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テクニカル分析(TA)の基本

テクニカル分析(TA)の基本
日経平均日足チャート

一目均衡表の見方をわかりやすく、3分で覚えるテクニカル分析の基本

一目均衡表

一目均衡表のチャート

楽天証券のマーケットスピードで見ると、このように表示されます。

一目均衡表では、先行スパン1と先行スパン2によって形成されている部分を「 雲 」と呼びます。(上記の図で網掛けの部分です)

一目均衡表は最強のトレンドを教えてくれる

最強のトレンド

まず最初に、 簡単かつ最強の一目均衡表の見方を紹介 します。

それは、「基準線」「転換線」「先行スパン1」「先行スパン2」「遅行スパン」の 5本の線すべてが、重なり合わずに並行に上昇している状態に売ってはいけない ということです。

一目均衡表の売買ポイント

遅行スパンが雲を抜ける

一目均衡表のチャート

一目均衡表の中でも、 最も遅れて動き、信頼度の高い線となるのが「遅行スパン」 です。

基準線と転換線のゴールデンクロス

ゴールデンクロス

雲抜けと雲入り

雲抜けと雲入り

一目均衡表のもう一つの見方として、「 ローソク足が雲入りすると売りシグナル、雲抜けすると買いシグナル 」という見方があります。

雲の切れ目

雲の切れ目

また、 先行スパンは現在の株価に先行して動く ため、チャート画像のとおり、すでに未来の「雲」も形成されています。

初心者でも使いこなせる指標

1億人の投資術 管理人の評価

中でも、 すべての線が上昇している時に売ってはいけない というのは、「ギャンの価値ある28のルール」で示した通り、投資で勝つための鉄則「損小利大」には必要不可欠な考え方です。


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この記事の執筆者

川原裕也 執筆者の詳細プロフィール 右も左もわからない状態で株式投資をはじめ、10年以上が経ちました。その間に、引きこもりになったり、会社を設立したり、いろいろなことがありました。「いい人」がたくさんいる世界の実現が目標です。「人の価値とはその人が得たものではなく、その人が与えたもので測られる」 - アインシュタイン 姉妹サイト「今日の経営」でも記事を書いています。

シンプルな分析

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店頭外国為替証拠金取引は、取引金額(約定代金)に対して少額の取引必要証拠金をもとに取引を行うため、取引必要証拠金に比べ多額の利益を得ることもありますが、その一方で短期間のうちに多額の損失を被る可能性があります。外貨での出金はできません。経済指標の結果によっては価格が急激に変動し、思わぬ損失が生ずるおそれがあります。また、その損失の額が預託した証拠金の額を上回ることもあります。取引価格、スワップポイント等は提供するサービスによって異なり、市場・金利情勢の変化等により変動しますので、将来にわたり保証されるものではありません。取引価格は、買値と売値に差があります。決済方法は反対売買による差金決済となります。店頭外国為替証拠金取引にあたっては必要な証拠金の額は提供するサービス及び取引通貨ペアごとに異なり、取引価格に応じた取引額に対して一定の証拠金率(「SBI FXTRADE」個人のお客様:4%(レバレッジ25倍)、ただし、ロシアルーブル/円およびブラジルレアル/円は10%(レバレッジ10倍)、法人のお客様:一般社団法人金融先物取引業協会が毎週発表する通貨ペアごとの為替リスク想定比率*(通貨ペアごとにそれぞれレバレッジが異なります)、「積立FX」個人および法人のお客様:100%(レバレッジ1倍)、50%(レバレッジ2倍)、33.334%(レバレッジ3倍))の証拠金が必要となります。
*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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*暗号資産リスク想定比率は、金融商品取引業等に関する内閣府令第117条第51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。 テクニカル分析(TA)の基本
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ストキャスティクスの計算式と基本設定とは

ストキャスティクスを表示させたチャート

日経平均日足チャート

ストキャスティクスは基本的に反応の早い 「ファーストストキャスティクス」 とファーストストキャスティクスよりも反応の緩やかな 「スローストキャスティクス」 という2本の線から構成されていて、上記画像なら、ファーストストキャスティクスが赤いライン、スローストキャスティクスが黄色いラインになる。

ファーストストキャスティクスの基本設定

ファーストストキャスティクスには「%K」というものと「%D」という2つのものが存在する。

ファーストストキャスティクスを拡大表示させたチャート表示

スローストキャスティクスの基本設定

スローストキャスティクスは「スロー%D」という記号で表されるが、証券会社によっても違いがあり、「Slow%D」や「S%D」「%SD」などと表示方法が異なる場合がある。

ストキャスティクスはよりスピードの遅いものが的確なシグナルを出しやすいと言われている。その事によって反応の早い「%D」反応の鈍い「スロー%D(%SD)」という2つのラインを組み合わせて使うことが一般的には基本的な設定となっている。

線を表示させる

ohlc_bar_chart.png

mpf.plot 引数の tlines= に、dict形式で与えます。 tlines キーに、listの日付を与えると、各日付を結ぶ直線を引いてくれます。 tline_use キーで指定日付のどの値(終値とか)を参照するかを指定します。 linestyle , widths , colors キーを記載すると、線種、線幅、色を指定することができます。トレンドラインを延長したり、2点のうち一方は安値、もう一方の日は高値を結ぶといった細かなことはできないようです(2021/05時点)。

tline2.png

好きな線を入れる

mpf.plot テクニカル分析(TA)の基本 に alines= を指定すると、tupleにした日付と株価ペアの2点を結ぶ直線を描くことができます。2点だけでなく3点以上のペアを与えると、各点をつなぐ折れ線を作成します。これもdict形式で与えると、線種、線幅、色を変更することができます。

aline.png
aline_multi.png

ボリンジャーバンドを追加する

ボリンジャーバンドの線を追加します。ボリンジャーバンドは、talibで計算したものを利用します。例で、追加するボリンジャーバンドは2σの線です。ボリンジャーバンドを追加するには、 mpf.make_addplot で作成したオブジェクトを mpf.plot の引数に addplot= で与えます。

bbands.png

ボリンジャーバンドの複数の線を追加して、線種・線幅・色を変える

複数の線を追加する場合は、 mpf.plot の addplot= に、 mpf.make_addplot で作成した複数のオブジェクトをlist化して与えます。この例では、2σに加えて3σのボリンジャーバンドを追加します。 mpf.make_addplot では、線種は linestyle= 、線幅は width= 、色は color= で変更します。

line3.png

株価にオシレータを追加する

MACDを表示する

mpf.make_addplot を使って、グラフを追加します。mplfinanceにグラフ領域を追加する場合は、 mpf.make_addplot の引数に panel= を指定します。また、 secondary_y= を指定して、左右どちらの軸をy軸にするかを指定します。(指定しないと線やヒストグラムがずれました)

macd.png

ストキャスティクスを表示する

買いすぎや売られすぎを判断するストキャスティクスを表示させます。MACDと同様に、TA-Libで計算した数値を mpf.make_addplot を使って、グラフ化します。

stoch_slow.png

複数のオシレータを表示する

mpf.make_addplot の引数 panel= テクニカル分析(TA)の基本 を変更すると、表示グラフを増やすことができます。 mpf.plot の volume=True にした場合、出来高が panel=1 になるので、 mpf.make_addplot で追加したい図は panel=2 以降に指定します。

mix.png

作成した図を保存する

作成した図を保存した場合、 mpf.plot の引数 savefig= でファイル名を指定します。JupyterLab(or Jupyter Notebook)で表示する場合、 savefig= を指定すると、JupyterLab上のグラフが消えますが、 closefig=False をつけると、JupyterLab上に表示されたままになります。

graph.png

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テクニカル分析の基本とは?たった2つの最重要事項

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*これは騙し後のツイートですが

更に言ってしまえば、1月2月と続いた大暴落そのものも、心理面から分析できます。

今回の暴落のファンダメンタル的な要因は、主にコインチェック事件やテザー疑惑だったと思いますが、これらは仮想通貨自体の問題ではまったくありません。それがビットコインの価値をおとしめることは考えにくいです。

むしろ続く大企業の参入、適切な規制への話し合いなど、仮想通貨への期待が高まっていく中で、大口としてはビットコインを買い集めていきたいはずです。

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仮想通貨参入企業の例

バッドニュースを拡散して価格を下げようとするわけです。

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②過去の経験に則る

そこでもう1つ重要なのが、過去の経験にのっとることです。これは、「人間が似たような状況で似たような行動をとる可能性が高い」という仮定のもと成り立ちます。

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