記事「PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング（第3回）：価格の角度(2)極座標」についてのディスカッション

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新しい記事「PythonとMQL5を使用した特徴量エンジニアリング（第3回）：価格の角度(2)極座標」はパブリッシュされました:

この記事では、あらゆる市場における価格レベルの変化を、それに対応する角度の変化へと変換する2回目の試みをおこないます。今回は、前回よりも数学的に洗練されたアプローチを採用しました。得られた結果は、アプローチを変更した判断が正しかった可能性を示唆しています。本日は、どの市場を分析する場合でも、極座標を用いて価格レベルの変化によって形成される角度を意味のある方法で計算する方法についてご説明します。

価格レベルの変化を角度の変化へと変換しようとする関心は衰えていません。本連載の前回の記事でも述べたように、価格レベルの変化を意味のある角度として表現するには、多くの課題を克服する必要があります。

コミュニティのディスカッションやフォーラムでよく指摘される制限のひとつは、このような計算に意味のある解釈が伴っていないことです。経験豊富なコミュニティメンバーの中には、角度は2本の線の間に存在するものであるため、価格の変化によって角度を求めようとすることには物理的な意味がないと説明する方もいます。 

こうした現実世界での解釈の困難さは、価格レベルの変化によって生じる角度を計算しようとするトレーダーにとって克服すべき数多くの課題のひとつにすぎません。前回の記事では、形成される角度が価格レベルの比率として意味を持つように、x軸における時間を代用することでこの問題の解決を試みました。しかし、その探索の過程で、この変換をおこなうとデータセットが「無限大」の値で埋め尽くされることがあるとわかりました。以前の内容を簡単に復習されたい方は、こちらの記事へのリンクをご覧ください。

価格レベルの変化を角度の変化に変換する試みには多くの課題が存在し、また明確な現実的意味が伴っていないため、この分野に関する体系的な情報は限られています。 

そこで今回は、まったく新しい視点からこの問題に取り組みます。初回の試みに用いたツールと比較して、より数学的に洗練され、堅牢なアプローチを採用します。極座標にすでに精通している方は、「MQL5を始める」セクションに直接進み、これらの数学的ツールがMQL5でどのように実装されているかをご確認ください。 


作者: Gamuchirai Zororo Ndawana

 
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あなたの提案には重大な欠陥がある。

r=(x^2+y^2)^0.5という式が成り立つのは、xとyが通約可能な場合だけである。つまり、両軸に同じ単位がある場合だ。

この場合、x軸には時間があり、y軸には点がある。両者は非可換であり、秒をポイントに変換することはできない。

そのため、180度というとんでもない値がついてしまうのです。つまり、値段は現在から過去へと逆方向に進んだのだ。角度が知りたければ、線形回帰 y = a*x+b を構築する。そしてaの値から角度を推測する。その結果を円正規分布と比較する。面白いだろう。

 
Too Chee Ng #:
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ありがとう@Too Chee Ng
 
Aleksej Poljakov 線形回帰 y = a*x+b を構築する。そしてaの値から角度を推測し、その結果を円正規分布と比較する。面白いだろう。
Aleksej Poljakovさん、ご意見ありがとうございます。この記事では、x軸は時間を表していません。X軸は始値の履歴値で、Y軸は終値の履歴値です。

しかし、私はあなたの視点を否定しているわけではありません。応用数学は幅広い分野ですので、あなたと議論することは大歓迎です。

aの値から角度を推測するあなたの提案した解決策は非常に興味深いです。

よろしくお願いします。

がむ。
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