【テクニカル研究】ボリンジャーバンドを使う前に知っておきたいこと！３σって何！？正規分布も含めて。
こんにちは。
今日はボリンジャーバンドについて調べます。
テクニカルというのは決して絶対的なものではなく、
あくまでも参考までになりますね。
また長期の売買に時にはあまり気にすることもなさそうです。
それに場合によっては、
ファクターが重視されるところでテクニカルが気になってしまい、
タイミングを逸してしまうこともあるかもしれません。
ただ、だからと言って不要とは言えないなと思います。
必要な場面があるんじゃないか。
機関投資家に比べ、
相対的に資産が少ない個人投資家はマーケットでは弱い存在になります。
だからこそ特に短期の売買においては、こういう武器も引き出しにあった方が良いですね。
そして、いろんな場面でテクニカル分析を使ったレポートが出ています。
そうしたよく出てくるテクニカル分析の指標について、
自分なりの見解を持っていることで腰を据えたトレードになるんではないでしょうか。
私自信は初心者ですので、初めてボリンジャーバンドを学ぶ時に、
実際に使える位置まで持っていくのに必要な事柄をご解説いたします。
前置き長くなりましたが、よろしくお願いいたします。
今回参考にしたページへのリンクは以下になります。
- https://www.fxbroadnet.com/tech/technicalchart/tech04.jsp
- https://media-kojirokousi.com/study-investment/
- https://www.sevendata.co.jp/shihyou/technical/bori.html
- https://ai-trend.jp/basic-study/basic/standard-deviation/
- ボリンジャーバンドの概要
- ボリンジャーバンドの使い方
- 分散の計算の仕方
- 正規分布について
- 株価が正規分布にならないこともあるため、ボリンジャーバンドは絶対ではない
- ボリンジャーバンドはシンプルなので需給に影響を与えるのでは！？
- ボリンジャーバンドの使い方その① 標準偏差のバンド内のどこに株価があるか？
- ボリンジャーバンドの使い方その② バンドの大きさ
- まとめ
- 最後に
ボリンジャーバンドの概要
端的に表現しているのがありましたので以下に引用します。
ボリンジャーバンドは、相場の振れ幅（ボラティリティ）を一定期間の価格データから測定し、統計学的な観点から価格の変動範囲を予測してチャート上に表示するテクニカル指標です。ボリンジャーとは、開発者である米国人投資家のジョン・ボリンジャーの名を冠したものですが、現在も世界中で講演をするなど、ボリンジャーバンドを広める活動をしています。
ボリンジャーさんが作った、ボラティリティを使ったテクニカル指標ということですね。
統計学を使って価格の変動範囲を予測するということで、
MACDやストキャスティクスは数式によって算出されていましたから、
今度は確率が入っているという点がこれまでと違うなと思います。
ボリンジャーバンドの使い方
これもはじめに引用になります。
ボリンジャーバンドとは、株価の勢いの変化や反転の目安、方向を見る指標です。
一定期間のデータの標準偏差(シグマ＝σ)を算出し、移動平均線に対してシグマの1～3倍を加算したものをボリンジャーバンドの＋1σ～＋3σ、減算したものをボリンジャーバンドの－1σ～－3σとして表示します。
株価の値動きが激しくなるとバンド幅が拡大、値動きが小さくなるとバンド幅が縮小する傾向にあります。
ボリンジャーバンドで売買ポイントを判断する場合は、値動きが激しくなっても、緩やかになっても、移動平均線を中心にした上下のバンドに向けて株価が上下するまたは、上下のバンドを大きく突破しないという特徴を利用します。
移動平均線(Moving Average)は、例えば２５日MAであれば２６日前の株価と当日の株価を比べて大きければ上向き、小さければ下向きになってしまうという問題点がありました。
つまり、ボリンジャーバンドも「向き」はあんまり参考にならない指標と言えます。
単純に２５日の平均をとっているということでしたね。
その時に、２５日の各終値が２５日移動平均価格に対してどれだけ解離があるのか？
この解離の基準をどうやって作ろうかというアプローチです。
ここで大事なのは二つの概念と計算の仕方ですね。
- 分散
- 標準偏差
分散の計算の仕方
分散ってなんで使うのかと言えば、
平均とそれぞれの価格の差だと、
当然日によってプラスのこともマイナスのことも出てきます。
それだと平均との解離の幅についてはわかりにくいですね。
一つには絶対値をとってマイナスをとってしまうというのがあります。
これに対して、分散はもう一歩進んだ考え方です。
まず移動平均と各日の株価の差をそれぞれ２乗すればマイナスがなくなります。
それはそうですね。マイナス同士をかければプラスになります。
そして２乗をした時に指数関数的な曲線になるのは想像できますね。
そのため、絶対値で測定した差よりも差が大きくなるごとに、２乗の数値が算出されます。
そしてそれぞれ平均との差を２乗したものを、
２５個足し合わせて日数の２５で割ります。
これが分散と言われるものですね。
そこから平方根をとる。
イメージ的には２乗していたので、逆に２分の１乗する。
数学的にはルートをとるということですね。
これによって出てきた数値を標準偏差と呼ぶわけですね。
この標準偏差、というのがいきなり出てきているのが、
ボリンジャーバンドの面白いところ、
統計学を使っているとはこの部分なのでしょう。
もちろん日々の株価のばらつきが大きくなればその分標準偏差は拡大していきますね。
みなさますんなり入りましたでしょうか？？
この標準偏差ですが、確率的に株価が以下の範囲に収まると考えられます。
ボリンジャーバンドの±１σの範囲内に収まる確率・・・約68.3％
ボリンジャーバンドの±２σの範囲内に収まる確率・・・約95.4％
ボリンジャーバンドの±３σの範囲内に収まる確率・・・約99.7％
３σに入る確率がほぼ１００％になります。
この３σを超える時が以下にこれまでの（例えば25日間）株価とは違うところまで、
解離していることがわかりますね。
でも何で標準偏差内に入る確率というのをこんなに細かく規程することができるの
でしょうか！？
この疑問を解くのはややこしい気もするのですが、
でも３σに入る確率がほぼ１００％だと思って売買するわけですから、
やはり、ここの理解も深めておく方がより自信を持った売買につながります。
トレードにおいては自信をどこまでもてるかなのだと思います。
だからもう一歩進んで調べてみる、ことになるわけですね。
正規分布について
ちなみに上記の１σから３σまで入る確率が決まってますが、
そのような分布になることを正規分布と呼ぶようです。
であれば、正規分布が当てはまる時とそうではない時というのも知っておく必要がありそうです。
正規分布の条件、ならない条件とは一体何なのでしょうか！？
以下、正規分布の条件です。
- 平均値と最頻値と中央値が一致する。
- 平均値を中心にして左右対称である。（x＝μに対して対象）
𝑥エック X軸が漸近線である。- 分散（標準偏差）が大きくなると、曲線の山は低くなり、左右に広がって平らになる。分散（標準偏差）が小さくなると、山は高くなり、よりとんがった形になる。
https://ai-trend.jp/basic-study/normal-distribution/normal-distribution/
正規分布の条件ですね。綺麗なもので、平均値と中央値と山のてっぺんが一緒になっています。
これって結構稀なケースのような気もするのですが、案外自然界に多いというのをガウス先生が発見されたようです。
ただ、山のてっぺんがどちらかに寄っているものも当然存在します。
あるいは、ばらつきが小さくて山がとても高く急峻になっているものもある。
株価が正規分布にならないこともあるため、ボリンジャーバンドは絶対ではない
統計学を使って確率的に価格の変動範囲を予測している
これが先ほどの項から確認できました。
結局のところは、これまでの価格を使って統計的にどの程度の株価となるのが妥当かを判断しているようです。
根拠には正規分布がありました。
この場合に気になることは、以下の２点です。
【ボリンジャーバンドの疑問点】
そもそも株価が正規分布になるのか！？
これを調べていくには何か実際のデータで試してみれば良いのでしょうが、
何となく、そんな訳ないでしょう、というのが本音です。
相場っていうのはいろんなノイズが入って形成されますから。
需給一つをとってみてもそうでうよね。
大株主が売ったり、M&Aで買い付けたりするものが加わっての株価が正規分布する、
とはなかなか考えられません。
以下は野村証券さんのリンクになります。
リターンが正規分布すると仮定すると、｢期待リターンの平均±標準偏差｣の範囲に収まる確率が約68％になるなど将来のリターンの変動幅を単純化しやすい利点があるが、株価や投資信託の基準価額の実際の変動が正規分布で表せることはほとんど無く、通常、リターンの度数分布は歪みが生じ左右非対称になったり、分布のピークが先鋭化することが多い。特に、金融市場の調整局面でのリターンはマイナス方向に大きく偏り、裾が極端に広い「ファット・テール」という現象が生じる。
そりゃあ、そうでしょうということです。
しかしですね、正規分布が全く使えないとは思いません。
上述される通り、正規分布であるとシンプルですし、
誰でも判断が可能となります。
ボリンジャーバンドはシンプルなので需給に影響を与えるのでは！？
ここで、考えたいのは、
株価とは需給で決まる
ということです。
ボリンジャーバンドが正しいかどうかではなくて、
これが売買の参考にされるならば株価に反映される可能性はあります。
だからこそ、我々はボリンジャーバンドの欠点も考慮しながら、
有効に使っていくことがトレードにおいて正しい姿勢と言えそうです。
ボリンジャーバンドの使い方その①
標準偏差のバンド内のどこに株価があるか？
正規分布こそがボリンジャーバンドを使う際のポイントになります。
もう一度確認しますが、
- −σから＋σに入る確率が６８％
- −２σから＋２σに入る確率が９５％
- −３σから＋３σに入る確率が９９％
ということでした。（小数点は省いています）
この±１σから±３σのどこに株価があるかで判断ができます。
順張りと逆張りのどちらの手法をとるかに依って、
ポジションは反対になります。
逆張りの場合
移動平均線に株価が収束することを過程して、
例えば３σを越えれば売り、−３σを越えれば買い
と言ったように逆張り的な手法で売り買いを行います
順張りの場合
３σを超えた時にトレンドが転換したと過程して、
買いで乗っかっていくことになります。
−３σの時も同様ですね。
ボリンジャーバンドの使い方その②
バンドの大きさ
このσが大きくなるとバンドの幅も広がります。
バンドとはσのことを示しますので当然ですね。
逆に言えば、
平均値に近くなるほどにバンドは小さくなります。
これが便利なのは、図で変動幅がどうなっているのかがわかりやすくなることですね。
見た目で。
それで、レンジが狭くなって揉み合ってきて、、急にブレイクする。
この辺のことはよくわかってないですけど、
そんなもんかなという感じです。
まとめ
ボリンジャーバンドでした。
このテクニカル指標は、正規分布を使っているというのがポイントでした。
標準偏差±３σを超えることは基本的にはない、ということです。
そこを超えると、
ブレイクしているか、
戻すかということになります。
ただ、そもそも正規分布というのは結構条件も厳しくて、
中央値＝平均値＝最頻値
ということになります。
要は、綺麗な山になっている必要があります。
だから、これが成り立つことがある、
という程度で参考にして行けたら良い指標ですね。
強みは、わかりやすいこと。
シンプルさがあるので、これが需給に影響を与えることもあるのかもしれません。
最後に
ありがとうございました。
テクニカル分析を調べたのは三つ目になります。
もうお分かりなように、
研究記事はほぼ１００％自分のために作っているものになります。
だからこそ続けられるということもあります。
いづれにしてもこんな身勝手な記事にお付き合いいただきありがとうございました。
本当であれば、ここからどんな時に応用していくのかを書いていくことになります。
応用編までできれば良いなと思います。
それではご覧いただきありがとうございました。
少しでも皆さんの、テクニカル分析のお役にたてば幸いです。
