2. 構造層
STRUCTURE
🌟非線形変動構造解析群 Fractal Turbulence Analysis Suite
- 🪐 Ψ ヒルベルト変換(Hilbert Transform) – プサイ(Psi)
- 💫 Θ スパース分解(Sparse Decomposition) – シータ(Theta)
- 🪐 Γ トータル・バリエーション(Total Variation / TV) – ガンマ(Gamma)
- 🪐 ζ ジャーク解析(Jerk Analysis) – ゼータ(Zeta)
株トレンドやリスクを波形の「形」で見る
次に注目するのは、波のように繰り返す構造や周期性。
この層では、スムースな曲線チャートで、
トレンドの段差やリスクの山と谷を見えるかたちにしています。
「いつも同じように動くわけではない」という、相場のリズムを感じるための層です。
非線形変換によって抽出された構造波形は、通常の移動平均のような単純なスムージング波形とは異なり、局所的な変動の特徴を保ったまま全体の流れを視覚化します。移動平均のような単純均処理では決して見られない、“本質的なリズムの輪郭”です。。

🌟ベクターチャート群
Momentum Vector Chart(モメンタム・ベクター・チャート) 黄色チャート
市場の推進力を定量化し、価格変動の加速度や減速を捉えるための指標です。単に価格が上がる・下がるといった現象を捉えるのではなく、市場が持つ勢いそのものが、どのタイミングで増幅され、どこで減衰するのかを解析する ことを目的としています。
- 🪐 Πモーメンタム解析(Momentum Analysis / Vector Chart群) – パイ(Pi)

🌟パルスチャート群
Pulse Chart(Phase-Unfolding Loop of Sine Expressionサイン波展開型・位相同期チャート )白チャート
- 🪐 Ω アステロイド・ベルト(Asteroid Belt / Palse Chart群) – オメガ(Omega)
価格の偏在性(BIAS)から短期的な周期性を示し、価格変動のタイミングを測定するチャートです。「市場の一定区間をサイン波1周とみなし、位相構造を展開し、チャートに表現するモデルです。

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🌟β トレンド・フロー(Trend Flows / Cumulative Charts) – ベータ(Beta)
Momentum Vector Chart(モメンタム・ベクター・チャート) 黄色チャート
市場の推進力を定量化し、価格変動の加速度や減速を捉えるための指標です。単に価格が上がる・下がるといった現象を捉えるのではなく、市場が持つ勢いそのものが、どのタイミングで増幅され、どこで減衰するのかを解析する ことを目的としています。
- 🪐 Πモーメンタム解析(Momentum Analysis / Vector Chart群) – パイ(Pi)

🌟κ 225ウェーブ・ラダー(225 Wave Ladder) – カッパ(Kappa)
Pulse Chart(Phase-Unfolding Loop of Sine Expressionサイン波展開型・位相同期チャート )白チャート
- 🪐 Ω アステロイド・ベルト(Asteroid Belt / Palse Chart群) – オメガ(Omega)
価格の偏在性(BIAS)から短期的な周期性を示し、価格変動のタイミングを測定するチャートです。「市場の一定区間をサイン波1周とみなし、位相構造を展開し、チャートに表現するモデルです。

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🌟μ ウィークリー・フロー・チャート(Weekly Flow Chart) – ミュー(Mu)
Momentum Vector Chart(モメンタム・ベクター・チャート) 黄色チャート
市場の推進力を定量化し、価格変動の加速度や減速を捉えるための指標です。単に価格が上がる・下がるといった現象を捉えるのではなく、市場が持つ勢いそのものが、どのタイミングで増幅され、どこで減衰するのかを解析する ことを目的としています。
- 🪐 Πモーメンタム解析(Momentum Analysis / Vector Chart群) – パイ(Pi)

✨ チャートの種類
折れ線グラフの意味(破線は週日補正をしています)
Line | 説明(メリットとデメリット) |
---|---|
----- 最適化A (黄緑) | ピークタイミング解析と変動幅解析を関連付けさせて補正したもの (メリット) マーケットが平常の場合は予測精度が非常に高い (デメリット)大きくマーケットが動いた場合に精度が落ちる |
---- 最適化B (緑) | ピークタイミング解析と変動幅解析を関連付けさせて補正したもの |
---- 分足A (水色) | 分足ごとの予測結果を多変量回帰分析で評価し、つなぎ合わせたもの (メリット)短期間の上下の運動の予測が比較的正確 (デメリット)早い段階で大きく価格が振れた場合、初期値の設定がずれてしまう(誤差の累積) |
---- 分足B (青) | 分足ごとの予測結果を評価し、つなぎ合わせたもの(長期分析) |
---- 変動幅A (黄色) | 瞬間変動幅の時間的推移を時系列分析 (メリット)累積チャートにした場合に終値予測精度が高い。短期的な急騰急落が予測ができる。 (デメリット)終値予測以外の精度はそれほどない |
---- 変動幅B (黄土色) | 瞬間変動幅の時間的推移を時系列分析 |
---- 上限分散型 (白) | 瞬間最高値を出したタイミングによる時系列分析 (メリット)一方的に相場が動く場合になぞることが多い。下落タイミングがつかみやすい (デメリット)マーケットが平常の場合は最適化チャートのほうが精度がある |
---- 下限分散型 (オレンジ) | 瞬間最安値を出したタイミングによる時系列分析 (メリット)一方的に相場が動く場合になぞることが多い。上昇タイミングがつかみやすい (デメリット)マーケットが平常の場合は最適化チャートのほうが精度がある |
---- 当日の高値推移 | 当日の分足の上限値推移 (マーケット終了後の結果レポートにのみ表示) |
---- 当日の安値推移 | 当日の分足の下限値推移 (マーケット終了後の結果レポートにのみ表示) |
---- 当日の値動き | 当日の分足の終値推移 (マーケット終了後の結果レポートにのみ表示) |