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フィボナッチ数列の一般項

フィボナッチ数列の一般項
MT4やTrading Viewなどでチャートを表示することはできませんが、手動で計算する分、自分の好みに合わせて線を引くことが可能です。

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フィボナッチラインの引き方が間違っているよ。解説します。

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みなさんフィボナッチ・リトレースメントは使っていますか?

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[教養数学]黄金数とフィボナッチ数列の関係は?[雑学]

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フィボナッチをMT4で自動で表示できるインジケーター「Auto Fibo Line」

フィボナッチのインジケーターです。設定等ご自由に変更してみてください。 下記のリンクからダウンロードして使うことができますのでご利用ください。 【再生リスト】 MT4で使える無料配布インジケーター フィボナッチ数列の一般項 MT4で使える無料配布EA .

フィボナッチ数列をやさしく解説!FX投資での活用方法とおすすめのツール選

ある推進波に対して戻り(リトレース)が発生した時に、その戻りのフィボナッチレベルの組み合わせでパターン化するハーモニックパターンなどにフィボナッチ数列の考え方は生かされ、投資の世界でも幅広く使われています。

FXでフィボナッチ数列が使われている理由

数学では2つの物質の比率(a:b)が「2つのうち大きい方と、その合計の比率 b : (a + b)」に等しくなった場合の割合を黄金比と呼ぶのです。

1950年代のロンドンの投資グループの「1.618テクニック」(フィボナッチリトレースメント)を始め、ラリーウイリアムズの1.618とその平方根(1.28)を使って相場の日柄サイクルを想定する投資法などのテクニカル分析手法として、現在でも多くの投資家に用いられています。

トレード手法に使われるフィボナッチ比率とは

このフィボナッチ比率の値にラインを引いて、抵抗線や支持線として使用することで、株価の値幅を見ることができるようになります。

フィボナッチエクステンションやエクスターナルトレースメントに使われる比率

一方、フィボナッチエクステンションでは、戻しを入れた相場がどこまで進行するのかを確認するエクステンション(ターゲット)を予測します。

フィボナッチのツールとは

・フィボナッチファン

・フィボナッチエクステンション

・フィボナッチアーク

・フィボナッチタイムゾーン

フィボナッチ・タイムゾーンは、チャートの高値同士(チャートの山と山)、または安値同士(チャートの谷と谷)を指定して、チャートの動きにおけるフィボナッチ数を時間軸(横軸)に対して表示し、いつトレンドが変わるか、いつ高値・底値になるか、という目安として使われるものです。

フィボナッチラインとは

フィボナッチラインでは、株価を自然の動きとしてとらえることによって、フィボナッチ比率に基づいて株価が値動きをするはずであると考えます。その考え方のもとで、未来の株価を予想していきます。

フィボナッチラインを構成する線

フィボナッチ数列の一般項
名称 概要・活用方法
フィボナッチライン 76.4% 期間中の高値安値の値幅を100%としたときの
76.4%の価格にラインを引いたもの
フィボナッチライン 61.8% 期間中の高値安値の値幅を100%としたときの
61.8%%の価格にラインを引いたもの
フィボナッチライン 50.0% 期間中の高値安値の値幅を100%としたときの
50.0%の価格にラインを引いたもの
フィボナッチライン 38.2% 期間中の高値安値の値幅を100%としたときの
38.2%の価格にラインを引いたもの
フィボナッチライン 23.6% 期間中の高値安値の値幅を100%としたときの
23.6%の価格にラインを引いたもの

フィボナッチラインの使い方

引かれたフィボナッチラインのうち、一番外側のフィボナッチラインを抜けると、トレンドが転換したと考えることができ、その後の大きな値動きを予想することができます。

TradingView(トレーディングビュー)とは

Tradingviewの有料版には「Pro」「Pro+」「Premium」の3つのプランがあります。Proが簡易版、Pro+が中位版、Premiumが最高品質となります。
フィボナッチ数列の一般項

MT4のフィボナッチアークの見方や使い方

フィボナッチアークは、フィボナッチファンと共に利用することで、精確性を高めることが可能です。フィボナッチアークとフィボナッチファンを利用する際には、それぞれのラインが交差する位置が潜在的サポートとレジスタンスレベルとなります。

フィボナッチの引き方とその役割

次に具体的なフィボナッチ数列を使った指標の引き方と役割を解説していきましょう。

フィボナッチの見方や引き方


ヒゲか実体か?

フィボナッチの考え方をチャート上に表示するためには、実体を起点として線を引くようにします。実体を起点とすることによって、より保守的な予測が可能です。

フィボナッチ比率は必ず反転するものではない!

どんな相場にも対応できるような魔法のツールは存在しません。そのため、より成功率の高い投資をするためには、複数の指標を使って相場を予想することが大切です。

フィボナッチはトレンド相場で「押し目」と「戻り」をチェックするもの

そのため、トレンドの中のどこが押し目となり、戻しとなるかをチェックするためにフィボナッチは使われます。この点を間違えてしまうと、フィボナッチがうまく機能しない可能性があるので注意が必要です。

フィボナッチリトレースメントを使ってエントリーする方法

フィボナッチトレースメントは、主要資産の変動(過去の変動を繰り返す前に変動が停止するポイント)における支持線と抵抗線の幅を見極めるために用いられる指標です。ここからは、フィボナッチリトレースメントについて解説していきましょう。

フィボナッチリトレースメントの引き方

フィボナッチ・リトレースメントで引かれるラインは、多くの投資家たちが意識するので、相場の押し目や戻りとなりやすい箇所です。その特性を利用して、押し目買いや戻り売りのタイミングを予測します。

上昇トレンドでのフィボナッチリトレースメントの引き方

押し目のタイミングで買いを入れる(押し目買い)ことでアップトレンドにおける、価格上昇のタイミングを掴むことができます。アップトレンドであれば押し目がどの辺まで入るのか(どこまで下がるか)知りたいときにフィボナッチリトレースメントは有効です。

下降トレンドでのフィボナッチリトレースメントの引き方

そのため、ダウントレンドであれば戻りがどの辺まで入るのか(どこまで上がるか)知りたいときにフィボナッチリトレースメントは有効です。

フィボナッチの効果的な使い方

それでは、フィボナッチを実際にどうやって使ったら良いのかについて解説していきましょう。

強いトレンドへのろう

チャート上で、ある一定期間の高値と安値を取り、その差分を主要なフィボナッチ比率で分割することによってトレンドを分析します。変動幅の38.2%、50.0%、61.8%が一般的で、人によっては23.6%という数値を使う場合もありますが、その中で最も角度が大きい部分が強いトレンドを示している線となります。

長い時間軸ほど多くのトレーダーがチェックしている

およそ1時間以上の時間軸を使ってフィボナッチを活用している人が最も多いと考えられます。

他のテクニカルツールと組み合わせて深い分析を!

しかし、絶対的な指標ではありませんので、この点を見誤らないようにすることが大切です。他の指標と組み合わせることによってより確度の高い投資意思決定ができるようになります。

フィボナッチはサポートライン・レジスタンスラインにもなる

トレンドが続いているときには、高値と高値、底値と底値を結んで差し引き、それをフィボナッチ比率で割ることによって、サポートラインとレジスタンスラインを求めることが可能です。

前日の高値と安値にフィボナッチを引いてみよう

まずは、前日の高値と安値を確認してフィボナッチを引くようにします。そうすれば、高値と安値の差分から、今日どの程度株価が変動するかを計算することができるようになります。

MT4でフィボナッチ設定を変更する方法

ここで、④説明に161.8=$と書いておくことによって、フィボナッチ・レベルが指しているペアの値段が細かく出るようになります。

フィボナッチ計算ツール

MT4やTrading Viewなどでチャートを表示することはできませんが、手動で計算する分、自分の好みに合わせて線を引くことが可能です。

フィボナッチを使った投資法のコツと注意点

せっかくフィボナッチを使って投資をするのですから、人と違った投資方法であっても積極的にチャレンジしてみて下さい。フィボナッチがきちんと使いこなせていれば、人とは違う投資スタイルになっても安心して投資ができるようになるはずです。

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0 #フィボナッチリトレースメント #FX #バイナリー 初めまして ラインをこよなく愛する トレーダー集団 TTL family代表のらんです😊 FX歴8年 BO歴5年 320名以上のトレーダーを卒業させ 2300.

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FX必須!フィボナッチリトレースメントの引き方と結果 GOLD3波に乗れ!

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The magic of Fibonacci numbers | Arthur Benjamin

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テクニカル分析 フィボナッチの見かた

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フィボナッチを使った手法!ルールを守れば高勝率!【テクニカル分析】

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高校数学|規則さえ分かれば簡単!有名なフィボナッチ数列の計算に挑戦してみて下さい!

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imos 法を線形代数で理解・一般化して,フィボナッチ数列でも足せるようにする

において,imos 法を漸化式で表される数列の加算に一般化することが問われました. この一般化はパッと見何をしているか分かりにくいのですが,線形代数のレンズを通して見ることですっきり理解できると感じたのでこの記事にまとめます. この記事を読めば,通常の imos 法で想定される「ある区間の値に全て 1 を足す」クエリを超えて,「ある区間に を足す」「ある区間にフィボナッチ数列を足す」などのクエリが処理できるようになるはずです.

復習: imos 法

この記事では 1-indexed な記法を用います. imos 法は以下のような問題を解きたい時に用いる手法です.

  • 長さ で値が全て 0 の配列 フィボナッチ数列の一般項 に対して, 個の以下のクエリを適用する.
    • クエリ : なる各整数 について, に 1 を加算する

    愚直に加算していこうとすると, 回程度の加算が必要になるため, や が大きいときに計算量が非常に多くなってしまいます.

    • クエリ について, を し, を する.
    • 最後に, から の順に という更新を行う.

    こうすることで,正しい出力を 回程度の加算で計算することができます.典型 of 典型のようなテクニックなので使ったことがある人も多いと思います.

    線形代数を通して imos 法を理解する

    操作の理解

    さて,この imos 法を線形代数の気持ちで理解していきます. そのために,配列を 次元縦ベクトルで表現することにします. そして,ベクトル を なる各整数 について ,それ以外の については なるベクトルとして定義します(以降,このベクトルのことをクエリベクトルと呼びます). このとき,計算したいものは になります.

      に関して, を計算する.ただし, は対角成分が フィボナッチ数列の一般項 , 成分が ,それ以外が であるような行列.例えば, のとき

    気持ちとしては, 行列 で表される線型写像によって一度全体を別の空間に飛ばし,そこでクエリを処理した上で によってもとの空間に戻す という感じです. ここで 写像が線形であることは本質的です : なぜなら という線形性こそが飛ばした世界でクエリを処理することを正当化しているからです. また,写像が 正則 (逆行列が存在する)でないと情報が落ちてしまうのでもとの空間に戻せません.

    f:id:Theory_and_Me:20200823171222p:plain

    具体例を見てみましょう.

    黒の矢印が普通の計算手順を,赤の矢印が imos 法による計算手順を表します.

    なぜ高速か?

    これだけ見るとむしろ面倒で計算量が増えているだけに見えます. しかし,以下の 2 つの条件が満たされるため,この方法が非常に効率的になります.

    (1) 全ての について, が スパース(非零要素数が少ない)である.

    (2) が 高速に 計算できる.

    この計算法に必要な計算の回数は, をベクトル の非零要素数,を の計算に必要な計算回数として 程度となります. 従って,(フィボナッチ数列の一般項 1) (2) の条件が満たされる場合には非常に高速な計算法になり得るわけです.

    (1) が成り立つことは,飛んでくるクエリベクトル において, は高々 2 つの を除いて 0 になることから確認できます.

    f:id:Theory_and_Me:20200823171235p:plain

    (2) が成り立つことを確認しましょう. を計算することは, なる連立方程式を について解くことに他なりません.この連立方程式は,

    となります.この式に従って から順番に計算していくと, を計算する際には は計算済みであるため, 回程度の計算で が求められることがわかります.また,このようにして を求める手順は,通常の imos 法において最後に累積和を取っていく操作と同じであることも見てとれます.

    さて,ここまでの議論を踏まえ,imos 法を一般化する方法を考えます.そのためには, なぜ imos 法がうまくいったのか を考えることが重要です.

    なぜ がスパース になるのでしょう? これは,飛んでくるクエリベクトル において,端である 付近以外では という線形の関係式が成り立つ からです.この性質から,適当な行列 を取ってやることで 付近以外では を 0 にすることができるのです.

    なぜ が高速に計算できるのでしょう? これに関しては, がスパースな下三角行列であることが重要です. を計算することは,線形方程式 を解くことに他なりません. このとき, が下三角行列であれば, に関する方程式に および の要素しか出てきません. 従って から順番に求めていくことで, 回程度の計算で を計算することができるのです. がスパースであれば は非常に小さくなり,高速な計算が実現できます. 一般の の係数行列を持つ線形方程式を普通に解こうとすると 回程度の計算が必要であることから,これが非常に良い性質であることが見てとれます.

    が下三角行列であることは, の正則性の観点からも重要です.下三角行列に関する重要な事実として,行列式の値が対角成分の積に等しいというものがあります. が正則 の行列式の値が非零 であることから, は 対角成分が全て非零でありさえすれば正則 であることが保証されます.

    • 長さ で値が全て 0 の配列 に対して, 個の以下のクエリを適用する.
      • クエリ : なる各整数 について, に を加算する

      というような数列を区間に足していくイメージです. ここでは簡単のため公比 2 の等比数列を考えていますが,他の公比の場合も同様の議論が可能です.

      この問題を imos 法と同様にして処理することを考えましょう. 重要な性質は,各クエリベクトルにおいて 端である 付近以外では という線形の関係式が成り立つ ことです. このことを考慮すれば, をスパースにするためには, として対角成分が , 成分が ,それ以外が であるようなものを取れば良さそうです. 例えば のときは

      の計算,すなわち なる を求める操作は,

      となります.毎回値を 2 倍しながら累積和を取るイメージですね.

      f:id:Theory_and_Me:20200823171245p:plain

      具体例で見てみましょう.

      フィボナッチ数列

      • 長さ で値が全て 0 の配列 に対して, 個の以下のクエリを適用する.
        • クエリ : なる各整数 について, フィボナッチ数列の一般項 に を加算する.ただし, は 番目のフィボナッチ数.

        この問題を imos 法と同様にして処理することを考えましょう. 重要な性質は,各クエリベクトルにおいて 端である 付近以外では,フィボナッチ数列の定義より という線形の関係式が成り立つ ことです. このことを考慮すれば, をスパースにするためには, として対角成分が , 成分及び 成分が ,それ以外が であるようなものを取れば良さそうです. 例えば のときは

        の計算,すなわち なる を求める操作は,

        f:id:Theory_and_Me:20200823171257p:plain

        具体例を見てみましょう.

        線形漸化式で定義される数列

        フィボナッチ数列以外でも,なんらかの線形漸化式で定義される数列にもここでの議論が応用できます. まさに冒頭で挙げた問題である Add Recursive Sequence はこれを問うている問題であり,同様の考え方で解くことができます.

        注意点としては,線形漸化式の項数が多くなればなるほど,計算量が増えていくということです. 項間漸化式であれば, フィボナッチ数列の一般項 フィボナッチ数列の一般項 をかけた後のクエリベクトルの非零要素の数は最大 個となるため,一度の加算に必要な計算量は最大 回程度となります. また,最後に を掛ける操作にも 回程度の計算が必要になります.

        線形代数を通してみると imos 法の理解が深まり,さらに拡張することができることが分かったと思います. 何かコメントやご意見があればご遠慮なくお願いします. この記事を書くきっかけとなった問題を作り,記事に関してコメントを下さった opt さんに感謝します.

        厳選!フィボナッチ・フルコース~フィボナッチ数のマニアックな世界へ~

        ただし、\(F_1=F_2=1\)とします。これは漸化式といって、前の番号の数の情報によって新たな数が構成されていく仕組みになっています。こうして得られる数列をフィボナッチ数列、そしてフィボナッチ数列に現れる数をフィボナッチ数と呼びます。
        フィボナッチ数は前2つの数を足すことによって構成していきます。例えば、1番目と2番目は\(1\)であることから3番目は\(1+1=2\)。4番目は\(1+2=3\)、5番目は\(2+3=5\)となります。最初のいくつかのフィボナッチ数を求めてみましょう。

        2.フィボナッチ・フルコース

        ①.フィボナッチ数の整除性(オードブル)

        \(p\) を\(5\)で割って\(1\)または\(4\)余る素数とする(たとえば\(11\), \(19\)など)。このとき\(p-1\)離れたフィボナッチ数たちの差は必ず\(p\)の倍数になる。つまり、以下が成り立つ。

        これは中々エキゾチック。ちょっと確かめてみましょう!
        \(p=11\) とします。適当に8番目のフィボナッチ数\(F_8=21\)をとってきましょう。定理によると\(p-1=10\)個進んだ18番目のフィボナッチ数\(F_\)を見てみます。すると\(F_=2584\)。結構大きい数になりますね。果たして差は\(11\)の倍数になるのでしょうか?さっそく計算してみましょう。

        $$F_-F_9=4181-34=4147=11 \times 377$$

        ②.Lameの定理(スープ)

        なんと、Euclidの互除法の回数は\(5n\)回で評価できるのです。しかも、隣り合うフィボナッチ数のペアの場合、最も作業回数が多い(めんどくさい)とのこと!
        例えば、\(144\)と\(89\)のペアを考えて互除法を行いましょう。このとき小さい方の\(89\)の桁は\(2\)桁なので、定理によると\(5\times 2=10\)回も互除法を行わなければならないようです。実際に

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