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ストキャスティクス

ストキャスティクス

日本のトレーダーは、売買シグナルの発生を非常に単純なルールで頻繁に認識 し、「この売買シグナル(ロジック)をEA(MT4の自動売買システム)で運用すれば年利100%超」などの詐欺的な広告に簡単にだまされてしまいます。

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2~18歳まで児童養護施設で育ち、高校卒業後サラリーマンとなる。 銀行で勧められて買った商品がいわゆるぼったくり投資信託だと知り、投資や経済について探求。 お金にまつわる有益な情報を発信していきますので、末永くごひいきに。

ストキャスティクス(stochastics)

ストキャスティクス.png

ストキャスティクスの使い方を簡単に紹介します。
「%K」「%D」「slow%D」の3つのラインを組み合わせて使用するテクニカル分析で
それぞれの算出方法は以下の通りです。($n$は5, 9, 14が使用されることが多い)
▼ストキャスティクの算出方法

ここで重要なことは
・3つのラインは全て一定期間の一番高かった株価と一番安かった株価を使って、現在の株価の過熱感を表す
・3つのラインは全て0~100%の値をとり、一般的に30%以下が売られすぎ、70%以上が買われすぎ
・株価への反応の速さは「%K > %D > slow%D」の順である

これらの3つのラインを個別で使用する場合や、2つを組み合わせて使用する場合があり
%Kと%Dを使用するストキャスティクスを「ファストストキャスティクス」
%Dとslow%Dを使用するストキャスティクスを「スローストキャスティクス」といいます。
「ファスト」は株価の動きに敏感に反応し、「スロー」は反応は遅いがだましは少なくなります。
自分の投資スタイルや銘柄に合わせて使い分ける必要があります。

買いサイン

sto_buy_timing.png

▼ストキャスティクスの買いサイン(基準値=30%の場合)

1つだけを使う場合は「%K」「%D」「slow%D」の3種類
2つを組み合わせて使用する場合は「%Kと%D」「%Dとslow%D」の2種類
が、使用されます。

【ストキャスティクスの設定期間】
1. 5日
2. 9日(最も使われる) ストキャスティクス
3. 14日

【株価の上昇を確認する日】
1. 1日後
2. 3日後
3. 5日後
4. 10日後

【基準値】
<基準値を下から上に突き抜けたとき>
1. 30%
2. 20%
3. 10%
<基準値以下でゴールデンクロスしたとき>
1. 30%
2. 20%
3. 10%

ストキャスティクスの買いサインが生じた日から見て、数日後に上昇してるかを確認します。
▼検証方法の概要(基準値:30%を下から上に突き抜けたとき)

▼検証方法の概要(基準値:30%以下でゴールデンクロスしたとき)

sto_example_toyota1.png

実際にトヨタ自動車のデータを使って、買いサインの基準値を20%とした場合を説明します。
まず、1つのラインを使用した買いサイン「基準値=20%を下から上に突き抜けたとき」の例です。(slow%Dを使用)
見やすさのために2019年1月~2021年2月の約2年分のデータを用いました。
青丸はストキャスティクスのslow%Dが20%を下から上に突き抜けた日を示しています。
この時の株価から1,ストキャスティクス 3,5,10日後に上がっているのかを調べます。
▼ストキャスティクス「slow%D」(設定期間:14日,基準値:20%)の買いサイン

sto_example_toyota2.png

次に、2つのラインを使用した買いサイン「基準値=20%以下でゴールデンクロスしたとき」の例です。(%Dslow%Dを使用)
見やすさのために2020年6月~2021年2月の約8ヵ月分のデータを用いました。
緑丸はストキャスティクスの%Dとslow%Dが20%以下でゴールデンクロスした日を示しています。
※ ゴールデンクロスの前後で%Dとslow%Dがともに基準値以下のタイミングのみを選択
この時の株価から1,3,5,10日後に上がっているのかを調べます。
▼ストキャスティクス「%Dとslow%D」(設定期間:14日,基準値:20%)の買いサイン

ここでは1,3,5,10日後に上昇している確率を基準値30,10%の2通りと、分布図を一部記載します。
残りの結果は記事の最後にまとめて記載します。
使用するデータは前述の通りTOPIX500銘柄の5年間です。

【ストキャスティクスの設定期間】
1. 5日
2. 9日(最も使われる)
3. 14日

【基準値】
<基準値を下から上に突き抜けたとき>
1. 30%
2. 10%
<基準値以下でゴールデンクロスしたとき>
1. 30%
2. 10%

sto_result1.png

早速ですが結果を表にまとめました。
上昇確率が53%以上の場合に太字となっています。
▼基準値が30%のとき

sto_result2.png

▼基準値が10%のとき

【表からわかること】
・設定期間によるが買いサインの総数が多い(RSIと比較すると同様の条件で5倍程度)
・上昇確率が50%を下回る場合も多い
・基準値を小さく(条件を厳しく)しても結果が明確に上昇しない
・ラインを1つ使用した場合も2つ使用した場合もどちらの方が良いとは言えない

%D%slowD_below10 (period=5, x day later=3).png

次に株価の変化率(買いサインから何%株価が変動したか)の分布をいくつか示します。
青が上昇,赤が下落を表します。
以下は上昇確率が54%で最も成績が良い条件での変化率分布です。
▼3日後の株価の変化率分布(設定期間:5日, 10%以下で%Dとslow%Dがゴールデンクロスしたとき)

%K_below30 (period=5, x day later=10).png

以下は1つのラインを使った場合で最も成績が良い条件での変化率分布です。
▼10日後の株価の変化率分布(設定期間:5日, %Kが30%を下から上に突き抜けたとき)

【表からわかること】
・どちらも少しだけではあるが、山が右にずれている
・「-2~0」と「0~2」の数は同程度だが「-10~-2」よりも「2~10」の数が少しづつ多い
・10%以上の上昇など大きな上昇は見込めない

ストキャスティクスの結果は前回検証したRSIよりも明らかに悪いです。(RSIでは上昇確率55%以上が多数)
同じ過熱感を表す指標ですが、算出方法が異なると勝率も大きく変わります。

「買われすぎ」や「売られすぎ」といった相場の勢いを表す過熱感
その過熱感を数値で判断できるストキャスティクスについて検証しました。
ストキャスティクスは一定期間の一番高かった値段と安かった値段の値幅に対して、現在の株価がどのくらいの位置いるのかで数値化します。
株価への反応の速さが異なる3つのラインの買いサインを検証したところ、一部の条件で数日後の上昇確率が53%を超える買いサインが存在しました。しかし、この結果は同じ過熱感を表すRSIと比べると良い結果とは言えません。

<ストキャスティクスとRSIの算出方法の違い>
ストキャスティクス:ある期間の株価の最高値と最安値から算出
RSI:ある期間の株価の上がり幅と下がり幅から算出

この算出方法の違いにより、同じ設定期間でも算出に使う株価のデータ数が異なります。
<例:設定期間が9日>
ストキャスティクスは9日間の株価のうち最高値,最安値,現在の株価の3日分です。(9分の3)
RSIは9日間の株価のうち全ての日にちの株価から算出した値動き幅を使います。(9分の9)

この違いが検証結果の違いに影響を与えているのではないかと考えます。
RSIでは設定期間を長くすると動きが滑らかになるため、だましの数が減り上昇確率が上がりやすいです。
一方でストキャスティクスは設定期間を長くしても、その傾向が見られません。
これはストキャスティクスの場合、設定期間を長くすると使用する株価の割合が小さくなるためと考えられます。

以上より、「市場の過熱感を知りたいときはストキャスティクスよりRSIを使うべき」と結論付けます。

「RSI」「ストキャスティクス」と検証しましたが、過熱感を表す有名な指標として「移動平均線乖離率」があります。
次回はこの移動平均線乖離率について検証したいと思います。
また、いずれは過熱感を表す指標とMACDなどのトレンドを表すテクニカル分析を組み合わせた検証も考えています。

検証結果の追加

【ストキャスティクスの設定期間】
1. 5日
2. 9日(最も使われる)
3. 14日

【株価の上昇を確認する日】
1. 1日後
2. 3日後
3. 5日後
4. 10日後

【基準値】
<基準値を下から上に突き抜けたとき>
1. 30%
<基準値以下でゴールデンクロスしたとき>
1. 10%

sto_result_20.png

▼基準値が20%のとき

%K_30_all.png

▼%Kが基準値30%を下から上に突き抜けたとき(設定期間:5,9,14日)

%D%slowD_10_all.png

▼%Dとslow%Dが基準値10%以下でゴールデンクロスしたとき(設定期間:5,9,14日)

検証プログラム

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ストキャスティクスの使い方を「中身」を見ながら解説します!

ストキャスティクスの使い方を「中身」を見ながら解説します!

ストキャスの使い方

実は、ストキャスティクスの中身を覗いてみると他のオシレーターとは一線を画するモノだということがわかります。もちろん使い方も色々あって、単なる「上がり過ぎ・下がり過ぎ」だけの指標ではありません。

つまり、ストキャスティクスにはストキャスティクス独自の使い方があって、他のインジケーターでは出来ないことが、ストキャスティクスで出来るようになるんです。

ストキャスティクスとは?基本知識と役割について

ストキャスティクスをチャートに表示させた画像


ストキャスティクスについて超・簡単に説明すると「過去の値段と比較して、今の価格は、どれくらい高いか?安いか?」を見るためのインジケーターです。

ストキャスティクスが出来上がるまで(計算式)

ストキャスティクスの計算式を図解している画像

ストキャスティクスを、単なる「上がり過ぎ・下がり過ぎ」の指標として使う前に、ちょこっとだけ中身を覗いてみましょう。

↑コチラはストキャスティクスの設定を「14・3・3」として時の計算式を図解したものです。ちょっと小難しい話にはなりますが、テクニカル分析でインジケーター本来の性能を引き出せる使い方がわかるはずですよ(ストキャスティクス ・∀・)

ストキャスティクス【ディナポリ式MT4】弱いトレンドを認識するためのオシレーター

ストキャスティクス

ディナポリ手法において、ストキャスティクスは一般的なシグナル利用法と真逆になるという衝撃の事実をご存知ですか?
ストキャスティクスがMACDの強いトレンドと逆のシグナルを出したときにトレンドの押し目(戻り)とみなして、強いトレンド方向へのエントリーチャンスと考えます。

【ディナポリ式】MT4インジケーター徹底解説・セットアップ講座

ストキャスティクス

ストキャスティクスとは?

日本でもよく知られているオシレーター指標「ストキャスティクス」ですが、正式には 「Stochastic Oscillator(ストキャスティック・オシレーター)」 といいます。

「Stochastic(確率論的)」と呼ばれるのは、単なる移動平均線の組み合わせではなく、 現状のプライスが一定期間の高値および安値と比較して、どの水準にあるかをパーセンテージ(%)で認識することを目的としている からです。

オシレーター指標に分類されますが、Oscillatorは振動するもの、振り子という意味で、 一定の振り幅(0~50~100の範囲)で往来を繰り返す特徴を持ったインジケーター です。

ストキャスティクスの一般的な利用方法

ジョー・ディナポリの利用法は全く異なりますが、 日本では、下記のような利用法が一般的 です。

  • 買いゾーン(20%以下)で、「%D」が「スロー%D」をゴールデンクロスしたら買いサイン
  • 売りゾーン(80%以上)で、「%D」が「スロー%D」をデッドクロスしたら売りサイン

ゴールデンクロス(Golden Cross) 、 デッドクロス(正しくはデスクロス:Death Cross) は、英語のテクニカル分析の文献にも出てきますので、和製英語ではなさそうです。

しかし、 ゴールデンクロスはブルマーケット(強気相場)が長く続いている状態 、 デスクロスはベアマーケット(弱気相場)が長く続いている状態 という定義であり、売買シグナルにまで発展させて説明する文献は見つかりませんでした。

日本のトレーダーを思考停止させる恐ろしい呪縛


日本のトレーダーは、売買シグナルの発生を非常に単純なルールで頻繁に認識 し、「この売買シグナル(ロジック)をEA(MT4の自動売買システム)で運用すれば年利100%超」などの詐欺的な広告に簡単にだまされてしまいます。

優位性がありそうな売買シグナルを重層化すれば勝てる訳ではなく、 本質的な相場攻略法を自分の頭でちゃんと考えることが重要 です。

ディナポリ手法の全5回で紹介した 複数のインジケーターを多面的に検証 し、 現状の相場の実体を立体的に正確に把握 し、 優位性が高いトレード体系を構築 すべきです。

ディナポリのトレード手法で、最も単純かつ非常に勝率が高い「ブレッド&バター」であったとしても、 EAのロジックに簡単に落とせるようなものではなく、AIレベルに高度 だとご理解ください。

  1. オシレーター指標の買われ過ぎ・売られ過ぎシグナルで、安易に逆張りトレードを仕掛ける
  2. ゴールデンクロス・デッドクロスの発生を売買シグナルとして、よく考えずに仕掛けを行う
  3. 自分の判断より、自称専門家が作った自動売買システムのほうが優秀だと信じている

ジョー・ディナポリの考え方

ディナポリ手法の考案者であるジョー・ディナポリは、オシレーター指標とストキャスティクスについて下記のように述べています。
下記の書籍のP135およびP137からの引用です。
参考 ディナポリの秘数 フィボナッチ売買法 トレーダーズショップ - 日本最大の投資家向け専門店 オシレーター指標について

ストキャスティックスは、トレーダーの持つ手法のなかで常に誤用されがちな指標のひとつ となっている。トレーダーらは通常、 75%以上になれば買われ過ぎ、25%以下になれば売られ過ぎと考える。これは、考案者のジョージ・レインの教えではない し、ストキャスティックス・ポップ・インディケーター(ジェイク・バーンスタイン著『ショートターム・トレーディング・イン・フューチャーズ[Short Term Trading in Futures]』)に関するジェイク・バースタイン氏の研究が示すものとはまったく正反対なのだ。事実、ジェイクの研究によれば、 強い相場の変動の50%は、75%と25%のバリアをクロスしたあとで発生している のである。(中略)
新米のトレーダーにとってもっと複雑な問題は、トレンドを形成している市場では通常、継続中のトレンドの典型的なリトレイスメント(押し・戻り)の局面でも、ストキャスティックスがこの極端な(75%と25%の)水準に達することはめったにないという事実だ。 この水準まで達するのを待っていては、大きな下落トレンドにあっては売る機会はないだろうし、大きな上昇トレンドにあっては買う機会はないだろう 。

ストキャスティクスはMACDと組み合わせて使用する

  1. MACDで長く強いトレンドを認識する
  2. ストキャスティクスがMACDのトレンドと逆のシグナルを出したときに、トレンド方向にエントリーするチャンスと捉える
  3. セットアップ講座Vol.4で述べたディナポリ式フィボナッチ・リトレースメントの31.8%の押し目(戻り)を待ってエントリーする
  1. ストキャスティクスのゴールデンクロスはスルーする
  2. ストキャスティクスのデッドクロスで買いエントリーを考える

MT4デフォルトのストキャスティクスとディナポリ式の違い

  • MT4の標準パラメータ設定
    %K:5 %D:3 SlowD:3
  • ディナポリ式のパラメータ設定
    %K:8 %D:3 SlowD:3

正確なディナポリ式パラメータについて
MT4では単純移動平均線を使いますが、ディナポリチャートではかなり特殊な「修正移動平均線(MAV)」で平滑化を行います。
それはMT4の設定の選択肢にないため、デフォルトの単純移動平均(Simple)を使用しています。
「Smoothed」という選択肢もあるのですが、MACDで単純移動平均を使用しているので、ストキャスティクスもそれに合わせています。

MT4でのパラメータ変更方法

たった30秒で設定完了する3ステップ


MT4の画面の左上にあるプルダウンメニューから「Stochastic Oscillator」というインジケーターを挿入します。
「挿入」>「インディケータ」>「オシレーター」>「Stochastic Oscillator」


「パラメーター」タブがデフォルトで開きます。
赤枠で囲った部分のみ、数字を変更 してくだださい。
「OK」をクリックして完了 です。


あっと言う間にディナポリ・ストキャスティクスの設定が完了しました。
「%D」がメインでLightSeaGreenの実線 ストキャスティクス で、 「スロー%D」がシグナルでRedの点線 になります。

パラメータの確認や修正が必要な場合

MACDのパラメータ設定画面を閉じてしまった場合、下記の方法で開き、パラメータの確認や修正を行います。
参考 ストキャスティクス パラメータの修正が必要な場合 【MT4無料インジケーター】3本のDMA(ずらした単純移動平均線) | ディナポリ式Vol.1 「Moving Average」の例になりますが、サブウィンドウの「Stochastic Oscillator」に読み替えてください。

【無料】全65ページのFXトレードマニュアルを今すぐ!入手

完成したディナポリチャートを使用した詳細なトレード戦略については、 【無料】全65ページのFXトレードマニュアル にまとめましたので、今すぐ!入手してください。

上野ひでのり

【無料】フルカラー65ページのFXトレードマニュアル
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MACD(マックディー)【ディナポリ式MT4】強いトレンドを認…

【ディナポリ式】MT4インジケーター徹底解説・セットアップ講座…

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上野ひでのり

上野ひでのり 株式会社ネクストコンサルティング 代表取締役 ストキャスティクス FXトレーダー・仮想通貨投資家 早稲田大学第一文学部心理学専修卒業 米国NLP協会認定NLPプラクティショナーで投資家心理の専門家

オシレーター系の代表格「ストキャスティクス」をPythonを使って書いてみた。ストキャスの使い方、計算方法のまとめ。

次にこの%Kの期間 3 の移動単純平均を%Dとして算出します。(参考:Pythonで単純移動平均(SMA))ちなみに、この%Dですが別の呼び名もありまして、「ファスト・ストキャスティクス」とも呼ばれます。

ファストがあるのであれば、スローがあるはずと予感したあなた!さすがです。ファスト・ストキャスティクス(%D)のさらに期間 3 の単純移動平均を%SD(スロー・ストキャスティクス)と呼ばれます。

Pythonでストキャスティクスを書いてみる

bitcoin = pd . read_html ( "https://coinmarketcap.com/currencies/bitcoin/historical-data/?start=20180101&end crayon-o">+ time . strftime ( "%Y%m%d" ) ) [ 0 ]

STOK = ( ( close - low . rolling ( window = n , center = ストキャスティクス False ) . min ( ) ) / ( high . rolling ( window = n , center = False ) . max ( ) - low . rolling ( window = n , center = False ) . min ( ) ) ) * 100

STOK = ( ( close - low . rolling ( window = n , center = False ) . min ( ) ) / ( high . rolling ( window = n , center = False ) . max ( ) - low . rolling ( window = n , center = False ) . min ( ) ) ) * 100

STOK = ( ( ストキャスティクス close - low . rolling ( window = n , center = False ) . min ( ) ) ストキャスティクス / ( high . rolling ( window = n , center = False ) . max ( ) - low . rolling ( window = n , center = False ) . min ( ) ) ) * 100

計算式通り、%Kは14日の期間となっています。ストキャスティクスを格納した stck の14行〜20行を試しに表示させて見ましょう。

まとめと次の課題

使っているFX会社はどこ?
仮想通貨用 (2019年5月からAPI取引対応) ストキャスティクス → GMOコイン
Python API用 (FX APIはここしかない) → OANDA ジャパン

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PythonでRSI=相対力指数を計算してみた(Pythonでテクニカル指標シリーズ)

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ボリンジャーバンドの使い方と計算式、Pythonでボリンジャーバンドを書いてみる

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単純移動平均線(Simple Moving Average)の使い方とPythonでの書き方(List + Numpy + Ta-Libの3パターン)

単純移動平均線(Simple Moving Average)の概要と基本的な使い .

MACDをPythonを使って計算してみる。MACDの計算方法や使い方のまとめ。

ディスカッション

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■お伝えしたいこと
ストキャスDとSDですが、楽天やSBIは計算の仕方が違うみたいです。
Kは数値合うのに、DとSDは数値が微妙に合わないので、色々調べましたので、ご紹介させていただきます。

■例:# ストキャスの%Dを計算(%Kの3日SMA) ストキャスティクス @楽天やSBI
def STOD(close, low, high, n):
STOK_bunshi = (close – low.rolling(window=n, center=False).min()) ストキャスティクス
STOK_bunbo = (high.rolling(window=n, center=False).max() – low.rolling(window=n, center=False).min())

STOD = STOK_bunshi.ストキャスティクス rolling(window=3,center=False).mean() / STOK_bunbo.rolling(window=3,center=False).mean() *100
return STOD

■さいごに
他の記事についても、たくさん参考させていただいています。
貴重なご情報を公開いただきありがとうございます。
これからも勉強させていただきます。

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FXブログ執筆者 アルゴン イメージ

何事も全力にやる。全力になれないのならやるな。がモットーです。機械学習にすっかり魅せられており、毎朝毎晩年中無休でデータを弄ってます。モデル作って、想像以上の精度が出ると飛んで喜びます。

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