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)

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。

・・

🌟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)

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)
2023年6月23日分析レポート

No.14 PM14:45 End Analysis (Short Terms)

2023年5月18日Free! No.15 Morning Pack (short & long)

Free! No.15 AM8:45 Morning Pack (Opening Analysis)

2023年5月17日お知らせ

No.7 AM14:15 End Analysis (Long Terms)