株式が持つ本質的な価値に注目するファンダメンタルズ分析に対して、テクニカル分析は、価格が投資者の判断によって形成されることに注目する分析手法です。ある銘柄の現在の株価水準について、買えば利鞘が期待できるくらい割安だと多くの投資者が考えたとすると、その銘柄は買い進まれて、割安感が薄れる水準まで価格が上昇することが予想されます。逆に、割高で空売りすれば利鞘が期待できると考えられる場合には売り込まれて、割高感が薄れる水準まで価格が下落することが予想されます。このように、価格推移は投資者の投資行動に起因して生じており、その投資行動には投資者の投資判断が反映されている筈です。株価と売買高の推移には、投資者の投資判断が記録されていることになります。従って、ある銘柄の株価と売買高を詳しく調べれば、多くの投資者がその銘柄を割高と見ているのか割安と見ているのかを知ることができ、付随してその後の価格推移も予想できるのではないか、それに沿って投資をすれば利益を上げることができるだろう、という発想に基づいて考案された分析手法がテクニカル分析です。資産運用に際しての「テクニカル分析」の導入部分を分かり易く説明することを目的にしています。上記基礎編に続いて一歩進め、テクニカル分析とは何かについてさわりの部分を解説しています。上記初級編1に続いてさらに進め、テクニカル分析とは何かについてさわりの部分を解説しています。ハンドブック4(用語集)は、テクニカル分析全般の用語集です。現在無料配布中!(送料も無料です。©NTAA当協会は、不特定多数の市民、団体に対し、高齢化社会での資産の効率管理の必要性増大に対応するため、証券投資等におけるテクニカル分析理論の教育普及活動を行う。テクニカル分析理論の向上、およびテクニカル分析業務に従事する者の育成を図ることにより、健全な投資活動および経済活動の発展に寄与することを目的としています。その目的達成の一助として当協会の会員向けに「テクニカルアナリストジャーナル」を発行していますが最新号以前の既刊については、テクニカル分析理論の向上にお役立ていただきたく会員以外にも閲覧できるようにしました。テクニカルアナリスト協会および執筆者が著作権を有しています。本書の内容は、すべて著作権法により保護されています。目的や方法を問わず、本著作物の全部または一部を無断で複製、転載、転送などを行わないようにお願いします。(最新号論文は書籍にてNTAA会員限定配布です。研究の焦点として、投資家が売買のタイミングを計るため,転換点(定義した表示期間内の最大値、最小値)から転換点への価格変動における新値(新高値、新安値)の更新回数の規則性を検証する。具体的な調査方法として、まず定義した算出方法で価格の転換点を求める。次に価格が転換点から転換点へと変動する中で新値を更新する毎に1つずつを加えた累積数を算出する。最終的にその数の規則性を導き出します。為替米ドル/円のそれぞれ日足、週足、月足とする。補足には転換点から転換点の騰落率を求め、新値の累積数との相関性も検証する。これらの検証の結果、ある数字の規則性で繰り返しマーケットが転換点を迎えていくことが証明することができれば売買のタイミングを計る際の優位性を高めることができる。加えて転換点を結ぶ騰落率と新値の更新回数との相関性を実証できれば更に優位性を高めることができる。これらの仮説の検証の元、研究結果を導き出していくこととする。Allocation(CSA)を利用した、「単純かつ役に立つ」投資戦略を紹介します。時間論”とサイクル分析を用いた分析手法について“X-jiku”分析のコンセプトと応用例を紹介します。MarketsIFTA大会3回目のプレゼンです。今回は日本や他の主要マーケットについて最新の長期展望をお届けします。株式の市場動態を計測する新規指標について有価証券投資においては、適切な投資対象を選択することと、適切な投資タイミングを選択することが肝要だが、投資タイミングの判断においては、価格の動向、需給の動向、そして投資者心理の動向に留意する必要がある。Index)」を考案した。PTIは価格と時間の相関係数で、その大小によってトレンドの有無やトレンドの方向を知ることができる。DTIは売買高と時間の相関係数で、その大小によって物色の盛衰や先高期待の強弱を知ることができる。MDIは価格と売買高の相関係数で、価格が売買高を伴って上昇して人気化しているのか、売買が閑散の中で下落する人気が離散した相場なのかを知ることができ、ポジティブ・ダイバージェンスやネガティブ・ダイバージェンスの発生と消失も知ることができる。年間の日経平均とその売買高を用いてシミュレーションを行ったので、その結果についても報告する。システマティックトレーダーとフロアートレーダーの投資の極意~カウフマン夫妻かく語りき~2018年10月20日、21日に日本テクニカルアナリスト協会はペリー・カウフマン氏の講演を東京・大阪にて開催しました。講演会ではカウフマン夫妻によるパネルディスカッションが行われ、参加者から前もって送られた20の質問についてカウフマン夫妻の興味ある回答を聞くことができました。本稿では当日語られなかった60の質問に関するカウフマン夫妻の回答を翻訳し、セミナーに参加することができなかった会員、システマティックトレーディングを目指す投資家に提供します。カウフマン夫妻の長年の経験と実績に基づいた含蓄の深い言葉が、皆様の今後のテクニカル分析の理解と実践に役立つと考えています。Average)によるトレンド戦略Steidlmayer、今日金融投資の分野においては人工知能やビッグデータ、行動ファイナンス等の進歩により、様々な情報を効率的に処理した投資戦略が開発されている。それらの手法の入力値として用いる情報の定式化と精度については十分な検証と改良が議論されているとはいえない。テクニカル手法を人工知能の教師信号として用いる際においても、標準的な移動平均の期間を使用したトレードルールが採用されているケースが散見される。そこで当論文では投資戦略を構成する元となるツールの有効性検証として、移動平均のパラメーターの有効性について検証を行った。Average)を提唱する。人工知能の集合知によるアルゴリズム運用テクニカル分析の予測可能性および収益性の向上を目指して、3つのアイディアを導入した。種であるニューラルネットワークを導入した。第二に、その予測力を高める工夫として集団学習法を適用し、予測結果の自信度を評価する新しいテクニカル指標(コンセンサスレシオ)を提案した。第三に、その自信度が高い銘柄を選択する枠組みとして2段階選抜法を提案した。これらの妥当性を評価すべく、日本および米国の約1000銘柄に対して4期間の投資シミュレーションを行ったところ、良好なパフォーマンスを得たので報告する。本論では価格の歪度・尖度を用いた売買手法、通称「SKURT(スカート)シグナル」を提唱する。Index1は、株価の分布が増加または減少に偏っているかどうかを示す。前者は株価が上昇していることを示唆し、後者は下落していると示唆している。騰落の方向性を測定するための統計指標として使用することができる。KURTは価格の分布が集中しているのか分散しているのかを示す指数である。分布が集中している場合はトレンドが存在することを示唆し、分布が分散していればトレンドが明確でないことを示唆している。傾向の有無を測定するための統計指標として使用できる。本論では、これら2つの統計的尺度を組み合わせた売買シグナルを生成し、実際の取引の有効性を調査する。SKEWが株価の上昇を示唆し、KURTが傾向の存在を示唆すれば、買いシグナルとし、SKEWが株価の下落を示唆し、KURTがトレンドの存在を示唆している場合は、売りシグナルとした。SKEWにKURTを加えたシグナルが「SKURT」である。この手法を用いて14指数におけるSKURTの有効性を検証し、考察を加える。Curves(KVPCs)2017年10月に開催されたIFTAミラノ大会で、私が考えたテクニカル分析手法であるKVPC理論について発表しました。本稿では、カギ足のルールを用いて節目となる高値や節目となる安値を一意的に定義することが可能で、表計算ソフトのEXCELを用いて機械的にトレンドラインやサイクル、波動を描画できることを紹介する。機械的に節目を選ぶことにより、その時々の状況によってサイクルや波動の起点や終点を前後にずらす人為的な調整を行わなかった場合に、サイクル分析や波動理論のルールが成立しているかどうかについて検討した。その結果、サイクル分析では同時性の原則、比例性の原則については成立している可能性があるものの、調和性の原則については汎用性がない可能性が示された。短い周期の波動が複数集まって、より大きな波動が構成されていることが確認されたが、エリオット波動理論にあるようなフラクタル構造やエクステンションについては再検討が必要である可能性が示されたので報告する。本論文ではカオス時系列解析の枠組みのもと深層学習を組み合わせたテクニカル分析手法の提案を行う。カオス時系列解析では、まず時系列データを高次元空間に対して「埋め込み」を行う。埋め込んだ高次元空間における幾何学的な軌道(アトラクタ)を用いて予測や制御を行う手法である。したがって高次元空間上でのアトラクタの再現(関数近似)が予測には必須であるが、この関数近似に画像認識などの高次元データ解析で有効性が認められている深層学習を用いる。当該手法を用いて日経平均株価を対象に実証分析を行った結果、深層学習を用いたカオス時系列解析により作成されたシグナルは高い予測力と収益性を持つことが確認できた。その間に様々な改良を施されたアセット・アロケーション・モデルが開発され、近年では確定拠出年金・NISAの導入に伴い、個人の年金運用に対してもその理論的背景と投資手法が提供されている。効率的市場仮説におけるリスク・期待収益の定義、そして有効フロンティアを前提とした最適化手法は、投資家の投資方針を必ずしも満たしているとは言えない。時間における株価の動き(イニシャルタイムレンジ、以下IR)は、その日の株価動向を判定するうえで重要だ」と主張している。筆者はこの主張に同意するものの、実際の投資判断において、IRが提供する情報は過小であると考える。先物トレーダーにとっては、収益機会に繋がりやすい「トレンドデー」と呼ばれる価格騰落の大きい日にポジションを備えられることが望ましい。IR時間帯を過ぎて投資判断を行う場合、遅れをとりがちである。そこで本稿では、Steidlmayerの従来の発見をもとにトレンドデーの発生要件を定量化してトレンドデーを検出する新手法を提案する。Profile、以下EMPと呼ぶ。EMPは、イントラデーの1日のマーケットプロファイルの面積をその高さ(騰落幅)で割って計算する。トレンドデーは、EMPの値が低い時に発生する傾向がある。EMPの値が3.0未満はおおよそ全体のEMPの分布の-1σ未満(<-1σ)であったため、EMP3.0未満(以下EMP2.0)をトレンドデーが発生したと仮定している。原油先物の4つの市場で実施した。2.0がどのような条件で発生したかを検証した。日前の価格変動との間に有意差が確認された。5日移動平均線の4つのトレンドパターンにおいては、EMP2.0が有意に発生する可能性が高いトレンドがみられた。総合的には、EMP2.0は日経225先物においては有意指標となりうると判断。他の3つの市場では再検証が必要となった。レシオ)についてIFTAシドニー大会2016で発表した。プレゼンテーションに使うデータおよび原案・資料の作成は山田が準備し、調整(最終資料の作成)およびプレゼンテーションは本間が行いました。視点を重視し、あえて数式を使わず、実際の日本の株式市場にどのようなことが起こっており、またどのような視点を持ちながら投資・運用を行っていけばいいのかを個人投資家でもわかりやすい形で提起する内容としました。市場に構造的な変化が見られる中、ファンダメンタルズ分析や行動ファイナンス理論、アルゴリズム・AI、HFT・ヘッジファンドの運用など多角的・多面的な視点を身につけることはテクニカルアナリストにとっても今後、重要になってくると考えます。『米蔵風オプション戦略』テクニカル分析でオプションを征する!一般的にオプションは難しいものと思われ、投資初心者は触ってはいけない金融商品のように思われている。今回そんな方々にどのような場面で、オプションを使えば良いのか、また、何をどのようにオプション戦略を使って行くのかを説明する。-Kチャートは、筆者が1990年に創案、1993年に完成し、1995年に公表した独自の手法である。1989年末に38,915円の高値をつけた日経平均は、3月には一時30,000円の大台を割り込み、10月には20,221円と前年末の半値近い水準まで下落した。この間、日々の騰落幅が大きかったために、多くの投資家が撤退時期を見誤り、大きく傷ついた。そこで、筆者は大学時代に学んだt検定という統計手法を用いて、当日の価格が、前日までの一定期間過去の価格群と同じグループに属するか否かを判定することを思いついた。1990年当時はパソコン表計算ソフトの機能が貧弱だったことから、筆者はプログラムの自作を決断する。試行錯誤の末、完成したのがKチャートである。ドル円為替の日足、週足、月足を用いた検証によって、Kチャートの有効性を説明した論文で、筆者はMFTA資格を取得した。これまで、Kチャートの計算方法は公開されていなかったが、今回、EXCELのセル関数を用いて計算する方法と、VBAを利用してユーザー定義関数を作成して計算する方法について、ソースコード付きで詳細に解説する。鶴也CMAP(シーマップ)~時価総額レシオ(C)と3つのテクニカル指標(MAP)~資産運用の基本は、大負けしないことだろう。クルマの運転に例えるなら大きな事故は回避すべきだ。チャートは、「運用のシートベルト」といえる。正しく使えば、投資家の運用収益を向上させる補完ツールとなる。テクニカル指標は実際の値動きと売買シグナルのズレが生じ、収益機会を逃すことも少なくない。そこで、バリュー面とテクニカル面を融合させた、CMAP(シーマップ)を提唱したい。応用事例としてペアトレード戦略の提案を行う。先行研究や実務で従来スタンダードとされていた共和分性を用いたボリンジャーバンドによるペアトレード戦略では、ペアの均衡水準への調整過程は単純な線形関係であると仮定されている。取引コスト等の摩擦が市場に存在することから、ペアの均衡水準からの乖離が小幅である場合と大幅である場合では、平均回帰のスピードが異なると考える方が自然であろう。モデルに基づく非線形共和分関係を満たすと仮定する。回帰スピードが変化する閾値をトレードのシグナルとして使用することを提案する。実証分析の結果、従来のペアトレード戦略より効率性が向上することを確認した。4つの特徴的な価格をビジュアルに記録し、その推移を明確に表示するチャートとして世界で広く利用されている。その成立経緯については、日本における罫線の発展史を解説した「日本罫線史」にも明らかにされていない。そこで、国立(国会図書館「近代デジタルライブラリー」で公開されている書物を検索し、ローソク足に関連する記述の有無および内容を調査した。その結果、早坂豊蔵がローソク足の成立に大きく関与したと考えられ、ローソク足は本間宗久が考案した酒田足に由来するという俗説は誤りであること、ローソク足と酒田足が混同された経緯などが判明したので報告する。株式市場の下げ局面におけるリスク指標と出来高の活用による売買の考察株式市場における5~6年程度のサイクルにおける下落局面を対象とし、日次損益の標準偏差を使ったリスク指標に出来高を加えて分析を実施。リスク指標と出来高は25日、200日の期間を使い、またリスク指標のベースとなる日次損益率も加えて、その特徴を活かした売買手法について考察してみた。株式市場の下落は景気後退につながるため、各国中央銀行の金融政策を中心とした対策が打たれ、下落を食い止めようとする動きが出てくることから、株価の200日移動平均線が下向きとなる下落局面では、似たような現象が発生することが予想される。本売買手法については今後も有効に機能するものと考える。株価と出来高の変動幅のトレンドに加え、株価変動率のトレンドを考慮することで投資家の心理の変化を読み解き、売買のタイミングを計ろうとする指数である。Curve)と名付けた出来高分析をとる。System(以下パラボリック)を使うことにした。indexと名付けた。indexを創った理由や、概要を理解していただくためにもまず逆ウォッチ曲線、パラボリックの説明をする。indexの概要を説明する。~日経VIを活用した日経平均リバウンドの有効性~本稿では、各「恐怖指数」とそれぞれの参照指数(VIXであればS&P500など)との相関の有無及び法則性、そして、その法則に基づき「日経VI」の変動を利用した日経平均の最適投資手法を検証した。その結果、「相関性」が明確に出るのは市場で言われている通り1ヶ月単位であること。日本市場発のクラッシュ(指数急落)が欧米市場に波及する可能性が非常に低いこと。「日経VI」が「25.0p」を終値ベースでつけた翌営業日に日経平均を買う投資手法が有効であることを確認した。本講演では、テクニカル分析の予測可能性および収益性の向上を目指して、3つのアイディアを導入した。第一に、複雑な株価変動内に隠れた法則性を自動検出すべく、伝統的な機械学習モデルの1種であるニューラルネットワークを導入した。第二に、その予測力を高める工夫として集団学習法を適用し、予測結果の自信度を評価する新しいテクニカル指標(コンセンサスレシオ)を提案した。第三に、その自信度が高い銘柄を選択する枠組みとして2段階選抜法を提案した。銘柄に対して4期間の投資シミュレーションを行ったところ、良好なパフォーマンスを得たので紹介する。アルゴリズムトレードやHFT(高速売買/高頻度売買)を解説します。ここでは、板(注文表)とアルゴリズムについて解説します。テクニカル分析でアルゴリズムをどう使うかについてです。ここでは次世代のツールについて解説します。投資を初めて間もない投資家は、日足を中心に相場を見ていることが多い。分足がある程度トレンドが取れ、なお且つトレンド変化によるストップロスも早く出せることで60分足を多用している。日足の動きを24分割することで、早くトレンドの変化が掴めることになる。要するに『ストップロスは早く』、『トレンドは出来るだけ大きく取る』方法として今回紹介する。~統計学的にも妥当なテクニカル分析の一例~テクニカル分析の妥当性について様々な検証がなされているが、未だ明確な結論は得られていない。そこで本研究では、統計学的に妥当性を証明できるテクニカル売買戦略の実例を示す。存在することを発見した。これは金融市場の予測可能性およびテクニカル分析の妥当性の源泉になるため、このアノマリーを利用した新しいテクニカル売買戦略を考案した。その後、実データを用いた投資シミュレーションによって本売買戦略の有用性を確認し、さらに統計的仮説検定によって、投資タイミングおよびポジション選択の両観点から統計学的にも妥当な売買戦略であることを確認した。突発的な裁定機会を利用した共和分ペアトレーディング本論文では、昨年度に提案されたBPVレシオの新しい応用事例として、ペアトレーディングに着眼した。銘柄間の価格差に適用することで、突発的な裁定機会(サヤ取りのチャンス)を検出した。類似の指標としてボリンジャーバンドが一般的であるが、BPVレシオにより突発的な大変動のみを対象にすることで、ペアトレーディングの効率性を向上できる。収益性の高い裁定機会に限定し、だましの可能性を極力抑えることで、1取引当たりの平均利益額を最大化する運用方法を検討した。その結果、ボリンジャーバンドよりもBPVレシオを用いた方が、ペアトレーディングの効率性を向上できることを確認した。2銘柄間の価格差の平均回帰性を高めるために、共和分関係にある銘柄に厳選することで運用成績を向上できることも確認した。株式の売買戦略の立案においては、高い収益を望むこともさることながら、高くなくても安定した収益を求める戦略もありえる。最近は、よりいっそう市場の透明性の確保や、市場参入障壁を減らすことが求められるようになり、結果として、取引は分秒刻みが求められるようになり、逆にあふれかえる情報に分析が追いつかず振り回される事態も見受けられる。一方で、コンピュータの活用度が一気に増えて、ロボット取引に代表されるように、高度な取引モデルの開発と取引の自動化も大きく増えた。そこで、自動取引に乗りやすく個別銘柄の値下がりリスクを回避(ヘッジ)する手法として有名になった、ペアトレーディングの応用手法について述べる。具体的には、あまたの銘柄の中からのグルーピング手法による分類(サブドミナントウルトラ距離法)を用いた銘柄選びと、その銘柄の値動きと相反する銘柄の売買を、現物売買と空売りを組み合わせて、上げ下げ両局面でのさや取りを着実にこなすため、共和分と定常確率過程の平均回帰性を用いて、きめの細かい値下がりリスク回避(ヘッジ)するペアトレーディグ手法である。中央銀行による金融政策への連動性が高くなっている日米株式市場を対象とし、リスク指標を活用した分析を試みた。考え方に近い)、株価指数自体の標準偏差(時価の標準偏差に相当)、VIX指数(あるいは日経VI)の3つを用いた。トレンドとの兼ね合いを見るため移動平均線との比較を行い、期間についても25日と200日の値をそれぞれ算出。)での特徴と、主に中長期的なインデックス運用におけるテクニカル指標としての有効な活用方法の示唆が得られた。一目均衡表については、様々な著書や一目山人こと故細田悟一氏のお弟子さん達により多くの投資家に広まってきました。私も投資を始めた20代前半から一目均衡表を使ってきた『いち投資家』でもあります。使っていて疑問に思ったり、どうすれば一目均衡表を使って、より相場に勝てるかを模索し工夫してきました。三論を骨格として展開されていますが、今回は一目均衡表チャートを中心とした内容にしました。IndicatorIFTAロンドン大会にて発表をしたスライドスライド、スピーチ文(英語)に補足を加えて発表内容を紹介します。価格変動におけるジャンプ(急落・急騰)を検出するボラティリティ指標としてBipowerVariationが知られている。Volatilityを組み合わせることで新たなテクニカル指標を構成した。この指標に従って、価格が規則的変動期に所属する期間ではロングもしくはショートのポジションを取り、価格がボラティリティ不安定期に入るとすぐさまポジションを解消し、規則的変動期に入るまでポジションを取らない、という売買タイミング戦略を立てた。本論文では、本指標の詳細を述べ、また、その有効性を確認するために実データを用いたバックテストを行ったところ良好の結果を得たので報告する。「バケ足」分析によるトレンドと天底の確認ローソク足は情報量が多く、理論としての完成度も高く、多様な売買サインが存在している。どのテクニカル分析に対しても同じ事が言えるが、ローソク足分析において出現した売買シグナルが、すべて本物とは限らない。本論文で提案するバケ足は、トレンドの変化や時間の経過によって、足形が変化するという特徴を持つ分析手法である。バケ足は、ローソク足の複数分析が理論の背景にあり、複数のローソク足による多様な売買シグナルは、バケ足では単一化したパターンに集約される。相場は常に変動しており、価格情報は相場の局面によって重要度が変化する。バケ足は、過去のトレンドと現在の価格水準との関係で変化していく売買のバランスとマーケット心理の変化に着目した新しいテクニカル分析である。下落価格差指数と呼ぶ。)に適用することで、「トレンドの変化」や「株価の割高・割安の判断」及び「売買タイミング」を捉える新たなテクニカル分析ツールとしての利用可能性を分析することである。本論文では、日本の株式市場に焦点を当て、(1)「アルゴリズム・トレードとは?」という疑問に答えながら、アルゴリズム・トレードとHFTの違いを明確に説明します。次に、(2)アルゴリズム・トレードを活かすための分析手法として、板(注文表)分析を紹介します。(3)アルゴリズム・トレードの活用事例(シミュレーションの一例)を示しながら、テクニカル分析の新しい方向性について論じます。本稿は、2013年10月に開催されたIFTAサンフランシスコ大会の講演内容に基づいています。発表に用いたスライドを日本語化して解説する。英語版は、研究室ホームページ(文末参照)にて掲載しています。