日銀の為替介入を検知するフーリエ逆変換mql4プログラム

Deep Seekの回答

 # MQL4プログラム: 

為替介入前の波形分析 以下は、FXチャートの価格データをフーリエ変換し、上位10成分を分解して表示するMQL4プログラムです。このプログラムは、為替介入の影響が表れる前の市場波形を分析するために設計されています。

```mql4 //+------------------------------------------------------------------+ //| FourierAnalysis.mq4 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Software Corp. | //| https://www.metaquotes.net/ | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Software Corp." #property link "https://www.metaquotes.net/" #property version "1.00" #property strict #property indicator_separate_window #property indicator_buffers 11 #property indicator_plots 11 #property indicator_type1 DRAW_LINE #property indicator_color1 clrRed #property indicator_style1 STYLE_SOLID #property indicator_width1 1 // 同様に他のバッファも設定 (indicator_type2～11, indicator_color2～11など) // 入力パラメータ input int SampleSize = 256; // 分析サンプルサイズ (2のべき乗推奨) input int DominantComponents = 10; // 表示する主要成分数 input double NoiseThreshold = 0.05; // ノイズ閾値 // バッファ double OriginalBuffer[]; double ComponentBuffers[10][]; double MagnitudeBuffer[]; // フーリエ変換用の配列 double realPart[]; double imagPart[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| カスタムインディケーター初期化関数 | //+------------------------------------------------------------------+ int OnInit() { // バッファ初期化 SetIndexBuffer(0, OriginalBuffer); SetIndexLabel(0, "Original"); for(int i = 0; i < DominantComponents; i++) { SetIndexBuffer(i+1, ComponentBuffers[i]); SetIndexLabel(i+1, "Component " + IntegerToString(i+1)); SetIndexStyle(i+1, DRAW_LINE, STYLE_SOLID, 1, componentColors[i % 10]); } SetIndexBuffer(DominantComponents+1, MagnitudeBuffer); SetIndexLabel(DominantComponents+1, "Magnitude"); // 配列のリサイズ ArrayResize(realPart, SampleSize); ArrayResize(imagPart, SampleSize); // 短い名前を表示 IndicatorShortName("Fourier Analysis (" + IntegerToString(DominantComponents) + " components)"); return(INIT_SUCCEEDED); } //+------------------------------------------------------------------+ //| カスタムインディケーター反復関数 | //+------------------------------------------------------------------+ int OnCalculate(const int rates_total, const int prev_calculated, const datetime &time[], const double &open[], const double &high[], const double &low[], const double &close[], const long &tick_volume[], const long &volume[], const int &spread[]) { int limit = rates_total - prev_calculated; if(limit <= 0) return(0); // 最新のSampleSize分のデータを取得 int startPos = rates_total - SampleSize; if(startPos < 0) startPos = 0; // 元データをバッファにコピー for(int i = startPos; i < rates_total; i++) { int bufferIndex = i - startPos; OriginalBuffer[bufferIndex] = close[i]; realPart[bufferIndex] = close[i]; imagPart[bufferIndex] = 0.0; } // フーリエ変換を実行 FastFourierTransform(realPart, imagPart, SampleSize, false); // 振幅を計算し、上位成分を特定 struct Component { int index; double magnitude; }; Component components[]; ArrayResize(components, SampleSize/2); for(int i = 0; i < SampleSize/2; i++) { components[i].index = i; components[i].magnitude = MathSqrt(realPart[i]*realPart[i] + imagPart[i]*imagPart[i]); } // 振幅でソート ArraySort(components, WHOLE_ARRAY, 0, MODE_DESCEND); // 上位成分のみを保持（他の成分はゼロにする） double dominantReal[10] = {0}; double dominantImag[10] = {0}; for(int i = 0; i < MathMin(DominantComponents, SampleSize/2); i++) { int idx = components[i].index; if(components[i].magnitude > NoiseThreshold) { dominantReal[i] = realPart[idx]; dominantImag[i] = imagPart[idx]; } } // 逆フーリエ変換用に他の成分をゼロにする ZeroMemory(realPart); ZeroMemory(imagPart); for(int i = 0; i < DominantComponents; i++) { int idx = components[i].index; realPart[idx] = dominantReal[i]; imagPart[idx] = dominantImag[i]; // 対称成分も設定 if(idx > 0 && idx < SampleSize/2) { realPart[SampleSize-idx] = dominantReal[i]; imagPart[SampleSize-idx] = -dominantImag[i]; } } // 逆フーリエ変換を実行 FastFourierTransform(realPart, imagPart, SampleSize, true); // 各成分をバッファに格納 for(int i = 0; i < SampleSize; i++) { for(int j = 0; j < DominantComponents; j++) { ComponentBuffers[j][i] = (j < MathMin(DominantComponents, SampleSize/2)) ? (dominantReal[j] * MathCos(2*M_PI*j*i/SampleSize) - dominantImag[j] * MathSin(2*M_PI*j*i/SampleSize)) / SampleSize : 0; } } return(rates_total); } //+------------------------------------------------------------------+ //| 高速フーリエ変換 (FFT) | //+------------------------------------------------------------------+ void FastFourierTransform(double &real[], double &imag[], int n, bool inverse) { int i, j, k, m; double angle, wtemp, wr, wpr, wpi, wi, theta; double tempr, tempi; // ビットリバース j = 0; for(i = 0; i < n-1; i++) { if(i < j) { tempr = real[i]; tempi = imag[i]; real[i] = real[j]; imag[i] = imag[j]; real[j] = tempr; imag[j] = tempi; } k = n >> 1; while(k <= j) { j -= k; k >>= 1; } j += k; } // ダニエルソン・ランゾス法 m = 2; while(m <= n) { theta = (inverse ? -2.0 : 2.0) * M_PI / m; wtemp = MathSin(0.5 * theta); wpr = -2.0 * wtemp * wtemp; wpi = MathSin(theta); wr = 1.0; wi = 0.0; for(i = 0; i < m/2; i++) { for(j = i; j < n; j += m) { k = j + m/2; tempr = wr * real[k] - wi * imag[k]; tempi = wr * imag[k] + wi * real[k]; real[k] = real[j] - tempr; imag[k] = imag[j] - tempi; real[j] += tempr; imag[j] += tempi; } wtemp = wr; wr += wr * wpr - wi * wpi; wi += wi * wpr + wtemp * wpi; } m <<= 1; } // 逆変換の場合、正規化 if(inverse) { for(i = 0; i < n; i++) { real[i] /= n; imag[i] /= n; } } } // コンポーネントの色 color componentColors[10] = { clrBlue, clrGreen, clrMagenta, clrDarkOrange, clrDarkTurquoise, clrGold, clrDarkOrchid, clrLime, clrDarkViolet, clrDodgerBlue }; ```  

 ## プログラムの特徴

 1. **リアルタイム分析**: 最新の価格データを常に分析し、波形を分解します 

 2. **上位10成分表示**: 最も影響力のある10の周波数成分を抽出して表示 

 3. **ノイズフィルタリング**: 小さな振幅の成分をノイズとして除外可能 

 4. **可視化**: 各成分を異なる色で表示し、視覚的にわかりやすく

 ## 使用方法 

 1. このコードをMetaEditorで新しいカスタムインディケーターとして保存 

 2. チャートにインディケーターを追加

 3. パラメータでサンプルサイズや表示成分数を調整可能

 ## 注意点 - サンプルサイズは2のべき乗（256, 512など）を推奨 - 大量のデータ処理を行うため、パフォーマンスに影響する可能性あり - フーリエ変換は過去データに基づく分析であるため、未来予測ではない このプログラムは、為替介入前の市場の周期性やトレンド成分を分析するのに役立ちます。

 Geminiの回答

```mql4 //+------------------------------------------------------------------+ //| FourierAnalysis.mq4 | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Software Corp." #property link "https://www.metaquotes.net/" #property version "1.10" // 改善版 #property strict #property indicator_separate_window #property indicator_buffers 1 + 10 // 元データ + 上位10成分 #property indicator_plots 1 + 10 #property indicator_type1 DRAW_LINE #property indicator_color1 clrRed #property indicator_style1 STYLE_SOLID #property indicator_width1 1 // 他のプロパティはOnInitで動的に設定 // 入力パラメータ input int SampleSize = 256; // 分析サンプルサイズ (2のべき乗推奨) input int DominantComponents = 10; // 表示する主要成分数 input double NoiseThreshold = 0.05; // ノイズ閾値 // バッファ double OriginalBuffer[]; double ComponentBuffers[10][]; // 各成分の時系列データを格納 double MagnitudeBuffer[]; // フーリエ変換用の配列 double realPart[]; double imagPart[]; // コンポーネントの色（OnInitで動的に割り当てる） color componentColors[]; //+------------------------------------------------------------------+ //| カスタムインディケーター初期化関数 | //+------------------------------------------------------------------+ int OnInit() { // バッファ初期化 SetIndexBuffer(0, OriginalBuffer); SetIndexLabel(0, "Original"); // 成分バッファとプロットの動的設定 ArrayResize(componentColors, DominantComponents); for(int i = 0; i < DominantComponents; i++) { ArrayResize(ComponentBuffers[i], SampleSize); SetIndexBuffer(i + 1, ComponentBuffers[i]); SetIndexLabel(i + 1, "Component " + IntegerToString(i + 1)); SetIndexStyle(i + 1, DRAW_LINE, STYLE_SOLID, 1, GetColorByIndex(i)); SetIndexPlot(i + 1, PLOT_LINE); } // 振幅バッファ（現在は未使用だが、将来的に利用可能） SetIndexBuffer(DominantComponents + 1, MagnitudeBuffer); SetIndexLabel(DominantComponents + 1, "Magnitude"); // 配列のリサイズ ArrayResize(realPart, SampleSize); ArrayResize(imagPart, SampleSize); // 短い名前を表示 IndicatorShortName("Fourier Analysis (" + IntegerToString(DominantComponents) + " components)"); return(INIT_SUCCEEDED); } // 指定されたインデックスから色を取得する関数 color GetColorByIndex(int index) { color predefinedColors[] = { clrBlue, clrGreen, clrMagenta, clrDarkOrange, clrDarkTurquoise, clrGold, clrDarkOrchid, clrLime, clrDarkViolet, clrDodgerBlue, clrRed, clrYellow, clrCyan, clrBrown, clrCoral }; return(predefinedColors[index % ArraySize(predefinedColors)]); } //+------------------------------------------------------------------+ //| カスタムインディケーター反復関数 | //+------------------------------------------------------------------+ int OnCalculate(const int rates_total, const int prev_calculated, const datetime &time[], const double &open[], const double &high[], const double &low[], const double &close[], const long &tick_volume[], const long &volume[], const int &spread[]) { int limit = rates_total - prev_calculated; if(limit <= 0) return(0); // 最新のSampleSize分のデータを取得 int startPos = MathMax(0, rates_total - SampleSize); // 元データをバッファにコピー for(int i = startPos; i < rates_total; i++) { int bufferIndex = i - startPos; OriginalBuffer[bufferIndex] = close[i]; realPart[bufferIndex] = close[i]; imagPart[bufferIndex] = 0.0; } // フーリエ変換を実行 FastFourierTransform(realPart, imagPart, SampleSize, false); // 振幅を計算し、上位成分を特定 struct Component { int index; double magnitude; }; CArray components; components.Resize(SampleSize / 2); for(int i = 0; i < SampleSize / 2; i++) { Component comp; comp.index = i; comp.magnitude = MathSqrt(realPart[i] * realPart[i] + imagPart[i] * imagPart[i]); components.At(i, comp); } components.Sort(); // デフォルトでmagnitudeの昇順ソート // 上位成分のインデックスを格納 int dominantIndices[10]; ZeroMemory(dominantIndices); int dominantCount = 0; for(int i = components.Total() - 1; i >= 0 && dominantCount < DominantComponents; i--) { Component comp; components.At(i, comp); if(comp.magnitude > NoiseThreshold) { dominantIndices[dominantCount] = comp.index; dominantCount++; } } // 逆フーリエ変換用の配列を初期化 double reconstructedReal[256]; double reconstructedImag[256]; ArrayInitialize(reconstructedReal, 0.0); ArrayInitialize(reconstructedImag, 0.0); // 上位成分の周波数成分を逆変換用の配列に格納 for(int i = 0; i < dominantCount; i++) { int index = dominantIndices[i]; reconstructedReal[index] = realPart[index]; reconstructedImag[index] = imagPart[index]; // 対称成分も設定 if(index > 0 && index < SampleSize / 2) { reconstructedReal[SampleSize - index] = realPart[index]; reconstructedImag[SampleSize - index] = -imagPart[index]; } } // 逆フーリエ変換を実行 FastFourierTransform(reconstructedReal, reconstructedImag, SampleSize, true); // 各主要成分の波形を計算してバッファに格納 for(int i = 0; i < SampleSize; i++) { for(int j = 0; j < DominantComponents; j++) { ComponentBuffers[j][i] = 0.0; if(j < dominantCount) { int index = dominantIndices[j]; ComponentBuffers[j][i] = (reconstructedReal[index] * MathCos(2 * M_PI * index * i / SampleSize) - reconstructedImag[index] * MathSin(2 * M_PI * index * i / SampleSize)) / SampleSize * 2; // 逆変換後のスケール調整 if(index == 0) ComponentBuffers[j][i] /= 2; // DC成分の調整 } } } return(rates_total); } //+------------------------------------------------------------------+ //| 高速フーリエ変換 (FFT) | //+------------------------------------------------------------------+ void FastFourierTransform(double &real[], double &imag[], int n, bool inverse) { int i, j, k, m; double angle, wtemp, wr, wpr, wpi, wi, theta; double tempr, tempi; // ビットリバース j = 0; for(i = 0; i < n - 1; i++) { if(i < j) { tempr = real[i]; tempi = imag[i]; real[i] = real[j]; imag[i] = imag[j]; real[j] = tempr; imag[j] = tempi; } k = n >> 1; while(k <= j) { j -= k; k >>= 1; } j += k; } // ダニエルソン・ランゾス法 m = 2; while(m <= n) { theta = (inverse ? -2.0 : 2.0) * M_PI / m; wtemp = MathSin(0.5 * theta); wpr = -2.0 * wtemp * wtemp; wpi = MathSin(theta); wr = 1.0; wi = 0.0; for(i = 0; i < m / 2; i++) { for(j = i; j < n; j += m) { k = j + m / 2; tempr = wr * real[k] - wi * imag[k]; tempi = wr * imag[k] + wi * real[k]; real[k] = real[j] - tempr; imag[k] = imag[j] - tempi; real[j] += tempr; imag[j] += tempi; } wtemp = wr; wr += wr * wpr - wi * wpi; wi += wi * wpr + wtemp * wpi; } m <<= 1; } // 逆変換の場合、正規化 if(inverse) { for(i = 0; i < n; i++) { real[i] /= n; imag[i] /= n; } } } ```