説明
ティックボリュームバー は、累積ボリュームが適応しきい値に達したときにバーを作成する情報駆動型のバーサンプリング手法です。時間ベースのバーとは異なり、ボリュームバーはリアルタイムのフロー不均衡測定を使用して市場活動レベルに適応します。
最適な対象: 参加総数とボリューム分布を重視するトレーダー。
主要指標: ティックボリューム (V) - 総市場活動量
バージョン 1.0
詳細についてはコメント欄をご利用ください
購入後、セットアップガイド付きのビデオセッションが利用可能です
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基本概念
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従来の時間ベースバー: 固定間隔（1分、5分など）
- 問題点: 市場活動は劇的に変動する
- 同じ時間枠でも10ティックまたは10,000ティックを含むことがある
ボリュームバー: ボリュームに基づく可変間隔
- 解決策: 十分なボリュームが蓄積されたときにバーが完成する
- 市場活動に適応 EWMAしきい値を使用
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数学的枠組み
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1. ティック分類（ティックルール） - 各ティックは価格変動に基づいて買いまたは売りに分類される。
2. EWMA買い割合 - 指数加重を用いて買いティックの割合を追跡する。
3. 適応しきい値計算 - しきい値は支配的なフロー方向に基づいて調整される。
4. ボリューム蓄積 - 買いと売りの累積ボリュームを追跡する。
5. バー完成条件 - 累積ボリュームが適応しきい値に達したときにバーが完成する。
6. デルタ計算 - デルタは注文フローの不均衡を測定する。
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パラメータ参照
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コア設定
- 期待バーサイズ E[T]: バーあたりの目標ボリューム
- EWMAアルファ: 平滑化係数
フォールバックモード
- フォールバック時間ベース使用: 時間ベースのバーを有効にする（固定時間間隔に基づくボリュームデータのサンプリングを有効にする）
- フォールバック分数: データサンプリングのカスタム時間間隔
日次リセット
- 日次リセット: 新しい日/セッションごとにボリュームサンプリング計算のリセットを有効にする
- リセット時刻（時）: リセットの時刻（時）
- リセット時刻（分）: リセットの時刻（分）
- GMTオフセット: タイムゾーンオフセット
ボリュームフィルター
- ボリュームフィルター有効化: フィルタリングの切り替え - インジケーターはフィルタリングされたボリュームバーのみを表示
- 最小ボリューム: 最小ボリュームしきい値
視覚設定
- ボリュームバーラベル表示: ラベルの切り替え
- ダイバージェンスマーカー表示: ダイバージェンスマーカーの切り替え
- チャートキャンドルの色付け: チャートの色付け切り替え
- バーの透明度: ボリュームバーOHLCの透明度
- ブル/ベアカラー: ボリュームバーの色
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参考文献
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- López de Prado, M. - Advances in Financial Machine Learning
- 「Information-Driven Bars」に関する章
概要
Key features include:
- Adaptive bar intervals based on volume rather than fixed time periods
- EWMA smoothing for threshold adjustment reflecting dominant market flow
- Optional fallback to time-based bars with customizable intervals
- Daily reset of volume sampling calculations with configurable reset time and timezone offset
- Volume filtering to display bars exceeding a minimum volume threshold
- Visual customization options such as volume bar labels, divergence markers, candle coloring, transparency, and color schemes for bullish/bearish bars
The indicator is designed for traders focused on total market participation and volume distribution across Forex, commodities, indices, and cryptocurrencies. It incorporates concepts from financial machine learning literature on information-driven bars.
カスタマーレビュー
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