❤ 自立学習型確率表示＜相場ナビ＞期間限定無料お試し版

※　対象商品は、チャート画像左下の確率予想パネル部分です。

（パネル部分の右上の　[表示・非表示]の文字の部分をクリックで、表示・非表示切替）

※　MT4の設定で、DLLの利用を許可するの項目に、必ずチェックを入れて下さいね！

相場でＧｏ！

❤  発売記念特別プレゼント実施中

相場レーダー「確率ナビ」（自動学習型未来予測プログラム）

  ※ 最新の研究でよく使われる「確率予測の組み合わせ」を、MT4向けに軽量実装しました。

（情報パネル右上角の「表示」「非表示」という文字をクリックすると、表示と非表示が切り替わります。）

※ 利用者マニュアルは、このページの最後に掲載しています。

❤  特別プレゼント中の相場レーダー（確率ナビ）ってなーに？　

　次のローソク足が陰線か陽線か、未来を予測する、自動学習／上昇・下降確率表示プログラム、相場レーダー「確率ナビ」が過去の相場をツールが自分で学習してサインを出す仕組みの詳しい説明は、このページの最後に掲載しています。

　正直、余りにも高度な内容ですので、使われている数式などは私には全く理解できません。開発してくれた技術者も、AIを自己開発できるぐらいの力量がないと理解不能とのことで、自分でもギリギリと申しておりました。ただ、しっかり根拠のあるものであることは分かると思いますので、ぜひ解説をご覧ください。

※ 以下は、相場でＧｏ！のご紹介です。

＜私のシステムについて＞

　一度出た矢印は消えたり動いたりしません。再起動しても同じ。トレンドの変化を見つけて、早めに売り買いの矢印を出します。どの時間足でも安定しているのが特徴です。矢印サインは今動いているバーに表示され、アラートや通知もでます。

　トレンド転換の時には大きな矢印が出ますが、現在バーの所には、最新の状況をお知らせする小さな矢印がでます。でも、最後に出たトレンド矢印と反対方向にチャートが動き出すと、矢印は表示されなくなりますから、決済判断しやすいです。

　画面左上に、勝敗など多くの情報パネルが表示されますので、参考にしてください。なお、このパネルの表示は、パラメータ画面で、非表示にすることもできます。詳細は画像で確認してください。損益は、スプレッド分を控除した約定価格ベースで計算されています。

　また、勝率などは過去の情報ですので、必ずそのとおりになるわけではありませんが、どの時間足で利益が出やすいかなどの参考情報として利用してください。

　※　この説明は、開発してくれた技術者さんに作成してもらいました。

（免責）

　私は、投資アドバイザーではございませんので、投資助言はいたしません。あくまで自己責任でお願いします。私は、自分が使って、確かに良いと思ったものを皆様に提供しているだけでございますから、利益は保証できません。ご自分の判断でお願いします。※チャートを除く掲載画像はイメージです。

◎相場レーダー＜相場ナビ＞利用者マニュアル

　自動学習／上昇・下降確率表示プログラム・「過去の相場を学習してサインを出す」仕組み

このsystemは、

• 複数の“簡易予測モデル（Experts）” がそれぞれ「次の1本が上がりそう確率」を出す

• その当たり外れを見ながら、当たっているExpertの重みを増やし、外しているExpertの重みを減らす（オンライン学習）

• さらに、過去の“外しやすさ”の分布と比べて 今の予測がどれくらい信用できそうか（Conformal Prediction） を出し、

• GO / STOP / WATCH の表示（サイン）に変換する

という流れです。

（※未来を保証するものではない統計推定です。売買の確実性を約束するものではありません。）

1) 「何を当てようとしているの？」（予測対象）

このツールが当てようとしているのは、“次の1本（バー）が陽線か陰線か” です。

• y = 1：Close[1] >= Open[1]（1本前が陽線）

• y = 0：それ以外（陰線）

ポイントは、**確定したバー（過去バー）**で学習していることです。

2) Experts（6つの“簡易モデル”）は何を見て確率を出している？

ComputeProbNow(shift=1, ...) の中で6個の Expert が確率を出します（全部 “過去バー” から計算）。

1. Momentum（勢い）

   • 直近の値動き（Close[shift]-Close[shift+1]）をATRで割って正規化

   • 勢いが上なら上昇確率↑

2. RSI

   • RSIが50より上なら上昇確率↑

3. EMA差（短期EMA−長期EMA）

   • EMAの差をATRで正規化

   • 短期が長期より上なら上昇確率↑

4. ADX（トレンドの強さ + 方向）

   • +DI と −DI の差に、ADXで“強いトレンドほど効く”補正をかける

   • 上方向のDIが強いと上昇確率↑

5. Breakout（レンジ内の位置）

   • 過去N本の高値/安値レンジの中で、今の終値が上側にいるほど上昇確率↑

6. 上位足トレンド（HigherTF）

   • 上位足（例：H1）の EMA50 と EMA200 を比較

   • EMA50>EMA200なら 0.60、逆なら0.40（固定的）

　どのExpertも最終的に Sigmoid（S字関数）で「0〜1の確率」に変換しています。
つまり、ニューラルネットみたいに複雑に学習するのではなく、“指標→確率変換”は固定で、当たり外れを見て重みだけ学習します。

3) 「学習」って具体的に何を更新しているの？

更新しているのは 各Expertの重み g_w[k] です。

新しいバーが確定するたびに、

• 直前に出していた予測（各Expertの確率）と

• 実際の結果（陽線/陰線）

を比べて、外したExpertの重みを下げ、当てたExpertを相対的に上げることをします。

学習の指標として使っているのが **ログ損失（LogLoss）**です。 ログ損失は「確率予測の当たり外れを厳密に評価する」代表的なルールで、

• たとえば「上がる確率90%」と言って外すと、強烈にペナルティ

• 「上がる確率55%」程度で外すのは、ペナルティが比較的小さい

という性質があります。

更新式はコード上こうなっています：

• w_k = w_k * exp(-eta * loss_k)
  （eta=InpEta が大きいほど、最近の成績に素早く反応する＝学習が荒くなりやすい）

さらに InpExpertMixGamma で、重みが1つに偏りすぎないように 少し均等配分を混ぜる処理も入っています。

4) 最終的な「上昇確率」はどう作ってる？

6つのExpert確率を、今の重みで 加重平均します。

• p = Σ(w_k * p_k) / Σ(w_k)

これがパネルの 「上昇確率」 として表示されます。

下降確率は 1 - p。

5) GO / STOP / WATCH（サイン）はどう決めてる？

ここがこのツールの特徴で、**Conformal Prediction（コンフォーマル予測）**で「今の予測は過去と比べてどれくらい“信用できそう”か」を見ています。

5-1) まず「スコア（外しやすさ）」を貯める

バーが確定したタイミングで、

• 当たった方向にどれくらい確率を割り当てていたか（pTrue）

• その逆で score = 1 - pTrue を作って履歴に保存します

score は小さいほど良い（当たる確率を高く言えていた）
大きいほど悪い（外してる/自信過剰だった）

この score を直近 InpConformalWindow 本分ためます。

5-2) 今回の予測が「過去のスコア分布に対して異常に悪くないか？」を見る

いまの予測について

• 上がる前提のスコア scoreUp = 1 - upP

• 下がる前提のスコア scoreDown = 1 - dnP（コード上は p）

を作り、それぞれについて

• 過去スコアの中で「今回のスコア以上に悪いものがどれくらいあるか」
  → p値（p-value） を計算します

そして、p-value > α(InpAlpha) なら「過去と比べてそんなに変じゃない（＝許容）」と判定します。

5-3) 状態（サイン）への変換

• 上だけOK（pvalUp>α, pvalDown<=α） → Go

• 下だけOK（pvalDown>α, pvalUp<=α） → Stop

• 両方OK or 両方NG → Watch

つまりこれらは、

「上方向のほうが“過去の外し方”から見て整合的」か、
「下方向のほうが整合的」か、
「どっちとも言えない」
を出しているイメージです。

6) パネルの数値（学習指標）の意味

• 学習本数：何回結果を見て重み更新したか（学習回数）

• 精度EMA：当たり外れの移動平均（0/1の当たりを滑らかにしたもの）

• BrierEMA：確率予測の二乗誤差の移動平均（小さいほど良い）

• LogLossEMA：ログ損失の移動平均（小さいほど良い）

• 信頼(Conformal p値)：上/下それぞれの“信頼度っぽい指標”

• α / 窓：Conformalの閾値と、スコア履歴の本数