Machine Learning: Lorentzian Classification
Machine Learning: Lorentzian Classification とは
機械学習をTradingViewのインジケーターとして実装した、非常に珍しいツールです。いいね3万超、閲覧数105万超という数字はTradingViewでも指折りの人気を誇ります。
仕組みを簡単に説明すると、過去の価格データの中から「今と似たような状況」を探し出し、その後に価格がどう動いたかを参考にして次のバーの方向を予測します。この「似ている状況を探す」計算に、通常のユークリッド距離より金融時系列データに向いているとされるローレンツ距離を採用しています。
RSI・WT（Wave Trend）・CCI・ADXの4種類のインジケーターを特徴量として使い、多次元的に相場を分析するのが特徴です。
主な特徴
- 機械学習ベースの予測 — 過去の類似パターンから次の価格方向を分類。ルールベースではなくデータドリブンなアプローチ
- ローレンツ距離による類似度計算 — 金融時系列のノイズや外れ値に強い距離計算を採用。ユークリッド距離より相場に適しているとされる
- 複数の特徴量を同時使用 — RSI・Wave Trend・CCI・ADXを組み合わせて多角的に相場を判断
- ボラティリティフィルター・レジームフィルター搭載 — 相場環境が適さない局面でのトレードを自動的に回避
- カーネル回帰によるトレード最適化 — エントリーとエグジットのタイミングをさらに精緻化
- バックテスト統計を内蔵 — 勝率・PFなどの成績指標をチャート上で直接確認できる
使い方のポイント
シグナルの読み方
- 緑のシグナル → 買いエントリーの候補
- 赤のシグナル → 売りエントリーの候補
- シグナルの強さ（色の濃淡や数値）で信頼度が変わる
フィルターの活用
- ボラティリティフィルター — ボラが低すぎる時のシグナルを除外。レンジ相場でのダマシを減らす
- レジームフィルター — トレンドが明確な時だけシグナルを出す設定が可能
- フィルターを強くするほどシグナルが減るが精度は上がる。バランスをバックテストで確認
注意点
- あくまでも予測ツールであり、「必ず当たる」ものではない
- パラメータの最適化は**過剰最適化（カーブフィッティング）**に注意が必要
- 内蔵バックテスト統計を過信せず、複数期間・複数通貨ペアで検証するのが基本
インジケーター情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 作者 | jdehorty |
| ソースコード | 公開（Open Source）・エディターズピック |
| いいね | 30,900+ |
| タグ | 機械学習, ローレンツ分類, RSI, CCI, ADX |
このインジケーターをTradingViewで使う: Machine Learning: Lorentzian Classification
このインジケーターをEA化するなら
このインジケーターは機械学習アルゴリズム自体をMQL4で再実装する必要があるため、EA化の難易度はかなり高めです。
現実的なアプローチとしては2つあります：
- TradingViewのアラート連携 — Pro以上のプランでWebhookアラートを設定し、シグナル発生時に外部ツール経由でMT4に注文を送る方法
- ロジックを簡略化してEA化 — 「RSI + CCI + ADXが揃った時にエントリー」のようにシンプルな条件に落とし込み、機械学習なしで近似したEAをAIに作らせる方法
EAに応用したい場合は、まずAIにPine Scriptのソースコードを読ませて「どの条件が揃った時にシグナルが出るか」を解説してもらい、それをMQL4の条件に翻訳する流れが現実的です。
変換の具体的な手順は TradingViewのインジケーター条件をAIに伝える方法 を参照してください。
この記事で紹介したツール
TradingView — Lorentzian ClassificationのようなAI系インジケーターをフル活用するには、アラート機能とWebhook連携が使えるPro以上のプランがおすすめです。
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