なぜ MACD、RSI、BOLL などの「指標」を信じてはいけないと言われているのか？

それらは本質的にOHLCVの関数変換に過ぎないからです。

情報エントロピーのDPI法則に基づいて：
X（例えば OHLCV）に基づいて計算された指標 Z（例えば MACD）は、目標変数 Y（将来の収益）に関する情報を X よりも多く含むことはできません。
すなわち、I(X; Y) ≥ I(Z; Y)

これを意味します：
- 情報は生成されず、MACDやBOLLが含む未来の市場動向に関する情報量は、原始OHLCVデータが含む情報量を絶対に超えません。
- 情報は通常圧縮されるため失われ、多くの指標の計算はロス圧縮です。例えば：20日MAから過去20日間の具体的な価格を逆算することはできません。

したがって、情報理論の観点から見ると、OHLCVは将来の予測に必要な最大の情報量を含んでいます（量と価格だけを考慮し、他の次元は考慮しません）。OHLCVを直接使用することは理論上の最適解です。

問題の本質は：どのように信号対雑音比を向上させるか。
金融データは常に信号対雑音比が非常に高いデータです。私たちは、指標を改造するのではなく、OHLCVデータの信号対雑音比を向上させる方法を考えるべきです。

例えば、K線の価格系列は非定常であり（その統計的特性は平均や分散が時間とともに変化します）、これは統計学/MLの基本的な仮定に反します。
それでは、時間ベースのK線を放棄し、Volume Barsを使用して、新しいバーを自分で作成し、データを統計的仮定により適合させることができます。