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マーケットサマリー

日経225NI225
iシェアーズジャパンIHRMF
S&P/ASX200XJO
ハンセン指数HSI
S&P500SPX
UK100UKX
ソフトバンクグループ9984
楽天4755
ＳＵＭＣＯ3436
ＥＮＩＳＨ3667
アドバンテスト6857
ＺＯＺＯ3092
暗号資産の時価総額TOTAL
ビットコインBTCUSD
イーサリアムETHUSD
ソラナSOLUSD
ユニスワップUNIUSD
ルナ / 米ドルLUNAUSD
USD/JPYUSDJPY
AUD/USDAUDUSD
USD/CNYUSDCNY
EUR/USDEURUSD
GBP/USDGBPUSD
米ドルDXY
ブレント原油BR1!
原油CL1!
金GC1!
銀SI1!
天然ガスNG1!
ビットコインBTC1!
米国債10年物US10Y
ユーロ圏国債10年物EU10Y
ドイツ国債10年物DE10Y
日本国債10年物利回りJP10Y
英国国債10年物GB10Y
インド国債10年物IN10Y

アイデア

ブレント原油、インフレ抑制の救世主になるか？！ブレント原油は、週間で約３ドル上昇しました。 ４時間足で見た時の移動平均線は、24SMAはやや上向きで、75SMA・200SMAは下向きのままです。 ６月くらいからの下落トレンドで、約２０％くらい下落しました。一つのトレンドは終わったと思います。 ここまで下落した後の投資戦略を考えるのは難しいですが、 過去の検証では、RSIでかなり売られた局面で、逆張りのロングの成績はあまりよくありません。 勝率も、プロフィットファクターも、売買すればするほど、損しています。 よって、様子見かなと思います。 今回、左軸として紹介するのは、原油価格の方向性を見る上では、日本１０年債利回りの理論値と相関性があります。 日本１０年債利回りの理論値は米国１０年債利回りと日米３カ月債利回りから演算しています。 理論式：0.59*TVC:US10Y-0.11*TVC:US03MY+0.63*TVC:JP03MY-0.89 ※赤線は、WTI原油のチャートです。
エディターズ・ピック
$NDX インフレピークアウト示唆でナス続伸NVDAの利益警告で始まった前半は下落したがCPIが予想下振れとなった3日（水）から上昇を始めた。 重要なコアCPIも予想下振れで、インフレピークアウトを示唆。 結果、9月75bp利上げ可能性が後退、50bp予想に縮小➡株買いへとつながった。 4日以降にはPPI・ミシガン大学消費者態度指数が発表され、PPI予想下振れ・ミシガン大指数が予想上振れとなった。 CPIに続きインフレピークアウトを示唆する結果となり、株買いの後押しとなり続伸。 ■チャート ・NVDAショックの前半はレジスタンスライン（紫色直線）で反落した ・CPI発表の中盤からレジスタンスラインを超えて、EMA200（水色曲線）と上位足の20週EMA（ピンク曲線）を上に抜けてきた。 ・紫色のボックスが上値のテストラインとして見てきたが、週末の引けは頂点を若干上回った。 ・長め設定のMACDはまだ上昇中だが、そろそろどこかで一服しそうではある。 ↓ 8/15週は、しっかりとボックスを上抜けていくのか確認の週となる。 13,750～13,01（フィボナッチ50％ライン）を超えていくようであれば、複数のテストラインを超えてる力強さがある。 より強い上昇トレンドのシナリオに変更となる。 次は、SMA200（赤色太線）が重要なテストラインとなる。 ボックスの下へ反転する場合は、黄色直線のサポートラインを下回るか要確認。 一度押し目をつくりにいく可能性が残っている。 押し目は12,945（黄色点線）まで下がるか、さらに下回るかが観測ポイント。 このあたりの分岐はFRB高官が利上げ牽制発言により金利を織り込ませにいって、10年金利がやや上昇している点も合わせて確認が必要。 さらに金利上昇を狙ってくるかと、金利に株価が反応するかを見た上で8/15週を過ごすことになりそうだ。
エディターズ・ピック
結局、6月FOMCが相場の大きな転換点で大底だったのか？短期的には上昇トレンド入りなのでついていく。 ★基準の反発レベルクリア 前回の投稿（6/27）では、まだ難しそうだと判断していましたが、過去12ヶ月の最安値からの上昇率が ナスダック100は+20％、S&P500は+15％を達成しました。 5/30、6/3の戻り高値をも超えています。 ★短期的に上昇トレンド入り 7月下旬には、3本のEMAのパーフェクトオーダーも発生していますし、高値安値の切り上げサイクルが続いています。 短期的には上昇トレンド入りの相場になっていると言えましょう。 投資家の心理がかなり改善されてきているようです。 少なくともようやく底値圏は脱したと考えて良いのではないかと見ています。 ここからは４月下旬〜5月下旬の戻り高値のレジスタンス、が目標として意識されそうです。 ★大底の確認は？ 現在の反発上昇がどこまで続くかはわからず、 今後、再度大きな下落があるかもしれませんが、その場合、 「6/17の安値を割るほどの下落になるのか？」が焦点です。 →もしも6/17安値を割らずに再度上昇になれば、6/17が今年の大底として確定します。 　大底はあとで振り返ってみて始めて確認できるものです。 　この場合、結局は6月のFOMCが相場の大きな転換のポイントだったということになります。 ★方針 長期投資のほうは、大きく下落時に仕込んでいるので静観。 短期のトレードのほうでは、直近のこの上昇には素直についていきたいと思います。
エディターズ・ピック
ロング
【米国株】過去の米国リセッション局面で株価はどう動いたのか？米国のGDPが2四半期連続でマイナス成長率となり、数字の面ではリセッション入りとなりました。 厳密にはリセッション入りしたかどうかは、米国の専門家の協議を経て決まるそうですが、ここではGDPという数値だけで見たテクニカルリセッションという意味で取り扱いたいと思います。 さて、今回の投稿では過去のリセッション局面では株価がどのように動いたのか、特に最高値を更新するまでの期間、昨今の市場の関心であるインフレと政策金利に焦点を当て、SP500を題材にしてその傾向を分析した結果をシェアしたいと思います。 直近数週間、米国株は上昇を続けていますが、これが単なるあや戻しなのか、それとももう底を打ってこれから最高値を更新するような上げとなっていくのか気になっている方もいるかと思いますので、参考になれば幸いです。 結論は、 インフレ率が下落傾向に転じたことが確認され、かつFRBの利下げが現実味を帯びてきた頃または実際に利下げが行われてからが、最高値を更新する上昇トレンドが発生することが多い、 です。 過去の傾向:米国株指数SP500の月足 以下のチャートはSP500の月足に、米国のGDP成長率(中段)、FRBの政策金利(下段)を表示したものです。 冒頭の定義に基づいてリセッションとなった場面を赤のバンドでハイライトしています。 全てのデータが揃っている1970年以降で見ていくと、コロナショックまで合計6回のリセッションが確認できます。 それぞれに振った番号ごとに、 A.リセッション入りしてから最高値更新するまでの期間 B.インフレ率の様子(青ライン) C.政策金利の状況 を見ていきます。 ①1974年-1975年(第1次オイルショック)、②1980年(第2次オイルショック) (①と②はつなげてみた方がわかりやすいので、二つをまとめて記載します。) A 5年半 B 第1次オイルショック後のリセッション入り時点でインフレ率は一旦ピークを打ち減少傾向に転じるもその後再び急上昇。第2次オイルショックで第2のピークへ達し、以降は下落に転じる。　 C 第1次オイルショック後のリセッション入り時点で利下げ局面だが、インフレ率の再上昇とともに再び利上げ局面に転じる。 政策金利が当時のピークである20%(驚異の数字ですね！)から利下げに転じた数ヶ月後に最高値を更新。(グリーンの⭐️、以下同じ) ③1981年-1982年 A 1年、B ②ピークからの下落トレンド　C 利下げ局面、株価最高値更新まで利下げ続く ④1990年-1991年(湾岸戦争) A 1ヶ月、B 下落傾向　C　利下げ局面 ⑤2008年-2009年(リーマンショック) A 5年、B 横ばいからやや下落傾向　C　利下げ局面(2015年末までゼロ金利政策) ⑥2020年(コロナショック) A 2ヶ月、B 横ばい　C　利下げ局面(2022年2月までゼロ金利政策) このように見てみると、過去にリセッション入りした場面では、再び最高値更新に至るまでには、インフレ率が下落傾向(または横ばい)にあるということ、加えてFRBの政策金利が利下げ局面にあるという要素が確認できます。 最高値を更新する上昇モメンタムが生まれるには、これら二つが重要なキーと言えるでしょう。 一方で直近の動きはというと、インフレ率はまだピークを打ったかどうかわからない、利上げは継続中ということで、過去に見られたような株価完全復活時の特徴は現れていません。 直近のSP500の動き 以下は直近の週足です。 現在の価格水準は、2022年年初からのちょうど半値付近に到達したところです。 個人的には、もう一度6月につけた安値を試す動きが出るのではと見ていますが、このゾーンでどう反応するか非常に注目しています。 このように過去の傾向を見てみると、過去に類を見ないほどの急激な利上げを行なった結果、インフレ率は徐々に低下していく可能性がある一方で、その結果として経済にはマイナス影響が出始める。インフレが収まってきた頃に(今回の金融引き締めのゴールはあくまでインフレ退治)、景気悪化対処の方に優先順位が移っていくことで利上げの停止または利下げ、となったあたりが株価の本当の底入れとなり、そこから最高値を更新していく動きが生まれるのではないかなと妄想しています。
エディターズ・ピック
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S&P500はもうすぐ反落かS&P500は6/16を安値として上昇を続けており、7/14からはほとんど下落せずに上昇を続けています。 一方で例年8月は下落しやすい時期でもあるため、現状分析をしていきたいと思います。 4156ポイントはサポートに転換した可能性あり 4月頃と6月頃にそれぞれサポートとレジスタンスで意識された4156ポイントについては、 8月上旬も若干頭を抑えられましたが、明確に上抜けていっているため、サポートラインに転換した可能性があります。 今後、短期的に下落しても一旦は4156ポイントあたりで支えられると思います。 下落する200MAと1月高値からの下落トレンドラインに株価が接近している 先週の上昇で、株価は200MA及び下落トレンドラインにもうすぐ到達する状況となっています。 200MAは大きなトレンドを左右する重要なポイントであり、1月高値からのトレンドラインも重なっていることから上抜けていくにはある程度の出来高を伴う必要がありそうです。 来週以降、一旦200MAを超えたとしても上昇が続かず、再度200MAを下回ることも考えておきたいところです。 出来高の減少が見られる 6/16からの反発局面において、出来高に注目してみると、過去50日の平均よりも出来高が下回る事が多く、 本格的な買いが入ってきていない可能性があります。 出来高が増えない理由として、空売りを解消するためのショートカバーがメインとなっていると思われます。 また、6/16からの反発局面が思いの外強く、年初からの下落で株を売り現金にしている個人投資家が乗り遅れないように焦って買っている可能性もあります。 MACDがデットクロスした MACDを見てみると8/9に一旦デットクロスしています。それ以降は株価上昇に伴い再度ゴールデンクロスしていますが、 今後の上昇があまり勢いがないと形としては悪くなっていきそうです。 MACDがデットクロスしてもすぐに下落するというよりは、MACDは下落を示す一方で株価は上昇を続けるダイバージェンスが発生した後に下落に転じると思いますが、 どちらにせよ今後の株価上昇は注意深く見ていったほうが良さそうです。 まとめ 個人的には、株価上昇はもう少し続く可能性があると思っています。 メインとしては200MAを一旦超えたあとに、下落し4156ポイントのサポートラインで支えられる形になるシナリオを考えています。 だた、サポートラインで支えられた後に上昇に転じることは少し難しいのではないかと思っています。 それはFRBが金融引締めに動いており、多少インフレが収まってきているとはいえ、政策目標の2％を大きく超えており、 今後はインフレの高止まりに対してFRBが対処していくために、金融引締めを継続する可能性があるからです。 金融緩和という下支えがない中で、本格的な上昇トレンドに入っていくかは冷静に見ていく必要があると思います。
エディターズ・ピック
波動分析　〜リーディングダイアゴナル完成？〜こんばんは。たわみこです。 ”底からのカウント”などで想定していました、リーディングダイアゴナルが完成した？！カウントも出来るようになってきましたね。 今回は現在、どのような想定があるか再確認とその後の想定を再確認していきましょう。 まずは現在のカウント例を4つほど挙げてみます。 ①リーディングダイアゴナル完成案 ダイアゴナルⅤ波からのカウントはこのようなカウント例がありますね。 ②リーディングダイアゴナルⅤ波完成or完成間近案 今後(Ⅱ)波となるカウント例です。 ③(Ⅱ)波進行中案 ④リーディングダイアゴナルC波進行中案 ちなみにメイン想定案は表題にあるカウント例と考えます🤔 どれも大きな想定では この想定が当てはまりそうですね。 今週中にある程度想定が絞れそうであれば、また簡易版でお知らせしますね😆
エディターズ・ピック
#すばるライン◆トレード手法紹介◆ 👉分析 ：テクニカル分析のみ 👉使用時間軸 ：4時間足,日足 👉トレードスタイル ：スイングトレード 👉注文方法 ：アラーム⇨成行注文 👉決済方法 ：OCO方式 👉利確回数1：損切回数3 👉分析に使うラインは以下の3点 　▲平行チャネル・・・二本の斜めライン 　▲トレンドライン・・一本の斜めライン 　▲水平線・・・・・・一本の横線 👉分析に使うインジゲーター 　▲単純移動平均線・・200期間を使用 👉分析に使うオシレーター 　▲なし 👉リスク３0％：リワード100％：レシオ(平均エントリー10回(勝利率40％：敗北率60％)) 　▲(20%利確)・・・リワード100%(33.3%) 　▲(30%利確)・・・リワード100%(33.3%) 　▲(50%利確)・・・リワード100%(33.3%) 　▲(100％損切り)・・リスク３0% ◆環境認識◆ 👉週足チャート確認 　▲急角度な上昇チャネルを形成中 👉4時間足チャート確認 　▲クロスチャネル形成中 ◆相場分析◆ 👉エントリー報告 　▲ショートエントリー実施 👉エントリーした理由 　▲根拠1：4時間足・・クロスチャネル上限に到達 ◆決済情報◆ 👉今月エントリー4回目 　▲エントリー位置：141.257 　▲分割利確位置：140.147・・20％利確 　▲分割利確位置：139.646・・30％利確 　▲利確位置：139.138・・50％利確 　▲損切位置：141.964・・100％損切
エディターズ・ピック
【振り返り】GOLDショート損切りになったので、振り返りを行う 以下の根拠でエントリー ・きっかけ、グループの王さんのトレードアイデアを見にした ・日足の55MA、H1のレンジブレイクの感じが下 なので、1792のH1の戻り高値を損切りと設定して、22枚という上限だが、 以下のように分割でエントリーした ①4枚：1985.9　※ぜんぜん自信がなかったので、少なめ ②2枚：1784.6　※少しだけ利益が乗ったので、追加 ③2枚：1790.7　※平均単価調整のナンピン その後、1795.6を超えたため、成り行きで損切りを行った 振り返りは以下の2点 ①雑なエントリー →ロウソクのみ確認し、王さんの意見を支持するかのように「売り」根拠を探す感じになっていた →チェックシートを使わなかった ②分割エントリーの基準はあいまい、できれば決めたほうがいい ③最初のセットアップ時の損切値が違う しかしながら、逆行となってもそれほど焦らなかったし、損切りも潔く手動で切れた いつもの問題を抱えながら、成長を感じるトレードだった 次に繋がるように頑張ろう！
エディターズ・ピック
ポンドドル　節目で小動き　ここからの動きでカギを握るのは明日の米CPIかチャートは4時間足です。 7月末あたりからじりじりと上げてきたポンドドルですが、現在1.20台後半で推移しています。 8月4日にBOEが政策金利の発表があり、かなり乱高下しました。 1995年以来無い50bpの思い切った利上げがありましたが、上がるどころか乱高下したのち下落してしまいました。 なぜそうなったかというと、イギリスのガス代高騰により今年の第4四半期にはインフレ率は13％台になるだろうと発表がありました。 そして、マクロ予想では2022年2023年が続けてマイナス成長と予想。 また、今年の第4四半期から2023年末まで5四半期に渡ってリセッションになると発表。 ネガティブな材料もあり、ポンドは下がってしまいしました。 ここからのポンド予想ですが、すでにこれだけの悪材料が出ていますが、相場に織り込まれていると予想します。 それにこれだけインフレ率が上がるといくら景気が悪くても金融引き締めはせざるを得ません。 なので、金融引き締めと景気悪化と相反する材料により上がりもしないし下がりもしない拮抗状態と思われます。 今後はポンドの要因で動くというよりドルの動きに左右されやすいと思います。ドルの方がまだまだ織り込まれていくような材料が出てくると思いますので、特に直近で言うと明日のCPIは要注目です。 もし予想より高い数字が出てしまうとドル高になるでしょうし、予想より低く出た場合はややドル安方向かなと考えています。 ポンドは今1.21ドル前後で推移しており、そこを抜けて上昇するか、下抜けるかのところです。 ここのプライアクションは明日のCPI次第かなと思っているので、発表後の値動きを見てトレードの戦略を立てたいと思います。
エディターズ・ピック
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ＦＲＯＮＴＥＯ2158
メルカリ4385
窪田製薬ホールディングス4596
大阪チタニウムテクノロジーズ5726
ファーストリテイリング9983
東京電力ホールディングス9501
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教育アイデア

ダウ理論だけで簡単トレード。ダウ理論だけで簡単トレード。 時間足は問いません、結果を早く出したければ、短期足が良いでしょう。 のんびりやりたい方は、１時間とか４時間足が良いでしょう。 ルール 例えば、上昇トレンドの場合 ①　エントリー 最安値を切り上げるのを待ちます。切り上げが確認できたら、直近高値から切り下げラインを引きます。 この時に、高値Aから、切り上げた安値までトレンドがちゃんと出てることを確認して下さい。 引いた切り下げラインを、価格が超えたらエントリーです。 ②　損切り 最初の損切りは、最安値の少し下におきましょう。価格が上昇して、直近高値Aを超えたら、損切りを 損切りAに移して下さい。この後は、価格が次の高値Bを超えたら、損切りBに移します。これを損切られるまで 続けます ③　決済 決済はお気付きかと思いますが、どれかの損切で決済になります。だから、利確ポイントがわからなくても大丈夫です。 トレンドが転換したのを確認できたら、今度は今までの逆です。 高値切り下げを確認して、同じように損切りをずらしていけば、次の波も同じ様に取れます。 この手法は、頭と尻尾は取れません。トレンドの途中で大きく押し戻りが出た場合、利益が少なくなります。が そもそも、あまり労せずに取ろうと言うのですから、あまり欲張らずに。 また、短期足だと、ボラが少なかったり、転換が早かったりするので、できれば１時間足以上でトライしてみて下さい。 何か質問があればコメントください。 この手法で利益が出なかったり、損害が発生しても、責任は一切負いかねますので、くれぐれもトレードは自己責任で お願いします。。 OANDA:USDJPY
教育
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コツコツドカンを解決するには？今回は投資やトレード経験のある方なら一度は陥ったことがあるであろうコツコツドカンについて、どうやったら解決できるのかの道筋を示してみたいと思います。 コツコツドカンというのは、上手くいかない”原因”ではなく、”現象”に過ぎないので、それが起きている原因を掘り下げていかないと解決しません。 逆に、原因さえわかってしまえばそこに対して解決策を打てば良いので解決可能です。 コツコツドカンから抜け出せないで困っているという人の参考になればと思います。 さて、コツコツとは利益幅が小さいこと、ドカンとは損失幅が大きいことです。 ではなぜこれらが起きるのか、以下のツリーを使って考えてみます。 まずコツコツの方ですが、なぜ利益幅が小さいのか、原因と考えられる要素に分解します。 例えばすぐに利確してしまう、そもそも伸びにくいところでトレードしているといった要素が考えられます。 これらをさらにブレイクダウンしてみます。 すると、すぐに利確してしまうという点については、どこまで狙うのかの目標や狙いがないということが考えられます。 これをさらに掘り下げてみると、そもそも相場の動きの特徴を理解していないという仮説も考えられます。 相場に100%はありませんが、こうなった時はこうなりやすいという特徴があることも事実です。 相場理論の中にはトレンドとは何かを定義したダウ理論や、N値、E値といったよく出やすい値幅を研究した波動理論もあり、値動きの特徴を理解するという意味では、まずはこうした理論を研究してみるというのも対策の一つでしょう。 もちろん、狙う値幅を考えずに取引しているという場合は、しっかりと事前にプランを立ててそれを守ることであったり、取引のシナリオを立てる練習をするということが対策にもなります。 そもそも伸びにくいところで取引しているという点も、利益幅を小さくする要因でしょう。 例えばレンジ相場の真ん中付近というのは、上にはレジスタンスが、下にはサポートが控えているので上下に揺さぶられやすく、利益を伸ばしていくのが難しい相場環境です。 伸びやすいところはどこで、どういうところが伸びにくいのか、レンジになりやすい場所はどういうところなのか、環境認識を練習するといった対策が考えられます。 次にドカン側について考えてみます。 損失幅が大きいことのよくある原因の一つに、損切りできない問題があります。 損切りできない問題には、そもそも損切り水準を設けない(プランがないという意味)、事前に決めたストップロスを無視する、ソッとずらしてしまうなどの亜種が存在しますが、根本にはそもそもなぜそこでポジションを持とうと思ったのかという、エントリーの根拠が曖昧という原因が考えられます。 以下は上昇トレンドにおけるトレンドフォローの取引例です。 青の矢印のところでエントリーしたとします。 トレンドが継続し、Aという地点まで上値を伸ばしていくことを想定していたのですが、途中で赤‼️マークのように安値を割ってきたとします。 今までの上昇の流れが崩れたということで下降トレンド転換する可能性もあり、安値を割った時点や少し戻した時点で手仕舞いをしなければいけない場面ですが(事前にそう決めていたのであればという仮定)、こうした事実を無視して上昇すると期待し続けてしまう、場合によってはナンピンをし続ける。 気づいたら下降トレンドに転換していて、大きく下げていた。結果として含み損が拡大し、場合によっては強制ロスカット、というのが典型的なドカンだと思います。 上記は一つの例ですが、エントリーの根拠が曖昧という点に話を戻すと、突き詰めていけば前述した相場の動きの特徴を理解していないという別の原因にある可能性もあります。 損切りできない問題の別の原因は何でしょうか？ 考えられるのは、投資やトレードで資金が増える仕組みを理解していないという点です。 相場は確率のゲームとも言われます。 一定の勝率とリスクリワードを確保することで利益が残っていくということを理解していれば、損切りしないことがいかに怖いことかがわかるはずです。 もしこれが原因ということであれば、資金管理について学ぶ、考え直すというのが対策になるでしょう。 負けを取り返すためにロットを2倍,3倍掛けしたら負けて損失が大きくなったという感情トレードにも、背景には資金が増える仕組みを理解していないという原因があるかもしれません。 上に示したのは一例に過ぎません。 人によって原因は異なるので、もしコツコツドカンに悩んでいるという人がいれば、上のツリーを参考になぜ、なぜと掘り下げて原因を考えてみると何かが見えてくると思います。 なぜのところは、5回くらい繰り返すと本当の問題点が見えてきやすくなるのでオススメです。
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教育
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【通貨強弱チャート】Currency Strength Chart　金曜の動きTradingViewインジケータにある「Currency Strength Chart」で４日間分を表示しています。 背後には「米国債10年利回り」を重ねてみました（薄い黄色） 6月28日〜30日の動きに比べ、7月1日は動きが大きいです。 7月1日は10年債利回り（長期金利）が急下したからでしょうか。 インジケーターに指標を重ねて分析できるのもTradingViewの魅力です。
教育
移動平均乖離率を逆張りルールで使用する移動平均乖離率を逆張りルールで使用する時のメリットとデメリットを考えてみます。 移動平均乖離率が-5%以下の時は青色の背景が、+5%以上の時は赤色の背景がついています。 青色の背景の時は割安と判断し、バイアンドホールドすることも可能です。 この買いポイントのメリットとデメリットを考えてみましょう。 メリット ・下がったところで買える デメリット ・損切り値が決定しない ・どこで下げ止まるかが分からない ・逆張りのため勝率は低い 私も逆張りのルールを考えているのですが、なかなか難しいですね。
教育
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トレードのパフォーマンス心理学: パート1困難が大きければ大きいほど、それを乗り越えたときの栄光は大きい。巧みな舵取りは、嵐や天変地異からその名声を得る。 - エピクテトス みなさん、こんにちは！👋 今週は、あまり一般的に語られることのない「パフォーマンス心理学」というトピックに着目し、それがトレードにどのように関連するのかを議論してみたいと思います。具体的には、次のような疑問について考えてみたいと思います。トレーダーによって成績が異なるのはなぜでしょうか？ プロセスの観点からは、トレーダーを目指す人は（スポーツなどの）他のパフォーマンス分野から多くのことを学び、自分が目指す場所に到達するために必要なステップをより良く理解することができます。では、さっそく見ていきましょう！ 時間は専門技術に共通する要素です ⏰ 習得は時間をかけて築かれます。まず探求し、次に知識を蓄え、そして十分に構造化された訓練を行いましょう。 習得に必要な膨大な時間と労力を費やすには、その分野と心底結びつき、長期的な関係を築くのが理想的です。 極めて高いパフォーマンスを上げているトレーダーの多くに共通しているのは、トレードそのものに対する情熱です。つまり、チャートを分析し、戦略を練り、市場を眺め、自分の頭の中でピースを組み立てることが大好きなのです。トレードは仕事ではなく、「職人芸」なのです。もし、あなたがステータスやライフスタイル、収入を求めているだけなら、この道の真の高みには到達できないでしょう。最高の成績を残しているトレーダーは、何時間もかけて取引に取り組んでいます － それは「欲しいから」ではなく、「好きだから」なのです。 ニッチを見つける ❤️ 偉大な人たちは、努力したから偉大になったのではなく、自分の才能、興味、想像力を活かせる素晴らしいニッチな分野を見つけたからこそ、努力したのです。世界最高のピッチャーでも、打撃は下手かもしれません。 もし、あなたがキャリアをスタートさせて間もない（あるいは迷っている）のなら、自分が心から共鳴できるニッチを探してみてはいかがでしょうか。病院や銀行には、新人がさまざまな経験をするためのローテーション・プログラムがあるように、他の職業でも金融機関でも、ニッチは非常に重要視されています。 では、なぜ個人のトレーダーはそうしないのでしょうか？自分の考えをまとめるには、自分自身のローテーション・プログラムを構築することが有効です。こちらに、最も人気のある資産クラスとトレードスタイルのリストがあります。それぞれをGoogleで検索してみたり、TradingViewでアイデアを探してみるなどして、自分が最も強く共感できるものを見つけてみてください。実際に日常的に好きなことを見つけることで、長期的な習得を目指しましょう。 流動的な資産クラス: -株式 -為替 -暗号資産 -先物 -債券 -ボラティリティ スタイル (時間枠): -イントラデイ - 保有時間は数秒から数時間 -スイング - 保有期間は数日から数週間 -ポジション - 保有期間は数週間から数ヶ月 あなたの性格にはどの保有スタイルが合いますか？どのようなテーマについて学ぶのが好きですか？ 学習プロセス ✅ トレードでも人生でも、「習うより慣れろ」という言葉をよく耳にします。「継続は力なり」と言った方がいいかもしれません。訓練の時間をどのように組み立てるかによって、5年の経験を積んだ人と、1年の経験を5回繰り返した人の差が生まれます。では、どのように実践すればよいのでしょうか？ パフォーマンス心理学では、「学習のループ」と呼ばれる概念があります。これは3つのパーツで構成されます。 パフォーマンス -> フィードバック -> 学習（この繰り返し）です。 フィードバックは上達の鍵ですので、これは非常に重要です。トレードは一人で行うスポーツなので、いかにして振り返ってじっくりと考えることができるフィードバックプロセスを取り入れるかが絶対的に重要なのです。 損益はフィードバックですが、それだけをフィードバックの仕組みとして利用することには問題があります。最高の取引を行う最高のトレーダーでさえ、ある日突然、間違った側に置かれることがあるのです。プロセスが最も重要です。損益とは関係なく、パフォーマンスからフィードバックを得ることで、意思決定への影響を把握することができます。トレーダーによっては、膨大な量のメモを取ったり、画面を記録したり、損益に関係のないデータポイント（睡眠時間や水分補給、気分など）を記録する人もいます。 （この目的で使用できるメモ機能がチャートに内蔵されています。） これらの項目をすべてまとめて、習得のための長期的な青写真を作るとすれば、次のようなものになるでしょう: 1.) トレードについて自分が本当に好きなことを見つける。 2.) それをより深く探求する。 3.) 浮き沈みがあっても、心からの楽しさを原動力として、粘り強く取り組む。 4.) その間の自分のパフォーマンスを、自分自身にフィードバックできるように仕組み化する。 5.) そのフィードバックを取り入れて、自分のプロセスを継続的に改善する。学習のループが長期的なパフォーマンスのエンジンとなります。 - ご覧いただきありがとうございました。お体に気をつけてお過ごしください！ - チーム・トレーディングビュー
エディターズ・ピック
教育

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Pineスクリプト

Bjorgum Double Tap█   OVERVIEW Double Tap is a pattern recognition script aimed at detecting Double Tops and Double Bottoms. Double Tap can be applied to the broker emulator to observe historical results, run as a trading bot for live trade alerts in real time with entry signals, take profit, and stop orders, or to simply detect patterns. █   CONCEPTS How Is A Pattern Defined? Doubles are technical formations that are both reversal patterns and breakout patterns. These formations typically have a distinctive “M” or a “W” shape with price action breaking beyond the neckline formed by the center of the pattern. They can be recognized when a ​pivot fails to break when tested for a second time and the retracement that follows breaks beyond the key level opposite. This can trap entrants that were playing in the direction of the prior trend. Entries are made on the breakout with a target projected beyond the neckline equal to the height of the pattern. Pattern Recognition Patterns are recognized through the use of ​zig-zag; a method of filtering price action by connecting swing highs and lows in an alternating fashion to establish trend, ​support and resistance, or derive shapes from price action. The script looks for the highest or lowest point in a given number of bars and updates a list with the values as they form. If the levels are exceeded, the values are updated. If the direction changes and a new significant point is made, a new point is added to the list and the process starts again. Meanwhile, we scan the list of values looking for the distinctive shape to form as previously described. █   STRATEGY RESULTS Back Testing Historical back testing is the most common method to test a strategy due in part to the general ease of gathering quick results. The underlying theory is that any strategy that worked well in the past is likely to work well in the future, and conversely, any strategy that performed poorly in the past is likely to perform poorly in the future. It is easy to poke holes in this theory, however, as for one to accept it as gospel, one would have to assume that future results will match what has come to pass. The randomness of markets may see to it otherwise, so it is important to scrutinize results. Some commonly used methods are to compare to other markets or benchmarks, perform statistical analysis on the results over many iterations and on differing datasets, walk-forward testing, out-of-sample analysis, or a variety of other techniques. There are many ways to interpret the results, so it is important to do research and gain knowledge in the field prior to taking meaningful conclusions from them. 👉  In short, it would be naive to place trust in one good backtest and expect positive results to continue. For this reason, results have been omitted from this publication. Repainting Repainting is simply the difference in behaviour of a strategy in real time vs the results calculated on the historical dataset. The strategy, by default, will wait for confirmed signals and is thus designed to not repaint. Waiting for bar close for entires aligns results in the real time data feed to those calculated on historical bars, which contain far less data. By doing this we align the behaviour of the strategy on the 2 data types, which brings significance to the calculated results. To override this behaviour and introduce repainting one can select "Recalculate on every tick" from the properties tab. It is important to note that by doing this alerts may not align with results seen in the strategy tester when the chart is reloaded, and thus to do so is to forgo backtesting and restricts a strategy to forward testing only. 👉  It is possible to use this script as an indicator as opposed to a full strategy by disabling "Use Strategy" in the "Inputs" tab. Basic alerts for detection will be sent when patterns are detected as opposed to complex order syntax. For alerts mid-bar enable "Recalculate on every tick" , and for confirmed signals ensure it is disabled. █   EXIT ORDERS Limit and Stop Orders By default, the strategy will place a stop loss at the invalidation point of the pattern. This point is beyond the pattern high in the case of Double Tops, or beneath the pattern low in the case of Double Bottoms. The target or take profit point is an equal-legs measurement, or 100% of the pattern height in the direction of the pattern bias. Both the stop and the limit level can be adjusted from the user menu as a percentage of the pattern height. Trailing Stops Optional from the menu is the implementation of an ATR based trailing stop. The trailing stop is designed to begin when the target projection is reached. From there, the script looks back a user-defined number of bars for the highest or lowest point +/- the ATR value. For tighter stops the user can look back a lesser number of bars, or decrease the ATR multiple. When using either Alertatron or Trading Connector, each change in the trail value will trigger an alert to update the stop order on the exchange to reflect the new trail price. This reduces latency and slippage that can occur when relying on alerts only as real exchange orders fill faster and remain in place in the event of a disruption in communication between your strategy and the exchange, which ensures a higher level of safety. 👉  It is important to note that in the case the trailing stop is enabled, limit orders are excluded from the exit criteria. Rather, the point in time that the limit value is exceeded is the point that the trail begins. As such, this method will exit by stop loss only. █   ALERTS Five Built-in 3rd Party Destinations The following are five options for delivering alerts from Double Tap to live trade execution via third party ​API solutions or chat bots to share your trades on social media. These destinations can be selected from the input menu and alert syntax will automatically configure in alerts appropriately to manage trades. Custom JSON JSON, or JavaScript Object Notation, is a readable format for structuring data. It is used primarily to transmit data between a server and a web application. In regards to this script, this may be a custom intermediary web application designed to catch alerts and interface with an exchange ​API. The JSON message is a trade map for an application to read equipped with where its been, where its going, targets, stops, quantity; a full diagnostic of the current state and its previous state. A web application could be configured to follow the messages sent in this format and conduct trades in sync with alerts running on the TV server. Below is an example of a rendered JSON alert: { "passphrase": "1234", "time": "2022-05-01T17:50:05Z", "ticker": "ETHUSDTPERP", "plot": { "stop_price": 2600.15, "limit_price": 3100.45 }, "strategy": { "position_size": 0.1, "order_action": "buy", "market_position": "long", "market_position_size": 0, "prev_market_position": "flat", "prev_market_position_size": 0 } } Trading Connector Trading Connector is a third party fully autonomous Chrome extension designed to catch alert webhooks from TradingView and interface with MT4/MT5 to execute live trades from your machine. Alerts to Trading Connector are simple; just select the destination from the input drop down menu, set your ticker in the "TC Ticker" box in the "Alert Strings" section and enter your URL in the alert window when configuring your alert. Alertatron Alertatron is an automated algo platform for cryptocurrency trading that is designed to automate your trading strategies. Although the platform is currently restricted to crypto, it offers a versatile interface with high flexibility syntax for complex market orders and conditions. To direct alerts to Alertatron, select the platform from the 3rd party drop down, configure your ​API key in the ”Alertatron Key” box and add your URL in the alert message box when making alerts. 3 Commas 3 Commas is an easy and quick to use click-and-go third party crypto ​API solution. Alerts are simple without overly complex syntax. Messages are simply pasted into alerts and executed as alerts are triggered. There are 4 boxes at the bottom of the "Inputs" tab where the appropriate messages to be placed. These messages can be copied from 3 Commas after the bots are set up and pasted directly into the settings menu. Remember to select 3 Commas as a destination from the third party drop down and place the appropriate URL in the alert message window. Discord Some may wish to share their trades with their friends in a Discord chat via webhook chat bot. Messages are configured to notify of the pattern type with targets and stop values. A bot can be configured through the integration menu in a Discord chat to which you have appropriate access. Select Discord from the 3rd party drop down menu and place your chat bot URL in the alert message window when configuring alerts. 👉  For further information regarding alert setup, refer to the platform specific instructions given by the chosen third party provider. █   IMPORTANT NOTES Setting Alerts For alert messages to be properly delivered on order fills it is necessary to place the following placeholder in the alert message box when creating an alert. {{strategy.order.alert_message}} This placeholder will auto-populate the alert message with the appropriate syntax that is designated for the 3rd party selected in the user menu. Order Sizing and Commissions The values that are sent in alert messages are populated from live metrics calculated by the strategy. This means that the actual values in the "Properties" tab are used and must be set by the user. The initial capital, order size, commission, etc. are all used in the calculations, so it is important to set these prior to executing live trades. Be sure to set the commission to the values used by the exchange as well. 👉  It is important to understand that the calculations on the account size take place from the beginning of the price history of the strategy. This means that if historical results have inflated or depleted the account size from the beginning of trade history until now, the values sent in alerts will reflect the calculated size based on the inputs in the "Properties" tab. To start fresh, the user must set the date in the "Inputs" tab to the current date as to remove trades from the trade history. Failure to follow this instruction can result in an unexpected order size being sent in the alert. █   FOR PINECODERS  • With the recent introduction of matrices in Pine, the script utilizes a matrix to track ​pivot points with the bars they occurred on, while tracking if that ​pivot has been traded against to prevent duplicate detections after a trade is exited.  • Alert messages are populated with placeholders ; capability that previously was only possible in alertcondition() , but has recently been extended to `strategy.*()` functions for use in the `alert_message` argument. This allows delivery of live trade values to populate in strategy alert messages.  • New arguments have been added to strategy.exit() , which allow differentiated messages to be sent based on whether the exit occurred at the stop or the limit. The new arguments used in this script are `alert_profit` and `alert_loss` to send messages to Discord
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Fourier Extrapolator of Price w/ Projection Forecast [Loxx]Due to popular demand, I'm pusblishing Fourier Extrapolator of Price w/ Projection Forecast.. As stated in it's twin indicator, this one is also multi-harmonic (or multi-tone) trigonometric model of a price series xi, i=1..n, is given by: xi = m + Sum( a*Cos(w*i) + b*Sin(w*i), h=1..H ) Where: xi - past price at i-th bar, total n past prices; m - bias; a and b - scaling coefficients of harmonics; w - frequency of a harmonic ; h - harmonic number; H - total number of fitted harmonics. Fitting this model means finding m, a, b, and w that make the modeled values to be close to real values. Finding the harmonic frequencies w is the most difficult part of fitting a trigonometric model. In the case of a Fourier series, these frequencies are set at 2*pi*h/n. But, the Fourier series extrapolation means simply repeating the n past prices into the future. This indicator uses the Quinn-Fernandes algorithm to find the harmonic frequencies. It fits harmonics of the trigonometric series one by one until the specified total number of harmonics H is reached. After fitting a new harmonic , the coded algorithm computes the residue between the updated model and the real values and fits a new harmonic to the residue. see here: A Fast Efficient Technique for the Estimation of Frequency , B. G. Quinn and J. M. Fernandes, Biometrika, Vol. 78, No. 3 (Sep., 1991), pp . 489-497 (9 pages) Published By: Oxford University Press The indicator has the following input parameters: src - input source npast - number of past bars, to which trigonometric series is fitted; Nfut - number of predicted future bars; nharm - total number of harmonics in model; frqtol - tolerance of frequency calculations. The indicator plots two curves: the green/red curve indicates modeled past values and the yellow/fuchsia curve indicates the modeled future values. The purpose of this indicator is to showcase the Fourier Extrapolator method to be used in future indicators.
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VisibleChart█   OVERVIEW This library is a Pine programmer’s tool containing functions that return values calculated from the range of visible bars on the chart. This is now possible in Pine Script™ thanks to the recently-released chart.left_visible_bar_time and chart.right_visible_bar_time built-ins, which return the opening time of the leftmost and rightmost bars on the chart. These values update as traders scroll or zoom their charts, which gives way to a class of indicators that can dynamically recalculate and draw visuals on visible bars only, as users scroll or zoom their charts. We hope this library's functions help you make the most of the world of possibilities these new built-ins provide for Pine scripts. For an example of a script using this library, have a look at the Chart ​VWAP indicator. █   CONCEPTS Chart properties The new chart.left_visible_bar_time and chart.right_visible_bar_time variables return the opening time of the leftmost and rightmost bars on the chart. They are only two of many new built-ins in the `chart.*` namespace. See this blog post for more information, or look up them up by typing "chart." in the Pine Script™ Reference Manual . Dynamic recalculation of scripts on visible bars Any script using chart.left_visible_bar_time or chart.right_visible_bar_time acquires a unique property, which triggers its recalculation when traders scroll or zoom their charts in such a way that the range of visible bars on the chart changes. This library's functions use the two recent built-ins to derive various values from the range of visible bars. Designing your scripts for dynamic recalculation For the library's functions to work correctly, they must be called on every bar. For reliable results, assign their results to global variables and then use the variables locally where needed — not the raw function calls. Some functions like `barIsVisible()` or `open()` will return a value starting on the leftmost visible bar. Others such as `high()` or `low()` will also return a value starting on the leftmost visible bar, but their correct value can only be known on the rightmost visible bar, after all visible bars have been analyzed by the script. You can plot values as the script executes on visible bars, but efficient code will, when possible, create resource-intensive labels, lines or tables only once in the global ​scope using var , and then use the setter functions to modify their properties on the last bar only. The example code included in this library uses this method. Keep in mind that when your script uses chart.left_visible_bar_time or chart.right_visible_bar_time , your script will recalculate on all bars each time the user scrolls or zooms their chart. To provide script users with the best experience you should strive to keep calculations to a minimum and use efficient code so that traders are not always waiting for your script to recalculate every time they scroll or zoom their chart. Another aspect to consider is the fact that the rightmost visible bar will not always be the last bar in the dataset. When script users scroll back in time, a large portion of the time series the script calculates on may be situated after the rightmost visible bar. We can never assume the rightmost visible bar is also the last bar of the time series. Use `barIsVisible()` to restrict calculations to visible bars, but also consider that your script can continue to execute past them. █   FUNCTIONS The library contains the following functions: barIsVisible()   Condition to determine if a given bar is within the users visible time range.   Returns: (bool) True if the the calling bar is between the `chart.left_visible_bar_time` and the `chart.right_visible_bar_time`. high()   Determines the value of the highest `high` in visible bars.   Returns: (float) The maximum high value of visible chart bars. highBarIndex()   Determines the `bar_index` of the highest `high` in visible bars.   Returns: (int) The `bar_index` of the `high()`. highBarTime()   Determines the bar time of the highest `high` in visible bars.   Returns: (int) The `time` of the `high()`. low()   Determines the value of the lowest `low` in visible bars.   Returns: (float) The minimum low value of visible chart bars. lowBarIndex()   Determines the `bar_index` of the lowest `low` in visible bars.   Returns: (int) The `bar_index` of the `low()`. lowBarTime()   Determines the bar time of the lowest `low` in visible bars.   Returns: (int) The `time` of the `low()`. open()   Determines the value of the opening price in the visible chart time range.   Returns: (float) The `open` of the leftmost visible chart bar. close()   Determines the value of the closing price in the visible chart time range.   Returns: (float) The `close` of the rightmost visible chart bar. leftBarIndex()   Determines the `bar_index` of the leftmost visible chart bar.   Returns: (int) A `bar_index`. rightBarIndex()   Determines the `bar_index` of the rightmost visible chart bar.   Returns: (int) A `bar_index` bars()   Determines the number of visible chart bars.   Returns: (int) The number of bars. volume()   Determines the sum of volume of all visible chart bars.   Returns: (float) The cumulative sum of volume. ohlcv()   Determines the open, high, low, close, and volume sum of the visible bar time range.   Returns: ( ) A tuple of the OHLCV values for the visible chart bars. Example: open is chart left, high is the highest visible high, etc. chartYPct(​pct)   Determines a price level as a percentage of the visible bar price range, which depends on the chart's top/bottom margins in "Settings/Appearance".   Parameters:      pct : (series float) Percentage of the visible price range (50 is 50%). Negative values are allowed.   Returns: (float) A price level equal to the `pct` of the price range between the high and low of visible chart bars. Example: 50 is halfway between the visible high and low. chartXTimePct(​pct)   Determines a time as a percentage of the visible bar time range.   Parameters:      pct : (series float) Percentage of the visible time range (50 is 50%). Negative values are allowed.   Returns: (float) A time in UNIX format equal to the `pct` of the time range from the `chart.left_visible_bar_time` to the `chart.right_visible_bar_time`. Example: 50 is halfway from the leftmost visible bar to the rightmost. chartXIndexPct(​pct)   Determines a `bar_index` as a percentage of the visible bar time range.   Parameters:      pct : (series float) Percentage of the visible time range (50 is 50%). Negative values are allowed.   Returns: (float) A time in UNIX format equal to the `pct` of the time range from the `chart.left_visible_bar_time` to the `chart.right_visible_bar_time`. Example: 50 is halfway from the leftmost visible bar to the rightmost. whenVisible(​src, whenCond, length)   Creates an array containing the `length` last `src` values where `whenCond` is true for visible chart bars.   Parameters:      src : (series int/float) The source of the values to be included.      whenCond : (series bool) The condition determining which values are included. Optional. The default is `true`.      length : (simple int) The number of last values to return. Optional. The default is all values.   Returns: (float ) The array ID of the accumulated `src` values. avg(​src)   Gathers values of the source over visible chart bars and averages them.   Parameters:      src : (series int/float) The source of the values to be averaged. Optional. Default is `close`.   Returns: (float) A cumulative average of values for the visible time range. median(​src)   Calculates the median of a source over visible chart bars.   Parameters:      src : (series int/float) The source of the values. Optional. Default is `close`.   Returns: (float) The median of the `src` for the visible time range. vVwap(​src)   Calculates a volume-weighted average for visible chart bars.   Parameters:      src : (series int/float) Source used for the ​VWAP calculation. Optional. Default is `hlc3`.   Returns: (float) The ​VWAP for the visible time range.
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Time█   OVERVIEW This library is a Pine Script™ programmer’s tool containing a variety of time related functions to calculate or measure time, or format time into string variables. █   CONCEPTS `formattedTime()`, `formattedDate()` and `formattedDay()` Pine Script™, like many other programming languages, uses timestamps in UNIX format, expressed as the number of milliseconds elapsed since 00:00:00 UTC, 1 January 1970. These three functions convert a UNIX timestamp to a formatted string for human consumption. These are examples of ways you can call the functions, and the ensuing results: CODE RESULT formattedTime(timenow) >>> "00:40:35" formattedTime(timenow, "short") >>> "12:40 AM" formattedTime(timenow, "full") >>> "12:40:35 AM ​UTC​" formattedTime(1000 * 60 * 60 * 3.5, "HH:mm") >>> "03:30" formattedDate(timenow, "short") >>> "4/30/22" formattedDate(timenow, "medium") >>> ​"Apr​ 30, 2022" formattedDate(timenow, "full") >>> "Saturday, April 30, 2022" formattedDay(timenow, "E") >>> "Sat" formattedDay(timenow, "dd.MM.yy") >>> "30.04.22" formattedDay(timenow, "yyyy.MM.dd G 'at' hh:mm:ss z") >>> "2022.04.30 AD at 12:40:35 UTC" These functions use str.format() and some of the special formatting codes it allows for. Pine Script™ documentation does not yet contain complete specifications on these codes, but in the meantime you can find some information in the The Java™ Tutorials and in Java documentation of its MessageFormat class . Note that str.format() implements only a subset of the MessageFormat features in Java. `secondsSince()` The introduction of varip variables in Pine Script™ has made it possible to track the time for which a condition is true when a script is executing on a realtime bar. One obvious use case that comes to mind is to enable trades to exit only when the exit condition has been true for a period of time, whether that period is shorter that the chart's timeframe, or spans across multiple realtime bars. For more information on this function and varip please see our Using `varip` variables publication. `timeFrom( )` When plotting lines , boxes , and labels one often needs to calculate an offset for past or future end points relative to the time a condition or point occurs in history. Using xloc.bar_index is often the easiest solution, but some situations require the use of xloc.bar_time . We introduce `timeFrom()` to assist in calculating time-based offsets. The function calculates a timestamp using a negative (into the past) or positive (into the future) offset from the current bar's starting or closing time, or from the current time of day. The offset can be expressed in units of chart timeframe, or in seconds, minutes, hours, days, months or years. This function was ported from our Time Offset Calculation Framework . `formattedNoOfPeriods()` and `secondsToTfString()` Our final two offerings aim to confront two remaining issues: How much time is represented in a given timestamp? How can I produce a "simple string" timeframe usable with request.security() from a timeframe expressed in seconds? `formattedNoOfPeriods()` converts a time value in ​ms to a quantity of time units. This is useful for calculating a difference in time between 2 points and converting to a desired number of units of time. If no unit is supplied, the function automatically chooses a unit based on a predetermined time step. `secondsToTfString()` converts an input time in seconds to a target timeframe string in timeframe.period string format. This is useful for implementing stepped timeframes relative to the chart time, or calculating multiples of a given chart timeframe. Results from this function are in simple form, which means they are useable as `timeframe` arguments in functions like request.security() . █   NOTES Although the example code is commented in detail, the size of the library justifies some further explanation as many concepts are demonstrated. Key points are as follows:  • ​Pivot points are used to draw lines from. `timeFrom( )` calculates the length of the lines in the specified unit of time.   By default the script uses 20 units of the charts timeframe. Example: a 1hr chart has arrows 20 hours in length.  • At the point of the arrows `formattedNoOfPeriods()` calculates the line length in the specified unit of time from the input menu.   If “Use Input Time” is disabled, a unit of time is automatically assigned.  • At each ​pivot point a label with a formatted date or time is placed with one of the three formatting helper functions to display the time or date the ​pivot occurred.  • A label on the last bar showcases `secondsSince()` . The label goes through three stages of detection for a timed alert.   If the difference between the high and the open in ticks exceeds the input value, a timer starts and will turn the label red once the input time is exceeded to simulate a time-delayed alert.  • In the bottom right of the screen `secondsToTfString()` posts the chart timeframe in a table. This can be multiplied from the input menu. █   FUNCTIONS formattedTime(timeInMs, format)   Converts a UNIX timestamp (in milliseconds) to a formatted time string.   Parameters:      timeInMs : (series float) Timestamp to be formatted.      format : (series string) Format for the time. Optional. The default value is "HH:mm:ss".   Returns: (string) A string containing the formatted time. formattedDate(timeInMs, format)   Converts a UNIX timestamp (in milliseconds) to a formatted date string.   Parameters:      timeInMs : (series float) Timestamp to be formatted.      format : (series string) Format for the date. Optional. The default value is "yyyy-MM-dd".   Returns: (string) A string containing the formatted date. formattedDay(timeInMs, format)   Converts a UNIX timestamp (in milliseconds) to the name of the day of the week.   Parameters:      timeInMs : (series float) Timestamp to be formatted.      format : (series string) Format for the day of the week. Optional. The default value is "EEEE" (complete day name).   Returns: (string) A string containing the day of the week. secondsSince(cond, resetCond)   The duration in milliseconds that a condition has been true.   Parameters:      cond : (series bool) Condition to time.      resetCond : (series bool) When `true`, the duration resets.   Returns: The duration in seconds for which `cond` is continuously true. timeFrom(from, qty, units)   Calculates a +/- time offset in variable units from the current bar's time or from the current time.   Parameters:      from : (series string) Starting time from where the offset is calculated: "bar" to start from the bar's starting time, "close" to start from the bar's closing time, "now" to start from the current time.      qty : (series int) The +/- qty of units of offset required. A "series float" can be used but it will be cast to a "series int".      units : (series string) String containing one of the seven allowed time units: "chart" (chart's timeframe), "seconds", "minutes", "hours", "days", "months", "years".   Returns: (int) The resultant time offset `from` the `qty` of time in the specified `units`. formattedNoOfPeriods(​ms, unit)   Converts a time value in ​ms to a quantity of time units.   Parameters:      ms : (series int) Value of time to be formatted.      unit : (series string) The target unit of time measurement. Options are "seconds", "minutes", "hours", "days", "weeks", "months". If not used one will be automatically assigned.   Returns: (string) A formatted string from the number of `ms` in the specified `unit` of time measurement secondsToTfString(tfInSeconds, mult)   Convert an input time in seconds to target string TF in `timeframe.period` string format.   Parameters:      tfInSeconds : (simple int) a timeframe in seconds to convert to a string.      mult : (simple float) Multiple of `tfInSeconds` to be calculated. Optional. 1 (no multiplier) is default.   Returns: (string) The `tfInSeconds` in `timeframe.period` format usable with `request.security()`.
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Relative Bandwidth FilterThis is a very simple script which can be used as measure to define your trading zones based on volatility. Concept This script tries to identify the area of low and high volatility based on comparison between Bandwidth of higher length and ATR of lower length. Relative Bandwidth = Bandwidth / ATR Bandwidth can be based on either Bollinger Band, Keltner Channel or Donchian Channel. Length of the bandwidth need to be ideally higher. ATR is calculated using built in ATR method and ATR length need to be ideally lower than that used for calculating Bandwidth. Once we got Relative Bandwidth, the next step is to apply Bollinger Band on this to measure how relatively high/low this value is. Overall - If relative bandwidth is higher, then volatility is comparatively low. If relative bandwidth is lower, then volatility is comparatively high. Usage This can be used with your own strategy to filter out your non-trading zones based on volatility. Script plots a variable called "Signal" - which is not shown on chart pane. But, it is available in the data window. This can be used in another script as external input and apply logic. Signal values can be 1 : Allow only Long -1 : Allow only short 0 : Do not allow any trades 2 : Allow both Long and Short
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Breakout Probability (Expo)█ Overview Breakout Probability is a valuable indicator that calculates the probability of a new high or low and displays it as a level with its percentage. The probability of a new high and low is backtested, and the results are shown in a table— a simple way to understand the next candle's likelihood of a new high or low. In addition, the indicator displays an additional four levels above and under the candle with the probability of hitting these levels. The indicator helps traders to understand the likelihood of the next candle's direction, which can be used to set your trading bias. █ Calculations The algorithm calculates all the green and red candles separately depending on whether the previous candle was red or green and assigns scores if one or more lines were reached. The algorithm then calculates how many candles reached those levels in history and displays it as a percentage value on each line. █ Example In this example, the previous candlestick was green; we can see that a new high has been hit 72.82% of the time and the low only 28.29%. In this case, a new high was made. █ Settings Percentage Step The space between the levels can be adjusted with a percentage step. 1% means that each level is located 1% above/under the previous one. Disable 0.00% values If a level got a 0% likelihood of being hit, the level is not displayed as default. Enable the option if you want to see all levels regardless of their values. Number of Lines Set the number of levels you want to display. Show Statistic Panel Enable this option if you want to display the backtest statistics for that a new high or low is made. (Only if the first levels have been reached or not) █ Any Alert function call An alert is sent on candle open, and you can select what should be included in the alert. You can enable the following options: Ticker ID Bias Probability percentage The first level high and low price █ How to use This indicator is a perfect tool for anyone that wants to understand the probability of a breakout and the likelihood that set levels are hit. The indicator can be used for setting a stop loss based on where the price is most likely not to reach. The indicator can help traders to set their bias based on probability. For example, look at the daily or a higher timeframe to get your trading bias, then go to a lower timeframe and look for setups in that direction. ----------------- Disclaimer The information contained in my Scripts/Indicators/Ideas/Algos/Systems does not constitute financial advice or a solicitation to buy or sell any securities of any type. I will not accept liability for any loss or damage, including without limitation any loss of profit, which may arise directly or indirectly from the use of or reliance on such information. All investments involve risk, and the past performance of a security, industry, sector, market, financial product, trading strategy, backtest, or individual's trading does not guarantee future results or returns. Investors are fully responsible for any investment decisions they make. Such decisions should be based solely on an evaluation of their financial circumstances, investment objectives, risk tolerance, and liquidity needs. My Scripts/Indicators/Ideas/Algos/Systems are only for educational purposes!
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Point of Control V2 The genesis of this project was to create a POC library that would be available to deliver volume profile information via pine to other scripts of indicators and strategies. This is a republish of an invite only script to open access This is the indicator version of the library function. A few points of significance: - Allows the choice of reset of the study period, day/week or bars. This is simple enough to expand to other conditions - Bar count resets starting from the beginning of the data set (bar index =0) vs bars back from the end of the data set - A 'period' in this context is the time between resets - the start of the POC (eg. start of Day or Week) until it resets (for example at the beginning of a next day or week) - Automates the determination of the increment level rather than the user specifying ticks or price brackets - Does not allow for setting the # of rows and then calculating the implied price increment levels - When a period is complete it is often useful to look back at the POCs of historical periods, or extend them forward. - This script will find the historical POCs around the current price and display them rather than extend all the historical POC lines to the right - This script also looks across all the period POCs and identifies the master POC or what I call the Grand POC, and also the next 3 runner up POCs This indicator is also available as a library. BINANCE:BTCUSDT NSE:NIFTY OANDA:XAUUSD NASDAQ:AAPL TVC:USOIL
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Andean OscillatorThe following script is an original creation originally posted on the blog section of the broker Alpaca. The proposed indicator aims to measure the degree of variations of individual up-trends and down-trends in the price, thus allowing to highlight the direction and amplitude of a current trend. Settings Length : Determines the significance of the trends degree of variations measured by the indicator. Signal Length : Moving average period of the signal line. Usage The Andean Oscillator can return multiple information to the user, with its core interpretation revolving around the bull and bear components. A rising bull component (in green) indicates the presence of bullish price variations while a rising bear component (in red) indicates the presence of bearish price variations. When the bull component is over the bear component market is up-trending, and the user can expect new higher highs. When the bear component is over the bull component market is down-trending, and the user can expect new lower lows. The signal line (in orange) allows a more developed interpretation of the indicator and can be used in several ways. It is possible to use it to filter out potential false signals given by the crosses between the bullish and bearish components. As such the user might want to enter a position once the bullish or bearish component crosses over the signal line instead. Details Measuring the degree of variations of trends in the price by their direction (up-trend/down-trend) can be done in several way. The approach taken by the proposed indicator makes use of exponential envelopes and the naive computation of standard deviation. First, exponential envelopes are obtained from both the regular prices and squared prices, thus giving two upper extremities, and two lower extremities. The bullish component is obtained by first subtracting the upper extremity of the squared prices with the squared upper extremity of regular prices, the square root is then applied to this result. The bearish component is obtained in the same way, but makes use of the lower extremities of the exponential envelopes.
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Auto Trendline Indicator (based on fractals)A tool that automatically draws out trend lines by connecting the most recent fractals. Description: The process of manual drawing out trend lines is highly subjective. Many times, we don’t trade what we see, but what we “want to see”. As a result, we draw lines pointing to the direction that we wishfully want price to move towards. While there are no right/wrong ways to draw trend lines, there are, however, systematic/unsystematic ways to draw trend lines. This tool will systematically draw out trend lines based on fractals. Additional feature: This tool will also plot out symbols (default symbol “X”) to signify points of crossings. This can be useful for traders considering to use trend lines as part of their trading strategies. Here is an interesting observation on the price actions of NASDAQ futures on a 5 second chart during regular trading hours on July 14, 2022. It’s a phenomenon. People like to see straight lines connecting HL/LH, etc., so it's possible for the market as a whole to psychologically react to these lines. However, it is important to note that is is impossible to predict the direction of price. In the case above, price could have tanked below auto-drawn trend line. Fractal based trend lines should only be taken as references and regarded as price levels. No studies have ever proven that the slope of trend lines can indicate price's future direction. More about fractals: To understand more about fractals: www.investopedia.com www.tradingview.com Contrary to what it sounds like, fractal in "technical analysis" does not refer to the recursive self-repeating patterns that appear in nature, such as the mesmerizing patterns found in snowflakes. The Fractal Markets Hypothesis claims that market prices exhibit fractal properties over time. Assuming this assertion to be true, then fractals can be used a tool to represent the chaotic movements of price is a simplified manner. The purpose of this exercise is to take a tool that is readily available (ie. in this case, TradingView’s built-in fractals tool), and to create a newer tool based on it. Parameters: Fractal period (denoted as ‘n’ in code): It is the number of bars bounding a high/low point that must be lower/higher than it, respectively, in order for fractal to be considered valid. Period ‘n’ can be adjusted in this tool. Traditionally, chartists pick the value of 5. The longer it is, the less noise seen on the chart, and the pivot point may also be exhibited in higher timeframes. The drawback is that it will increase the period of lag, and it will take more bars to confirm the printed fractal. Others: Intuitive parameters such as whether to draw historical trend lines, what color to use, which way to extend the lines, and whether or not to show points of crossings.
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配信

【必見！】スクリーナーの使い方 ~初心者向け~

TradingViewのスクリーナー機能を使うことで、株式の選別を行うことができます。(FXや仮想通貨でも利用可能です。) https://jp.tradingview.com/screener/ 今回はスクリーナーを使いこなすために必要となる基本的な使い方を解説します。 解説者：山中康司 1982年アメリカ銀行入行、1989年バイスプレジデント、1993年プロプライエタリー・マネージャー 1997年日興証券入社、1999年日興シティ信託銀行為替資金部次長 2002年アセンダント社設立・取締役

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各国の金利市場をTradingViewで分析する方法！

米国のFRBや、EUのECBによる金利引き上げの決定など、金利に関するニュースが増えてきましたね。今回はTradingViewを使って各国の金利市場を分析する方法を紹介します。 解説者：山中康司 1982年アメリカ銀行入行、1989年バイスプレジデント、1993年プロプライエタリー・マネージャー 1997年日興証券入社、1999年日興シティ信託銀行為替資金部次長 2002年アセンダント社設立・取締役

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ドル円はついに140円台に？　止まらない円安はどこまで続くのか

最近のニュースから各相場への影響、傾向について解説します。 ドル円は一時139円台まで到達し、円安の流れは継続中です。TradingViewを使って各市場の現状を分析しつつ、今後の市場の動向とリスクについて注目します。 解説者：山中康司 1982年アメリカ銀行入行、1989年バイスプレジデント、1993年プロプライエタリー・マネージャー 1997年日興証券入社、1999年日興シティ信託銀行為替資金部次長 2002年アセンダント社設立・取締役

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TradingViewで分析できる経済指標

TradingViewでは金融商品だけではなく、経済指標の分析も行うことができます。この配信ではTradingViewを使って各経済指標をを分析する方法を解説します。 解説者：山中康司 1982年アメリカ銀行入行、1989年バイスプレジデント、1993年プロプライエタリー・マネージャー 1997年日興証券入社、1999年日興シティ信託銀行為替資金部次長 2002年アセンダント社設立・取締役

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【必見！】TradingViewの便利ショートカットキーを紹介します

TradingViewの操作に戸惑ったことはありませんか？この配信ではTradingViewのショートカットキーを使いながら分析する方法を解説します。 解説者：山中康司 1982年アメリカ銀行入行、1989年バイスプレジデント、1993年プロプライエタリー・マネージャー 1997年日興証券入社、1999年日興シティ信託銀行為替資金部次長 2002年アセンダント社設立・取締役

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ドル円は20年ぶりの高値水準へ　株と暗号資産の下落はいつ止まる？

最近のニュースから各相場への影響、傾向について解説します。 ドル円がついに135円台まで到達し、株や暗号資産は不安定な状況が続いています。TradingViewを使って各市場の現状を分析しつつ、今後の市場の動向とリスクについて注目します。 解説者：山中康司 1982年アメリカ銀行入行、1989年バイスプレジデント、1993年プロプライエタリー・マネージャー 1997年日興証券入社、1999年日興シティ信託銀行為替資金部次長 2002年アセンダント社設立・取締役

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【TradingView】リプレイ機能を使いこなすために

TradingViewの操作に戸惑ったことはありませんか？この配信ではTradingViewの便利な機能の一つである、リプレイ機能の設定と使い方を紹介します。 解説者：山中康司 1982年アメリカ銀行入行、1989年バイスプレジデント、1993年プロプライエタリー・マネージャー 1997年日興証券入社、1999年日興シティ信託銀行為替資金部次長 2002年アセンダント社設立・取締役

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アラート機能の設定と使い方 ~TradingViewを0から使いこなすために~

TradingViewの操作に戸惑ったことはありませんか？この配信ではTradingViewの便利な機能の一つである、アラートの設定方法と使い方を紹介します。 解説者：山中康司 1982年アメリカ銀行入行、1989年バイスプレジデント、1993年プロプライエタリー・マネージャー 1997年日興証券入社、1999年日興シティ信託銀行為替資金部次長 2002年アセンダント社設立・取締役

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質問にお答えします（第13回）

事前にいただいたTradingViewの質問にお答えします。シリーズ化しますので、質問がある場合はこの配信のライブチャットにお書きください。次回回答させていただきます。 解説者：山中康司 1982年アメリカ銀行入行、1989年バイスプレジデント、1993年プロプライエタリー・マネージャー 1997年日興証券入社、1999年日興シティ信託銀行為替資金部次長 2002年アセンダント社設立・取締役

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米国株が下落！その理由は？ TradingViewを使って分析します

最近のニュースから各相場への影響、傾向について解説します。 今月に入り米国株の下落が進んでいます。TradingViewを使って各市場の現状を分析しつつ、今後の市場の動向とリスクについて注目します。 解説者：山中康司 1982年アメリカ銀行入行、1989年バイスプレジデント、1993年プロプライエタリー・マネージャー 1997年日興証券入社、1999年日興シティ信託銀行為替資金部次長 2002年アセンダント社設立・取締役

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