FXトレード

パラメータの設定やエントリーポイントを解説

パラメータの設定やエントリーポイントを解説
現在では一般的にどのような期間の足でも使う人が多いですが、一目均衡表の立案者である、一目三人本人は日足のみで利用すべきチャートと言っています。

コマンド解説(コマンドリファレンス)

Let installer handle enabling required modules for you.

--apache-handle-sites APACHE_HANDLE_SITES

今のところ、Ubuntu と Debian のみで有効です。

Let installer handle enabling sites for you.

webroot プラグインのオプション

"webroot" プラグインは、ウェブサーバの DocumentRoot ディレクトリ以下に認証用のファイルを設置することでドメイン使用権者の認証を行って、SSL/TLS サーバ証明書を取得します。

--webroot-path WEBROOT_PATH もしくは -w WEBROOT_PATH

"public_html" や "webroot" のパスを指定します。

複数のドメイン名に対する証明書を一度に取得する場合には、このオプションを複数回指定することができます。その場合、それぞれのドメイン名に対して、最後に指定した WEBROOT_PATH が適用されます。

例えば、 -w /var/www/example -d example.com -d www.example.com -w /var/www/thing -d thing.net -d m.thing.net のように指定します。

--webroot-map WEBROOT_MAP

ドメイン名と WEBROOT_PATH を、JSON 辞書マッピングで指定します。

このオプションはマージ(結合)されますが、-w と -d エントリーよりも優先されます。

今のところ、WEBROOT_MAP を設定ファイルで指定する場合には、

manual プラグインのオプション

"manual" プラグインを使用する場合、ドメイン名の認証を手動で行い、SSL/TLS サーバ証明書を取得します。

standalone プラグインのオプション

"standalone" プラグインを使用する場合、Certbot クライアントに内蔵されているウェブサーバを使用して、SSL/TLS サーバ証明書を取得します。

--standalone-supported-challenges STANDALONE_SUPPORTED_CHALLENGES

出典とライセンス表示

このページ「コマンド解説」は、電子フロンティア財団 (Electronic Frontier Foundation) (英文) が提供している Certbot ソフトウェア(Version 0.8.0)に内包されているヘルプデータを抽出して内容の修正を加えたデータを内包している二次的著作物です。

Certbot ソフトウェア と ドキュメント (英文) には、Apache 2.0 ライセンスが適用されています。

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【初心者向け】FXの一目均衡表のパラメーター設定や使い方|雲の読み方

【初心者向け】FXの一目均衡表のパラメーター設定や使い方|雲の読み方

基準線:過去26日間の高値と安値の平均((26日間の最高値+26日間の最安値)÷2)
転換線:過去9日間の高値と安値の平均((9日間の最高値+9日間の最安値)÷2)
遅行スパン:当日の終値を26日遅行させたもの
先行スパン1:基準線と転換線の中間値(((基準線+転換線)÷2)を26日間先行させたもの
先行スパン2:52日間の高値と安値の中間値((52日間の最高値+52日間の最安値)÷2)を26日間先行させたもの
:先行スパンの間に発生し、抵抗の大きさを表す

基準線はトレンドを示す線であり、基準線が向いている方向が相場のトレンド方向でもあるので、とても大切な意味を持っています。

この基準線を作るために他の線の動向が重要になってくるのです。雲は、先行スパン1と先行スパン2に挟まれて塗りつぶされる部分であり、トレンドを図るための重要な抵抗帯の役目を果たしています。

現在では一般的にどのような期間の足でも使う人が多いですが、一目均衡表の立案者である、一目三人本人は日足のみで利用すべきチャートと言っています。

一目均衡表のパラメータ設定

一目均衡表のパラメータとはそれぞれの線について期間を設定するものです。トレードスタイルによって、どう機能させるかも変わってきます。ここでは、多くの投資家に使われている設定期間(パラメータ)を紹介します。

デフォルト設定がおすすめ

一目均衡表のデフォルト設定は、生みの親でもある、一目三人本人が途方もない研究の末に導いた数値であることから、多くのトレーダーが用いている信憑性の高いパラメータと言えます。

・転換線:9
・基準線:26
・先行スパン:パラメータの設定やエントリーポイントを解説 52

パラメータ設定値を自分に合ったものにするには、模索していくしかありません。誰にでも機能する設定期間の数値は存在しないからです。そのため、多くのトレーダーが使っているパラメータをまずは土台にすることで、 自分なりの取引制度を高めていく必要があります

海外で人気のパラメータ

・転換線:7
・基準線:22 パラメータの設定やエントリーポイントを解説
・先行スパン:44

雲の反応が良く、ローソク足との間に隙間がないので抵抗線・支持線としての精度が高いのが特徴です。そのため即断即決が求められる デイトレード向き とされています。

雲の見方と使い方

一目均衡表では、線と雲の状態を見て、その特徴から現在のトレンドを判断します。複数のトレンドが同じ方向を示していれば、エントリーの根拠も強くなるといえます。以下の画像のように、 各線とローソク足との位置関係 を見て、相場を判断していきましょう。

一目均衡表とローソク足

基準線の特徴

・ローソク足が基準線よりなら 上昇トレンド
・ローソク足が基準線よりなら 下降トレンド
・基準線が水平でローソク足と似た位置なら もち合いトレンド

転換線の特徴

・基準線よりなら 上昇トレンド
・基準線よりなら 下降トレンド

遅行スパンの特徴

・ローソク足が遅行スパンよりもにきたら 下降トレンド
・ローソク足が遅行スパンよりもにきたら 上昇トレンド

・ローソク足が雲のなら 上昇トレンド
・ローソク足が雲のなら 下降トレンド
・ローソク足が雲のなら もち合いトレンド
・雲が厚くなるほど抵抗線・支持線として強い傾向にある

一目均衡表の利用方法

基準線と転換線の交差

一目均衡表においての転換線と基準線は、それぞれ短期と長期の移動平均線的な役割を持っています。利用方法も同じで、転換線が基準線を上から下に抜けると売り反対に下から上へ抜けると買いサインとなります。

先行スパンの利用

2本の先行スパンで囲まれた範囲が、先行スパンの です。これは 抵抗帯 と認識され、 厚みがあるほど強い抵抗 と判断していいでしょう。

遅行スパンの利用

遅行スパンは 当日終値を26日逆行させただけの単純なもの ですが、一目山人はこれを 非常に重要な線 と言っています。

上述した三点、基準線と転換線、現在の相場と雲、遅行スパンと26日前の相場の3つの関係が転換線>基準線、現在の相場>雲、遅行スパン>26日前の相場となっている場合を「 三役好転 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 」と呼んでいます。

こうなると、相場は強気相場になったと判断しています。すべてが逆になった場合も同様で、その場合は弱気相場を確認するサインとなります。

一目均衡表は、相場の状況を一目で確認でき、抵抗線や支持線を視覚的に捉えやすいと言えます。

一目で把握できるということは、それだけさまざまな 売買シグナルが出現しているということ で、最初は理解が大変ですが、習うよりも慣れろという言葉通り、日常的に利用していくことで、いつか自分のものにすることができるでしょう。

注目すべきは、 多くの投資家がどのようなパラメータ設定をしているか ということです。それによって相場のどこに注目が集まっているのかを知ることができます

自分だけではなく、他の投資家心理もしっかり把握することが優位性の高い取引をするために基本であることもしっかり頭に入れておきたいといころです。

特に初心者の投資家の方が論理的な株式取引を行うためには1つの指標で判断するのではなく、いくつかの指標を組み合わせて考えることが大事です。 今回はRSI・出来高・ローソク足などの指標の考え方を確実に覚え、取引に応用することができるようにしましょう! 今回は少し古いですが、2014年8月初旬のミクシィ社.

NNライブラリChainerをScikit-learn likeにガンガン拡張する

APソリューショングループの大杉です。
SFCの修士2年の加藤慶之さんが、機械学習を中心としたデータ分析について勉強してみたいと言ってきたので、OJT的に3ヶ月間ほど一緒に仕事をさせてもらいました。
その中で機械学習ツールを共同開発したのですが、世間に公開できるレベルまで作りこむことが出来たのでリクルートテクノロジーズのgithubレポジトリでxchainerという名前で公開することとなりました。
このツールについて、加藤さんが記事を書いてくれたので、本人の承諾のもと、ここにその記事も公開します。以下、加藤さんの記事です。

近頃話題の、PFIが開発しているChainerというニューラルネットワークのライブラリはご存知の方も多いかと思います。ネットワーク構造の定義なども直観的に書くことができてとても素敵なライブラリなのですが、Scikit-learn 1 との互換性がないので予測率の評価が物足りなかったり、学習器を定義する際の記述が煩雑になりがちだったりしていました。そんなわけで、Scikit-learnの評価手法をそのまま使えて、かつ必要最低限の記述で学習器を定義できるよう、Chainerの拡張モジュールxchainerを作ることにしました。
先行ライブラリとしては、Scikit-learn パラメータの設定やエントリーポイントを解説 likeなchainerインタフェースscikit-chainerがあります。(僕も最初同じライブラリ名で開発していたのですが先を越されました笑)

コンセプト

つつむ:ChainerをScikit-learnの学習器にする

まず最初に、ChainerをScikit-learnの学習器にしてあげます。このために、Scikit-learnの学習器の基底クラスである BaseEstimator を継承したChainerのインタフェースクラスを作ります。このクラスに求められるのは、 fit パラメータの設定やエントリーポイントを解説 と predict の二つのメソッドです。大雑把な言い方をすれば、この二つを用意してあげればChainerのネットワークをScikit-learn化するお仕事はほぼ終了なのですが、それだけではあんまり嬉しくないので、他の機能を盛り込んでいきます。

まとめる:Chainerの学習プロセスを抽象化する

Chainerでは、ミニバッチを用いた学習を行うので、この二つは必ず設定することになります。さて、この二つはパラメータで指定できるとして、改めて学習プロセスを見てみると、未定義の部分としては forwardとbackwardしか残っていない ことがわかります。ここがネットワークのデザインに大きく依存する部分であり、逆に言えばここ以外にネットワークのデザインに合わせて定義しなければならない部分はありません。
ではどのようにforwardとbackwardを書くのか、ということになりますが、ここでChainerの FunctionSet の素晴らしさが実感できます。というのも、Chainerでは FunctionSet のおかげで backwardも一般化できてしまう のです。ここでパラメータとして渡すのは次の二つです。

損失関数は chainer.functions で、最適化手法は chainer.optimizers で提供されているものからそれぞれ選択できます。
なぜこのようなことができるのかというと、Chainerでは FunctionSet がネットワークの各層ごとにニューロンのパラメータを管理し、これを損失関数と最適化手法を用いて随時更新していくことで学習を行うからです。ネットワークの各層の構造や伝搬手法の定義はforwardが担当します。つまり、基本的に パラメータの設定やエントリーポイントを解説 個別定義が必要なのはforwardのみ ということになります。

つなぐ:複雑なネットワーク構造を簡単に扱う

少し特殊なケースもあるかもしれません。 ネットワークの層をツリー状に連結する ようなネットワーク構造です。このようなネットワーク構造は、可能性の一つとして無いわけではありません。全く異なる二つの事柄が作用しあって、一つの結果をもたらす現象を表現するためのネットワークを考えます。たとえば、ミュージックビデオにおいて音楽と動画はそれぞれに独立していますが、一つのミュージックビデオとして違和感なく存在しています。このとき、音楽と動画それぞれのデータを別々に入力し、最終的に混ぜ合わせるようなネットワークでミュージックビデオという現象を表現しようとするのは一つの手段としてありうるでしょう。

このようなケースを簡単に扱うために、xchainerでは エントリーポイント親子ネットワーク の考え方を導入します。エントリーポイントとは、ネットワーク構造全体の中でデータの入力を受け付ける部分、親子ネットワークとは、ツリー状になったネットワーク構造のことを指します。親子ネットワークの各ノードは、それぞれ小さなネットワーク構造になっていて、子ノードのネットワークにおける処理結果は親ノードに送られます。最下層の子ノードから順に処理を行い、最終的に最上位の親ノードの出力結果をネットワーク全体の出力結果として扱います。各ノードごとに任意の数のエントリーポイントを作ることができますが、最下層の子ノードは必ずエントリーポイントを持つことになります。ミュージックビデオの例では、親子ネットワークを構成するノードは三つあります。一つ目が音楽を担当するネットワーク構造、二つ目が動画を担当するネットワーク構造、三つ目は一つ目と二つ目の結果を混ぜ合わせるネットワーク構造です。これら三つについて、エントリーポイントと親子関係を整理すると以下のようになります。

  • 音楽を担当するネットワーク構造(エントリーポイント:音楽データ、親ノード:混ぜ合わせるネットワーク構造、子ノード:なし)
  • 動画を担当するネットワーク構造(エントリーポイント:動画データ、親ノード:混ぜ合わせるネットワーク構造、子ノード:なし)
  • 混ぜ合わせるネットワーク構造(エントリーポイント:なし、親ノード:なし、子ノード:音楽・動画を担当するネットワーク構造)

このように、小さなネットワーク同士の親子関係と、データの入力部分を定義することで、 複雑なネットワーク構造をセグメントごとに小分けにして扱う ことができるようになります。

使い方とサンプル

つつむ、まとめる:NNmanager

「つつむ」と「まとめる」を実現するクラスが NNmanager です。 NNmanager は学習器の枠組みを提供するインタフェースとして実装されています。 NNmanager を継承し、目的に応じて拡張することで、学習器を作ることができます。 NNmanager はScikit-learnの BaseEstimater を継承しているため、交差検定やAUC評価など、Scikit-learnから提供されている様々な評価・検定モジュールを利用することができます。

また、扱う問題に応じて、 NNmanager に加えてScikit-learnのミックスインを継承する必要があります。ミックスインには、回帰問題を扱う際に利用する RegressorMixin と、分類問題を扱う際に利用する ClassifierMixin があります。

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