2021/02/15~19の利益報告
【取引対象】
・ GOLD
【資金】
・スタート時 →入金:¥42,721(¥-139967)
・エンド時 →¥60,744(¥-121,944)
【トレード内容】
ルールに忠実にトレードできてる。
ルール通りでないエントリーは精神的に辛い 。
ダイバージェンスストラテジー ver.1
自分へのメモ用に残しておきます🤔
RSIは14
lot計算部分は上手く動作していないので改善が必要
//@version=4
strategy(title="RSI Divergence Indicator", overlay=false, pyramiding=1, default_qty_value=1, default_qty_type=strategy.fixed, initial_capital=30000, currency=currency.JPY)
//変数定義
len = input(title="RSI Period", minval=1, defval=14)
src = input(title="RSI Source", defval=close)
lbR = input(title="Pivot Lookback Right", defval=2)
lbL = input(title="Pivot Lookback Left", defval=5)
takeProfitRSILevel = input(title="Take Profit at RSI Level", minval=70, defval=75)
rangeUpper = input(title="Max of Lookback Range", defval=70)
rangeLower = input(title="Min of Lookback Range", defval=5)
plotBull = input(title="Plot Buli", defval=true)
plotHiddenBull = input(title="Plot Hidden Bull", defval=true)
plotBear = input(title="Plot Bear", defval=true)
plotHiddenBear = input(title="Plot Hidden Bear", defval=true)
//資金管理//
strategy.initial_capital → スタート時の資金
// strategy.netprofit → 累計損益
lot = input(defval=10000)
unit_val_pct = input(defval=0.01)
balance = strategy.initial_capital + strategy.netprofit
atr = ema (tr ,20)atr_pct = 0.5 * 100 * lot
unit = balance * unit_val_pct
amount = round(unit/ atr_pct) * lot
//利確・損切り
inpTakeProfit = input(defval=30, title="Take Profit", minval=0)
inpStopLoss = input(defval=10, title="Stop Loss", minval=0)
inpTrailStop = input(defval=10, title="Trailing Stop Loss", minval=0)
inpTrailOffset = input(defval=0, title="Trailing Stop Loss Offset", minval=0)
useTakeProfit = inpTakeProfit >= 1 ? inpTakeProfit : na
useStopLoss = inpStopLoss >= 1 ? inpStopLoss : na
useTrailStop = inpTrailStop >= 1 ? inpTrailStop : na
useTrailOffset = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na
bearColor = color.purple
bullColor = color.green
hiddenBullColor = color.new(color.green, 80)
hiddenBearColor = color.new(color.red, 80)
textColor = color.white
noneColor = color.new(color.white, 100)
osc = rsi(src, len)
plot(osc, title="RSI", linewidth=2, color=#8D1699)
hline(50, title="Middle Line", linestyle=hline.style_dotted)
obLevel = hline(70, title="Overbought", linestyle=hline.style_dotted)
osLevel = hline(30, title="Oversold", linestyle=hline.style_dotted)
fill(obLevel, osLevel, title="Background", color=#9915FF, transp=90)
plFound = na(pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true
phFound = na(pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true
_inRange(cond) =>
bars = barssince(cond == true)
rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper
//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bullish
// Osc: Higher Low
oscHL = osc[lbR] > valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])
// Price: Lower Low
priceLL = low[lbR] < valuewhen(plFound, low[lbR], 1)
bullCond = plotBull and priceLL and oscHL and plFound
plot(
plFound ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Regular Bullish",
linewidth=2,
color=(bullCond ? bullColor : noneColor), transp=0
)
plotshape(
bullCond ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Regular Bullish Label",
text=" Bull ",
style=shape.labelup,
location=location.absolute,
color=bullColor,
textcolor=textColor,
transp=0
)
//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bullish
// Osc: Lower Low
oscLL = osc[lbR] < valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])
// Price: Higher Low
priceHL = low[lbR] > valuewhen(plFound, low[lbR], 1)
hiddenBullCond = plotHiddenBull and priceHL and oscLL and plFound
plot(
plFound ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Hidden Bullish",
linewidth=2,
color=(hiddenBullCond ? hiddenBullColor : noneColor),
transp=0
)
plotshape(
hiddenBullCond ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Hidden Bullish Label",
text=" H Bull ",
style=shape.labelup,
location=location.absolute,
color=bullColor,
textcolor=textColor,
transp=0
)
longCondition=bullCond or hiddenBullCond
//? osc[lbR] : na
//hiddenBullCond
//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bearish
// Osc: Lower High
oscLH = osc[lbR] < valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])
// Price: Higher HighpriceHH = high[lbR] > valuewhen(phFound, high[lbR], 1)
bearCond = plotBear and priceHH and oscLH and phFound
plot(
phFound ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Regular Bearish",
linewidth=2,
color=(bearCond ? bearColor : noneColor),
transp=0
)
plotshape(
bearCond ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Regular Bearish Label",
text=" Bear ",
style=shape.labeldown,
location=location.absolute,
color=bearColor,
textcolor=textColor,
transp=0
)
//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bearish
// Osc: Higher High
oscHH = osc[lbR] > valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])
// Price: Lower HighpriceLH = high[lbR] < valuewhen(phFound, high[lbR], 1)
hiddenBearCond = plotHiddenBear and priceLH and oscHH and phFound
plot(
phFound ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Hidden Bearish",
linewidth=2,
color=(hiddenBearCond ? hiddenBearColor : noneColor),
transp=0
)
plotshape(
hiddenBearCond ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Hidden Bearish Label",
text=" H Bear ",
style=shape.labeldown,
location=location.absolute,
color=bearColor,
textcolor=textColor,
transp=0
)
longCloseCondition=crossover(osc,takeProfitRSILevel) or bearCond
//エントリー
strategy.entry(id="RSIDivLE", qty=10, long=true,when=longCondition)
strategy.exit(id="RSIDivLE", loss = useStopLoss, profit = useTakeProfit, trail_points=useTrailStop)
strategy.entry(id="RSIDivSE", qty=10, long=true, when=longCloseCondition)
strategy.exit(id="RSIDivSE", loss = useStopLoss, profit = useTakeProfit, trail_points=useTrailStop)
【夏に向けて恋人を!】恋愛の科学(越智啓太)を読んで
こんにちは、ナッツです!
今回は恋愛の科学(越智啓太)を読んだ感想を書いてます。
恋人作りに使える統計なんかもあるので良ければどうぞ🙇♀️
気になることがあればメッセージください!嬉しいです✨
ただし、
本の要約(自分用なので悪しからず。笑)
愛情尺度・尊敬尺度・友情尺度(ルービンの愛情・好意尺度を日本版に改変)
・友情と愛情の相関係数が0.610と高く、友情が愛情に転化する可能性は大きい
「一緒にいて楽しい」「一緒に遊びに行きたい」
・尊敬と愛情も相関係数が0.509と高く、尊敬が愛情に転化する可能性もある
「とても信頼できる人」「周りから賞賛されるような人」
→さらに、パス解析をすると交際満足度を直接規定しているのは”友情”だと分かる
→つまり「愛しているか」より「一緒にいて楽しい」「一緒にいて落ち着く」の方が大事
→交際の進展も友情が関係(相関係数0.341、交際期間との相関は0.149)
スタンバーグの愛の三角理論
→愛情を「親密性」「情熱」「コミットメント」の3つの要素で測定
→出来た三角形から様々な愛に分類
・2010年にアーメトグルらの研究でイギリス在住の老若男女1万6000人を対象に
インターネット調査を実施
→コミットメントと交際期間は正の相関、情熱とは負の相関
→つまり、コミットメントが高いと交際期間が長くなる
逆に情熱が高いと交際期間が短くなる
リーのラブスタイル理論
→愛を6つの因子(愛の三原色:エロス・ルダス・ストルゲ、二次的三原色:プラグマ・マニア・アガペ)で分析、スタンバーグより人気
→これを尺度にしたのが「リーのラブスタイル尺度」(ヘンドリック夫妻:1989、1998)
・エロス:情熱的・ロマンチックな愛
・ルダス:ゲームのような深入りしない愛
・ストルゲ:友情のような愛
・プラグマ:実用的で計算高い愛 → ルダスとストルゲの間
・マニア:偏執的な愛 → エロスとルダスの間
・アガペ:愛他的で惜しみなく与える愛 → エロスとストルゲの間
→カップル間の相関はエロスとストルゲが高かった(0.56 , 0.40)
交際満足度ではエロスが高め(男性:0.40、女性:0.49)
ルダスが低める(男性:−0.55、女性:−0.47)
・ヘンドリック夫妻(1989)によって
愛は結局「親密性・友愛」的な要素と「情熱」的な要素で全体の分散の46%が説明できる
女性のメイク
→したほうが魅力的になる
→ただし、グラマラスになるとすっぴんよりは良いが、ナチュラルに劣る
→つまり、”ナチュラル”メイクが最善
吊橋効果
・効果はあるが、イケメン・美女に限る(悲しい事実😂)
→イケメン・美女でない場合、魅力を低下させることがわかっている
・ジェットコースターの場合はイケメン・美女でも魅力が低下する
告白
・「気持ち+どうしてほしいか」が最強
→「お前は俺についてくればいい」のような強引な告白は”ブーメラン効果”により
失敗しやすくなる
・交際が始まってから3ヶ月以内が良い
・夜のほうが成功率が高くなる
感想
恋愛に関する様々な研究とその結果をもとに、恋愛での正攻法を教えてくれる。
本の中では自分の恋愛観を測定するための工夫もあり、とても楽しく読める。