zigzag-pattern-classifier

ZigZagスイングパターン分類器

構造と市場レジームに基づいてZigZagスイングパターンを分類する完全な分類体系です。確認済みのZigZagシーケンスはすべて、ちょうど1つのバリアントに対応します。漏れも重複もありません。

自己進化型スキル：このスキルは使用を通じて改善されます。指示に誤りがある、パラメーターがずれている、または回避策が必要だった場合は、先延ばしにせず、このファイルをすぐに修正してください。実際に再現可能な問題がある場合にのみ更新してください。

使用する場面

• 確認済みのL₀→H₁→L₂（2ピボット）またはL₀→H₁→L₂→H₃（3ピボット）のスイングを分類する場合
• 特定のパターンが市場レジームに与える影響を調べる場合
• 「異なるパターンはいくつあるか」という質問に答え、網羅性を証明する場合
• コードでパターンのラベル付けを実装する場合（Rustのqtaクレート、Pythonパイプライン）
• 「等しい」を定義するイプシロン許容帯を理解する場合
• サブ分類の粒度にFreedman-Diaconisビニングを適用する場合

表記法（唯一の定義元）

記号	定義	例
L₀	初期安値（最初に確認されたピボット）	1.0800
H₁	スイング高値（反転のピーク）	1.0850
L₂	2番目の安値（押し戻し）	1.0810
H₃	3ピボットの場合のみ、2番目の高値	1.0870
W	スイング幅：H₁ − L₀	0.0050
z	正規化された押し戻し：(L₂ − L₀) / (H₁ − L₀)	0.20
o	ボラティリティで正規化されたオーバーシュート：(L₀ − L₂) / ATR₁₄	0.35
ε	「等しい」分類の許容帯	5ピップ
τ	ZigZagの反転しきい値	6.6ピップ

価格水準の比較

コード	意味	条件
HL	高値切り上げ	L₂ > L₀ + ε
EL	安値同値	|L₂ − L₀| ≤ ε
LL	安値切り下げ	L₂ < L₀ − ε
HH	高値切り上げ	H₃ > H₁ + ε
EH	高値同値	|H₃ − H₁| ≤ ε
LH	高値切り下げ	H₃ < H₁ − ε

---

パート1：2ピボットパターン（上昇-下降）

パターン：L₀ → H₁ → L₂（上昇レッグ1つ、下降レッグ1つ）

基本分類（3クラス）

上昇-下降の3点セットはすべて、次のいずれか1つに分類されます。

クラス	条件	意味	頻度
EL	|L₂ − L₀| ≤ ε	安値同値（再試し）	~20–30%
HL	L₂ > L₀ + ε	安値切り上げ（押し戻し）	~50–60%
LL	L₂ < L₀ − ε	安値切り下げ（下抜け）	~10–20%

詳細分類：FDビニングによる9つのバリアント

HLとLLは、それぞれ正規化座標にFreedman-Diaconisビニングを適用して4つのサブクラスに分解されます。

• HLビンではz = (L₂ − L₀) / (H₁ − L₀)を使用し、範囲は0～1です
• LLビンではo = (L₀ − L₂) / ATR₁₄を使用し、範囲は0～∞です

バリアント	zまたはoの範囲	市場レジーム	確率
EL	|z| ≤ ε_r	再試し — サポートが再確立されます	20–30%
HL-FD1	0.75 < z < 1.0	浅い押し戻し — 買い手が優勢です	20–25%
HL-FD2	0.50 < z ≤ 0.75	中程度の押し戻し — フィボナッチ38～50%	15–20%
HL-FD3	0.25 < z ≤ 0.50	深い押し戻し — フィボナッチ61.8%	10–15%
HL-FD4	0 < z ≤ 0.25	ほぼ完全な押し戻し — かろうじて維持	5–10%
LL-FD1	o ≤ q₂₀	微小な下抜け — 短時間のダマシブレイク	8–12%
LL-FD2	q₂₀ < o ≤ q₄₀	浅い下抜け — 中程度のパニック	4–8%
LL-FD3	q₄₀ < o ≤ q₆₀	深い下抜け — 構造的なブレイク	2–5%
LL-FD4	o > q₆₀	極端な下抜け — テールイベント	<2%

取引への影響

バリアント	エントリーシグナル	損切り	目標
EL	L₀+εからロング	L₀−ε	H₁ + ΔH
HL-FD1	L₂からロング	L₂−ε	H₁ + ΔH
HL-FD2	確認時にロング	L₂−ε	直近のH + ΔH
HL-FD3	サイズを縮小して待機	L₂−ε	サポート + ΔH
HL-FD4	極端なリスク、回避	L₂−ε	重大水準
LL-FD1	急騰時のショート取引	L₂+急騰幅	L₀
LL-FD2	反転を待つ	ブレイクアウト	L₀
LL-FD3	ショート継続	反転	新安値
LL-FD4	危機モード、ヘッジ	投げ売り	未定

任意のサブ分類フラグ

より豊富なコンテキストを加えるため、任意のバリアントに付与します。

フラグ	意味	シグナル
+C	H₁→L₂の間に終値がL₀未満になる	弱気姿勢の強まり
+S	L₂が単一のバーで発生（急騰）	急反転、平均回帰
+X	ヒゲのみL₀を下回り、終値は下回らない	流動性狩り、偽のブレイク

ラベルの例：HL-FD2+C、LL-FD4+S+C、EL+X

---

パート2：3つのピボットパターン（上昇－下降－上昇）

パターン：L₀ → H₁ → L₂ → H₃（上昇脚、下降脚、上昇脚）

網羅的な9つのバリアント

独立した2つの次元がそれぞれ3つの値を取るため、3×3 = 9個の相互に排他的で、全体として網羅的なバリアントがあります。

次元1 — L₂とL₀の比較：{HL, EL, LL} 次元2 — H₃とH₁の比較：{HH, EH, LH}

#	L₂とL₀の比較	H₃とH₁の比較	名称	市場レジーム
1	HL	HH	継続インパルス	強気トレンドの継続
2	HL	EH	ダブルトップの試し	レンジ、強気バイアス
3	HL	LH	三角保ち合いの収束	中立的な持ち合い
4	EL	HH	レンジ上抜け	強気への転換
5	EL	EH	長方形	均衡レンジ
6	EL	LH	フラットな底での切り下げ高値	レンジ、弱気バイアス
7	LL	HH	V字反転／スプリング	強気反転
8	LL	EH	下抜け後の停滞	ボラティリティの高いレンジ
9	LL	LH	ラリーの失敗	弱気トレンドの継続

網羅性の証明

すべてのバリアントは、以下の必須条件を満たします。

• L₀ < H₁（最初の上昇トレンドが存在する）
• L₂ < H₁（押し戻しがピークを超えない）
• H₃ > L₂（2回目の上昇トレンドが存在する）

L₂とL₀の関係は、ちょうど3通り（上、同値、下）です。H₃とH₁の関係も、ちょうど3通り（上、同値、下）です。これらの次元は独立しており、どの組み合わせも除外する制約はありません。したがって、実現可能なバリアントは3 × 3 = 9通りで、欠けているものはありません。

自然な分類

• 強気（4）：HL+HH、EL+HH、HL+EH、LL+HH
• 中立（3）：HL+LH、EL+EH、LL+EH
• 弱気（2）：EL+LH、LL+LH

レジームの割り当て

レジーム	バリアント
トレンド継続	HL+HH（強気）、LL+LH（弱気）
レンジ持ち合い	HL+LH、EL+EH、LL+EH
強気への転換	EL+HH、HL+EH
弱気への転換	EL+LH
反転	LL+HH

---

Part 3：27 通りへの拡張

独立した第 3 の次元として H₃ vs L₀ を追加します。

• L₂ vs L₀：{HL, EL, LL}
• H₃ vs H₁：{HH, EH, LH}
• H₃ vs L₀：{Above, Equal, Below}

これにより、3×3×3＝27 のサブバリアントが得られます。制約によって数学的に成立しないものもあります（例：HL+LH+H₃<L₀ は、H₃ < L₀ < L₂ < H₃ を要求するため矛盾します）。

アナリストは、この第 3 の次元を「L₀ を奪回する」対「L₀ の奪回に失敗する」という二値に単純化することがよくあります。

---

イプシロン許容帯

許容帯 ε によって、「等しい」の意味が決まります。これはボラティリティと市場のマイクロストラクチャーに応じて調整されます。

基本式

ε = min(ε_max, max(ε_min, √[(a·S)² + (b·ATR₁₄)²]))

ここで：

• S = ローリング中央値スプレッド（ビッド・アスク）
• ATR₁₄ = 14 バーの Average True Range
• a = 2.0（スプレッドのスケーリング）
• b = 0.05（M5-M30）または 0.07（H1-D1）

上限と下限（EURUSD のデフォルト）

ε_min = max(3 ticks, 1×S) = max(0.00003, S)
ε_max = min(5 pips, 0.20 × swing) = min(0.00050, 0.20 × W)

ε を使った分類

ε_r = ε / W  (relative tolerance)

EL if |z| ≤ ε_r
HL if z > ε_r
LL if z < −ε_r

実用的な代替策

ビッド・アスクスプレッドを利用できない場合：

• ATR のみ：ε = 0.05 × ATR₁₄（M5-M30）、0.07 × ATR₁₄（H1-D1）
• 固定帯：3 ピップス（日中）、5 ピップス（スイング）、10 ピップス（日足）

感度分析を含む詳細な計算例については、references/epsilon-tolerance-detail.md を参照してください。

---

Freedman-Diaconis ビニング

FD ルールは、データから統計的に最適なビン境界を計算します。

h = 2 × IQR(X) × n^(-1/3)    (bin width)
K = clip(⌈(max−min) / h⌉, 3, 6)  (number of bins)
edges = linspace(min, max, K+1)

HL パターンの手順

1. 2～3 年分の UP-DOWN トリプレットを収集します
2. HL（z > ε_r）に絞り込みます
3. z を 0.5%-99.5% の範囲でウィンザー化します
4. z ∈ (ε_r, 1) に対して FD ビン境界を計算します
5. HL-FD1（最も浅い）から HL-FDK（最も深い）までラベル付けします

LL パターンの手順

1. LL（z < −ε_r）に絞り込みます
2. o = (L₀ − L₂) / ATR₁₄ を計算します
3. o を 0.5%-99.5% の範囲でウィンザー化します
4. o ∈ (ε_r, ∞) に対して FD ビン境界を計算します
5. LL-FD1（微小）から LL-FDK（極端）までラベル付けします

レジームのドリフトを追跡するため、ビン境界は毎月または四半期ごとに再計算してください。サンプル数が 400 未満の場合は、分位点ビニングに切り替えてください。

---

実装リファレンス

Rust クレート qta（crates/qta/）は、この分類フレームワークで使用するピボットを生成するコア ZigZag ステートマシンを実装しています。

• ZigZagConfig::new(reversal_depth, epsilon_multiplier, bar_threshold_dbps)
• completed_segment に base_class（EL/HL/LL）と z スコアを含む ZigZagState::process_bar(&bar) → ZigZagOutput
• このクレートは、bar_threshold_dbps からピボットごとに τ と ε を動的に計算します

このスキルの分類フレームワークは、FD ビニング、3 ピボット分析、市場レジームのラベル付けによって、クレートの出力を拡張します。

---

詳細リファレンスファイル

ASCII 図、計算例、実装の疑似コードについては、必要に応じて以下のリファレンスファイルを参照してください。

ファイル	内容
references/notation-definitions.md	唯一の信頼できる情報源：すべての記号、数式、略語、パターンクラス
references/two-pivot-variants.md	9 通りすべての 2 ピボット ASCII 図、取引ルール、フラグの例
references/three-pivot-variants.md	9 通りすべての 3 ピボット ASCII 図、27 通りへの拡張、HL+LH の詳細なサブバリアント
references/epsilon-tolerance-detail.md	ε の完全な式、計算例、感度分析、疑似コード
references/binning-methodology.md	Freedman-Diaconis アルゴリズムの詳細、FD と分位点の比較、計算例
references/data-pipeline.md	11 ステップのエンドツーエンドパイプライン：生クオート → OHLC → ATR → ピボット → 分類 → 出力
references/eurusd-validation-scenarios.md	ε と τ を検証する 3 つの市場シナリオの計算例（通常、ボラティリティ大、暴落）

実行後の振り返り

このスキルの実行後、終了する前に次の点を確認してください。

1. コマンドは成功しましたか？ — 成功していない場合は、失敗の原因となった手順またはエラーテーブルを修正します。
2. パラメーターや出力に変更はありましたか？ — 基盤となるツールのインターフェースに変更があった場合は、使用例とパラメーターテーブルを更新して一致させます。
3. 回避策が必要でしたか？ — 別のフラグや追加手順など、その場で工夫する必要があった場合は、次回の実行で同じ回避策が不要になるよう、この SKILL.md を更新します。

問題が実際に発生し、再現可能な場合にのみ更新してください。推測で更新しないでください。