The Three-Way Ichimoku Signal Does Nothing Beyond Cutting the Count — The Count Falls by a Factor of 3.0700 While the Directional Value Moves 0.1922, and the Gap of +0.1984 Against Random Conditions at the Same Pass Rate Falls Below the Standard Error of 0.6338 [F052]

Abstract

一目均衡表の「三役好転」は、三つの条件を同時に満たした状態を指す。①転換線が基準線の上にある、②価格が雲の上にある、③遅行スパンが二十六本前の価格の上にある、の三つである。条件を足せば件数は減る。それは定義から決まっている。問題は、減った分のほかに何かが起きているかである。本稿の分離子は、条件をいくつ掛けたかである。銘柄・期間・格子・先の長さをすべて固定し、掛ける条件の数だけを変える。問うのは、条件を掛けることと、無作為に同じ割合だけ間引くことが区別できるか、である。 四銘柄(USDJPY・EURUSD・GBPUSD・XAUUSD)の2019年から2024年までの1時間足で、一目均衡表を組んだ(転換線 9・基準線 26・先行スパンB 52・ずらし 26・遅行 26)。雲は二十六本前の先行スパンを見る規約とし、三つの条件はすべてその足の終値までの情報だけで決まるようにした。使える足は 36,459・36,479・36,460・34,817 本である。向きは買いだけ(+1)、D は平均(向き × 24 本先の値動き・pips)、t は日次クラスタとした。対照として、同じ通過率の無作為な条件を 20 回引き直して置き、基準線として足の中まで歩かせた合成乱数(3 系列)を置いた。 件数は大きく減った。三つ全部で通過率 0.3336、件数は 36,459 本から 11,876 本へ 3.0700 分の一になる。ところが方向の値は動かない。D は +1.5497 から +1.7419 pips へ、0.1922 しか動かない。一つずつでも +1.8605 から +2.2766 の範囲で、三つ全部にするとむしろ一つだけのときより下がる。日次 t は +0.9962 から −3.3964 へ動くが、これは件数と符号の変化であって、方向の情報が増えたということではない。 ここからが本稿の芯である。同じ通過率の無作為な条件と比べると、三つ全部での差は +0.1984 pips で、平均の標準誤差 0.6338 を下回る。七通りの差 ÷ ばらつき は中央 0.8892、最大 2.0235 で、2 を超えるのは③だけである。しかも条件を足すほど差は小さくなる(③だけなら +0.7619、三つ全部なら +0.1984)。条件を重ねるほど、無作為な間引きに近づいていく。つまり三役好転は、件数を減らす以上のことをしていない。選んでいるのではなく、減らしている。 理由の一つは、三つが独立ではないことである。実際の通過率は三つの積の 2.9314 倍で、独立だったなら 0.1451 から 0.0941 まで落ちていたはずの通過率が、実際には 0.3772 から 0.3054 までしか落ちない。別々のことを言っているのではなく、同じ上昇を三回言い換えている。そしてそれは市場の性質でもない。合成乱数でも三つ全部の通過率は 0.3435(実測 0.3336)、積との比は 3.0702 倍(実測 2.9314 倍)、D は +1.1826 pips(実測 +1.7419)で、同じ形になる。三つとも同じ価格から作られているからである。結論として、「三つの条件が揃った」と言うときに確かめるべきなのは揃ったかどうかではなく、同じだけ件数を減らす無作為な条件に勝っているかどうかである。本稿の測定では勝っていない。 この論文の位置づけ:新しい数学定理も新しい法則も主張しない。条件を掛ければ件数が減ることは自明である。特定の教材やその著者、販売元は主題ではなく、一切名指していない。売買を論じておらず、成績もコストも測っておらず、出口も論じていない(固定の先までの値動きで測っている)。一目の期間を慣用の 9 / 26 / 52 / 26 に、先の長さを 24 本に固定している。買いだけを見ており、売りの「三役逆転」は測っていない。無作為な対照は 20 回しか引いていない。測定は日中・少数銘柄・四銘柄六年に限られ、月次の時系列モメンタムのようにより長い保有で文書化されている結果を否定するものではない。 作成にあたって:本稿の着想と内容は、著者自身の考察に基づくものです。文章の構成整理や英訳、集計に用いたスクリプトの作成には AI(大規模言語モデル)の助力を得ました。最終的な内容の解釈や誤りがあれば、それらはすべて著者の責に帰します。お気づきの点があれば、ご教示いただければ幸いです。 ----- The "three-way signal" of the Ichimoku chart is the state in which three conditions hold at once: (1) the conversion line is above the base line, (2) the price is above the cloud, and (3) the lagging span is above the price twenty-six bars back. Applying conditions cuts the count — that follows from the definition — and the question is what happens besides the cut. The separator in this paper is how many conditions were applied: the instruments, the period, the grid and the forward horizon are all held fixed, and only the number of conditions is changed. The question is whether applying conditions can be told apart from thinning the sample at random by the same fraction. Using 1-hour bars for four instruments (USDJPY, EURUSD, GBPUSD, XAUUSD) from 2019 to 2024, the Ichimoku chart was built (conversion 9, base 26, leading span B 52, shift 26, lagging 26). The cloud is read from the leading span twenty-six bars back, and all three conditions are determined by information up to that bar's close. Usable bars number 36,459, 36,479, 36,460 and 34,817. The direction is long only (+1), D is the mean of direction × the move 24 bars ahead in pips, and t is daily-cluster. As a control, random conditions at the same pass rate were drawn 20 times and averaged; as a baseline, a synthetic random walk down to within the bar (3 draws) was used. The count falls a great deal. All three together give a pass rate of 0.3336, cutting 36,459 bars to 11,876 — a factor of 3.0700. Yet the directional value does not move: D goes from +1.5497 to +1.7419 pips, a change of 0.1922. Even one at a time it stays between +1.8605 and +2.2766, and all three together comes out below any single one. The daily t goes from +0.9962 to −3.3964, but that is a change in count and sign, not an increase in directional information. Here is the core. Against random conditions at the same pass rate, the gap with all three is +0.1984 pips, below the standard error of the mean of 0.6338. Across the seven combinations, gap ÷ spread has a median of 0.8892 and a maximum of 2.0235, and only (3) exceeds 2. And the more conditions are applied, the smaller the gap gets: +0.7619 with (3) alone, +0.1984 with all three. Stacking conditions moves it toward random thinning. So the three-way signal does nothing beyond cutting the count — it is not selecting, it is thinning. Part of the reason is that the three are not independent. The actual pass rate is 2.9314 times the product of the three: had they been independent the pass rate would have fallen to between 0.1451 and 0.0941, whereas in fact it only falls to between 0.3772 and 0.3054. They are not saying three separate things but restating one rise three times. Nor is that a property of the market: on a synthetic random walk all three together pass at 0.3435 (measured 0.3336), the ratio to the product is 3.0702 (measured 2.9314) and D is +1.1826 pips (measured +1.7419) — the same shape, because all three are built from the same price. The conclusion: what to check when someone says "all three lined up" is not whether they lined up, but whether they beat random conditions that cut the count by the same amount. In this measurement, they do not. Scope of this paper: no new mathematical theorem and no new law is claimed; that applying conditions cuts the count is self-evident. No real course, author, or vendor is the subject here, and none is named. No trading is discussed, neither performance nor cost is measured, and no exit is considered (everything is measured over a fixed forward horizon). The Ichimoku periods are fixed at the conventional 9 / 26 / 52 / 26 and the forward horizon at 24 bars. Only the long side is looked at, and its short counterpart is not measured. The random control is drawn only 20 times. The measurement is intraday and covers four instruments over six years, and does not contradict results documented at longer holding periods, such as monthly time-series momentum. Acknowledgement: The ideas and content of this paper stem from the author's own considerations. Assistance from an AI (a large language model) was used for structuring, English translation, and writing the scripts used for the measurement. Any remaining errors or misinterpretations are solely the author's. Feedback and corrections are sincerely appreciated.