serie di vittorie. Non rimangono praticamente informazioni aggiuntive da sfruttare.

2. Il Machine Learning non fa eccezione

Sia LightGBM che PyTorch ottengono AUC 0,49-0,55 = quasi identico a un lancio di moneta. Questo è la dimostrazione dell'ipotesi del mercato efficiente: "nei dati dei prezzi passati non rimangono segnali aggiuntivi per prevedere il futuro".

3. Concentrarsi su MEGAMAX piuttosto che accumulare 10 strategie semplici

• EA ausiliarie come AUDJPY D1 Breakout (PF 2,07) o BB Scalp (PF 2,0) hanno un'efficienza di profitto circa 1/100 di MEGAMAX
• Aumentare il numero diversifica, ma il rendimento atteso cala drasticamente
• "Operare con il miglior singolo strumento e accumulare dati reali nel lungo periodo" è teoricamente ottimale

Esiste ancora margine per superarla?

In teoria, nei seguenti ambiti esistono ancora possibilità (ma la difficoltà di realizzazione aumenta drammaticamente):

Questi appartengono al regno di "cambiare la dimensione dei dati", al di fuori dell'ambito di questo blog.

La Politica di fxea365.com

Dai risultati di 10 anni di BT e 4 tipi di tentativi di ricerca, abbiamo concluso che concentrarsi su MEGAMAX × accumulo a lungo termine di prove di operatività reale è il massimo fattore di differenziazione.

• ✅ MEGAMAX MULTI EA v3.4 (gestione 11 coppie su 1 grafico, supporto early cut)
• ✅ Demo XM Standard + Demo Exness Trial attivi 24h
• ✅ Push automatico alla dashboard ogni 5 minuti
• ✅ Rilevamento anomalie su 6 elementi (SL/TP/lot/simbolo/hedging/commento)
• ✅ Report automatico settimanale (tracking del tasso di mantenimento BT vs Reale)

Non un lineup appariscente, ma i dati reali che si accumulano ogni giorno sono la prova della fiducia. Questa è la forma definitiva di MEGAMAX.

→ Dettagli MEGAMAX EA / Dashboard Live

Riferimenti Bibliografici

• Eugene Fama (1970) "Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work"
• Dukascopy Historical Data (M5 tick, 2016-2026)
• Script Python utilizzati in questa verifica: gen_h1_megagrid.py, gen_h1_ny_reversal.py, gen_ml_dataset_v2.py, train_ml_v2.py (pubblicazione su GitHub prevista)