🫐FLEX（Flow-Level Exposure）は、短い区間の価格推移を 疑似サインカーブ1周に写像し、その 前相（FirstCurve） と 後相（SecondCurve） の上下偏在（面積）を比較することで、市場に存在していた 構造的バイアス（偏り） を 2軸で示す指標です。

• FirstCurve（first structural phase）：前相の偏在（FCURVE）
• SecondCurve（second structural phase）：後相の偏在（SCURVE）

それぞれを −10〜+10 の範囲で正規化 し、レポートでは ↗ ↘ → のような矢印 2つで表現します。数値についてはレポートサービスでは表示しておりません。

１. 特徴（Characteristics）

FLEXは「市場がどちらへ“寄っていたか”」という空間的・構造的偏在のみを扱う ため、
方向性/加速度/タイミングを扱う ΦForce 系（FLASH / Inertia / Box / RPI）とは因果関係を持ちません。ただし、整合性チェックとして、他指標の値が“構造的に正しい位置にあるか”を確認する用途で使われます。

例：
↗↗＝前半・後半とも上側偏在
↘↗＝前半は下、後半は上へ転換
→↘＝前半は均衡、後半は下に寄った など

２. 計算方法（Methodology）

FLEXは最終スコア式を持たず、以下の2つの面積（積分量）が本体です。
FLEXの参考値となるFCURVE/SCURVEは、価格が描く 自然な遷移点（局所極値およびその中間点） を基準として軌道全体をひとつの「往復運動」とみなし、その前後における 露出量（integrated deviation） を抽象化、数値化したものです。

FCURVE = ∫ ( P(t) − BASE ) from Start → Ext1 → Mid
SCURVE = ∫ ( P(t) − BASE ) from Mid → Ext2 → End

※ P(t)：価格
BASE：開始値 / 中値 / 回帰線 など任意の基準
∫ は積分（面積）
FCURVE, SCURVE は –10〜+10 に正規化

※計算式は簡略版であり、実運用ではノイズ除去・サインカーブ写像の角度調整・負荷軽減処理を加えています。

レポートでは数値ではなく、価格帯ごとに↗（上側滞在が長い）↗（下側滞在が長い）→（ほぼ均衡）など矢印ので表示されます。

3. 利用方法（応用例）

a. Current Metrics（ΔBias × ΦForce）との統合的な読み方

FLEX は、他のバイアス指標（🍉Integral・🍑Horizontal・🥝Gravity）とともに、
市場を「どちらの側にどれだけ滞在していたか」という過去のデータです。

一方、

• 🍾FLASH：時間的アクセント（反応の前倒し／遅れ）
• 🍵Inertia：推進の一貫性（慣性強度）
• 🧋Box Index：繰り返し構造（レンジ性）
• 🫖RPI：逆向き張力（潜在反動）

などの ΦForce Framework は“ダイナミクス”を扱います。

これらを並列に読むことで、市場の「構造的バイアス（Δ）」 + 「瞬間力学（Φ）」 の両側面が立体化します。

b. 波形構造（AlgoTone）との併用

FLEX自体から、波形の動きを連想できますが、時間ラグ（5〜16分）が避けられないため、「リアルタイムに波形をなぞる」目的には向きません。それよりも、レポート尾上部のSegment Platform（1〜5分区間 Direction）は短期偏在として補完的に利用できます。

FLEX は「過去の1ループの幾何学的偏在」を記述するもので、したがって以下のような用途は避ける必要があります：

・次の極値を予測する目的で用いる
・今後の上昇／下降を直接示す指標として扱う

適切な利用は以下のような「構造理解」に留まります：

• 直近の波形がどの層に偏在していたかの観察
• 次区間で参照する“文脈”としての構造把握
• Segment Platform の短期バイアスと照らし合わせた差異の確認

いずれも「構造の把握」であり、結果を保証する用途ではありません。

• 「どちら側に残留しやすかったか」
• 「一瞬のズレがどちらに寄っていたか」

といった揺らぎの観察にも利用できます。

c. アルゴトーン（波形構造）との関係

トーン種別	波形イメージ	FLEX の出方	読み取りポイント
🔴 Box-Tone	中心へ戻る反復	↗↘ / ↘↗ が対称に出やすい	中心線からの偏在の崩れを把握
🌓 Step-Tone	段差移動	↘↗ のように段の切替が明示	どの段で偏在が切り替わったか
🌕 Ladder-Tone	水平→垂直→水平	直前水平帯で↘や↗	どの水平帯で偏在が固まったか

HBR は “波形の形” そのものを捉える指標ではなく、波形がどちらに寄っていたか（滞在重心） を補完する役割です。

d. アルゴフラグと FLASH の関係性 —

AlgoFrag	現象	FLEX の関係	実務ポイント
💎Auction	寄り/引けの偏り集中	↗→ や ↘→ が固定化	板の偏りとの整合を確認
🧊Spread	スプレッド急拡大	↘→ が出やすい	🍌スプレッド幅との一致
🌊Sweep	段抜け	↘↗ のように巻き戻しが可視	🍍Pierce と合わせて読む
💧Flow	均質な約定	バイアスが素直に反映	🍈f/s・🍓PPS が安定
❄️IceWall	氷壁反発	↗→ / ↘→ が固まりやすい	🍇Depth の固定と併読

4. 限界（Limitations）

HBR には以下のような制約があります。

■ 4-1. 完全レンジ相場では情報量が少ない

価格が上下均等に往復し続けると HBR は 0 付近に固定されます。

■ 4-2. “速度”や“衝撃”の情報を含まない

HBR は「どこにいたか」を見るのみで、どれほど衝撃だったかは別指標（FLASH / Inertia / RPI）に任されます。

■ 4-3. 期間設定に依存

短すぎる期間ではノイズで偏りが出ることがあり、長すぎる期間ではバイアスが平均化されます。

■ 4-4. 基準値の取り方で値が変動

寄り付き値を基準にするか、期間開始値を基準にするかで滞在の分類が変わります。

🍉Integral は FLEX（価格偏在） と HBR（時間偏在） を統合し、市場の方向性が「どちら側に、どれほど粘り強く滞在していたか」を重心的に示す指標です。
短い変動よりも、累積量（FLEX-max）と滞在時間（HBR）を重視するため、

1. 価格量の偏在（FLEX の構成：FCurve / SCurve）
2. 時間の偏在（HBR）

この掛け合わせにより、

• 価格がどちら側に広く分布したか（量的偏在）
• どちら側に長く滞在したか（時間偏在）
• その結果どちら側の重心が優勢か（方向重心）

を同時に捉え、瞬間的な揺らぎをならし、方向の“持続性”を抽出するのに適しています。

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１. 特徴（Characteristics）

Integral は「短期ショック」＜「累積偏在」という重み付けを採用するため、 “短期の揺れ” よりも “累積的な偏在” を重視します。そのため、Surge（急上昇）や Drop（急落）のような短時間の振幅を過小評価 する傾向があります。

• 小さな逆行
• 誤差的な振れ
• 板の薄さによる一時的ノイズ
• 揺さぶり型の急変動

など、急な揺らぎを抑え、累積的な偏在を重視するため、短期ノイズに対して比較的頑健な特徴を持ち、他の Index や方向 Weight の基礎要素として幅広く利用されます。

a. FLEX の強弱を時間要素で補正

価格が強く偏っていても、時間滞在が短ければ Integral は強くならない。逆に、価格偏在がそこそこであっても、時間滞在が長いと Integral は安定した方向圧として現れる。

２. 計算方法（Methodology）

🍉 Integral の基本式（簡略形式）は次の通りです：

Fmax = max(|FCurve|, |SCurve|)
HBR = (T_up − T_down) / (T_up + T_down)

Integral = Fmax × HBR　＊簡易計算

Fmax ：価格量の偏在（前半／後半のうち大きい側）
HBR ：滞在時間の上下比
Integral ：方向性の“重心値”

• 価格量 × 時間量 の合成バイアス → 立体的な“方向圧”

※ 実際の計算では「どの価格帯を上側／下側とみなすか（閾値の幅）」「ノイズ除去の仕組み」などが加わりますが、上式はホームページに掲載可能な簡略版です。

レポートでは数値ではなく、価格帯ごとに↗（上側滞在が長い）↗（下側滞在が長い）→（ほぼ均衡）など矢印ので表示されます。

3. 利用方法（応用例）

a. FLEX の強弱を時間要素で補正

時間と量を積分的に扱うことで、継続して市場が寄りかかっていた側の情報がより明確化します。その結果、

• 短期ショックで上側に振れたとしても、下側に粘り強く滞在していたなら Integral は下側を保持
• Drop の一撃があっても、前後の流れが上方向なら Integral は急反応しない
• 一連の“息の長い方向”が強調される

など、ノイズに対して堅牢である点が心理的安定にも寄与します。

b. 他指標の基礎因子

1. BOX Index（ペナント判定）の基礎因子

レンジ内の“どちら側に寄っているか”を反映するため、レポート内でペナントの傾きや崩れる瞬間の判定において重要な補助パラメータとなります。

2. 方向性 Weight の調整

FLEX や RPI などの方向性関連指標に対し、偏在の強弱に応じて重み付けする役割を持ちます。短期ノイズに対して比較的頑健な特徴を持ち、方向 Weight の基礎要素として幅広く利用されます。

3. 過度な短期反応を避けたい場合の基準値

短期ノイズによる錯覚的反転を避けたい場面では、Integral は比較的安定度のある指標として用いられます。

c. アルゴトーン（波形構造）との関係

（コードブロックを使わない表）

トーン種別	波形の特徴	Integral🍉 の読み方	観察ポイント
💥 Shock-Tone	大きな断裂走り	時間滞在が短いため Fmax は強くても HBR が抑制しやすい	“持続的偏在”ではなく瞬発力の判定に注意
🌦 Pullback-Tone	深い押し目と戻り	押し目の時間滞在が長いと Down Fmax × HBR が伸びる	Pullback の“長さ”が Integral に反映
🔴 Box-Tone	水平レンジ	FCurve/SCurve が小さく HBR も均衡 → Integral ≒ 0	レンジからの逸脱の“溜まり”を確認
🌓 Step-Tone	階段的推移	価格と時間が片側に集積しやすく Integral が安定	段ごとの滞在時間が方向圧を決める
🌕 Ladder-Tone	垂直→水平→垂直	水平帯の滞在時間が HBR を強く押し上げる	方向への粘りの強さを測るのに有用

d. アルゴフラグと Integral の関係性 —

（コードブロックなしの表）

AlgoFlag	市場現象（定義）	Integral🍉 の関係	実務的観察ポイント
💎 Auction	寄り前・再開・引け前	初動で時間偏在が短く HBR が低い → Integral も抑制	Auction直後の“滞在側”が方向決定に寄与
🧊 Spread	スプレッド急変	ブレ時間が短いので HBR が伸びず、Fmax だけでは偏在が出ない	Spread ノイズを排除した安定帯で読むと精度向上
🌊 Sweep	連続貫通	Fmax は伸びるが滞在が短い → Integral は必要以上に跳ねにくい	“貫通後の滞在”がどちらに偏ったかを確認
💧 Flow	滴律・整流	時間滞在が安定 → HBR が安定 → Integral が滑らか	Flow の整ったエリアは指標の読みが素直
❄ IceWall	同値復活（粘着板）	壁手前で長く滞在 → 偏在量×滞在時間 → Integral が積み上がる	壁直前の“粘り”が Integral に最も反映
🎭 Fake/Trap	ダマし反転	Fmax は伸びるが滞在が短いことが多い → Integral は急伸しにくい	Trap 後の“方向固定時間”の長さが鍵

4. 限界（Limitations）

Integralには以下のような制約があります。

■ 4-1. 短期急変動を「過小評価」

超短期の変動には市場ノイズが混じるため、Integral は一瞬の Surges / Drops を強く拾ってしまうと方向性が錯覚的に反転したように見えることがあります。

■ 4-2. レンジでは比較的ニュートラル化

レンジ構造は価格・時間とも均衡するため Integral ≒ 0 に寄る。

本サイトに記載された定義・数式は、現時点のバージョンを示すものであり、将来のパフォーマンスや有効性を保証するものではありません。仕様は予告なく変更される場合があります。

Horizontal Bias Ratio（🍑HBR） は、観測期間の中で、価格が基準値（＝寄り付き値または期間の開始値）よりも上に滞在していた時間と、下に滞在していた時間の比を定量化するための指標です。

HBR は「どちらにより長くいることが多かったのか」という静的構造（滞在バイアス）を観察するために設計されています。

１. 特徴（Characteristics）

HBR🍑の最大の特徴は、値動きの“方向”や“勢い”ではなく、単純にどちら側に長くいたかを測るという、非常に純粋な構造的バイアスを評価する点です。

• 上側に長くいれば → 正の比率
• 下側に長くいれば → 負の比率
• ほぼ同時間 → 0 付近

理論的には、観測期間の中で累積滞在時間（Time-over-Threshold, ToT） を数えることで求まります（＊現状は波形から類推的に累積時間を想定しています）

また、瞬間的な揺れよりも「どこに留まりやすかったか」 に敏感で、他の Force 系（FLASH / Inertia / RPI）と異なり「速度」や「衝撃」ではなく盤面の重心がどちらに寄っていたか を測る役割を持っています。

２. 計算方法（Methodology）

HBR の基本式（簡略形式）は次の通りです：

HBR = (T_up − T_down) / (T_up + T_down)

+1 に近い：ほとんど上側に滞在

−1 に近い：ほとんど下側に滞在

0 付近：上下が均衡

※ 実際の計算では「どの価格帯を上側／下側とみなすか（閾値の幅）」「ノイズ除去の仕組み」などが加わりますが、上式はホームページに掲載可能な簡略版です。

レポートでは数値ではなく、価格帯ごとに↗（上側滞在が長い）↗（下側滞在が長い）→（ほぼ均衡）など矢印ので表示されます。

3. 利用方法（応用例）

a. 構造的な“偏り”を抽出する補助分析

HBR🍑は「どちら側に長く滞在したか」だけを測定するため、短期の観測期間における

• 価格重心のずれ
• 片側への吸着（吸収）傾向
  を確認するときに適しています。

例：

• 上側に多く滞在 → 相対的に“上側へ戻りやすい構造”が優勢
• 下側に偏る → “下側に重心が寄る時間帯” が形成されていた

これは将来の方向性を意味しませんが、期間内の静的な配置バイアスを捉えるための分析ツールになります。

b. 他指標（特に FLEX / Gravity）との比較枠組みとして

• FLEX🫐：積分的な「点密度（粒度）」
• Gravity🥝：変動の集積重心
• HBR🍑：滞在時間の比率（水平軸バイアス）

の3つを並べると、「どこに居て、どこが密で、どこに重心があったか」を多角的に観察できる利点があります。

c. レンジ帯における「偏り」を定性的に把握

ボックス構造（BoxIndex🧋 高め）では、HBR が 0 付近でも、短い期間では細かい偏りが出ることがあります。そのため、

• 「どちら側に残留しやすかったか」
• 「一瞬のズレがどちらに寄っていたか」

といった揺らぎの観察にも利用できます。

c. アルゴトーン（波形構造）との関係

トーン	説明	HBR🍑が捉える偏りの例
🔴 Box-Tone（瞬律）	上下帯で往復する明確レンジ	中心線より上側に滞在→HBR正、下側→HBR負。レンジの“傾き”を補足
🟢 Sine-Tone（鳴律）	サイン波状の滑らかな往復	波形の上半周／下半周どちらが長かったかが明確に出る
🌕 Ladder-Tone（段積/段崩）	水平→垂直→水平の反復	高値側での滞在時間増→HBR正、安値側滞在→HBR負

HBR は “波形の形” そのものを捉える指標ではなく、波形がどちらに寄っていたか（滞在重心） を補完する役割です。

d. アルゴフラグと HBR の関係性 —

AlgoFrag	現象の意味	HBR🍑との関係	目視補助のポイント
💎 Auction	気配の偏向	上側気配が続く → HBR正寄り	初期気配が寄ると滞在時間が偏りやすい
🧊 Spread	スプレッド変動	拡大時に上下滞在が偏ることがある	片側消失→瞬間的に滞在比率が変動
🌊 Sweep	連続貫通	Sweep後、片側帯に吸着→HBRが急変	Sweep方向に滞在時間が偏りやすい
💧 Flow	刻みテンポ	Flowが整うとHBRは安定的に計測される	小刻み約定は上下どちら寄りだったかに反映
❄️ IceWall	同値復活	IceWallが上側に強い→HBR正寄り	壁のある側に滞在が偏りやすい

4. 限界（Limitations）

FLEX には以下のような制約があります。

■ 4-1. ｘｘ

ｘｘｘ

■ 4-2. レンジ局面では中立化しやすい

上側・下側で滞在時間が均衡すると HBR は 0 付近に収束し、方向性の識別が難しくなる。

■ 4-3. 瞬間的変動を過大評価しにくい

HBR は滞在時間比率を扱うため、短期ショック型の上下移動は反映されにくく、方向転換の初動を捉えにくい場合がある。。

■ 4-4. 累積滞在時間の“近似計測”に依存する

現在の HBR は、波形構造から累積滞在時間（ToT）を類推する近似方式を採用しており、理論値（秒単位の実測 ToT）との差異が生じる可能性がある。将来的には時間分解能を高めることで精度向上が見込まれる。

本サイトに記載された定義・数式は、現時点のバージョンを示すものであり、将来のパフォーマンスや有効性を保証するものではありません。仕様は予告なく変更される場合があります。

🥝 PGR（Price Gravity Ratio） は、観測区間における価格の “重心” が、開始値 Start と終了値 End をむすぶ 基準軸（BaseLine） に対して、

• どちらの方向へ、
• どれだけ一貫して、
• どの程度ゆらぎ少なく、

推移していたかを抽出する 重心バランス指標 です。

価格が一定方向に長く続けば “重心が偏り”、反対に価格が細かく往復すれば “重心が散らばる” ため、PGR は 「動きの一貫性と持続性」 を定性的に把握する枠組みを提供します。

１. 特徴（Characteristics）

PGR は「最終的にどちらへ動いたか」だけでなく、その過程の 重心（実際の変動の中心）」が Start→End の軸に対してどれほど沿っていたかを示します。価格が基準軸の“上側”に集まれば +、“下側”に集まれば − として表現されます。

• 基準線の上側に多く分布する場合 → ＋（正の重心）
• 基準線の下側に多く分布する場合 → −（負の重心）

符号はあくまで「偏りの向き」を示すもので、上昇・下降の判定とは独立しています。

数値の大きさは、
① 基準線からの“逸脱の少なさ”（分散の小ささ） と
② 価格変動幅（ボラティリティの絶対量）
の 2 要因により決まり、軌道が基準線に“忠実”なほど大きくなります。

MACD、RSI、モメンタム、ボラティリティ、ヒルベルト位相……すべて “局所的変化” を見る構造ですが、一方 PGR は：

• “位置”
• “加重面積”
• “偏在の重心”
• “全体形状のどちら側に寄るか”

これらを 1つにまとめてしまうことで初めて出てくる情報 を扱います。既存のテクニカルには近似がなく、FLEX（積分バイアス）とも Force 系指標とも直交性が高い指標であり、パルスチャートのの重要因子となります。

２. 計算方法（Methodology）

Inertia（🍵 Directional Inertia Index） は、一般的な「累積推進力の偏在」ではなく、基準線（start→end）に対して、各ティックが “どれだけ上下にブレずに進んだか” を測る指標です。

PGR = (ΔNetDirection) / (1 + Var(Price − BaseLine))
基準線：
Base(t) = Start + (End − Start) × (t / T)
逸脱量：
Deviation(t) = Price(t) − Base(t)
生値（Raw値）：
PGR_raw = ( Σ sign(Deviation) × |Deviation| ) / ( 1 + Var(Deviation) )　＊簡略図です。

• ✔ 基準軸の取り方
• Start = 観測開始価格（期間始値）
• End = 観測終了価格（期間終値）

概念図

   価格
     |
高値 |      ●   ●  
     |   ● ●  ●          ← 上側分散（＋）
基準 |-------------------- start→end の右肩上がりの直線
線   |  ●  ●
     | ●
安値 |                 ← 下側分散（−）
     |

判定

• +10に近い → 上方向の慣性が非常に強い
• −10に近い → 下方向の慣性が非常に強い
• 0 付近 → 双方向の混在・方向性が持続しない(ブレが多い）

※ この式はホームページ用の「簡略表現」であり、実際には複数因子を重ねた複合スコアです。

レポートでは数値ではなく、時間帯、価格帯ごとに↗、↗、→など矢印ので表示されます。

3. 利用方法（応用例）

a. 揺らぎと方向性を区別するための補助的な情報

超短期市場では、小規模な変動が連続するため、局所的な揺れと構造的な方向性が判別しにくい局面が生じます。PGR は、このような局面で

• 偏在が一貫しているか
• 基準線周辺の“ブレ”がどの程度蓄積しているか
• 偏在が急速に中立へ収束しつつあるか

といった統計的特徴を抽象化して示す指標です。

b. Current Metrics セット（ΔBias + ΦForce）全体の文脈 と照合

Current Metrics（Δ / Φ）の文脈で読む
例：🫐FLEX ↗ / 🍉Integral ↗ / 🍑HBR ↗ / 🥝PGR ↗

→ 「方向性の量」も「滞在バランス」も「重心」も上側に寄っている構造。ベース方向の持続性が高い。

例：🫐FLEX ↗ / 🍑HBR ↗ / 🥝PGR →

→ 上側の偏在はあるが “重心は散らばっており” 方向の純度は弱め。

例：🫐FLEX → / 🥝PGR ↘

→ 上下の滞在量は均衡でも「重心は下側」。上昇したようで、実体は下に引き寄せられている構造。

PGR が示す値は、価格系列に内在する一時的な揺れと持続的傾向の相対的な区別を行うための参考情報であり、他のフレームワーク（Bias / Force など）との併用により、より安定した時系列理解が可能になります。

🎨アルゴトーン（波形構造）との関係

トーン種別	波形イメージ	PGR が示す読み方	実務的な観察ポイント
🌕 Ladder-Tone（段積）	水平→垂直→水平	垂直パートで重心が一方向に強く寄る → PGR が大きくなる	🍈f/s の急増と水平帯での散らばり具合を比較し、重心の“乗り換え”を確認
⚡ Spike-Tone（瞬間スパイク）	一撃の跳び	Spike 後に真っ直ぐ進めば高 PGR、揺れれば 0 に近づく	Spike 後の 🍓PPS・🍐偏りの収まり具合で重心が固定されたかを判定
🔴 Box-Tone（レンジ）	往復水平レンジ	基準軸近辺で上下均衡 → PGR は小さく出る	レンジ端での 🍌スプレッド・🍇Depth の偏りと PGR の微弱傾きを照合

d. アルゴフラグと PGRの関係性 —

フラグ	市場現象（定義）	PGRとの関係	実務的観察ポイント
💎 Auction	寄り・再開・引け前の気配偏向	初期の重心が上下どちらかに強く出て、PGR が片側に大きく寄る	寄り直後に PGR が偏る方向が「短期の構造」を作る
🧊 Spread	スプレッド急拡大／縮小	拡大中はPGRが弱まりやすく、縮小時に一方向に寄るとPGRが急伸	Spread の急変と PGR の急変が噛み合っているか
🌊 Sweep	段抜けの一方向連続貫通	“片側滞在”が非常に長くなるため、PGR が片側に大きく伸びやすい	Sweep直後に重心がどちらに張りついたかを確認
💧 Flow	等テンポの小口約定が続く状態	偏在が安定するとPGRが滑らかに推移。Flow乱れでPGRが急失速	Flow の乱れが出た瞬間の PGR の崩れ方を見る
❄ IceWall	叩かれても即復活する粘着板	押し返しが多くPGRが伸びにくい。崩壊後は重心移動でPGR急伸	IceWall突破直後のPGR急伸が「方向固定」を示す
🎭 Fake / Trap	ダマし・逆走フェイク	一度深く逆押し → 短時間の回帰で PGR がスパイク	偏り反転と PGR のスパイクが同期していないか

4. 限界（Limitations）

PGRには以下のような制約があります。

■ 4-1. Start–End 依存性

PGR は Start→End の軸を基準とするため、起点と終点の値が特異な位置にある場合、区間内部の細かな構造を十分に反映できないことがあります。

■ 4-2. 全体構造を重視する性質

重心を積分的に捉える設計上、短い時間に起きた局所的な偏りや、瞬間的なスパイクは相対的に小さく扱われることがあります。

持続時間の計測が歪むため、実務では Flow/Depth を併用する必要があります。