この記事では、トレンド転換やMAの最適期間を予測する機械学習系TradingViewインジケーターを6個紹介します！
関連：Tradingview｜相場の未来を予測するインジケーター14選！
１．機械学習を使った移動平均線の最適化
このインジケーターは、機械学習アルゴリズムを使用して、時間の経過に伴う市場の変化に適合する最適な移動平均線の期間を見つけて、その2本の移動平均線をチャートに表示します。
移動平均線の最適な期間は、2本の移動平均線のクロスのパフォーマンス(利益率)、勝率、または両方を点数にして、最高のスコアをもつ期間の組み合わせになります。
設定
Amount of Historical Data：最適化する期間
Optimization Goal：最適化の評価基準
Activate Machine Learning：チェックを入れると、機械学習アルゴリズムが有効化されます
Optimization Interval：最適な期間を検索する移動平均線の期間の範囲
新たな最適期間が発見されたり、MAのクロスが発生するとアラートで知らせてくれます。
→ Machine Learning & Optimization Moving Average (Expo)
※上のリンクの「お気に入りインジケーターに追加」ボタンをクリックすると、お気に入りに登録され、お気に入りからチャートに表示できます
関連：【TradingView】移動平均線のインジケーター28選！
２．近似最近傍アルゴリズムを使ったトレンド転換の予測
このインジケーターは、機械学習分類アルゴリズム「近似最近傍 (ANN) アルゴリズム」を利用して将来の価格変動の方向を予測し、潜在的なトレンド転換ポイントを示します。
チャート上の矢印マークがトレンド転換でのエントリーポイントで、バツ印が決済ポイントになります。
チャート右上にこのトレードの統計情報(勝率、トレード数、損益比率等)も表示されます。
ーANNアルゴリズムの特徴ー
1. アルゴリズムはデータセットを時系列で反復し、モジュロ演算子を使用して 4 バーごとに計算のみを実行します。
2. k 類似点のリストは、予測配列と対応する距離配列の両方で同時に維持されます。
3. 予測配列のサイズが、settings.neighborsCount で指定された最近傍の望ましい数を超えた場合、予測配列と対応する距離配列から最初の近傍を削除します。
4. lastDistance 変数は、配列の下位 25% の距離になるようにオーバーライドされます。 このステップは、全体的な精度を高めるのに役立ちます。
→ Machine Learning: Lorentzian Classification
また、次のインジケーターは、ロジスティック回帰を使用した機械学習アルゴリズムで、相場の反転ポイントを予測します。
この逆張りトレードの統計情報(勝率、トレード数、損益比率等)も表示されます。
ロジスティック回帰分析とは、複数の変数から分析を行う「多変量解析」の一種であり、質的確率を予測します。
簡単に言えば、ある因子から判明していない結果を予測するため、あるいは既に出ている結果を説明するために用いられる関係式です。
関係式は、現象の要因である「説明変数（x1、x2、x3…）」と、現象を数値化した「目的変数（y）」で構成されています。y=が1に近いほど、その事象が起きる確率は高いことを意味します。
→ Machine Learning: Logistic Regression
３．k近傍法アルゴリズムを使った終値予測
このインジケーターは、古典的な機械学習アルゴリズム(k近傍法アルゴリズム)を使って次のローソク足の終値を予測して、チャートにドットで示します。
ーk近傍法アルゴリズムの計算方法ー
1. パラメータ K = 最近隣数を決定します。
2. インスタンスとすべてのトレーニング サンプルの間の距離を計算します。1 次元の距離を扱っているため、インスタンスから x の値までの絶対値を取得するだけです (| x – v |)。
3. 距離をランク付けし、K 番目の最小距離に基づいて最近傍を決定します。
4. 最近隣の値を収集します。
5. インスタンスの予測値として最近傍の平均を使用します。
→ Machine Learning: kNN (New Approach)
４．VWMAクロスの精度の予測
これは、出来高加重移動平均線のクロスが有効かどうかをADXとMFIを使ったk近傍法アルゴリズムで予測する実験的なインジケーターです。
マネーフローインデックス(MFI)でクロス方向のモメンタムと出来高が十分にあるかを調べ、ADXでクロス方向のトレンドの有無や強さを調べて、精度の悪いクロスを除外します。
→ VWMA with kNN Machine Learning: MFI/ADX
５．ローソク足パターンの機械学習
このインジケーターは、直近8つのローソク足パターンを画像として学習します。
一連のローソク足パターンが指定した最小利益を超える上昇が発生したとき、指定期間内に最小利益を超える上昇が発生した類似の8つのローソク足パターンが過去にあるかを検索します。
設定した類似率を超えるローソク足パターンが見つかるとサブウィンドウに表示します。
→ Machine Learning / Longs [Experimental]
