We're Hiring In Japan!Hey Japanese speakers! 👋
We’re hiring! As the largest social network and charting platform for traders and investors – used by 30 million users each month in over 170 different countries (and with Japan near the top of the list) – we’re looking for teammates in Japan who are passionate about markets to help us grow.
If you’re a TradingView expert, based in Japan, can speak English, and also have experience in social networks, this is the perfect position for you. Keep reading to learn about who we're looking for and how you can apply.
Job focus:
We're looking for a Community Manager based in Japan to amplify all that we do. You love creating cool content about financial markets, sharing on social media, and helping others understand how our platform works so they can make better decisions. You want to teach others about markets, learn more about markets, and share the TradingView brand across the web.
Key responsibilities:
-Manage our social media channels in Japan, including our TradingView account on TradingView, Twitter, Line, Youtube, and more!
-Work with influencers and key partners to help us grow our reach and make sure they are using TradingView to the best of their ability.
-Bring engaged user feedback to the team so we can improve our platform.
-Explore ways of reaching new audiences who have yet to learn about TradingView, like live video, ideas, chats, webinars, events, and co-branded content.
-Conduct regular data analysis and reporting to show the team your progress over time.
You have:
-An interest in trading and investing, with a deep understanding of how TradingView works.
-A passion for social media, content, and working with influencers.
-A love for meeting new people and helping others to make sure they have the best experience possible.
-Fluency in English
-1+ years experience working with digital communities whether it’s social media, email, partnerships, and/or customer support.
-Experience working in a fast moving, collaborative environment, with respect to both projects and content creation.
If you’re interested in this role, please apply by commenting below. Remember we are looking for candidates who speak English! We will use your TradingView profile as a starting point to see if you're the perfect candidate, and then reach out with a private message.
Keep in mind that we are always looking for talented team members. So if we don't reach out to you right away, stay patient, and down the road we can connect once again.
Thanks for being a member of TradingView and we look forward to meeting everyone!
"TRADINGVIEW"に関するアイデアを検索
Tradingviewで株みようぜ！その１ 平田機工（6258）みなさん、こんにちは。
FXズボラトレーダーの吉野です。
このサイトでは
仕事や家事をしつつ
FXで副業収入を得たい方に
そのコツをお伝えします。
いつもはFXでアイデアを出しますが
フォロワーの方々から
いろいろご希望もあり・・・
今回はFXではなく
株式の個別銘柄を見てみましょう。
あなたもいつか、
資金が増えたら株に投資したい。
そんな風に思っていることでしょう。
若い時期からテクニカル分析をやれば
やがて株を買う時に役立ちます。
長期投資家として有名な
ウォーレンバフェットさん的に
週足（1本が1週間）で見ていきます。
想定する保有期間は数か月間です。
FXのデイトレとは
全く時間のスパンが違います。
そのことを心に留めておきましょう。
コチラのアイデアはTradingviewで
株を見ることが目的であり
特定銘柄の購入を奨励するものではありません。
投資の判断は自己責任でお願いいたします。
【今回使っているツール】
・フィボナッチリトレースメント
・移動平均線
・水平線
・平行チャネル
・ストキャスティクス
・日付と価格範囲（便利ツール）
本日はココまで。
May the powers of GOD be with you.
ICEMAN1972の名前で
Tradingviewアイデア内に
100枚のチャートを提供中。
テクニカル分析を学ぶ方に
有益なアイデアばかりです。
すべてご覧いただけます。
Live stream - 基本描画ツールの使い方 ~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？この配信では各種描画ツールの中でも最も利用されるトレンドライン、水平線、チャンネルの引き方と値幅観測に使われるフィボナッチツールからリトレースメントとエクステンションの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
TradingViewのIchimoku Cloudは線・抵抗帯がズレて表示されますMT4と同じように、TradingViewの一目均衡表（Ichimoku Cloud）は
遅行スパン・先行スパン1・先行スパン2がズレて表示がされます。
正しく分析をするために、修正版 一目均衡表を作成しました。
Revised Ichimoku Kinko Hyo (修正版 一目均衡表)
修正版一目均衡表 標準搭載の「Ichimoku Cloud」の遅行スパン・先行スパン1・先行スパン2のずれを修正
通貨安スポットは現在、金融情報プラットフォームTradingViewと統合されています5月18日、幣安は現在、金融情報プラットフォームTradingViewと統合されていると発表した。 今回の統合により、通貨セキュリティユーザーは通貨セキュリティアカウントを使用してプラットフォームに接続し、TradingViewのブラウザとデスクトップアプリケーションで通貨セキュリティスポット市場で暗号通貨を直接取引できるようになります。
昨年末に報道されたところによると、幣安先物は現在金融情報プラットフォームTradingViewと統合されている
Live stream - 【TradingViewの使い方】TradingViewを0から使いこなすために今回は「未経験者のための投資用チャート講座・チャートの基本」の番外編です。
TradingViewの操作に戸惑ったことはありませんか？この配信では初めての方でも使いこなせるように解説します。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。
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
Live stream - TradingViewのアラートを使いこなすには？ 【中級編】投資用チャート講座（15）「テクニカル指標の基本」の続編となる「投資用チャート講座」の"中級編"です。
今回はTradingViewのアラート機能について、使い方を学んでいきます。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。
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
幸楽苑（7554 ）の週足 （Tradingviewで株見ようぜ２）みなさん、こんにちは。
FXズボラトレーダー吉野です。
Tradignviewで株みようぜ第2弾！
生活にとても身近な銘柄。
全国どこにでもある
ラーメンの幸楽苑です。
安いラーメンは不景気でも
根強く収益を伸ばす。
50％押し（半値押し）
来年にかけて上昇と見て
損切りもフィボナッチで設定。
利益確定もフィボナッチ。
本日はココまで。
個人的な予測なので
この予測による売買の
一切の責任を負いません。
Tradingviewアイデアに
ICEMAN1972の名で
104枚のチャート提供中。
これからトレードを学びたい
そんな方は全てご覧ください。
金利市場の基本を解説！ 政策金利とは？金利市場とは？
金利市場は大きく2つに分けられます。
1つは短期金利の市場で、もう1つは債券市場です。
短期金利の中で最も代表的なものは政策金利になりますが、これは中央銀行が適用する金利で最も注目される金利ということで、その金利の変更が意味するのは環境変化の表れになります。
アメリカのFRBを例にすると、現在(2022年9月)は3%～3.25%というのがいわゆるFRBが示している誘導目標ということで、アメリカの政策金利に相当するのは、その間に収まっているということになります。
日本の日銀の場合、基礎残高、マクロ加算残高、政策金利残高というものが設定されています。
例えば、メガバンクが日銀に預けるお金に対して基礎残高の場合は0.1%の金利が付きます。
この場合はメガバンクが日銀に預けるお金に対しては0.1の金利がつきますが、基礎残高を超えてマクロ加算残高になった際に、その基礎残高を超える部分に関して金利は0になります。
そして、政策金利残高というのはそのマクロ可算残高を超えた際に預けすぎのペナルティとして-0.1%のマイナス金利となります。
先日、某銀行でマイナス金利が適用されたというのがニュースになりましたが、
これは通常あり得ない金額を日銀に預けたために、超過した部分に関してマイナス金利が適用されたということになります。
これらの制度は日銀にお金を預け過ぎないようにするために、通常は0.1%の金利、一定以上になると0、
さらにそれを超えた場合にはマイナスという3つ段階を用意しているということになります。
この政策金利というのがいわゆるいろいろなところで影響が出てくる。元の金利ということになります。
続いて銀行間での取引が行われる。短期金利の市場についてですが、日本ではコール市場が有名です。
これは無担保コールといって、いわゆるインターバンク市場で金融機関が当日借りて翌日返すという、わずか1日だけの金利のマーケット資金の貸し借りという市場があります。
この仕組みはどこの国にもあるもので、いわゆる銀行間では本当にわずかな期間でも外から借りようと試みますが、
もしそこで調節がつかなかった最後の部分は中央銀行に行くことになります。
ただし、こちらも本来はあってはいけないことで、通常は民間の金融機関同士で完結するように求められます。
よって政策金利というものが登場してくるケースというのは、ほとんどありません。
ですから、通常は政策金利というのは目安になるものであって、それに沿って短期金利の市場というのがあり、
その中の中心的な存在というのがコールの市場、わずか1日の資金の貸し借りの金利、ということになります。
コール市場より長い短期金利市場についてですが、これは1年未満の金利になります。
よくあるタームものとしては、1カ月とか3カ月とか6カ月とか、そういうのが短期金利ということになりますね。
この辺の短期金利の動きは日本経済新聞のマーケット欄のところに短期金融市場というところがあって、そこにコール、あるいは銀行間取引金利など、そういうようなものが載っています。興味のある方は、そういった新聞のマーケット欄を確認してみてください。
さらに詳細を知りたい方は配信版をご確認ください。
jp.tradingview.com
他にも知りたいこと、質問等ございましたらぜひコメントにてお待ちしております🙇♂️
Pythonを使って詳細なバックテストエンジンを作成
tradingviewのストラテジーバックテスターは素晴らしく、少ないコードで簡単にバックテストプログラムを
書くことが出来て、あらゆるデータを提供してくれます。
ただ、システムを作成してあらゆるパラメータ値を試して損益の統計量を取り、そのシステムの堅牢性
や優位性を測定する機能はありません。
これはMT4やトレードステーションにはウォークフォワードオプティマイザーがあるようですが、
tradingviewには無いのでPythonのseleniumを使って実装しました。
seleniumのchrome.driverを使うとwebブラウザを自動操作できるのでdriverでチャート画面を開き、
設定画面から仕掛けのパラメータ値の最小値から最大値まで自動入力し、損益や勝率、平均利益などの数値をcssセレクタで
スクレイピングして取得していきます。
取得したデータはpandasやnumpyで整形し、平均値や標準偏差などのデータを表示しました。
試しにインサイドデイストラテジーを作成し、インサイドデイの発生したバーの数を１～３、終値が１～３
本前の高値より高ければロング、低ければショートのロジックでバックテストをした結果、全体で利益がでたのは
全てのパラメータセットで２２％しかありませんでした。
一見良さそうなパラメータで最適化しても、少しパラメータが変わっただけで使い物にならなくなるという
ガラクタのシステムだったということがよくわかります。
良いシステムとはパラメータが変わっても利益を出せる堅牢性が備わっているシステムですね。
戦略名＝ インサイド・デイ
↓ 行＝ インサイド・デイ = 1 ～ 3
→ 列＝ バーバック = 1 ～ 3
1 2 3
1 158420 130880 -87310
2 -4820 -39700 -12580
3 -22030 -26490 -14650
利益率= 22 ％
平均勝率= 38 ％
平均AVGトレード= -960
平均値= 9080
中央値= -14650
標準偏差= 76206
--------------------
最高値＝ 158420
インサイド・デイ ＝ 1
バーバック ＝ 1
import numpy as np
import pandas as pd
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import csv
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
stType = int(input('パラメータ数を入力 :'))
if stType == 1:
with open(CSVファイル\パラメータ１.csv",encoding='utf8') as f:
reader = csv.reader(f)
l =
p = l.pop(0)
#平均勝率と平均AVGトレードを求める式
l_len = len(l)
jlist =
klist =
for j in range(l_len):
wins = int(l .pop(2))
avgW = int(l .pop(2))
jlist.append(wins)
klist.append(avgW)
j_avg = round(sum(jlist)/l_len)
k_avg = round(sum(klist)/l_len)
param = p
stname = p
print("\n","戦略名＝",stname)
A = np.array(l, dtype=np.int)
B = A.transpose()
y = B
x = B
df =pd.DataFrame(x,index=y,columns= )
print("\n",df)
ave = np.mean(df)
mid = np.median(df)
std = np.std(df)
count = (df.count()).sum()
success = (x>0).sum()
result = int(success/count*100)
print("")
print('利益率=',result,'％')
print('平均勝率=',j_avg,'％')
print('平均AVGトレード=',k_avg)
print('平均値=',int(ave))
print('中央値=',int(mid))
print('標準偏差=',int(std))
print("--------------------")
maxlist =
A = (df.max())
idM = int(df.idxmax())
B = (int(A))
maxlist.append(B)
maxlist.append(idM)
print("最高値＝",int(A))
print(param,"＝",int(maxlist ))
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.rcParams = 0.2
plt.style.use('seaborn')
plt.plot(y,x,'-')
plt.plot(y,x,'ro')
plt.xlabel(param,fontname="MS Gothic")
plt.ylabel('損益',fontname="MS Gothic")
plt.title(stname,fontname="MS Gothic")
plt.show()
CV = open(CSVファイル\ウォークフォワード1.csv','a',newline='',encoding='utf8')
csvWriter = csv.writer(CV)
csvWriter.writerow(maxlist)
CV.close()
elif stType == 2:
with open(CSVファイル\パラメータ２.csv",encoding='utf8') as f:
reader = csv.reader(f)
l =
p2 = l.pop(0)
#平均勝率と平均AVGトレードを求める式
l_len = len(l)
jlist =
klist =
for j in range(l_len):
wins = int(l .pop(3))
avgW = int(l .pop(3))
jlist.append(wins)
klist.append(avgW)
j_avg = round(sum(jlist)/l_len)
k_avg = round(sum(klist)/l_len)
stname = p2
param1 = p2
param2 = p2
print("\n","戦略名＝",stname)
A = np.array(l, dtype=np.int)
B = A.transpose()
y = B
x = B
z = B
Ymax = y.max()
Ymin = y.min()
Ylen1 = np.unique(y)
Ydata = len(Ylen1)
Xmax = x.max()
Xmin = x.min()
Xlen1 = np.unique(x)
Xdata = len(Xlen1)
print("")
print("↓ 行＝",param1,'=',Ymin,'～',Ymax)
print("→ 列＝",param2,'=',Xmin,'～',Xmax)
xx = np.linspace(Xmin,Xmax,Xdata)
yy = np.linspace(Ymin,Ymax,Ydata)
z2 = z.reshape(Ydata,Xdata)
df =pd.DataFrame(z2,index=Ylen1,columns=Xlen1)
print(df)
count = (df.count()).sum()
success = (z>0).sum()
result = int(success/count*100)
print("")
print('利益率=',result,'％')
print('平均勝率=',j_avg,'％')
print('平均AVGトレード=',k_avg)
ave = np.mean(z)
mid = np.median(z)
std = np.std(z)
print('平均値=',int(ave))
print('中央値=',int(mid))
print('標準偏差=',int(std))
print("--------------------")
maxlist2 =
A = (df.max())
B = (A.max())
C = (A.idxmax())
idm = (df .idxmax())
maxlist2.append(B)
maxlist2.append(idm)
maxlist2.append(C)
print("最高値＝",B)
print(param1,"＝",idm)
print(param2,"＝",C)
xx,yy = np.meshgrid(xx,yy)
zs = np.array(z)
zz = zs.reshape((Ydata,Xdata))
zero = np.linspace(0,0,num=count)
zero_z = zero.reshape((Ydata,Xdata))
fig = plt.figure(figsize=(12,6))
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot_wireframe(xx,yy,zero_z, color = "w", alpha = 0.0)
surf = ax.plot_surface(xx,yy,zz,cstride=1,rstride=1,cmap='coolwarm',edgecolor="k",alpha=0.9)
ax.set_ylabel(param1,fontname="MS Gothic")
ax.set_xlabel(param2,fontname="MS Gothic")
ax.set_zlabel('損益',fontname="MS Gothic")
ax.set_title(stname,fontname="MS Gothic")
fig.colorbar(surf, shrink=1, aspect=6)
plt.show()
CV = open(CSVファイル\ウォークフォワード2.csv','a',newline='',encoding='utf8')
csvWriter = csv.writer(CV)
csvWriter.writerow(maxlist2)
CV.close()
else:
print('パラメータ数が正しくありません')
クリスパー（米国株）高値ブレイクしたけど,,,,,Tradingview WEBブラウザ版 ちょいとアプデしましたね。
時間軸の縦ライン引いたところに曜日がつくようになりましたね。
このCRISPRのチャートだと 金2022-03-18 みたいに。
さてクリスパー先生は 2022-03-18金 の高値71ドルを終値でブレイクしたので現物ロングしたんですが、
その後はもみあい。
米国株というか世界的に株が下がっているなかこの動き、気になりますね。
損切りはブラックライン53ドルにします。
毎日チェックするたびにこの状況じゃあ損切り仕方なしと思いつつ見てますw
日経２２５ 私のイデアTradingViewの最初の日本語の投稿なので、英語で書かれた元の投稿を翻訳する必要があります。
チャートを自由に読んでください、そして個人的に、私は日経がより高くなることについて楽観的です。ご質問やご不明な点がございましたら、下にコメントを残してください。他の場所の投資家と交流したいと思います。
10/4-8 ユーロドル ある程度は上昇 ロング→ショートTradingViewでの予測もショートが圧倒的に多く、戻りも弱く下落続行に見えますが、
ある程度は上昇すると予想します。
大きな流れでは下であるとは思いますが、以下の理由でそれなりの上昇が来ると考えています。
ただし、ロングを入れる場合は短期トレードを心掛けることが肝要です。
1. 戻りが弱いのはドルが強いわけではなくユーロが弱い
ユーロクロスは先週軒並み弱かったため、ユーロの巻き返しが出ると予想します。
とはいえ、それほど強い通貨ではないため、ドルの動きをすべて消すということは無いでしょう。
2. 金利が下がっている
先週中頃に10年債・2年債それぞれの利回りで節目を超えて急上昇しました。
これは金利上昇のドル高と、株価下落を誘発しリスクオフのドル買いでドルの上昇を促しましたが、
現在はそれぞれ節目でサポートされずに下回っている状況です。
3. リスクオンのドル売り
先週は米株価3指数がすべて大きく落ちましたが、週末に大きく戻して来て持ち直しそうな様相です。
まだまだ株価に影響するリスクイベントが多く、今週どうなるかはまだわかりませんが、
このまま戻せばリスクオンのドル売りになる可能性が高いと思います。
戻しの目安としては、9月高値と安値間の38.2%付近で節目の1.700、23.6%付近の1.1650、そして、
現在既に抵抗線となっている1.1600の3つを想定しています。
10/8金曜日の雇用統計までは、上を何度かトライする状況が続くと思いますが、
結局1.1600を抵抗線としてこのまま先週木曜日の安値を越えるようであれば、
本予想は否定されたと考えます。
また、上記の通り、大きな流れとしては下方向と思いますので、
上に動いたら流れに付いていき、節目毎にショートも入れていくことも有益かと考えています。
新しいピボットのインジを入れました。TradingViewの内蔵インジですと短期足でデイリーピボット、長期足でウィークリーピボットに自動で切り替わるために、
（何かいい方法はあるのかもですが）毎回スケールを変えて考察する必要がありましたが、
デイリーとウィークリーのピボットを同時に表示してくれるインジがありました。
Pivotal - Multi Pivot Selector
というものです。
一つ問題が解消されました。
黄色い矢印の部分がいい感じですね。
tradingview 初投稿♪ BTC希望的観測面白いですね！！これ！！
ギャンチャートなんてかけるんですね
複雑なチャート分析は行った事がない派なので、私が参考にするのは基本的なチャートだけだったのですが
いろいろ遊んでみたいと思っています。
今は、昨年１２月からはじまったエリオット波動の３回目（最後）の上昇波動が発生しているところだと踏んでいます。
落ち着けば高値を更新していくと想定しているというのを前提に、
今朝の下落は、４時間の雲の下限のチャレンジだと考えます
というか、私はこれを待っていました(笑)
２月２２日から３月１日の安値を軸にいろいろ描画してみると
４６０００以下を各種実態で割り込んでこなければ、この午前が最後の買い場となるかも？と踏んでロングイン
４６０００以下になるようであれば、検討しなおします✨
【NYダウ】複数チャート表示機能で2月初旬の上昇を俯瞰する【2021年2月1日-10日】TradingViewでは同時に複数のチャート表示が可能です。
※無料プラン1つのみ、PROプラン最大２つ、PRO+プラン最大5つ、PREMIUM最大８つまで表示可能だそうです。
この機能を利用して、1/29（金）3万ドル割れの後の、2/1（月）～2/5（金）、2/8（月）～本日2/10（水）までの8日間の1時間足チャートを並べて表示してみました。
※上段左から2/10（水）～2/5（金）、下段左から2/4（木）～2/1（月）の順です。
3万ドル割れの後、2月に入ってからほぼ上がりっぱなしです。短期的な調整はいつ来てもおかしくないと思いつつ、この画面を見ていると素直に上昇についていく方がよいような気もします。
そして、よく見ると、欧州時間は多少下がることもあるものの、米時間は確実に上げるという傾向が見えます。
ただ、一時期の1000ドル～800ドル幅で上下していた頃とは違い、2/1（月）2/2（火）2/4（木）は400～600ドルほど動いているものの、それ以外は200ドル～300ドル程度と、意外と変動幅はありません。
様々な統計量の表示とシステムの自動トリガーtradingviewって日々進化していて益々つかいやすくなってますね。
最近のアップデートでこれは素晴らしいと思ったのは「array関数」のリリースと、
アラートの発動にストラテジーの売買シグナルを使えるようになったことです。
array関数に関してはよくぞやってくれたと称賛に値します。と言うのもarrayの配列は本当に
ありとあらゆるデータが格納でき、終値や出来高だけでなく、ストラテジーで作成した損益や
TrueかFalseのbool値やインジケーターの値、if文で配列の操作が出来るのでシステムを作成したり
システムの統計量を表示して評価するのがものすごく楽になりました。
今までは各システムの損益データをトレード毎にPythonでスクレイピングしてmatplotlibやpandasで評価
していましたが、label_new関数でarrayで計算した損益やドローダウンの最大値や最低値、標準偏差を表示
出来るので標準偏差+1から標準偏差-1の数値を計算してシステムのおおよそのパフォーマンスが一瞬で判断できるのです。
したがって、システムの改善や最適化の効率を飛躍的に上昇させることができました。
普段は会社員と子育てをしている普通のサラリーマンなので効率化が図れるこういった機能はありがたいです。
次にアラートの発動にストラテジーのシグナルが設定できるので、アラート発動のメッセージに追加できる
プレースホルダーで約定価格やシグナル名をwebhookやメールで通知することができます。
現在は発動したアラートの通知を検出して自動売買を運用しています。
ゴールド 1時間足TradingView内での投稿は不定期で、場合によっては突然投稿を終了させて頂く場合が御座います。ご了承ください。
【いいね】や【コメント】や【寄付】を頂けると投稿のモチベーションに繋がります。ある特殊な方法を用いて完全に無裁量で自動算出された平行チャネルを日々投稿しています。こちらの無裁量平行チャネルを使用した手法の公開も考えております。
※アイディア投稿時の平行チャネルは、最も初期の段階で描画された平行チャネルとは限りません。なるべく早く初期の段階で投稿出来るように心がけていきます。※
・現在の環境認識では
◆チャネル下限での押し目買い
◆チャネル上限での逆張り売り
を狙います。
