観て自在に張ると相場は打ち出の小づちになる
昨日の30分足を並べてみると、こんな感じです。
今週の4時間足での逆指標成立時にも同じことが言えます。
スパンモデルにおいて逆指標成立後、26遅行スパンが雲に沿って進んだことは前の記事で書きましたが、同じ相場を一目均衡表で見ると、ロウソク足が雲に沿って上昇し、その後、雲によって上値下値を抑えられている様子がはっきりと示されています。これも、雲が未来チャートになっている例です。
このほか、雲と遅行スパンの関係において、未来が示される場合があります。こんな例があります。
豪ドル米ドル4時間足です。丸で囲んだところで、遅行スパンが雲に沿って推移しています。その後、ロウソク足が先行スパン２にサポートされ、遅行スパンが実態ロウソクを避けるように反発したことが分かります。
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学生のころ、奨学金とバイト収入を元手に、現物株を取引して生活していました。その後、相場からは離れていましたが、2012年夏ごろからFXバイナリーオプションで再び相場を張り始めました。2013年夏ごろからはバイナリーオプションよりも普通のFXトレードをメインにしています。デイトレ（短い時間足による裁量トレード）は年齢のせいか少々きついので、EAを開発してみたが利食いが上手くできず、開発は中断しています。結局、一目均衡表とそれをベースにしたマーフィーさんのスパンモデル、アンディさんのモグラトレードを主に使ってトレードしています。その他に井手さんのゾーントレード、FX-Jinさんの恋スキャ、TAMURA式・1分足トレード法 One Minute's FXもトレードに活用しています。
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参考図書等
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16年間使い続けてる『移動平均線』手法と設定をご紹介の巻
インジケーター解説
今回は、ORZがFXトレードで長年使い続けて来た相棒 『移動平均線』 をテーマに、「移動平均線とは何なのか？」というところから、「期間設定や実践トレードでの活かし方」まで、徹底解説いたします(・∀・)！
「移動平均線（Moving Average）」 は世界で最も有名なインジケーターの1つで、使っていないトレーダーの方が珍しいほど、広く一般的に使われているインジケーターです。
【概要】そもそも移動平均線とは、なんですの？
まずは見た目から行きましょ〜
画像の 赤いライン が、実際のチャートに表示させた移動平均線です(・∀・)
移動平均線とは、その名の通りある一定期間の価格（終値）の 平均 値を 移動 させながら結んで 線 を表示させるインジケーターのことです！
移動平均線の「傾き」や「ローソク足との距離」、2,3本表示させて「移動平均線同士の距離」なんかを見て、 相場の方向性や勢い を判断するのに活用します。
移動平均線の計算方法
移動平均線は、ローソク足を構成する4つの値「高値(たかね)スパンモデルのトレード手法と雲 」「始値(はじまりね)」「終値(おわりね)」「安値(やすね)」の内、 ”終値” に焦点を当て、 指定したローソク足の本数（期間）の平均値を結んだ線 です。
そして1日経ち新しく日足が出来上がると、 期間を1日ずらして もう一度同じ計算がされます。上の計算例では 「1日目の終値」が計算から外れて、新たに「6日目の終値」が計算に加わります (・∀・)
移動平均線の種類
- 単純移動平均線：Simple Moving Average（SMA）
- 指数平滑移動平均線：Exponential Moving Average（EMA）
- 加重移動平均線：Weighted Moving Average（WMA）
SMA：単純移動平均線
指定した期間の終値の平均値を結んで形成されるタイプで、仮に期間を「5」にした場合 「（A＋B＋C＋D＋E）÷5」 という計算式になります。
EMA：指数平滑移動平均線
「直近」というのは、つまり1番新しい値動きに重点を置いているので 単純移動平均線よりも敏感にローソク足に反応する ようになっています。もちろん、計算方法も少し違います。
どのように違うのかというと、指数平滑移動平均線は 「1番新しいローソク足の終値」を2回足して 平均値を求めます。仮に期間を「5」に設定した場合は 「（A＋B＋C＋D ＋E＋E ）÷6」 このような式になります。
WMA：加重移動平均線
初心者にオススメの移動平均線の種類は？
なので、 まずは単純移動平均線を使いましょう^^
（ORZもなんだんかんだでSMAを使い続けてます）
【設定】移動平均線は「短期・中期・長期」3本の期間設定がおすすめ
そのため移動平均線は 「短期・中期・長期」 の3本セット で使うことが一般的です(・∀・)
この3本にそれぞれ"期間"を設定するのですが、一般的な組み合わせとして「 20 ・ 50 ・ 100 」とか「 25 ・ 75 ・ 200 」といったものをおすすめします♪
ちなみにORZは画像で表示してるとおり「 20 ・ 50 ・ 100 」の組み合わせを愛用してます。
よく「なんで 20 ・ 50 ・ 100 の組み合わせなんですか〜？」と聞かれるのですが、 いろいろ試してみた結果、自分に合ってたのがこの組み合わせだったから です(・∀・)
【基本】チャンスを知らせる移動平均線のパターン
ゴールデンクロスとデッドクロス
期間の短い線が長い線を下から上に抜けていれば 「ゴールデンクロス」 、期間の短い線が長い線を上から下に抜けていれば 「デッドクロス」 とそれぞれ呼びます。
そして、新たなトレンドが発生するということは、それまで続いていたトレンドの終了も意味しますので、 「ゴールデンクロス≒下降トレンドの終了」「デッドクロス≒上昇トレンドの終了」 でもあるのです^^
- 上昇トレンドの予兆（≒下降トレンド終了の予兆）
- 期間が短い線が長い線を下から上に抜ける
- 下降トレンドの予兆（≒上昇トレンド終了の予兆）
- 期間が短い線が長い線を上から下に抜ける
稼げるチャンスの予兆「パーフェクトオーダー」
移動平均線を使って分析を続けていると、時たま「チャンス相場」を予兆するパターンが出ることがあります。それが 「パーフェクトオーダー」 です。
最低限、後述する 押し目買い・戻り売り については理解して仕掛けるようにしましょう٩( ‘ω’ )و
【実践①】FXで大活躍！移動平均線の"相場状況"把握能力
- ローソク足が移動平均線より 上にある時 『強気な相場(=上昇トレンド)』
- ローソク足が移動平均線より 下にある時 『弱気な相場(=下降トレンド)』
- ローソク足と移動平均線が 重なる時 『横ばい相場（＝レンジ相場）』
たとえば、移動平均線が3本とも上向きだったら、 「短期・中期・長期間で平均値がどんどん上がっている」 という事なので、 上昇トレンド と見ることができます。
反対に全て下向きだったら、平均値がどんどん下がっているということなので 下降トレンド と判断する事ができます。
レンジ相場では MA100 はほとんど横ばいになり、 MA20 と スパンモデルのトレード手法と雲 MA50 が上下に慌ただしく動いてるのが特徴の一つです。
【実践②】移動平均線は、相場の反発ポイントを教えてくれる？
この時の上下の反発する動きは、過去の値幅やパターンなどを元に分析していくのですが、実は移動平均線が示す 平均的な価格 が反発のポイントとして意識されることが多いんです(´ー｀）
◎移動平均線が下に向いている時は、大きな流れは下方向
→ 平均値で反発したところで売る
◎移動平均線が上方向に向いている時は、大きな流れは上方向
→ 平均値で反発したところで買う
マルチタイムフレーム分析を習得してFX手法を蘇らせる方法
メンター
エイク
お悩みトレーダー
メンター
お悩みトレーダー
トレードの勝率や収益率を上げたいなら、マルチタイムフレーム分析は必須 です。
と言うことで、今回は、 【マルチタイムフレーム分析の方法と手法】 について解説をしていきます。
マルチタイムフレーム分析を正確にできるようになれば、あなたの手法が蘇ります。
そして、トレード成績も右肩上がりになるでしょう。
マルチタイムフレーム分析ができれば同じ手法でも成績が変わる
マルチタイムフレーム分析とは？
マルチタイムフレーム分析とは、 複数時間足（いくつかの※上位時間足）を分析して、総合的にエントリー方向や、エントリーポイントを見つけていく分析方法のこと を言います。
【マルチタイムフレーム分析】＝［ マルチ（複合的な）］［タイム（時間）］［フレーム（枠）］分析
具体的には、 長期足・中期足・短期足の３つの時間足で分析 をしていきます。
長期足・中期足の役割・・・トレンド方向の分析と決定 スパンモデルのトレード手法と雲
短期足の役割・・・長期足・中期足の方向に従って、エントリー方向とエントリーポイントを探していく。（手法を当てはめる時間足）
マルチタイムフレーム分析ができれば勝率と利益率は自然と上がる
まぁ、FXはこれに尽きてしますわけですが、どれだけ優れた手法をお持ちでも、マルチタイムフレーム分析ができていなければ、損切りになるばかりです。
しかし、マルチタイムフレーム分析ができていれば、あなたの手法は面白いように利益を残してくれます！
長期足の勢いと、中期足の勢いの方向に従ってトレードをしていくので、短期足のトレードは成功しやすい。
つまり、勝率が上がります。
それだけではなく、長期足・中期足の勢いに、短期足でトレードを組み立てると、すべての時間足のエネルギーが加わって、利を伸ばしやすいメリットがあります。
トレンドフォローの基本｜スイングを知る
スイングとは？
『現在、どの時間帯のスイングをどちらの方向に抜き取ろうとしているのか？』
マルチタイムフレーム分析は長期足・中期足・短期足で考える
マルチタイムフレーム分析は複数時間足（複数スイング）の分析
長期足のひとつのスイング の中に、 中期足のスイング がいくつかありますね。
また、 中期足のひとつのスイング の中にも、 短期足のスイング がいくつかあるのが分かるでしょうか。
そして、 長期足と中期足のトレンドにあわせて、 短期足の○印でエントリー できれば、より安全で、かつ利益を上げやすい ですよね。
STEP①【日足】ダウントレンド中の日足のひとつのスイングに注目
STEP②【4時間足】4時間足も綺麗なダウントレンドですね。4時間足のダウントレンドの中のひとつのスイングを1時間足で確認してみる。
STEP③【1時間足】ダウントレンド中の戻り高値でエントリーしていけば、安全かつ、大きな利益になっているのが確認できますね。
MobileNets: CNNのサイズ・計算コストの削減手法＿翻訳・要約
MobileNetsはDepthwise Separable Convolutionを用いることで、通常のCNNと比べて軽いネットワークを構築することがでる。また2つのハイパーパラメータである、width multiplierとresolution multiplierを導入することで、latencyとaccuracyを調節することができる。この技術を用いることで、性能や応答時間に制限があるモバイル上のアプリケーションなどにおいても認識や分類モデルへの応用が可能になる。
MobileNet Architecture
Depthwise Separable Convolution
- depthwise separable convolutions
- depthwise convolution
- pointwise convolution (1×1 convolution)
たとえば、 112 x 112 x 32 という入力に対して、通常のCNNでは、 3 x 3 x 32 x 64 のカーネルを用いて畳み込みを行い、 112 x 112 x 64 の出力をする。（図1） 一方で、Depthwise Separable Convolutionでは、まず 3 x 3 x (1) x 32 のフィルタを用いて、depthwise convolutionを行う。この出力は、 112 x スパンモデルのトレード手法と雲 112 x 32 のままである。次に、 1 x 1 x 32 x 64 のフィルタを用いて、pointwise convolutionを行う。この出力が 56 x 56 x 64 になる。（図2）
図1: 通常の畳み込みイメージ
図2: depthwise separable convolutionsのイメージまた、入力の特徴マップサイズを$D_ · D_ · M$、出力の特徴マップサイズを$D_ · D_ · N$、カーネルのサイズを$D_ · D_ · M · N$とすると、通常の畳み込みの計算コストは、
である。一方で、depthwise convolutionでは、チャネル方向への畳み込みを行わないため、$M = 1$であり、計算コストは、
また、pointwise convolutionでは、空間方向の畳み込みを行わないため、$D_ = 1$であり、計算コストは、
よって、Depthwise Separable Convolutionでは、計算コストは、
通常の畳み込みに比べて、Depthwise Separable Convolutionは、
だけ、計算コストが削減できている。上の例では、$M = 32$、$D_ = 3$であるから、約9倍ほど計算コストが削減されることがわかる。
NNの構造とtraining
Width Multiplier: Thinner Models
上記で示したような、基本のMobileNetの構造でもすでに小さく、latencyも低いが、さらに小さく、速く動作するような構造が要求される場合もある。このような要求に応えるために、width multiplierと呼ばれるパラメータ α を導入する。その結果、それぞれの層で、ネットワークを小さく揃えることが可能になる。
例えば、width multiplierである α を導入すると、入力チャネル数 M スパンモデルのトレード手法と雲 は αM に、出力チャンネル数 N は αN になる。また、 α は α ∈ (0, 1] の範囲を取り、一般的には、1, 0.75, 0.5, 0.25が用いられる。
Resolution Multiplier: Reduced Representation
次に、計算コストを削減するためのハイパーパラメータとしてresolution multiplierと呼ばれるパラメータ ρ を導入する。これにより、各層の入力画像とその内部表現を削減することが可能になる。
例えば、resolution multiplierである ρ を導入すると、入力画像の大きさ Df は ρDf スパンモデルのトレード手法と雲 に、出力画像の大きさ Df は ρDf になる。また、 ρ は ρ ∈ (0, 1] の範囲を取る。
以下のTable3では、入力特徴マップサイズ 14 × 14 × 512 、カーネルサイズ 3×3×512×512 の時の、通常のCNNと、MobileNet、さらにハイパーパラメータ α と ρ を導入した時の計算量とパラメータ数が比較されている。
Experiments
Model Choices
Table4では、全てConvolutionを使ったMobileNetとDepthwise Separable Convolutionを一部使ったMobileNetの性能を比較している。後者は、Multi-AddsもMiParametersも大きく減っているのに対して、Accuracyは1%ほどしか減っていないことがわかる。これにより、Depthwise Separable Convolutionを用いることで、通常の計算コストを大きく抑えながら同程度の精度が出せることがわかる。
Model Shrinking Hyperparameters
Table6では、width スパンモデルのトレード手法と雲 multiplier α による、精度と計算コストのトレードオフの関係が示されている。 α を小さくすればするほど、計算コストは抑えられるが、その分精度は下がっている。
またTable7では、resolution multiplier ρ による精度と計算コストのトレードオフの関係が示されている。これもwidth multiplierと同様に、 ρ を小さくすればするほど、計算コストは抑えられるが、その分精度は下がっている。
Figure5では、 width multiplier α ∈ と resolutions とハイパーパラメータを設定した時の精度と計算コストの関係を示している。
Reference
- MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
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