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MACD(マックディー)の計算とトレーディング戦略
はじめに
MACD(Moving Average Convergence Divergence)は、トレンドの強さと方向を捉える最も人気のあるテクニカル指標の一つです。
移動平均線の収束と発散を捉えることで、買い・売りのタイミングを判断します。
MACDとは?
計算式
MACDは3つの要素から構成されます:
1. MACDライン
$$MACD = EMA_{12} - EMA_{26}$$- 12日指数移動平均(短期)から
- 26日指数移動平均(長期)を引いた値
2. シグナルライン
$$Signal = EMA_9(MACD)$$- MACDラインの9日指数移動平均
3. ヒストグラム(オシレーター)
$$Histogram = MACD - Signal$$解釈の仕方
| 状態 | 意味 | トレードシグナル |
|---|---|---|
| MACD > シグナル | 上昇トレンド | 買い |
| MACD < シグナル | 下降トレンド | 売り |
| ヒストグラム > 0 | 買い圧力 | 強気 |
| ヒストグラム < 0 | 売り圧力 | 弱気 |
Pythonでの実装
基本計算
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可視化
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トレーディングシグナル
ゴールデンクロス / デッドクロス
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シグナルの可視化
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MACDダイバージェンス
ダイバージェンスの検出
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バックテスト
MACDクロスオーバー戦略の検証
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まとめ
MACDのポイント:
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RSI(相対力指数)の計算と可視化 - Python実装
はじめに
RSI(Relative Strength Index、相対力指数)は、価格の変動の強さを測るオシレーターです。
「株価が上がりすぎたか、下がりすぎたか」を数値化し、**30以下(過売い)や70以上(過買い)**を売買のタイミングとして使います。
この記事では、RSIの計算式を理解し、Pythonでゼロから実装します。
RSIとは?
基本的な考え方
RSIは、過去n日間の値上がり幅と値下がり幅の比率を表します。
$$RSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}$$ここで、$RS$(Relative Strength)は:
$$RS = \frac{過去n日間の平均値上がり幅}{過去n日間の平均値下がり幅}$$解釈の仕方
| RSI値 | 状態 | トレーディングの意味 |
|---|---|---|
| 70以上 | 過買い(Overbought) | 売りのサイン |
| 50 | 中立 | トレンドの転換点 |
| 30以下 | 過売い(Oversold) | 買いのサイン |
計算ステップ
- 前日比の変化を計算
- 値上がり/値下がりに分類
- 平均値上がり幅・平均値下がり幅を計算(通常は14日)
- RSを計算
- RSIを計算
Pythonでの実装
Step 1: データ取得
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Step 2: RSIの計算
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精度向上版:指数移動平均を使用
上記の単純移動平均(SMA)版RSIは簡単ですが、**指数移動平均(EMA)**を使う方が一般的です。