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弱いトレンドを認識するためのオシレーター

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たかはしみのる

IT会社勤務の兼業トレーダー。
主に自作EAおよび購入したEAでトレード。
某有名トレーダーのオンラインサロンを退会し、修行の旅に出ました。

探索的データ分析:アヤメの花の種の分類

教師なし学習でK-Meansクラスタリングを使用して、クラスターの最適数に基づいてIrisデータセットをセグメント化します。

アイリスの花。UnsplashのChristinaBrinzaによる写真

背景—教師なし機械学習

UnsplashのDanielCheungによる写真

教師なし学習は、機械学習(ML)のブランチであり、ラベルのないデータを使用してモデルがトレーニングされます。この手法では、機械はデータの特性を検出することにより、人間の介入なしにそれ自体材料を分類します。この方法には手動分類は含まれません。つまり、入力変数(x)のみが指定され、対応する出力変数は指定されないため、最終的な予測でより多くのエラーが発生します。開業医がこのテクニックである程度の正確さを達成するためには、「強化学習」の統合が役立つことがよくあります。

教師なし学習では、アルゴリズムは、ラベルのない特徴を含むデータセット内のこれまで未知のパターンを検索します。データセットの類似点や異常を明らかにする場合、教師なし学習は教師あり学習よりもはるかに役立つ傾向があります。また、信頼性も高くなっています。教師なし学習のさまざまな方法の中で、教師なし学習の最も顕著な方法は次のとおりです。

  • クラスタリング:K-Means、階層的クラスター分析(HCA)
  • 次元削減:主成分分析(PCA)

LHSには、特徴間の最適な線を見つけるために回帰手法が使用される教師あり学習があります。RHSには教師なし学習があり、入力は機能に基づいて分離され、予測はそれが属するクラスターに基づいています。

教師なし学習がどのように機能し、どのような問題に最も適しているかについての抜粋。出典:Google画像検索。

  1. 不正取引、サイバー異常、ポリシー違反などの異常検出
  2. Amazon、Netflix、Spotifyなどのさまざまなセクターの多くの組織で使用されている製品レコメンデーションエンジン
  3. Facebookでの提案のタグ付け、X線レポートに癌性かどうかのラベル付けなどの画像とパターンの認識

A.ユースケース—目的

アヤメ科に由来するアヤメは、約300種の成長しやすい多年生植物です。それらの中でも3つの特定の種と呼ばれる嘘Setosaカワラタケ、およびvirginicaの全てを見同一です。これは、異なる花や種を識別するために物理的な外観のいくつかをどのように使用できるかを念頭に置いて、それらを個別に分類することを非常に困難にします。

このプロジェクトは、典型的なテストケースの包括的な概要分析を提供することを目的としています。統計的分類手法を使用して、アイリスの花の種の数に基づいて、特定のデータセットから最適なクラスターの数を予測します。花びらのサイズ花びらの長さなどの関連パラメータを持つデータが利用されます。データセットの隠れた傾向とパターンを調査した後、機械学習を導入して出力を予測します。この機械学習アルゴリズムの関数を実装するために、Pythonライブラリが実行されます。

B.データの説明

アイリスフラワーのデータセットは、英国の生物学者で統計学者のロナルドフィッシャーによって、「分類学的問題における複数の測定値の使用」と呼ばれる彼の論文で作成されました。1936年に公開されました。このデータセットは多変量データセットであり、パターン認識で見つかることが知られている最高のデータセットであると考えられます。

フィッシャーの線形判別モデルに基づいて、これは機械学習における多くの統計的分類手法の典型的なテストケースになりました。したがって、データセットは、データマイニングにおける教師あり手法と教師なし手法の違いを説明するための実証済みの例です。

以下のデータは、この分析用に提供されたCSV(コンマ区切り値) ファイルです

データセットのCSVファイルのスニペット。

生データはクリーンアップされ、変更され、一般的な解釈のために整形式の外観が与えられました。上で見たように、アイリスデータセットには4つの機能が含まれています

このモデルで使用されている3つのアイリス種のスニペット。出典:Google画像検索

C.使用されるライブラリ

Pythonライブラリは、コードを最初から作成する必要をなくす便利な関数のセットです。今日の時点で、Pythonには137,000超えるライブラリが存在します。ただし、タスクに使用するのは5つだけです。パンダnumpyのMatpotlibSeaborn、およびScikit-を学びます

  • Pandasは、高性能のデータ操作と分析のためにPythonプログラミング言語用に作成されたオープンソースのソフトウェアライブラリです。特に、数値テーブルと時系列を操作するための強力なデータ構造と操作を提供します。Python with Pandasは、金融経済、その他の商業分野を含むさまざまな分野で使用されています。
  • numpyのは、ライブラリ追加して大型のサポート多次元配列と行列とそれらの配列を処理するためのルーチンの集まり。NumPyは、これらの配列で実行する高レベルの数学関数と論理演算の大規模なコレクションも提供します。
  • Matplotlibは、プロットライブラリであり、データの視覚化に使用される最も人気のあるPythonパッケージの1つです。配列内のデータから2Dプロットを作成するためのオブジェクト指向APIを提供します。
  • Pythonで一連のデータを分析するために、Seabornライブラリを利用することもできます。これは、Matplotlibの基盤の上に確立された視覚化ライブラリです。アナリティクスの世界では、洞察を得るための最良の方法は、データを視覚化することです。データは、理解調査把握が容易なプロットとして表すことで視覚化できます。このようなデータは、重要な要素の注意を引くのに役立ちます。Matplotlibを補完および拡張するため、Seabornを使用します。
  • Scikit-learnは、予測モデリングと分析に使用されるツールが多数あるため、モデルの構築に使用される機械学習ライブラリです。サポートベクターマシンランダムフォレストk近傍法などのさまざまなアルゴリズムを備えています。

予測モデルの構築

A.分析的アプローチ

教師なし機械学習は、形成されるクラスターの数を予測するために適用されます。分析を視覚化するために、K-Meansと呼ばれるクラスタリング手法を使用します。K-Means は、同様の特性に基づいてデータポイントをクラスタリングするために使用される一般的な機械学習アルゴリズムです。このアルゴリズムは、中規模および大規模のデータベースに対して高速かつ効率的であり、ラベルのないデータから洞察をすばやく発見するのに役立ちます。すべてのクラスターを観察および調査することにより、クラスターを互いに区別するカテゴリーを判別できます。

B.データ分析

I.ライブラリのインポートとデータのロード

II。生データの視覚化と洞察の獲得

先に進むにつれて、データセットの技術情報の要約を確認するのが通例です。INFO()関数は、特定のデータフレームの簡潔な要約をプリントが使用されます。この関数は、DataFrameに関するインデックスタイプ、null以外の値などの情報を提供します。

上記のコードスニペットに記載されている情報に基づいて、4つの列があり、それぞれが3つの種の特徴を個別に表していることを確認できます

  1. SepalLength(cm)
  2. SepalWidth(cm)
  3. 弱いトレンドを認識するためのオシレーター
  4. 花びらの長さ(cm)
  5. 花びらの幅(cm)

私たちのデータセットは、head()関数を使用して表示できます。

データサイエンティストになるには、技術スキル、機能スキル、ソフトスキルなどのさまざまなスキルの組み合わせが必要です。持つ数字の良識は、機能的スキルの一部です。データサイエンティストは、数字が言っていることを分析して解釈できる必要があります。これには、統計の概念の具体的な基盤が必要です。幸い、describe()関数は、さらに統計分析を行うための重要な値のセットを提供します。

III。データのプロット

データ分析の3番目の重要な部分は、分布スコアを入力し、要件に従ってそれらをプロットすることです。データポイントは2次元ペアプロットにプロットされ、データセットの属性とデータセットの相互依存関係を1つのコマンドで視覚化します。

PetalLengthとPetalWidthは正の相関関係にあるように見えます。つまり、線形関係にあります。アイリスSetosaは持っていると思われる小さな他の人に比べて、花びらの長さと花びらの幅を。全体として、アイリスセトサは他の花よりも寸法が小さいのが事実のようです。このように、ヒオウギアヤドリはすべてのパラメーターで特徴的なクラスターを形成しているのに対し、他の2つの種はある程度重複していると結論付けることができます。

花弁測定が有する高い正の相関関係を萼ものであるが、無相関。花びらの特徴もSepalLengthと比較的高い相関関係がありますが、SepalWidthとは相関関係がありません。

C.クラスターの最適な数を見つける—エルボー法

このプロセスの最初のステップは、データから属性X(入力)の値を取得することです。

属性が確立されたので、次のステップは、データからクラスターの最適な数を特定することです。これは、Scikit-LearnライブラリのElbowメソッドを使用して行われます。

クラスター内の二乗和、またはクラスター慣性は、データポイントから最も近い重心、つまりクラスターの中心までの距離の二乗和として定義されます。したがって、慣性が小さいほど、クラスターのコンパクトさが向上します。つまり、ポイントが互いに近くなります。

上記のグラフの抜粋から、なぜ「エルボーメソッド」と呼ばれるのかがはっきりとわかります。クラスターの最適な数は、「エルボー」ポイントが発生する場所、つまり「3」です。これは、クラスター内平方和(WCSS)が反復ごとに大幅に減少しない場合です。したがって、「3」は、最終モデルの作成に使用されるk最適な値であると結論付けることができます。

D.機械学習アルゴリズムのデータを準備する

今日のデータは、さまざまな形式、構造、およびソースで存在しています。データサイエンティストの仕事の不可欠な部分は、エンドユーザーが使用できるようにクリーニング、整理、最適化することによってまさにこのデータを準備することです。エンドユーザーには、ビジネスの利害関係者アナリスト、およびプログラマーが含まれます。データは、その後に使用され、「準備」の結果を解釈し、情報を中継するための管理のためのより良い情報に基づいた意思決定を行います

E.弱いトレンドを認識するためのオシレーター K-Means分類器の作成

F.クラスターの視覚化

実際のデータには3つのクラスターが作成されています。その結果によると、私たちの機械学習モデルは、いくつかの中に重複があることが示唆されたアイリスSetosaアイリスvirginicaのは

G.クラスターの予測

  • シンプルで計算効率が良い。
  • 非常に直感的で、結果を視覚化するのは簡単です。
  • スケールに大きく依存するため、さまざまなレベル、形状、密度のデータには適していません。
  • 結果の評価は主観的な傾向があり、他のはるかに信頼できる指標よりもはるかに多くの人間による評価と解釈が必要です。

:この記事の内容はすべて、私のGitHubリポジトリに記載されます。完全なコードの解読に興味がある場合は、ぜひ訪れてください。

MT4の巻き込みパターン取引システム

Please note: This strategy was publicly published in the trading 弱いトレンドを認識するためのオシレーター community and is free to use. We do NOT make an attempt to decide if this strategy is profitable or not, because we know that the major factors regarding trading results are the skills/experience of the trader who executes the strategy. Therefore, we are mainly explaining the components and rules of the strategy. If applicable, we are highlighting advantages, disadvantages and possible improvements of the strategy.

MT4の Engulfing Pattern Trading System For MT4 は、巻き込みパターンに基づく反転取引システムです。強気の巻き込みパターンは下降トレンドの底に形成されており、クマが使い果たされていることをよく示しています。それどころか、弱気の巻き込みパターンは上昇トレンドの頂点に形成されており、強気筋が勢いを失い、市場はおそらく下降の準備ができていることを示しています。

MT4の Engulfing Pattern Trading System For MT4 –概要

MT4の巻き込みパターン取引システムは、パターン認識マスターv3インジケーターを使用して、強気と弱気の巻き込みパターンを検出します。巻き込みパターンの形成は、価格の勢いに変化があることを示唆しています。これらのパターンを ストキャスティクスと組み合わせると、弱い信号と偽の信号を除外できます。しかし、これはあなたがこの取引戦略を使用することによって常に勝つという意味ではありません。

パターン認識マスターv3:パターン認識マスターv3インジケーターは、強気と弱気の巻き込みパターンを自動的に識別します。 SEで弱気の巻き込みパターンをマークし、LEで強気の巻き込みパターンをマークします。

Stoch(8,5,3):ストキャスティクスオシレーターのパラメーターは、%K 弱いトレンドを認識するためのオシレーター = 8、%D = 5、slowing = 3のように構成する必要があります。デフォルト設定を変更することで、信号線がよりスムーズになり、ストレスの少ない信号線を分析できるようになります。

MT4の Engulfing Pattern Trading System For MT4 –セットアップの購入

ロングトレードの設定:

  1. パターン認識マスターv3インジケーターは、ろうそくの下にある「L_E」の略語を使用して強気の巻き込みパターン信号を出します。
  2. ストキャスティクスのシグナルラインは、売られ過ぎのゾーンの近くで取引されている必要があります。
  3. ストキャスティクスの信号線は、上昇勾配を持っている必要があります。

利益を得る:

ストップロス:

MT4の Engulfing Pattern Trading System For MT4 –セットアップの販売

ショートトレードの設定:

  1. パターン認識マスターv3インジケーターは、ろうそくの下にある「S_E」の略語を使用して弱気の巻き込みパターン信号を出します。
  2. ストキャスティクスのシグナルラインは、買われ過ぎゾーンの近くで取引されている必要があります。
  3. ストキャスティクスの信号線は下降勾配を持っている必要があります。

利益を得る:

ストップロス:

MT4の Engulfing Pattern Trading System For MT4 –取引例

強気の巻き込みシグナルNo.1、6、7、8、および10の場合:ストキャスティクスは強気の巻き込みパターンの形成中に確認を行わなかったため、これらのシグナルを有効な買いシグナルと見なすべきではありません。

強気の巻き込みシグナルNo.3の場合:ストキャスティクスが確認を与えなかったため、このシグナルを有効な買いと見なすべきではありません。

弱気の巻き込みシグナルNo.2および5の場合:ストキャスティクスは弱気の巻き込みシグナルキャンドルの形成中にコンフォメーションを与えなかったため、これらのシグナルを有効な売りシグナルと見なすべきではありません。

弱気の巻き込みシグナルNo.9および11の場合:ストキャスティクスが弱気の巻き込みシグナルキャンドルの形成中にコンフォメーションを与えたため、これらのシグナルを有効な売りシグナルと見なす必要があります。

Bullish Engulfing Signal No.弱いトレンドを認識するためのオシレーター 12の場合:ストキャスティクスオシレーターがBullish Engulfing Signalキャンドルの形成中にコンフォメーションを与えたため、このシグナルを有効な買いシグナルと見なす必要があります。

弱気の巻き込みシグナルNo4の場合:ストキャスティクスは弱気の巻き込みシグナルキャンドルの形成中にコンフォメーションを与えたため、このシグナルは有効な売りシグナルと見なす必要があります。

【仮想通貨FX テクニカル分析】 指標の説明とおすすめのやり方について

テクニカル分析における指標の説明


テクニカル分析には多くの指標が存在します。TradingView(トレーディングビュー)などの無料ツールでは、指標名を入力するだけでその数値を表示させることが可能です。

トレンドライン


仮想通貨は値動きが激しいので取引きをする時は相場の流れというものをしっかり把握しておく事が大切になってきます。

このようにローソク足の高値同士や安値同士に引く線の事をトレンドラインと呼ばれていてテクニカル分析の指標の一つとして用いられています。


水平線とはチャートの高値の山と山、安値の谷と谷のラインを結んで引くテクニカル指標のことです。高値同士を結んだ水平線をレジスタンスライン、安値同士はサポートラインと呼ばれています。

例えば、サポートラインでロングを入れてレジスタンスラインで売れば、利益を出しやすくなります。

移動平均線


移動平均線は過去の一定期間の終値平均値をチャートの中で表している線で、仮想通貨のテクニカル分析の指標として使用している人も多いです。

また、この期間の違う2つの平均線を組み合わせることで「ゴールデンクロス」、「デッドクロス」というシグナルを見つけることができます。

移動平均乖離率

よって、移動平均乖離率で売られ過ぎであると判断された時に買い、買われ過ぎであると判断された時に空売りを仕掛ければいいわけです。

ボリンジャーバンド


ボリンジャーバンドは多くのトレーダーが利用する強力な指標です。この指標は、金融市場におけるトレンドの発生とトレンドの強さを表してくれます。

そのバンドの計算は標準偏差という考え方を元にしていて、上下のバンドの中に通貨の値動きの多くが含まれるように、優れたトレーダーは標準偏差の値を設定します。

よく考えて設定された標準偏差がある時、ボリンジャーバンドはトレンドの始まりを探るのに最大の力を発揮します。

ダブルトップ・ダブルボトム

つらなる2つの山のように文字通り2つの頂点を形成することからダブルトップと呼びます。 また相場の天井圏で現れる場合は、上昇トレンドの終了を示唆していることが多いです。

つらなる2つの谷のように文字通り2つの底をを形成することからダブルボトムと呼びます。 また相場の底値圏で現れる場合は、下落トレンドの終了を示唆していることが多いです。

トリプルトップ・トリプルボトム(三尊天井・逆三尊底)

また、必ずしも水平ではなく谷部分の位置関係によっては右肩上がり、もしくは右肩下がりの斜めのネックラインになることもあります。 弱いトレンドを認識するためのオシレーター

また、必ずしも水平ではなく谷部分の位置関係によっては右肩上がり、もしくは右肩下がりの斜めのネックラインになることもあります。


MACDは、1979年にジェラルドアペルによって開発されたテクニカル分析であり、短期間と長期間の2種類の移動平均線を使用して取引の売買の判断をすることができます。

移動平均線と理屈は同じですが、MACDの方が判断のタイミングを早く知ることができます。ただし、ダマシが多いので要注意です。 移動平均線やロウソク足よりも簡単に理解することができるので多くの人が愛用しています。


ADXとはAverage Directional Movement Indexを略したもので、日本語では平均方向性指数と呼ばれています。トレンドの強さを測定することができて、他のテクニカル指標との組み合わせてトレードのポイントを見極めやすくなります。

ADXが上部で推移している時には強いトレンドが出ていて、下限で推移している時にはトレンドが弱いと判断できます。 DMIと一緒に使うのが一般的で、チャート分析ツールによってはADXを設定すれば一緒にDMIも表示されます。


DMIは、J.W.ワイルダー氏が考案しておりトレンド発生を簡単に把握することができるテクニカル指標です。

+DIのテクニカル線が-DIのテクニカル線を下から上に突き抜けるゴールデンクロスの場合は強い買いサインとなり、逆に上から下に突き抜けるデットクロスの場合には売りサインとなります。


RCIは、-100から+100の間で推移するようになっており価格が上昇すればテクニカル線が上昇し、逆に価格が下落すればテクニカル線は下落していきます。

RCIのテクニカル線が下落しようとしている時は売りサインとなり、逆に上昇しようとしている時は買いサインとなります。


RSIとは、投資家の心理の把握に使われる指標で、買われすぎ売られすぎを見極めるために使われます。

0%~100%の間で表記され、100%に近づくほど投資家の心理が「買い」の方向にあり相場が強く、0%に近いほど投資家の心理が「売り」の方向にあり相場が弱いことを示します。

急騰した場合や急落した場合は、RSIが100・または0に近づいて横ばいになり、テクニカル指標として機能しなくなることもあります。

ストキャスティクス


ストキャスティクスとは、一定期間の高値と安値を利用して現在の水準が買われすぎているのか売られすぎているのかわかる指標となっています。

2本の線は%Kと%Dであり、%Kが%Dを上抜いた場合は強い買いサインとなります。逆に%Kが%Dを上から下に突き抜いた場合は強い売りサインとなります。

ヒストリカル・ボラティリティ

例えば過去一定期間の相場の変動率が小さければヒストリカルボラティリティは小さくなり、相場の変動率が大きければ、ヒストリカルボラティリティも大きくなります。

モメンタム


モメンタムとは、金融商品の価格の変化率を見る方法で短期的な動きの変化を見る指標としても使われます。モメンタムがゼロよりも上にあれば強き相場と言われて、ゼロよりも下にあれば弱気相場と言われます。

また、間違いやすいのですが、仮に相場が上がっていたとしてもモメンタムが横這いならば上昇率は上がらず低下を意味します。


ROCとは、「モメンタム」という指標の弱点を改良したオシレーター系の指標です。

モメンタムとは、単純に値動きの幅を取ったもので、為替相場の高低により値動きが大きく変わり、指標が使いづらくなります。 しかし、ROCはモメンタムの弱点を改良したもので、為替相場の高低に関係なく指標を使うことができます。

ROCの見方として、0が分岐ラインとして、上に行くと上昇と予測し、下に行くと下落と予測します。 ROCは逆行することもありますが、相場転換のシグナル時などは確認するのに便利な指標です。

フィボナッチ

相場チャートにおいては「フィボナッチ比率」の位置でトレンド転換したり、大きく相場が伸びたりすることから多くのトレードに支持されている手法です。

  • 38.2%であれば浅い戻し?
  • 弱いトレンドを認識するためのオシレーター
  • 50%であればもみ合い?
  • 61.8%であればトレンド終了?

最もよく活用されるのは利の乗ったポジションを持った際の利益確定タイミングの判断でしょうか。 弱いトレンドを認識するためのオシレーター 弱いトレンドを認識するためのオシレーター 38.2%で折り返したのであれば、トレンド継続とみてポジション保持継続。61.8%であればポジションクローズと考えて決済、という使い方が一般的かと思います。

サイコロジカルライン


サイコロジカルラインは昔から使われているテクニカルのひとつで、「サイコロ」という通称で呼ばれているため、親しみやすいテクニカルです。 サイコロジカルには「心理的」という意味があり、市場における投資家の心理状況を示してくれるものです。

サイコロジカルラインの基本的な見方としては、市場のおける強気と弱気の傾き具合を見ていくことです。 75%を越えてくると強気(買われすぎている)に傾きすぎていると判断され、25%以下だと弱気(売られすぎている)に傾きすぎていると判断されています。

ネットで見つけたテクニカル分析のおすすめのやり方

ネットで見つけたテクニカル分析のおすすめのやり方


テクニカル分析にはこれといった答えがある訳ではなく、100%勝てる指標なんて存在しません(指標の数が膨大にある理由はそういうことでしょう)。

なので、自身に合った指標を見つけて組み合わせ、自分なりの方法を実践していくのが一番です。

「Yahoo知恵袋」で見つけたおすすめのやり方

ちなみに下降トレンド時には上昇したら売る方が圧倒的に有利です。
相場は一本足では立たないというように、ダブルボトムをつけず上昇はしないのですから、上がればみんな売ります。
本当のトレンド転換の時に一回騙されればいいだけですから、そっちの方が楽じゃないですか?

大暴落の直前は、ほとんどの場合、テクニカルで売りサインが出ていました。
ただ、売りサインが出ても多くの場合、長い上昇トレンドの絶好の押し目と判断する方が多かったです。
言い換えれば、押し目買いが常識化した後に大暴落が発生します。
トレンドの転換は、当然ですが短期足・中期足・長期足の順に発生します。
大暴落といえども、真面目にトレンド分析をすれば必ず兆候を掴めます。

「教えて!goo」で見つけたおすすめのやり方

FXで損する人は『なんとなくで取引する人』と『心理的に弱い人(自分で決めたルールを守れないなど)』が9割を占めます。
月5万円くらいなら大して積極的なスタンスでなくても利益出せると思います。
が、仕事中は取引しないほうがいいですよ。本業が手につかなくなりますので。。
はじめはデモトレードがよろしいかと思います。

「チャーチストは金持ちになれない」いわく名言です。
だましのないチャートはありません。
何枚チャートを重ねてみても同じです。

1,何よりも重要なのが資金管理
資金管理には複数勉強することがありますが
何よりも大事なことは損失管理。常に損失は自分が許容できる範囲に収めること。
利益はボラ次第で自分でどうにもなりませんが、損失は自分で確定できます
絶対に大損をしてはいけません

2.チャートから優位性を見出す 弱いトレンドを認識するためのオシレーター
これはひたすら検証を繰り返す以外ありません
チャートはランダムウォークという人がいますが、必ず優位性を見出すことができます
これを見つけ出し、自分が確信できるまで検証を繰り返す

3,デモか最小単位で検証した結果できちんとトレードできるよう徹底的に訓練する

安定した利益を出せるようになるまで、人によってかなりの差があります(数ヶ月から数年)
また、そうなるまでに相応の授業料を相場に払うことにもなると思います
努力と授業料の覚悟があるなら、やって見る価値はあると思います

テクニカル分析で「100%勝つこと」は無理でも「勝率をあげること」は可能

テクニカル分析で「100%勝つこと」は無理でも「勝率をあげること」は可能


先述しましたが、100%勝てるテクニカル分析なんてありません。 ただし、勝率をあげることは確かに可能です。

仮想通貨FXをやるなら、様々な指標をひとまず勉強してみましょう。 それを1つ1つ試していけば、自分に合った好みのやり方がきっと見つかるはずです。

【事業再構築補助金:第7回】インパクトの大きい新枠登場!申請サポートご依頼受付中

とはいえ、細かい要件の理解などが不十分だと、不採択に直結する場合も少なくありません。
弊社はクライアント様ごとに経験豊富な専任コンサルタントをアサインし、補助事業の案出しから計画書の作成、申請業務までを一貫して取り組みます。またIT企業を源流に持つ弊社は、自社で開発した業界初となるAI採択予測ツールを駆使し、事業計画のブラッシュアップ。採択確率を最大限高めて申請することができるため、第5回公募の採択結果においては、採択率70%という高採択率の実績を収めました。
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【弊社の3つの強み】
1. AIを用いた精密な採択率予測によって、一発合格を狙える。
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3. 経験豊富なコンサルタントにサポートしてもらえる。

・福岡県の呉服店
補助金名:事業再構築補助金(3,500万円)
事業計画:撮影スタジオの設営

・福岡県の着物事業者
補助金名:ものづくり補助金(1,000万円)
事業内容:レンタルECシステム開発

・京都のブライダル事業者
補助金名:IT導入補助金(225万円)
事業内容:クラウドシステムの導入

【企業情報】
企業名 :レンタルEC株式会社
本社所在地 :東京都荒川区
代表取締役 :高木 加七絵
設立 :2019年11月
事業内容 :中小企業のデジタル化推進支援、システム開発、運用保守

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