記事「取引所価格のバイナリコードの分析（第1回）：テクニカル分析の新たな視点」についてのディスカッション

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本記事では、価格変動をバイナリコードに変換するという新しい視点からテクニカル分析にアプローチします。筆者は、シンプルな値動きから複雑な市場パターンに至るまで、あらゆる市場行動を「0」と「1」のシーケンスとして符号化できることを示します。

Pythonでの基本的な分析は、以下のように表現できます。

def analyze_words_frequency(self, prices):
    price_diff = np.diff(prices)
    bullish_mnemonics = []
    bearish_mnemonics = []
    
    for i in range(len(price_diff)):
        window = prices[max(0, i-4):i+1]
        if len(window) < 5:
            continue
        mnemonic = self.encode_price_movement(window)
        if price_diff[i] > 0:
            bullish_mnemonics.extend(mnemonic.split())
        else:
            bearish_mnemonics.extend(mnemonic.split())

さて、ここからが最も面白い部分です。実際の取引でこの手法がどのように機能するかを考えてみましょう。想像してみてください。チャートを見ているとき、通常のローソク足ではなく、「1011101」というバイナリシーケンスが目に入ったとします。一見すると意味不明に思えるかもしれません。しかし、実際にはそうではありません。このシーケンスは、十数個のテクニカル指標以上の情報を教えてくれることさえあるのです。

興味深いことに、このコードを同僚のトレーダーに見せたところ、最初はみな、なぜそんな複雑にするのかと首をかしげました。しかしその後、ある1人が興味深い発見をしました。特定のバイナリシーケンスは、確率論で考えられる以上に、強い値動きの前に出現する傾向があることが分かったのです。

もちろん、これは、私たちがお金を印刷するマシンを発明したという意味ではありません。 しかし、市場がバイナリコードを通じて私たちと会話しているという考えには、確かに魅力があります。あの映画『マトリックス』のように数字の背後に隠れたメッセージが存在すると思うと、ワクワクしませんか。


作者: Yevgeniy Koshtenko

 
フォーラムのMOスレッドでは、フィーチャーの2値化と定量化は結局何もできなかったようだ :)
 

あなたの記事を読む限り、理論的には有望だと思います。このインジケーター・プロジェクトが 具体化し、有効に活用できるようになるまで、私はあなたの次の更新をフォローしている。それまで、良い仕事を続けてください。

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