フィボナッチ数列C++
この例では、最初に、入力ストリームと出力ストリームのライブラリを使用してcinストリームとcoutストリームを有効にします。さらに、このライブラリを通じてユーザーの関与も促進されます。 メインプログラム内で、2つの整数型変数を取得し、それらをゼロ値として宣言します。 ゼロとして初期化され、後で使用するために配置される別の次の項の変数も使用されます。 フィボナッチ数列に必要な数を入力するようにユーザーに求めます。 つまり、出力として表示される行数は、ユーザーの入力によって異なります。 ユーザーが入力する特定の番号、結果にはこれらの行に回答が含まれます。
シーケンスを計算するためにユーザーが入力した特定の数まで反復するための「for」ループが必要です。 これは、数行による一種の制限です。 ifステートメントを使用して番号を確認します。 1つである場合は、変更せずにそのまま表示します。 同様に、2番目の番号も同様に表示されます。 フィボナッチ数列では、最初の2つの数字が表示されます。 先に進むために、continueステートメントを使用しました。 級数をさらに計算するために、両方の値を追加します。 そしてこれはシリーズの3番目の番号になります。 そのスワッピングプロセスが開始された後、最初の変数には2番目の変数の値が割り当てられ、2番目の変数にはnextterm変数に格納されている3番目の値が含まれます。
Nextterm = t1 + t2;
T2=次の用語;
これで、各値がコンマで区切られて表示されます。 コンパイラを介してコードを実行します。 「-o」は、入力ファイルに存在するコードの出力を保存するために使用されます。
$ g ++ -o fib fib.c
$ . / fib
プログラムが実行されると、ユーザーは入力した番号を入力するように求められることがわかります7。 その場合、フィボナッチ数列が7番目に到達した時点に関係なく、結果は7行になります。 点。
例2
この例には、次の項の値を制限することによるフィボナッチ数列の計算が含まれます。 これは、フィボナッチ数列を必要な範囲で指定された数を提供することによってカスタマイズできることを意味します。 前の例とは異なり、結果は行数ではなく、数値で指定された系列の数に依存します。 メインプログラムから始めます。変数は同じであり、ユーザーの関与のアプローチも同じです。 したがって、最初の2つの変数は開始時にゼロとして初期化され、次の項の変数はゼロとして宣言されます。 次に、ユーザーが番号を入力します。 次に、常に0と1である最初の2つの用語が表示されます。
Nextterm = t1 + t2;
例3
ここで説明するこのソースコードには、フィボナッチ数列を計算する別の方法が含まれています。 これまで、メインプログラム内でシリーズを計算してきました。 この例では、別の関数を使用してこの数列を計算します。 関数内では、プロセスを続行するために再帰呼び出しが行われます。 したがって、これは再帰の例でもあります。 関数は、級数が計算されるまでのパラメーターの数値を取ります。 この番号はメインプログラムから送信されます。 ifステートメントを使用して数値が1以下であるかどうかを確認し、系列を計算するために少なくとも2つの数値が必要なため、数値自体を返します。 2番目のケースでは、条件がfalseになり、数値が1より大きい場合、関数自体への再帰呼び出しを繰り返し使用して級数を計算します。
フィブ（n-1）+フィブ（n-2）;
これは、最初の部分で、合計数が関数に渡される前の1つの数値で、その値が次のようになることを示しています。 合計数の前の2つの数を含むセルから取得した数から減算 パラメータ。
これでメインプログラムでは、番号が変数に割り当てられ、最初の関数呼び出しが行われてその番号が関数に渡されます。 次に、ターミナルでファイルのソースコードを実行して、答えを取得します。 ここでは、入力された数字が7であるため、「13」が答えであることがわかります。したがって、シリーズは0 + 1 + 1 + 2 + 3 + 5 + 8+13になります。
例4
この例には、フィボナッチ数列を計算するOOP（オブジェクト指向プログラミング）アプローチが含まれます。 クラスGFGが作成されます。 その公開部分では、フィボナッチ数列を格納する配列を持つ関数が作成されます。
F [n +2];
F [0] = 0;
F [1] = 1;
F [i] = f [i-1] + f [i -2];
g.fib（n）;
この記事「フィボナッチ数列C++」は、前の2つの数値を加算してシーケンスを作成するために使用されるさまざまなアプローチを組み合わせたものです。 再帰法に加えて、配列の助けを借りて、単純なスワッピング手法を使用して、これらの数値を連続して生成できます。 フィボナッチ数列を作成するには、数値を整数データ型にすることをお勧めします。 行数とシーケンス数に制限を適用することで、級数を計算できます。
初心者は手を出してはいけない！移動平均線12種類別ボリンジャーバンド/ボリンジャーバンドフィボナッチの違いを比較
インディケーター
※初心者が手を出すことを避けさせたいのが本記事の狙いです。
フィボナッチ 計算ツール ボリンジャーバンドを使うより、1つ1つの波とその組み合わせであるトレンドを
見分ける練習をすることがベストです。
ボリンジャーバンドとボリンジャーバンドフィボナッチの計算式
ボリンジャーバンドの計算式
±1σ： n期間の移動平均 ± n期間の標準偏差
±2σ： n期間の移動平均 ± n期間の標準偏差 × 2
±3σ： n期間の移動平均 ± n期間の標準偏差 × 3
ボリンジャーバンドフィボナッチの計算式
±1ライン： n期間の移動平均 ±n期間ATR×1.618
±2ライン： n期間の移動平均 ±n期間ATR×2.618
±3ライン： n期間の移動平均 ±n期間ATR×4.618
ボリンジャーバンド の形状
初心者が手を出すことを避けさせたいのが本記事の狙いです。
ボリンジャーバンドを使うより、1つ1つの波とその組み合わせであるトレンドを
見分ける練習をすることがベストです。
移動平均線種類別のボリンジャーバンド/ボリンジャーバンドフィボナッチ比較
なお、全てのチャートの基本設定は、期間:20,Price:Close（終値）です。
PriceがOpen、High、Low、Median（HL/2）、Typical(HLC/3)、Weighted Close（HLCC/3）によって
計算値が変わるため、表示が若干変わります。
Pythonで再帰的な関数を利用してフィボナッチ数列を実装する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】
田島悠介
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田島悠介
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フィボナッチ数列とは
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FXはフィボナッチ数列で攻略！継続的に利益を出す使い方4と注意点2つ
単語だけ知っている人も多いと思います。
フィボナッチ数列で計算する
多少数学的な話になりますが、フィボナッチ数列とは、1, 1, フィボナッチ 計算ツール 2, 3, 5, 8, 13, 21…のように、n項目の数字とn-1項目の数字の和がn+1項目の数字となる数列を指します。
ここで、n+1項目÷n項目の計算結果は0.618に収束し、フィボナッチにおいてこの 0.618 が非常に重要な数字となるのです。
フィボナッチ比率は黄金比
フィボナッチ比率の様々な手法
- フィボナッチ・リトレースメント
- フィボナッチ・アーク
- フィボナッチ・ファン
- フィボナッチ・タイムゾーン
FXでフィボナッチ分析が重要である理由
もともとは数学用語として有名ですが、実は FXや株のトレードでも使用 できます。
それは、黄金比がFXのチャート上に現れる傾向にあるからです。
FXのチャートは、トレーダーの心理によって形成されているので、人間が 心理的に美しいと感じる形 が自然とチャートに出現します。
よって黄金比を取り入れて相場の転換点を予測可能で、フィボナッチ分析が重要になります。
フィボナッチを使ったテクニカル指標4つ
フィボナッチ・リトレースメントがおすすめ
フィボナッチ比率を用いた数ある手法の中でも突出してメジャーなのが、フィボナッチ・リトレースメントであるといえるでしょう。
フィボナッチ・リトリースメントでは23.6%, 38.2%, 50.0%, 61.8%, 76.4% の数値がラインで表示されます。
リトレースメントの特徴と役割
次に紹介するこの手法は、チャートの高値を1、安値を0としたときにフィボナッチ数である0.618などの位置に相当する価格にラインを引く手法です。
リトレースメントがおすすめな理由
さらに、トレードするうえで エントリーや損切りの価格を決めやすい ので非常に使い勝手のよい手法といえるでしょう。
フィボナッチはトレンドで効果的なテクニカル分析
この手法は転換のポイントを見極めるのに有効な手法ですので、 逆張りと相性がよい といえます。
とくに、トレンドが発生して一方向に動いているような相場の押し目を拾うときなどは、リトレースメントが有効な場合が多く、便利な手法であるといえます。
フィボナッチ・リトレースメントの引き方３ステップ
どういう場合にフィボナッチが有効かを理解したら、次にフィボナッチを使う手順を解説します。。
1.トレンドラインとフィボナッチラインを引く
まずは目立った高値(A)と安値(B)を結び、 100%と0%にあたる価格を指定 します。
このとき、適当な価格ではなく、直近で意識されるであろう価格と価格を結ぶ点が重要です。
2.５つの比率に注目する
代表的な数値1：23.6%
高値安値を結んで引いたとき、23.6％は かなり高値に近い価格 になります。
その特性から、トレンドが強いときに、若干の押しが入ったような状況では23.6％のラインがワークする傾向が多いです。
代表的な数値2：38.2%
こちらも上記と同じく小さな逆行が起こったときに機能しやすいです。
23.6％よりも機能する頻度は高く、 よく使用される水準 といえるでしょう。
代表的な数値3：50%
キリのよい数値で よく機能する 水準です。
0％と100％のちょうど真ん中の位置になるため、視覚的にも見やすく、多くのトレーダーが気づきレートが反転しやすい水準になります。
代表的な数値4：61.フィボナッチ 計算ツール 8%
もっともメジャーな数値であり、それなりに 深い押しが発生した際に機能 するケースが多いラインです。
そのため、トレンドが強いときはあまり機能せず、もっと小さな逆行だけで反転する場合も多いです。
3.押し目・戻りのポイントを図る
次は実際にどのラインが押し目・戻りとして機能するかですが、これは トレンドの強さなどの状況によって違う ため、経験を積んで感覚をつかむしかありません。
効果的なフィボナッチの使い方4つ
この分析を実際の取引で使う際に有効な方法は以下の4点です。
- 「押し目」と「戻り」を予測する
- トレンド転換を極める
- サポートラインやレジスタンスラインとして見る
- 逆張りで使う
1.「押し目」と「戻り」を予測する
この手法はトレンドが出ているときに働くのは上でも述べましたが、それを利用して調整の深さを予想し、トレンドに乗るようなトレードの際に非常に役に立ちます。
トレンドが強い場合
トレンドが強い場合は、調整は弱くなる傾向にあり、この手法でいうと 23.6％などが反転のポイント となりやすいです。
2.トレンド転換を見極める
それに対し、50.0％などの大きな調整の後は反発も幅も大きくなりやすく、トレンド転換となりやすいと判断できます。
このように、どのラインで反発したかを見ると 反発の幅もある程度の予想が可能 です。
3.サポートラインやレジスタンスラインとして見る
大きな時間軸で目立った高値安値を付けた後、その間でレンジのように推移するようなケースでは、 反落したライン で、 抵抗線や支持線として機能する 場合が多いです。
ラインと交差するポイントはより強い抵抗/支持帯になる
この手法はシンプルであるがゆえに、 他の手法とも合わせやすい 点が特徴の1つです。
たとえば、意識される安値高値の水平ラインや、チャネルラインなどとこの手法のラインが重なるような価格帯は、より強い抵抗/支持帯になるといえます。
4.逆張りで使う
トレンドが発生しているときに、調整のタイミングでエントリーを狙うのがこの手法の一般的な使い方です。
機能しそうなラインにタッチするときに 反対方向にエントリー すると、優位性のあるトレードが可能となります。
フィボナッチをFXに利用する際の注意点３つ
この手法には以下の3つの注意点があります。
1：ラインは正確に引く必要はない
ラインはあくまで 黄金比の比率にあたる価格がどこにくるか の水準を見極めるものであるため、神経質になるほど正確に引く必要はありません。
また、ぴったりライン上で反発する場合はまれであるため、大体の目安として活用する 点が重要です。
2：フィボナッチを信用しすぎない
大きな時間軸から大局を読み、押し目や戻りとして反発する場面であるのかしっかり見極めてから使用するようにしましょう。
3：時間差なくラインに触れた場合はNG
ほとんど時間差がなく、 複数のラインに触れるほどの急変動が起きている 相場では、機能しない場合が多いです。
勢いが強すぎるがゆえにラインを突き破ってしまうケースが多いためです。
フィボナッチ・リトレースメントは他テクニカルと併用しよう
この手法はシンプルすぎるゆえに、単体ではトレードの根拠として薄くなってしまう傾向にあります。
・フィボナッチ・リトレースメントの2つの問題点
問題点1：この手法だけでは見えない
それらは、たとえばボリンジャーバンドのような他のテクニカルが示す反発ポイントであったり、過去の目立った水平ラインであったりとさまざまです。
問題点2：トレンドの強弱をはかれない
トレンドの強弱を計りたいときは、次に紹介するような RSI を使用します。
インジケータ＆フィボナッチ・リトレースメントの組み合わせがよいでしょう。
・フィボナッチを補えるテクニカル分析はRSI！
リトレースメントと相性を補完するため、 RSIはとても相性のいいインジケータ です。
RSIとは、値動きの値上がり幅と値下がり幅から計算され、価格が買いと売りのどちらに勢いがあるのかを計るインジケータです。
FXでのフィボナッチまとめ
上記で紹介した手法を実践すると、今後は押し目・戻りの判断に関する分析で悩むことは一切なくなり、トレードにおいて成功することができます。
【TAKULOG流思考③】フィボナッチ比率から各値幅観測論値の条件を考える
アップルのロゴとフィボ比率
フィボナッチリトレースメントやフィボナッチエクスパンションの数値はフィボ比率
左：リトレースメント、右：エクスパンション
使用するのはフィボナッチリトレースメント、使用するパラメーターは[0 ,38.2 ,50.0 ,61.8 ,100,0 ,161.8 ,200]の7つ
実際に使用しているパラメーター
フィボナッチリトレースメントと値幅観測論の理想軌道～後条件のみ～
理想軌道① N計算値：100, 61.8,フィボナッチ 計算ツール 161.8軌道
N計算値 = C+(B-A) =61.8+(100-0)=61.8+100=161.8となる計算式です。
N計算値の理想軌道
理想軌道② V計算値：100,38.2,フィボナッチ 計算ツール 161.8軌道
V計算値の理想軌道
理想軌道③ E計算値：100,条件付フリー,100,200軌道
このパターンの少し面白いところでいうと、V否定時の上昇地点が138.2付近である場合 38.2,138.2,100,200のN軌道（138.2から100までの戻り値は38.2） もあるので
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