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移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法

移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法
強気のシンメトリカル・トライアングル(上昇・対称三角形)

移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法

EMA(Exponential Moving Average)指数平滑移動平均線

【加重移動平均WMA :Weighted Moving Average】
加重移動平均は、個々の価格データへの加重を「線形的」に減少させて、平均値を計算します。
10日加重移動平均は、直近の価格データを10倍し、その前日の価格データを9倍し、10日前の価格データは、1倍し、合計を55で割ることで算出します。

特徴1
最新の価格を2倍することで重視し、N日間の価格の影響も約86%を残ります。それ以前の過去の数字の影響は、単純移動平均線では、全く無くなりますが、わずかに残っており、徐々に消滅していきます。
特徴2
単純移動平均線に比べて、振幅が小さく、反応が早いため、トレンドの分析では、転換点を早めに認識することができます。

使い方のポイント

指数平滑移動平均線では、当日の平均値は、「前日の平均値」と「当日の終値」の間にあります。
指数平滑移動平均線が上向き⇒価格は指数平滑移動平均線の上に位置している
指数平滑移動平均線が下向き⇒価格は指数平滑移動平均線の下に位置している

指数平滑移動平均線は「MACD」「ATR」に応用されています。
チャートは、赤線が「指数平滑移動平均線」、青線が「単純移動平均線」です。
「指数平滑移動平均線」の方が、相場変動に対する感応度がやや高くなっています。

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テクニカル分析辞典

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移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法

モデルを完全に指定するために必要となるパラメーター数。線形、対数、および指数の傾向では、モデルの自由度は 移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法 移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法 2 です。多項傾向のモデルの自由度は、1 に多項の程度を足したものになります。たとえば、立方の傾向ではモデルの自由度は 4 になります。これは、立方、平方、線形、および定数項のパラメーターが必要となるためです。

残差の自由度 (DF)

SSE (合計二乗誤差)

誤差は、観察された値とモデルによって予測された値の間の差異です。分散分析表で、この列は実際には特定の行の単純なモデルの SSE と、すべての係数を使用する完全なモデルの SSE の差を示します。また、この SSE は、小さい方のモデルと完全なモデルから予測された値の二乗誤差の合計にも対応します。

MSE (平均二乗誤差)

項 MSE は "平均二乗誤差" を示します。これは、対応する自由度で除算された SSE の数量です。

Y 切片がモデルによって決定する場合、R-2 乗は次の等式を使用して取得されます。

Y 切片が強制的に 0 移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法 となる場合、R-2 乗は次の等式を代用して求められます。

後者の場合、等式は必ずしも Excel と一致するとは限りません。この場合、R-2 乗は厳密に定義されておらず、Tableau の動作が Excel ではなく R と一致するためです。

: 線形傾向線モデルの R-2 乗値は、CORR 関数の結果の 2 乗に相当します。CORR の構文および例については、Tableau 関数 (アルファベット順) (新しいウィンドウでリンクが開く) を参照してください。

完全なモデルの MSE の平方根です。モデル式の "ランダム誤差" の標準偏差 (ばらつき) の予測。

p 値 (基準値)

上記の自由度を持つ F ランダム変数が、分散分析表のこの行の観測された F を超える確率です。

この表は ANOVA 表とも呼ばれ、傾向線モデルの係数ごとに情報をリストします。この値は、特定の係数を含まないモデルと、すべての係数を含むモデル全体との比較です。

個々の傾向線

この表は、ビューの各傾向線に関する情報を示します。リストを見ると、どのペイン (ある場合) が統計的に最も有意であるかを確認できます。この表には、各傾向線の係数統計もリストされています。行では、各傾向線モデルの係数をそれぞれ説明しています。たとえば、各傾向線に対して 2 つの行を必要とする切片のある線形モデルが挙げられます。[線] 列で、各線の p 値と DF はすべての係数行にわたります。[DF] 列は、各線の推定中に使用できる残余の自由度を示します。

StdErr

係数の真の値がゼロである場合に大きなまたはより大きな t 値が観察される確率。つまり、p 値が 0.05 の場合、95% の確率で真の値がゼロではないことがわかります。

傾向線の有意性の評価

ヒントの最初の線は、 "Year of Order Date (注文日の年度)" の値から "Profit (収益)" の値を計算するために使用する方程式を示します。

2 本目の線は R を 2 乗した値であり、データの全分散に対する、モデルによって説明されるデータの分散の割合を示します。詳細については、傾向線モデルの項を参照してください。

3 本目の P 値は、最初の線の方程式が偶然の結果であった可能性を報告しています。p 値が小さいほど、モデルの有意性は高くなります。大抵は、0.移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法 05 以下の p 値が十分と判断されます。

モデル全体の有意性

傾向線をビューに追加したら、通常は、モデルの予測の質を示すメジャーであるモデルの適合度が必要となります。さらに、モデルに貢献している各係数の有意性が必要になる場合もあります。これらの数字を表示するには、[傾向モデルの説明] ダイアログ ボックスを開き、ビューを右クリック (Mac では Control を押しながらクリック) して [傾向線] 移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法 > [傾向モデルの説明] を選択します。

有意性をテストする場合は、p 値が重要となります。p 値が小さいほど、モデルまたは係数の有意性は高くなります。統計的な有意性はあるが、全体的な有意性に貢献しない個別の傾向線または個別の傾向線の項のあるモデルが存在する可能性があります。

[傾向線モデル] で、モデルの p 値 (有意性) を示す線を探します。p 値が小さいほど、関連メジャーまたはメジャーの有無に関係なく、説明できないモデル間の分散の相違がランダムに偶然生じる可能性が低くなります。

このモデルの p 値は、モデル全体の適合度と、総平均 (データ ビューのデータの平均) のみで構成されたモデルの適合度の比較です。つまり、それによって係数が一定の線形、多項、指数、または対数であるモデル式の定量的項 f(x) の説明能力を評価します。通常は "95% 信頼度" ルールを適用して有意性を評価します。したがって、上記のように、0.05 以下の p 値が良好と判断されます。

カテゴリ係数の有意性

分散分析表 (ANOVA 表とも呼ばれる) には、モデルの係数として使用される各フィールドがリストされています。各フィールドについて、他の値と共に p 値が表示されます。この場合、p 値は、モデル全体の有意性に対するフィールドの効果を示します。p 値が小さいほど、フィールドがあるモデルとフィールドがないモデルの間の、原因不明の分散の差が無作為に生じた偶然の結果である確率はより低くなります。フィールドごとに表示される値は、そのフィールドを含まないモデルとモデル全体を比較することで得られます。

次の図は、3 つの異なる製品カテゴリの過去 2 年間における四半期売上高のビューの分散分析表を示しています。

ご覧のとおり、 "Category (カテゴリ)" と "Region (地域)" の p 値は両方ともかなり小さな値です。これらの係数は、どちらもこのモデルで統計的に有意です。

Y = factor 1 * factor 2 * . factorN * f(x) + e

項 Y は応答変数と呼ばれ、予測しようとしている値に対応しています。項 X は 説明変数で、 e (epsilon) はランダム エラーです。式の係数はビューのカテゴリ フィールドに対応します。また、各係数はマトリックスで表されます。 * は特殊なマトリックス乗算演算子で、行数が同じ 2 つのマトリックスを取得して、行数が同じ新しいマトリックスを返します。つまり、式の factor 1 * factor 2 に係数 1 と係数 2 のメンバーのすべての組み合わせが組み込まれます。たとえば、係数 1 と係数 移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法 2 の両方にメンバーが 3 個ずつある場合、全部で 9 個の変数がこの演算子によってモデル式に組み込まれます。

傾向線の前提

Tableau の傾向線で報告される p 値は、データに関するいくつかの前提に応じて異なります。

1 つ目は、テストを実行した場合、常に平均のモデルは (少なくともおおよそ) 正しいという前提です。

2 つ目は、モデル式で参照される "ランダム誤差" (傾向線モデル タイプを参照) は複数の異なる観測で独立しており、すべてが同じ分布を持つという前提です。応答変数についてカテゴリ間で正確な傾向線に対して大きなばらつきがあった場合、この制限に反します。

移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法

私は、同じインディケーターの使い方にしても
「それを使って何を見るか?」という部分は細かく見れば、
人それぞれで違うのではないかと思ってます。

第1回目として今回は、インジケーターの王様「移動平均線」について解説していきます。

移動平均線(MA)とは


移動1

移動平均線(MA)とは、一定期間における価格の平均値を結んだ線の事です。
MA=ムービングアベレージ。動く平均です。

移動平均線は通常、

短期(5~15)、

中期(20~50)、

長期(75~200)

といった具合に、3つの数値で設定して使います。

移動平均線のパラメーターを5にしたとすれば、
そのチャート上に表示された線(=移動平均線)は、
直近5本分のローソク足の終値の平均を結んだ線、

ということになります。

もう十人十色。どれも正解です。

なので、見方の1つとしては、

その期間の平均値に対して、現在の価格(レート)が、
それより高い位置にあるのか?低い位置にあるのか?

ということを見ます。

なので、「移動平均線=適正価格」と言うことが出来ますよね。

ということは、その線を境に、 移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法
適正価格より高いか?低いか?ということを見ることが出来る。

つまり、 移動平均線よりローソク足が上にある時は、
「平均より高い=強気」 ということが言えて、

移動平均よりローソク足が下にある時は、
「平均より安い=弱気」 ということが言える、ということなんです。

この「強気」、「弱気」という言葉は、
相場以外ではあまり使わない、というか聞かないので、
最初はピンとは来ないかもしれませんが、

単に「平均より今の価格が高いのか?安いのか?」
ということが分かるんだ、って今はそのまま思っとけばOKです。

もう一つは、「移動平均線」自体の傾きを見ます。

上に傾いてるか?下に傾いてるか?
ってところですね。

で、仮に、 上に傾いてた としましょうか。

ということは、そのことから
「適正価格」が高くなっていっている 、 ということが分かります。

つまり、 「流行っている」 ということ。

流行ってる ので、みんな 買いたい と思うし、
逆に、みんなが 買うから 、 流行る。

なんで流行ったか? ということは、今は置いておくとして、
「移動平均線が上を向いている」ということは、そういうことなんです。

下向いてた ら、その逆ですね。

廃れて来てる というか、 不人気 というか、

とにかく、みんな 「いらない」 と思い始めてて、 「売りたい」 と思っているということがわかる。

みんなが 売った から、 不人気 になったのか?
不人気 になったから、みんなが 売った のか?はわかりませんが。

で、傾きの場合はもう1パターンあります。

それは、 どちらにも傾いてない という場合。

流行りも廃りもしてない。

だから 、 買いたい人もいれば、売りたい人もいるんですね。
これもまた、そのせいで流行も廃りもしてないのかもしれませんが。

そして、この「流行り」とか「廃り」とかは、
それをざっくりそのまま「目線」として捉えることも出来ます。

ちなみによく、

短期では5・10、

中期では20・21・26、

長期では200

の移動平均線が意識されやすいと言われます。

ローソク足20本分の終値(これも始値・高値・安値・・・など変えることが出来ますが、基本は終値で設定します。)の平均値を結んだ線ということですね。

その線よりローソク足が上にあれば強気。

その線よりローソク足が下にあれば弱気。

線を挟んで、ローソク足が行ったり来たりしているなら互角。

この線が上を向いていれば、相場の目線は上。

下を向いていれば、相場の目線は下。

平行になっていれば、相場の目線は定まっていない。

お好きなヤツをどうぞ

単純移動平均線=SMA


指数平滑移動平均線=EMA


加重移動平均戦=WMA

移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法
EMA1.png


若干、レートの動きに敏感に反応していますよね?

これ20期間だから「若干」ですが、期間が長くなればなるほど違ってきます。


EMA75.png

ん~・・・。そんな目に見えては変わんないっすね。笑

が、違いは”そんなにわからない”ってことです。


EURUSDDaily.png

移動平均線の使い方

これについては、「デッドクロス、ゴールデンクロス」などが 超有名 なので、
あえて私がこの場で解説する必要はないのかな、と。

まずは、
初心者の方に優しい環境認識としての移動平均線の使い方
をご紹介しますね^^

mataisetsu

なぜ、この数値にしたか?

これが重要。

先に正解をいいますと、
これは15分足のチャート
1時間足の20SMAと、4時間足の20SMA
を表示させているものになります。

15分足×4本=1時間足

1時間足×4本=4時間足

ここはOKですかね?

15分の20SMA×4=1時間足の20SMA 移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法

1時間足の20SMA×4=4時間足の20SMA

(この「15分足が4本で1時間足が1本で~・・・」という考え方は、
移動平均線を使うときだけじゃなくて、常に意識しておくといいですよ^^
この事に気付いてない人多いです。)

で、冒頭でお伝えした「移動平均線の向きは、相場の目線」という考え方。

この概念をプラスすると、

1枚のチャートで、上位足の目線もわかっちゃうんです。

1枚のチャートで環境認識も、エントリータイミングも両方図れちゃう、
ということですね。あら、便利。

実際に狙えそうなところを示してみますね。

EURUSDM15_2016052323174499d.png

それと、それぞれの移動平均線ごとの距離にも注目して下さい。


1EURUSDM15.png

①の部分では、3本の移動平均線が集まって来ちゃってます。
その後、転換してますよね。

保ち合いのチャートパターン(三角保ち合い、フラッグ、ペナント、ウェッジなど)を一覧で解説!

保ち合いのチャートパターンを一覧で解説!

テクニカル指標・チャート分析

そのため通常の局面でトレードチャンスを探し出すには、 保ち合い(もちあい)のチャートパターンを見つけてトレードに生かすことが重要 になってきます。

投資の世界には「保ち合い放れにはつけ」という格言があります。

保ち合いとは?

そして保ち合いの多くは「中段保ち合い」と呼ばれ、 サブトレンドやメイントレンドを修正する局面で出現するのが特徴 です。

上昇トレンドの途中に出現したアセンディング・トライアングル(上昇三角形)の例

上昇トレンドの途中に出現した例

中段保ち合いと転換点保ち合い

とくに、三角型を筆頭にペナント型、フラッグ型、ウェッジ型は重要度が高いので、しっかり身に付けるようにしてください。

中期〜長期のチャートパターン

  • トライアングル・フォーメーション(三角形型の総称)
    • シンメトリカル・トライアングル(対称三角形)
    • アセンディング・トライアングル(上昇三角形)
    • ディセンディング・トライアングル(下降三角形)

    シンメトリカル・トライアングル(対称三角形型)

    強気のシンメトリカル・トライアングル(上昇・対称三角形)

    強気のシンメトリカル・トライアングル(上昇・対称三角形)

    ※画像は サポートラインを青 、 レジスタンスラインを赤 として掲載しています。

    シンメトリカル・トライアングルの利食い目標をベースの高さから算出

    シンメトリカル・トライアングルの利食い目標①

    シンメトリカル・トライアングルの利食い目標をアペックスからチャネルラインを描画して算出

    シンメトリカル・トライアングルの利食い目標②

    シンメトリカル・トライアングルの利食い目標を最初の下げ幅から算出

    シンメトリカル・トライアングルの利食い目標③④

    弱気のシンメトリカル・トライアングル(下降・対称三角形)

    移動平均線の仕組みと傾きと位置関係を使った分析法 弱気のシンメトリカル・トライアングル(下降・対称三角形)

    アセンディング・トライアングル(上昇三角形型)

    アセンディング・トライアングル(上昇三角形)

    アセンディング・トライアングル(上昇三角形)

    アセンディング・トライアングルの利食い目標をベースの高さから算出

    アセンディング・トライアングルの利食い目標

    ディセンディング・トライアングル(下降三角形型)

    ディセンディング・トライアングル(下降三角形)

    ディセンディング・トライアングル(下降三角形)

    ディセンディング・トライアングルの利食い目標をベースの高さから算出

    ディセンディング・トライアングルの利食い目標

    FXの一目均衡表とは?具体的な使い方と相場の流れを掴むコツ

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    *為替リスク想定比率は、金融商品取引業等に関する内閣府令第117条第31項第1号に規定される定量的計算モデルを用い算出します。
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