夢の終わり/BTLM篇

人間の感覚に近いパターン認識で線形トレンドを描く BTLM は、巧妙にリペイントしてゆくので、その素性が非常に分かりにくいと思います。そこで、各 Bar における傾きをラインオブジェクトとしてチャートに残すようにしてみました。
↓傾きが上昇している時は水色、そうでない時はピンクにしてあります。

!!R-BTLM-TR-Ind.mq4 は、TrakingMode = true で、軌跡をプロットしてゆきます。このインジケータは、動かし続けないと軌跡が増えてゆかないので、過去に向かってプロットする為のスクリプト BTLM-Plot[sc].mq4 を用意しました。おまけの BTLM-Delete[sc].mq4 は、大量のラインオブジェクトを一括削除するスクリプトです。ダウンロードはいつもの所で、解凍用パスワードは大文字で btlm です。諸般の事情により、直接のリンクは控えさせていただきます。解凍方法が分からない等の質問はご遠慮願います。。

…………でね。
ここからが本題で、BTLM に過大な期待をされている人には申し訳ないのですが、上のチャートに、普通の期間固定の線形回帰インジケータを重ねてみると…

ほとんど同じじゃん！！　(￣Д￣;) ガーン

私自身は、
・わずかな違いに大きな収益の可能性があり得ることは、過去の経験上、否定しないし、
・1枚のチャートで比較しただけで結論づけるのは早計だとも思うし、
・実際に勝率が上がったり、好成績を収めた人がいることも聞いています。
(..同時に、どんなに変態なツールでも、高い確率で役に立つと仰ってくれる人がいることも知っている。特に、ニッチな分野では...＾＾；

ただ、パッと見た感じでは、BTLM で目論んでいた 動的な計算期間変更による適応効果は僅かしかないのだという印象を持ちました。プロットされた点群は、確かに私の意図したとおりに適応的に動いているのですが、Bar毎のブレが大きすぎて判りづらいのです。
なので、あまり BTLM に固執して検証してみても、結果が出ないようであれば、可及的速やかに ごみ箱に捨ててほしいと思いますし、BTLM 自体はどんな時系列データにも適用できるので、別の利用方法を考えるのが良いかも知れません。R に初めて触れた人は、これを機会に R でのデータマイニング手法や他の解析手法を勉強してみるのが良いでしょう。

とにかく、私の夢は終わりました。

( みじけぇ夢だったな。 ｂｙ クロトワ