Machine Learning Smart Money Conceptsの正体を暴く
最近のTrading Viewって、
AI。
機械学習。
Machine Learning。
そんな言葉がやたら増えた。
すると必ず現れる。
「AIなら勝てるんじゃね？」
って期待する人。
AIには、
相場くらい簡単に予測できるんじゃないの？
実際に中身を見てみると、
全然違った。
未来予測マシンなんかじゃない。
過去の相場を、
ものすごく真面目に比較してるだけ。
まず、
機械学習って何？
このインジケーターで使ってるのは
k近傍法。
K-Nearest Neighbors。
略してKNN。
実はかなり昔からある、
シンプルなアルゴリズム。
例えば、
新しい犬を見つけたとする。
周りを見ると、
近くには柴犬ばかり。
なら、
たぶんその犬も柴犬。
そんな考え方。
相場でも同じ。
「今のチャートに似ている過去」
を探して、
そのあと価格がどう動いたか。
それを参考にする。
難しいAIではなく、
似たもの探し。
何を比較してるの？
もちろん
ローソク足だけじゃない。
このインジケーターは、
市場構造が変化した瞬間。
つまり、
Break of Structure。
Change of Character。
そんなタイミングで、
いろんな情報を記録していく。
例えば、
出来高デルタ。
価格がどれだけ動いたか。
どれくらい速く動いたか。
勢い。
ボラティリティ。
そういう特徴を全部保存する。
そして
似たデータを探す。
「昔もこんな動きがあった」
「あの時はその後こんな値動きだった」
それを数値化してる。
確率表示が面白い。
チャートを見ると、
70％。
82％。
91％。
そんな数字が出る。
「勝率91％！」
と思いたくなる。
でも
ここが一番危ない。
その数字は、
未来の勝率じゃない。
過去のチャートで、
似た形がどれくらい成功したか。
それだけ。
例えば、
学校のテスト。
過去10回。
数学90点。
なら、
次も90点かもしれない。
でも、
次は難しい問題が出るかもしれない。
相場も同じ。
確率は、
保証ではない。
参考資料。
それ以上でも以下でもない。
ダッシュボードも便利。
画面には、
現在の評価が表示される。
期待値。
成功率。
目標価格。
セットアップの強さ。
数字で見える。
感覚だけじゃなく、
数値でも確認できる。
だから、
トレード日記を書く人には結構便利。
「あの時は80％だった」
「今回は55％しかない」
そんな比較もしやすい。
でも、
AIを信じすぎると負ける
ここが一番伝えたい。
AI。
機械学習。
そんな言葉が付くと、
人は思考停止しやすい。
「AIが買えって言った」
だから買う。
危険。
めちゃくちゃ危険。
このインジケーターは、
ニュースを知らない。
経済指標も知らない。
FOMCも知らない。
雇用統計も知らない。
トランプ大統領が何をポストしたかも知らない。
見ているのは、
チャートだけ。
世界が変われば、
過去は簡単に裏切る。
AIだって、
そこはどうにもできない。
さらに重要なのが、
インサンプル。
聞き慣れない言葉だけど、
簡単に言えば、
同じデータで勉強して、
同じデータでテストしてる。
そんな状態。
例えば、
過去100回分の相場。
それを全部使って、
似たパターンを探してる。
だから、
成績は良く見える。
でも、
本当に知りたいのは、
まだ見たことのない未来。
そこでは同じ結果になるとは限らない。
だから、
表示される成功率を
そのまま勝率だと思ってはいけない。
ケメコならこう使ふ。
ケメコは、
この確率を見てエントリーしない。
逆。
自分のシナリオが先。
市場構造。
ボリュームプロファイル。
VWAP。
全部見て、
「ここなら入りたい」
そう思ったあと
最後に見る。
「あ、AIも今回は似たパターン多いんだ」
って確認。
そのくらい。
主役は自分。
AIは副操縦士。
この関係がちょうどいい。
最近は何でもAI。
AI搭載。
AI分析。
AI予測。
そんな言葉だけで売れる時代。
でも、
相場に聖杯なんてない。
機械学習も同じ。
万能ではない。
ただ、
人間が見落としやすい
「過去との共通点」
を探すのは得意。
そこは素直にすごいと思ふ。
ケメコは、
このインジケーターを使って改めて感じた。
AIは未来を当てる道具じゃない。
人間の思い込みを減らす道具なんだって。
「今回は特別だ」
「絶対こうなる」
そんな感情を少しだけ冷ましてくれる。
Machine Learning Smart Money Conceptsは、
過去という膨大なデータを相棒にして、
自分の分析をもう一度見直すためのインジケーター。
そう考えると、このツールの本当の価値が見えてくると思ふ。