研究のためのタスクと条件を特定しましょう。

1. 後の量的および質的分析のためにトレンド相場とフラット相場を特定する方法の選択。これには、両方の市況を示すシステムだけが必要です。理想的には、トレンドの力や横向きトレンドの明確な定義などの品質指標を組み込む必要があります。
2. さまざまな期間および通貨、株式、または先物市場などの異なる単一商品市場または複数商品市場での比率の特定と評価。
3. ユーザーによる固有の条件で独立した研究を可能にする有用なツールの開発。
4. 異なる条件で得られたデータに基づいた比較分析と相関の検索。

実装

1.1. 古典的なトレンド力指標であるADXを使って研究を始めましょう。トレンド領域やフラット領域を見積もるにはTrendLevelのレベルを使用します。トレンドは、メインラインがこのレベルを上回った場合に存在するとしましょう。図1は、この方法を用いてトレンド領域とフラット領域を特定する例を示します。市況は、所与のサンプルでADX値がTrendLevelより高いローソク足の数について計算されます。

図1　ADXを使用したトレンド/フラット領域の特定

1.2. 次に、ボリンジャー指標を1つのみ選択して表示される色数を2（赤と緑）に減らしてトレンドパワーと方向インディケータを考えてみましょう。図2は、特定の色でローソク足がマークされており、強い市場トレンドをはっきりと示しています。

図2　ボリンジャーバンドを使用したトレンド/フラット領域の特定

1.3. 3番目に、Percentage of Trendを考慮します。これは、2番目の期間を削除し、トレンドのカラー表示を追加することによっても変更されています。図3にはこの指標を適用した結果が示されています。

2. 市場条件を計算するためのツールの開発と実装結果の表示

トレンド/フラット領域を特定する各方法の結果は、いくつかの時間枠を要約した表として表示されます。表現を分かりやすくするためにグラフィカルインタフェースの記事シリーズに基づいてEasyAndFastGUIライブラリを使用しました。結果を視覚化するためには、特別なCTrendCountUI クラスが開発されました。より良い表現のために、 図6は、すべての計算を記録するために使用された元のテンプレートを示します。

図6　テスト結果の計算を表示するテンプレート

スクリーンショットで見ることができるように、最初の列はトレンドを計算する方法を示し、最初の行は複数時間枠オプションの計算を示します。スペースを節約して読みやすさを保つために、ここでは上に示したテンプレートを設定して視覚化する関数だけを表示し、インターフェイスの完全な実装は除外します。

//+------------------------------------------------------------------+
//| 情報パネルの出力と設定                |
//+------------------------------------------------------------------+
void SetInfoPanel()
  {
//---

   UI.CreateMainPanel("Trend Counter");
   UI.CreateStatusBar(1,25);
   UI.m_status_bar.ValueToItem(0,"Enabled on "+Symbol());
   UI.CreateCanvasTable();
//---

   UI.m_canvas_table.SetValue(0,0,"Value");
   UI.m_canvas_table.SetValue(0,1,"ADX");
   UI.m_canvas_table.SetValue(0,2,"BB");
   UI.m_canvas_table.SetValue(0,3,"PoT");
   UI.m_canvas_table.SetValue(0,4,"RSI");
   UI.m_canvas_table.SetValue(0,5,"ZZ");
//---

   UI.m_canvas_table.SetValue(1,0,"M1");
   UI.m_canvas_table.SetValue(2,0,"M5");
   UI.m_canvas_table.SetValue(3,0,"M15");
   UI.m_canvas_table.SetValue(4,0,"M30");
   UI.m_canvas_table.SetValue(5,0,"H1");
   UI.m_canvas_table.SetValue(6,0,"H4");
   UI.m_canvas_table.SetValue(7,0,"H6");
   UI.m_canvas_table.SetValue(8,0,"D1");
   UI.m_canvas_table.SetValue(9,0,"W1");

   UI.m_canvas_table.UpdateTable(true);
   UI.CreateLabel("Working...");
  }

次のステップは、上記の計算法のアルゴリズムを作成することです。実装オプションのほとんどは類似しているため、それらのうちの1つだけを分析します。計算に没頭しましょう。

最初に記述した方法（ADX）のGetADXCount()関数から始めます。

//+------------------------------------------------------------------+
//| ADXを指標して市場条件を計算する関数         |
//+------------------------------------------------------------------+
bool GetADXCount()
  {
//--- ブロック1
   double adx[],result[],count;
   int to_copy,bars;
   int tf_size=ArraySize(Ind_Timeframe);
   ArrayResize(Ind_Handle,tf_size);
   ArrayResize(result,tf_size);
   ArrayInitialize(adx,0.0);
   ArrayInitialize(result,0.0);
   ArraySetAsSeries(adx,true);
//---

   for(int i=0;i<tf_size;i++)
     {
      count=0;
      Ind_Handle[i]=iADX(Symbol(),Ind_Timeframe[i],InpInd_ADXPeriod);
      if(Ind_Handle[i]==INVALID_HANDLE)
        {
         Print(" Failed to get the indicator handle");
         return(false);
        }
      //--- ブロック2

      bars=Bars(Symbol(),Ind_Timeframe[i]);
      to_copy=(bars<NumCandles)?bars:NumCandles;
      //---

      if(CopyBuffer(Ind_Handle[i],0,0,to_copy,adx)<=0)
         return(false);
      //--- ブロック3

      for(int j=0;j<to_copy;j++)
        {
         if(adx[j]>TrendLevel)
            count++;
        }
      result[i]=(count/to_copy)*100;
      IndicatorRelease(Ind_Handle[i]);
     }
//--- ブロック4

   for(int i=1;i<=tf_size;i++)
      UI.m_canvas_table.SetValue(i,1,DoubleToString(result[i-1],2));
   UI.m_canvas_table.UpdateTable(true);
   return(true);
  }

上記のコードブロックを考えてみましょう。

• ブロック1：変数と配列の初期化とテストに使用される時間枠数への削減。
• ブロック2：テストして百分率の結果を取得するための特定の数のローソク足のサンプル。長めの時間枠や履歴が少ない製品では、サンプルに十分なバーがないことがあるので、履歴の深さを特定し、必要に応じて、要求されるデータ量を調整する必要があります。
  
• ブロック3：ADX指標の場合、現在のバーの値がTrendLevelを上回ったときにカウンタをインクリメントします。 
• ブロック4：SetInfoPanel() 関数で以前に用意された表にテスト結果を追加します。

for(int j=0;j<to_copy;j++)
        {
         if(bb[j])
            count++;
        }
result[i]=(count/to_copy)*100;

//--- Percentage of Trendパラメータ

input int                  InpPeriodPoT=20;
input double               UpTrendLevel=0.8;
input double               DnTrendLevel=0.2;

 for(int j=0;j<to_copy;j++)
        {
         if(pot[j]>=UpTrendLevel || pot[j]<=DnTrendLevel)
            count++;
        }
 result[i]=(count/to_copy)*100;

 for(int j=0;j<to_copy;j++)
        {
         if(rsi[j])
            count++;
        }
 result[i]=(count/to_copy)*100;

 for(int j=0;j<to_copy;j++)
        {
         if(zz[j])
            count++;
        }
 result[i]=(count/to_copy)*100;

//+------------------------------------------------------------------+
//| すべてのデータの平均値を計算する関数        |
//+------------------------------------------------------------------+
string GetAverage(double &arr[])
  {
   double sum=0.0;
   int size=ArraySize(arr);
   for(int i=0;i<size;i++)
      sum+=arr[i];
   sum/=size;
   return(DoubleToString(sum,2));
  }
//+------------------------------------------------------------------+

//+------------------------------------------------------------------+
//| エキスパート初期化関数                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
  {
   SetInfoPanel();
   if(GetADXCount() && 
      GetColorBBCount() && 
      GetPoTCount() && 
      GetRSICount() && 
      GetZZCount()
      )
      UI.m_label1.LabelText("Done. Result for "+IntegerToString(NumCandles)+" bars. Average Trend Time - "+GetAverage(avr_result)+"%");
   else
     {
      UI.m_label1.LabelText("Error");
     }
//---
   return(INIT_SUCCEEDED);
  }

//+------------------------------------------------------------------+
//| エキスパート入力パラメータ                                          |
//+------------------------------------------------------------------+

input int                  NumCandles=2000;              // 分析するローソク足の数
//---- ADXパラメータ
input string               com1="";                      //---- ADXパラメータ
input int                  InpInd_ADXPeriod=14;          //ADX期間
input double               TrendLevel=20.0;
//--- ColorBBCandlesパラメータ
input string               com2="";                      //---- ColorBBCandlesパラメータ
input int                  BandsPeriod=20;               // BB平均化期間
input double               BandsDeviation=1.0;           // 偏差
input ENUM_MA_METHOD       MA_Method_=MODE_SMA;          // 指標平均化手法
input Applied_price_       IPC=PRICE_CLOSE_;             // 価格定数
//--- Percentage of Trendパラメータ
input string               com3="";                      //---- Percentage of Trendパラメータ
input int                  InpPeriodPoT=20;
input double               UpTrendLevel=0.7;
input double               DnTrendLevel=0.3;
//--- RSIFilterパラメータ
input string               com4="";                      //---- RSIFilterパラメータ
input uint                 RSIPeriod=10;                 // 指標期間
input ENUM_APPLIED_PRICE   RSIPrice=PRICE_CLOSE;         // 価格
input uint                 HighLevel=60;                 // 買われ過ぎレベル
input uint                 LowLevel=40;                  // 売られ過ぎレベル
//--- ZigZagTrendDetectorパラメータ
input string               com5="";                      //---- ZigZagTrendDetectorパラメータ
input int                  ExtDepth=5;
input int                  ExtDeviation= 5;
input int                  ExtBackstep = 3;

これらの所見は、選択されたトレンド特定法に対するスピアマンの順位相関係数の計算が、変化するトレンド/フラット比率の現在の特徴を確実に示すことを示唆しています。

2. USDJPY

この銘柄の相関係数の計算は、変化の性質への依存もトレンドと時間との間の相関も示しませんでした。図10は、1995年の初めから顕著な強い上向きの動きがあり、振幅がはるかに小さく著しく短いトレンドが続いたことを明確に示しています。図の2番目の部分（下降トレンドに続いた上昇トレンド）には、数ヶ月間続く頻繁な平らな動きがあります。 

図10　USDJPY週足チャート1995-2017

したがって、この場合スピアマンの順位相関係数は、期間と傾向/均衡比率との間の依存関係が正しくないことを正しく表しています。

3. #MCD

株では5つのトレンド特定法のすべてで相関が観察されました。図11は、過去には、株価は大幅に下落したり平らな状態が長引いたりすることなく上昇していたことを示します。 また、最近のトレンド/フラット領域のどのような動きがどのような比率で支配的であったかが明確に確認できます。

図11　#MCD株式、2003-2017

したがって、スピアマンの順位相関係数の計算は完全に正当化され、トレンド/フラット比率のフラットに向かった強い変化が特徴付けられます。研究された市場の一般的なトレンドは、動きの面でもこの動きの性質の面でも市場が変化することを示しています。それらは、不安定になり、よりダイナミックになり、予測しにくくなります。これは、本稿で得られた結果によって証明することができます。トレンド/フラット比率は横方向の動きにシフトしました。 以前にはトレンドは今日よりも目に見えて顕著でした。

添付されたアーカイブには、リストされたすべてのファイルが含まれています。ファイルは、適切なフォルダにあります。正しい操作のためには、MQL5フォルダを端末のルートフォルダに保存するだけです。

以下は本稿で使用されているプログラムです。

研究のためのタスクと条件を特定しましょう。

1. 後の量的および質的分析のためにトレンド相場とフラット相場を特定する方法の選択。これには、両方の市況を示すシステムだけが必要です。理想的には、トレンドの力や横向きトレンドの明確な定義などの品質指標を組み込む必要があります。
2. さまざまな期間および通貨、株式、または先物市場などの異なる単一商品市場または複数商品市場での比率の特定と評価。
3. ユーザーによる固有の条件で独立した研究を可能にする有用なツールの開発。
4. 異なる条件で得られたデータに基づいた比較分析と相関の検索。

実装

1.1. 古典的なトレンド力指標であるADXを使って研究を始めましょう。トレンド領域やフラット領域を見積もるにはTrendLevelのレベルを使用します。トレンドは、メインラインがこのレベルを上回った場合に存在するとしましょう。図1は、この方法を用いてトレンド領域とフラット領域を特定する例を示します。市況は、所与のサンプルでADX値がTrendLevelより高いローソク足の数について計算されます。

図1　ADXを使用したトレンド/フラット領域の特定

1.2. 次に、ボリンジャー指標を1つのみ選択して表示される色数を2（赤と緑）に減らしてトレンドパワーと方向インディケータを考えてみましょう。図2は、特定の色でローソク足がマークされており、強い市場トレンドをはっきりと示しています。

図2　ボリンジャーバンドを使用したトレンド/フラット領域の特定

1.3. 3番目に、Percentage of Trendを考慮します。これは、2番目の期間を削除し、トレンドのカラー表示を追加することによっても変更されています。図3にはこの指標を適用した結果が示されています。

2. 市場条件を計算するためのツールの開発と実装結果の表示

トレンド/フラット領域を特定する各方法の結果は、いくつかの時間枠を要約した表として表示されます。表現を分かりやすくするためにグラフィカルインタフェースの記事シリーズに基づいてEasyAndFastGUIライブラリを使用しました。結果を視覚化するためには、特別なCTrendCountUI クラスが開発されました。より良い表現のために、 図6は、すべての計算を記録するために使用された元のテンプレートを示します。

図6　テスト結果の計算を表示するテンプレート

スクリーンショットで見ることができるように、最初の列はトレンドを計算する方法を示し、最初の行は複数時間枠オプションの計算を示します。スペースを節約して読みやすさを保つために、ここでは上に示したテンプレートを設定して視覚化する関数だけを表示し、インターフェイスの完全な実装は除外します。

//+------------------------------------------------------------------+
//| 情報パネルの出力と設定                |
//+------------------------------------------------------------------+
void SetInfoPanel()
  {
//---

   UI.CreateMainPanel("Trend Counter");
   UI.CreateStatusBar(1,25);
   UI.m_status_bar.ValueToItem(0,"Enabled on "+Symbol());
   UI.CreateCanvasTable();
//---

   UI.m_canvas_table.SetValue(0,0,"Value");
   UI.m_canvas_table.SetValue(0,1,"ADX");
   UI.m_canvas_table.SetValue(0,2,"BB");
   UI.m_canvas_table.SetValue(0,3,"PoT");
   UI.m_canvas_table.SetValue(0,4,"RSI");
   UI.m_canvas_table.SetValue(0,5,"ZZ");
//---

   UI.m_canvas_table.SetValue(1,0,"M1");
   UI.m_canvas_table.SetValue(2,0,"M5");
   UI.m_canvas_table.SetValue(3,0,"M15");
   UI.m_canvas_table.SetValue(4,0,"M30");
   UI.m_canvas_table.SetValue(5,0,"H1");
   UI.m_canvas_table.SetValue(6,0,"H4");
   UI.m_canvas_table.SetValue(7,0,"H6");
   UI.m_canvas_table.SetValue(8,0,"D1");
   UI.m_canvas_table.SetValue(9,0,"W1");

   UI.m_canvas_table.UpdateTable(true);
   UI.CreateLabel("Working...");
  }

次のステップは、上記の計算法のアルゴリズムを作成することです。実装オプションのほとんどは類似しているため、それらのうちの1つだけを分析します。計算に没頭しましょう。

最初に記述した方法（ADX）のGetADXCount()関数から始めます。

//+------------------------------------------------------------------+
//| ADXを指標して市場条件を計算する関数         |
//+------------------------------------------------------------------+
bool GetADXCount()
  {
//--- ブロック1
   double adx[],result[],count;
   int to_copy,bars;
   int tf_size=ArraySize(Ind_Timeframe);
   ArrayResize(Ind_Handle,tf_size);
   ArrayResize(result,tf_size);
   ArrayInitialize(adx,0.0);
   ArrayInitialize(result,0.0);
   ArraySetAsSeries(adx,true);
//---

   for(int i=0;i<tf_size;i++)
     {
      count=0;
      Ind_Handle[i]=iADX(Symbol(),Ind_Timeframe[i],InpInd_ADXPeriod);
      if(Ind_Handle[i]==INVALID_HANDLE)
        {
         Print(" Failed to get the indicator handle");
         return(false);
        }
      //--- ブロック2

      bars=Bars(Symbol(),Ind_Timeframe[i]);
      to_copy=(bars<NumCandles)?bars:NumCandles;
      //---

      if(CopyBuffer(Ind_Handle[i],0,0,to_copy,adx)<=0)
         return(false);
      //--- ブロック3

      for(int j=0;j<to_copy;j++)
        {
         if(adx[j]>TrendLevel)
            count++;
        }
      result[i]=(count/to_copy)*100;
      IndicatorRelease(Ind_Handle[i]);
     }
//--- ブロック4

   for(int i=1;i<=tf_size;i++)
      UI.m_canvas_table.SetValue(i,1,DoubleToString(result[i-1],2));
   UI.m_canvas_table.UpdateTable(true);
   return(true);
  }

上記のコードブロックを考えてみましょう。

• ブロック1：変数と配列の初期化とテストに使用される時間枠数への削減。
• ブロック2：テストして百分率の結果を取得するための特定の数のローソク足のサンプル。長めの時間枠や履歴が少ない製品では、サンプルに十分なバーがないことがあるので、履歴の深さを特定し、必要に応じて、要求されるデータ量を調整する必要があります。
  
• ブロック3：ADX指標の場合、現在のバーの値がTrendLevelを上回ったときにカウンタをインクリメントします。 
• ブロック4：SetInfoPanel() 関数で以前に用意された表にテスト結果を追加します。

for(int j=0;j<to_copy;j++)
        {
         if(bb[j])
            count++;
        }
result[i]=(count/to_copy)*100;

//--- Percentage of Trendパラメータ

input int                  InpPeriodPoT=20;
input double               UpTrendLevel=0.8;
input double               DnTrendLevel=0.2;

 for(int j=0;j<to_copy;j++)
        {
         if(pot[j]>=UpTrendLevel || pot[j]<=DnTrendLevel)
            count++;
        }
 result[i]=(count/to_copy)*100;

 for(int j=0;j<to_copy;j++)
        {
         if(rsi[j])
            count++;
        }
 result[i]=(count/to_copy)*100;

 for(int j=0;j<to_copy;j++)
        {
         if(zz[j])
            count++;
        }
 result[i]=(count/to_copy)*100;

//+------------------------------------------------------------------+
//| すべてのデータの平均値を計算する関数        |
//+------------------------------------------------------------------+
string GetAverage(double &arr[])
  {
   double sum=0.0;
   int size=ArraySize(arr);
   for(int i=0;i<size;i++)
      sum+=arr[i];
   sum/=size;
   return(DoubleToString(sum,2));
  }
//+------------------------------------------------------------------+

//+------------------------------------------------------------------+
//| エキスパート初期化関数                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
  {
   SetInfoPanel();
   if(GetADXCount() && 
      GetColorBBCount() && 
      GetPoTCount() && 
      GetRSICount() && 
      GetZZCount()
      )
      UI.m_label1.LabelText("Done. Result for "+IntegerToString(NumCandles)+" bars. Average Trend Time - "+GetAverage(avr_result)+"%");
   else
     {
      UI.m_label1.LabelText("Error");
     }
//---
   return(INIT_SUCCEEDED);
  }

//+------------------------------------------------------------------+
//| エキスパート入力パラメータ                                          |
//+------------------------------------------------------------------+

input int                  NumCandles=2000;              // 分析するローソク足の数
//---- ADXパラメータ
input string               com1="";                      //---- ADXパラメータ
input int                  InpInd_ADXPeriod=14;          //ADX期間
input double               TrendLevel=20.0;
//--- ColorBBCandlesパラメータ
input string               com2="";                      //---- ColorBBCandlesパラメータ
input int                  BandsPeriod=20;               // BB平均化期間
input double               BandsDeviation=1.0;           // 偏差
input ENUM_MA_METHOD       MA_Method_=MODE_SMA;          // 指標平均化手法
input Applied_price_       IPC=PRICE_CLOSE_;             // 価格定数
//--- Percentage of Trendパラメータ
input string               com3="";                      //---- Percentage of Trendパラメータ
input int                  InpPeriodPoT=20;
input double               UpTrendLevel=0.7;
input double               DnTrendLevel=0.3;
//--- RSIFilterパラメータ
input string               com4="";                      //---- RSIFilterパラメータ
input uint                 RSIPeriod=10;                 // 指標期間
input ENUM_APPLIED_PRICE   RSIPrice=PRICE_CLOSE;         // 価格
input uint                 HighLevel=60;                 // 買われ過ぎレベル
input uint                 LowLevel=40;                  // 売られ過ぎレベル
//--- ZigZagTrendDetectorパラメータ
input string               com5="";                      //---- ZigZagTrendDetectorパラメータ
input int                  ExtDepth=5;
input int                  ExtDeviation= 5;
input int                  ExtBackstep = 3;

これらの所見は、選択されたトレンド特定法に対するスピアマンの順位相関係数の計算が、変化するトレンド/フラット比率の現在の特徴を確実に示すことを示唆しています。

2. USDJPY

この銘柄の相関係数の計算は、変化の性質への依存もトレンドと時間との間の相関も示しませんでした。図10は、1995年の初めから顕著な強い上向きの動きがあり、振幅がはるかに小さく著しく短いトレンドが続いたことを明確に示しています。図の2番目の部分（下降トレンドに続いた上昇トレンド）には、数ヶ月間続く頻繁な平らな動きがあります。 

図10　USDJPY週足チャート1995-2017

したがって、この場合スピアマンの順位相関係数は、期間と傾向/均衡比率との間の依存関係が正しくないことを正しく表しています。

3. #MCD

株では5つのトレンド特定法のすべてで相関が観察されました。図11は、過去には、株価は大幅に下落したり平らな状態が長引いたりすることなく上昇していたことを示します。 また、最近のトレンド/フラット領域のどのような動きがどのような比率で支配的であったかが明確に確認できます。

図11　#MCD株式、2003-2017

したがって、スピアマンの順位相関係数の計算は完全に正当化され、トレンド/フラット比率のフラットに向かった強い変化が特徴付けられます。研究された市場の一般的なトレンドは、動きの面でもこの動きの性質の面でも市場が変化することを示しています。それらは、不安定になり、よりダイナミックになり、予測しにくくなります。これは、本稿で得られた結果によって証明することができます。トレンド/フラット比率は横方向の動きにシフトしました。 以前にはトレンドは今日よりも目に見えて顕著でした。

添付されたアーカイブには、リストされたすべてのファイルが含まれています。ファイルは、適切なフォルダにあります。正しい操作のためには、MQL5フォルダを端末のルートフォルダに保存するだけです。

以下は本稿で使用されているプログラムです。