ここ最近、EAの精度向上を目指してオシレーターを作成しています。イベントは予測できない前提で、過去の価格情報から何かしらの指標を持って予測することになります。そんな予測意味ないと断言してしまうと元も子もないので、モデルを検討して、それを何かしら解析することになります。
いろんなモデルが考えられていますが、そこには必ず計算が含まれていて計算するということは数学的に何かしら意味があると考えています。
まず、過去の価格情報を解析するということで統計学が一番最初に思い浮かぶのではないでしょうか？私も過去の記事で、移動平均に対する価格分布は遅れて標準偏差に従うという記事をアップしました。実際の値でも標準偏差の近似曲線を描くことが判っています。
また、相場の強弱を力と置き換えてニュートン力学を応用した考え方も多いです。こちらは主にオシレータ系で使われています。作成しているトレンド強度オシレータも基本的にはこの考え方に従っています。RSIとかストキャスとかモメンタムをとる系統やローソク足も基本的に力学をベースにしているのだと考えています。この系統は、基本的に、「力の総量が決まっていて、売りと買いで綱引きをしている。その力の変化具合をとることで相場の状態を監視する」という考え方です。まぁ、問題は力の総量が予測できない事にあります。そのためオシレータ系での逆張りは成功しないことも多いのですよね。
波形解析、信号解析系も考えられますよね？過去のチャートと同じ動きする可能性は、同じ動きをしない可能性より高いという前提のもと、ノイズ成分を取り除き、過去の波形と同じ波形を描くタイミングを持って取引するというやつです。昔ながらではダウ理論などもこの分野です。私が作成している周期解析も正弦波波形との一致具合を見ています。ウェーブレット変換などもこの分野です。
いろいろ書きましたが、自分でプログラムを書く→検証するを繰り返して思ったのは、やっぱり計算するからには数学の考え方を適用していった方が応用範囲が広がるということです。
たとえば、こんな感じです。
予測移動平均ボリンジャーバンドで使用されている標準偏差は同じ条件で何度も試行できるという前提で作られています。ところが、相場の値動きは過去にさかのぼって再試行できるものではないので、実は統計学で扱うのは間違っている可能性があります。ではどのような内容がよいのか？と考えると同じ統計学でも最近はやり？のベイズ統計学とかの方が実は相場に向いている可能性があります。
ニュートン力学にしても売られすぎ買われすぎエネルギーの総量を一定と仮定するのが問題であれば、一定期間過去のエネルギー量の総和をもってして予想とするという考え方もありますよね。もしかしたらウェーブレットエネルギー解析がここで役立つかもしれません。
また数学的解釈が難しいものについては、いったん除外するという判断にしています。たとえばフィボナッチとかですね。これはフィボナッチに従うという話が広まった為に心理的抵抗線になり実現してしまった例だと思います。（フィボナッチについては、実際、統計を取ると３０％も参考にならないそうな・・。私も実際取引してフィボナッチは最初に捨てた条件でした。）もちろん心理的条件も馬鹿にはできません。200日単純移動平均などはみんなが見ているため強い心理抵抗線になっていたりします。
ぐだぐだと書きましたが、相場という不確定な世界を数学で予想するという事を目標に頑張っていけたらなと考えています。とはいっても数学知識なんてすっかり頭から抜けているので技術書とにらめっこしながら格闘している毎日です・・＾＾；；；
みなさんもインジケータを使う際、これってどーいう理屈なんだろうな？と考えてみると面白いかもしれません。
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