MLMAで様々な情報を出す「[Quadapt] Machine Learning Trader」

2026年7月14日

機械学習の考え方を取り入れたMLMAと呼ばれるトレンドモデルを中心に、売買シグナル、オーダーブロック、リテスト判定、フィボナッチによる利確目標、損切りライン、マルチタイムフレーム分析などを統合した多機能インジです。

名称には「Machine Learning」という言葉が含まれていますが、将来の価格を人工知能が確実に予測するツールではありません。

価格データに対してカーネル回帰などの数学的処理を行い、相場の方向性やシグナルの品質を判断しやすくする分析支援ツールです。

主な機能は次のとおりです。

これらの機能を1つのインジケーターにまとめることで、複数の分析材料を同じチャート上で確認できるように設計されています。

MLMAとは

MLMAは「Machine Learning Moving Average」の略で、日本語では機械学習型移動平均線と表現できます。

一般的な移動平均線は、一定期間の価格を単純平均したり、直近の価格に大きな比重を与えたりして算出します。

たとえば、単純移動平均線のSMA、指数平滑移動平均線のEMA、加重移動平均線のWMAなどが代表的です。

一方、Machine Learning TraderのMLMAでは、カーネル回帰と呼ばれる数学的な手法を利用して、価格の流れを滑らかに推定します。

単純に過去の価格を平均するのではなく、データ同士の距離や関係性に応じて重み付けを行い、相場の基調となるトレンドを推定する仕組みです。

MLMAでは、回帰処理の方法も選択できます。

これらは価格データからトレンドを推定するための異なる計算方式です。

GPRはガウス過程回帰、KRRはカーネルリッジ回帰、SVRはサポートベクター回帰を意味します。

専門的な名称が並んでいますが、実際のトレードで重要なのは、それぞれの理論を完全に理解することではありません。

設定を変更した際に、ラインが価格に対してどの程度速く反応するか、トレンド転換時にどの程度遅れるか、レンジ相場でどれだけノイズが増えるかを確認することが重要です。

Machine Learning Traderには、強気と弱気のオーダーブロックを検出する機能が搭載されています。

オーダーブロックとは、大きな値動きが始まる前に形成された価格帯を意味します。

SMCやICTと呼ばれる分析手法では、機関投資家などの大口注文が入った可能性のあるゾーンとして注目されます。

ただし、実際に機関投資家の注文状況を直接確認できるわけではありません。

チャート上のローソク足、値幅、出来高、モメンタム、相場構造などをもとに、重要である可能性が高い価格帯を推定したものです。

Machine Learning Traderでは、次のような要素を使ってオーダーブロックを判定します。

検出されたオーダーブロックは、チャート上にボックスとして表示できます。

ボックスには出来高や品質情報を表示することも可能です。

リンク先をクリックしてインジケーターのページへ飛んだら、下にスクロールして「お気に入りインジケーターに追加」のボタンをクリックします。

TradingViewのチャートを表示して、上部メニューの「インジケーター」をクリックして、「お気に入り」中にインジケーターが追加されていることを確認してください。インジケーターをクリックすると、チャートに表示されます。

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