『経済指標を取り込む』

『経済指標発表時にＥＡを停止させて、取引を回避し・・・・』良く聞く言葉です。
今回は、この行動が正解なのかを検証する方法（今回は、視覚的に）を考えてみました。
結論から言えば、以下の図のようにチャート上に経済指標を表示させるインジケーターを作りました。
 
作成方法：
①データ収集（これが最も重要になります。）
※今回は、『 為替相場過去の経済指標 』のデータベースを使用させて頂きました。
1-1：各国の為替指標データベースをクリック。
1-2：データをコピペし、テキストファイルとして保存する。
（※見出しの段落を調整しておいてください下図参照）
                 
②データの加工及び保存
※①で取得したデータは、Tab区切りのテキストデータになっているので、CSVファイルに変換します。
※今回は、『 ＣＧＩ制作・提供サイト ＣＧＩＫＯＮ （ シージーアイコン ）』のサイトを利用しました。
2-1：上記サイトの【便利ツール】⇒【ファイル変換】を選択し、【参照…】にて①で作成したテキストファイルを選択し、【TSV⇒CSV】を選択します。その後、変換されたＣＳＶファイルを保存します。
2-2：2-1で変換されたＣＳＶファイルを表計算ソフトで開き、以下の列以外を削除します。
≪【年】【月】【日】【時間】【指標】【予想】【結果】【前回】≫
                
※今回は、検証用のため上記に絞り込みました。
2-3：対象ファイルを（……./Meta Trader/experts/files）に保存します。
③ＭＴ４への表示
   3-1：使用インジケーター名【Economic_Calendar.mq4】
3-2：パラメーターの説明
Ａ【 string File】 保存したファイル名（拡張子含む）
Ｂ【 ClientTime_GMT】サーバータイム修正（時間単位）
Ｃ【 Object_Type】    表示形態の選択（21：テキスト表示 22:マーク表示）
Ｄ【 Font_Size】 表示サイズ
Ｅ【Index_Color】 表示色
Ｆ【 start】     表示位置（初値からのシフト数）
Ｇ【 step】 同時位置に表示位置がなった場合のシフト数
Ｈ【Check】   〈 true 〉なら表示内容をファイル（Check.cvs）に保存します。
3-3：夏時間 考慮していません。
3-4：注意事項
表示がおかしい場合は、【FileSeek(handle,35,SEEK_CUR);//2行目ませシフト（バイト数）】の<<35>>を変更してみてください。
④まとめ
経済指標をＭＴ４のチャートに取り入れることにより、経済指標がどの程度チャートに反映されるかわかると思います。 また、今回は、視覚化が目的でしたがこれを取り入れたＥＡの開発も面白いかもしれません。（夏時間の問題がありますが・・）そして、今回使用させて頂いたデータを公開されている『 為替相場過去の経済指標 』のサイトの作成者様に感謝申し上げます。

ベキ分布？

『ベキ分布』に衝撃を受けて、半年近くが過ぎました。
今回は、初値と終値の絶対差がベキ分布になるか確かめてみました。
まず、『ベキ分布』とは、べき乗則に従うグラフ（分布）で、特徴は、ロングテール部をもち両対数グラフにおいて線形をみせるものである！とあります。 下図は、参考図です。


【作成手順】
①各時間軸の初値-終値の絶対値を求める。
②スタージェスの公式により階級数を決定する。（ｋ：階級数　ｎ：データ数）

③最大値/階級数でピッチ（間隔）を計算し、ヒストグラムを作成する。

上記方法により以下の結果が出ました。 上記内容を両対数グラフにしたのが下図です。

【結果より】
予想では、すべての時間軸で線形が確認出来ると思いましたが、以外に、線形を見せたのはM1・M5 程度でM30からは、全体的に丸みのあるグラフができました。
今回の結果として、時間軸が大きくなるに連れてベキ分布からズレていく傾向があることが分かりました。 また、１DAYのグラフを見ると片対数グラフで正規分布となる対数正規分布ではなく、両対数グラフ上で正規分布を見せているようにも見えます。
ベキ分布の要因が、『人は、限定合理的に行動する。』（引用：行動経済学　著：友野典男）であれば、時間と共に限定が解除されている証かもしれません。

【雑記】
まず、以下の質問を考えてみてください。
『あなたの恋人が、奇病【感染率１万分の１・致死率100％】の検査【精度99％】を行った結果、陽性であることが分かりました。あなたはどうしますか？』 私なら、結果を受け入れることができず、恋人にかける言葉も見つからなくなるでしょう。 つまり、直観的に、恋人は、ほぼ確実に、この奇病によって永遠の眠りにつくと思いこみます。
しかし、よく考えてみると！ 【100万人がこの検査を行ったとすると】 感染者数：100人（うち検査で陽性反応が出た人、99人） 非感染者のうち陽性反応があった人数：（100万-100）×0.01＝9999人 陽性反応があった人数：10098人　陽性反応があった人の感染確率：約１%（0.00980） 感染確率は、約100倍になったが約１％という事は、『ほぼ確実に』とは到底言えません。 『恋人に、再検査を勧める』が、理想の答えとなります。 『合理的な行動』とは、非常に難解であります。