機械学習移動平均MT4

この機械学習移動平均 (MLMA)は、ガウス過程回帰 (GPR)モデルを使用して動的移動平均を計算する高度なテクニカル指標です。従来の移動平均が単純な算術または指数平滑化に依存するのに対し、MLMAはガウス過程から導出されたデータ駆動型の非線形重み付け関数を適用し、短期予測機能を取り入れながら価格を適応的に平滑化します。

MLMAは、標準的な移動平均が遅れたり、信号が信頼できなくなる可能性がある騒がしい市場環境で特に有用です。

移動平均にはバンドも含まれており、可能な反転を強調するために使用されます。

入力パラメータ

• 長さ: 移動平均の計算期間。値が高いほど、より滑らかな平均が得られ、長期的なトレンドが強調され、短期的な変動がフィルタリングされます。

• 予測: 訓練されたGPRモデルを使用して予測するバーの数。値が高いほど、より反応の良い移動平均が生成されますが、オーバーシュートが増え、価格との適合が悪化する可能性があります。負の値は、より滑らかな移動平均をもたらします。

• シグマ: ガウスカーネルの標準偏差パラメータで、価格変動に対する滑らかさと感度を制御します。

• 乗数係数: 標準偏差または予測された信頼バンドに適用されるスケーリング係数（オプション）、動的閾値やエンベロープ計算にしばしば使用されます。

• MAカラー: 移動平均線の表示色。

• アラート/通知: 価格がMLMAラインを上回ったり下回ったりしたときにアラートを有効にします。

より高い"長さ"設定は、より長期の移動平均を返しますが、"予測"設定を上げると、移動平均の反応性と滑らかさに影響を与え、より高い正の値はより反応の良い移動平均を返し、負の値はより滑らかだが反応の鈍い移動平均を返します。

過度に高い"予測"設定はオーバーシュートを引き起こし、移動平均が価格に対して適合が悪くなります。

動作原理

1. この指標は、最新の長さバーを使用して価格にガウス過程モデルをフィットさせます。

2. GPRカーネル関数によって決定される重みを使用して、加重移動平均を計算します。

3. 訓練されたモデルに基づいて将来の値を予測することもできます（最大予測ステップ先まで）。

4. シグマと乗数係数を使用して、興味のある領域や潜在的なサポート/レジスタンスを定義するために動的バンドをプロットできます。アラートが有効になっている場合、指標は価格とMLMAラインのクロスオーバーイベントをユーザーに通知します。使用例予測されたレベルに基づいて動的なサポート/レジスタンスゾーンを特定します。価格がMLMAを上回ったり下回ったりしたときにトレンドの継続または反転を検出します。RSIやボリュームなどの他の信号と組み合わせて、機械支援の取引戦略を構築します。

5. アラートが有効になっている場合、指標は価格とMLMAラインのクロスオーバーイベントをユーザーに通知します。

使用例

• 予測されたレベルに基づいて動的なサポート/レジスタンスゾーンを特定します。

• 価格がMLMAを上回ったり下回ったりしたときにトレンドの継続または反転を検出します。

• RSIやボリュームなどの他の信号と組み合わせて、機械支援の取引戦略を構築します。