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損切どこに置く？

損切どこに置きますか？って話になると、直近高値、安値を目安に置く人が多いのではないかと思います。

その理由は、いわゆるダウ理論で流れが変わったと思われるのは、高安値が現在トレンドと反対方向に更新されたと見えるから。

こんな感じで設定しますよね

しかし、実際問題としては

こういうことが起きて悲しい思いをすることがあります。

という事で、今回はこの、ヒゲがどのくらい出るかというところを見ていこうと思います。

まずは高安値の設定

実はこれが非常に難しい…　pineでは期間内高値,安値を拾う

ta.highest()　と　ta.lowest()があります。

ちょっと使ってみましょう。

takane = ta.highest(high,10)
yasune = ta.lowest(low,10)
plot(takane)
plot(yasune)

引数は(使う値、期間）です。　これだとどこを見たいのかわかりませんね。

高安値を考慮するテクニカルといえば！

という事で、今回は高安値を考慮したテクニカル指標ストキャスティクスを使ってみます。

取得する値はストキャスティクスの0~10の下ヒゲの長さ　90-100の上ヒゲの長さです。

下ヒゲは陽線と陰線でちょっと考え方が違います。if文で書いても良いのですが、今回は三項演算子というものを使って書いてみます。

uwahige = close > open ? high - close : high - open
shitahige = close > open ? open - low : close - low

三項演算子とは　「条件　？　条件がtrueの時　：　条件がfalseの時」というような書き方をします。

上述のコードだと　close > open で陽線の時という意味で、この条件がtrueのときは

high-close　で　高値から終値を引いたヒゲの長さを取得。　一方　この条件がfalseの時（つまり陰線の時）はhigh-openで上に伸びるヒゲを取得します。

下ヒゲも同様の考え方になっています。

データを抜き出す条件設定をしよう！

さて、最初に示した条件　ストキャスの上限下限10間でデータを抜き出したいので、条件を考えてみましょう。

indicator("高安値のヒゲ")

uwahige = close > open ? high - close : high - open // 上ヒゲ定義
shitahige = close > open ? open - low : close - low //　下ヒゲ定義
takane = ta.highest(high,120)　// 120期間の最高値を取得
yasune = ta.lowest(low,120)　//　120期間の最安値を取得
len = input.int(120,"期間",minval =  1)　//　期間を変更するオプションを作る
sto = ta.stoch(close,high,low,len)　//　ストキャスティクスの定義、期間をlenにすることで変更可能にした
var uwahigesum = 0.00　// varは一回だけ定義する　つまり入れ物の作成 　上ヒゲ合計値用
var shitahigesum = 0.00　//　0.00になっているものは float　という小数点以下を含む　下ヒゲ合計値用
var uwahigeave = 0.00 // 上ヒゲ平均値用
var shitahigeave = 0.00 // 　下ヒゲ平均値用
var countue = 0　// 一方で　０とするとint(整数)扱いで小数点以下を含む値は入れられない　条件の合った上ヒゲ出現数のカウント用
var countshita = 0　// var int　として定義することもできる　条件の合った下ヒゲ出現数のカウント用
if sto > 90 // ストキャスティクスが90より大きい時
    countue += 1　//　countueを1増やす　
    uwahigesum += uwahige　// uwahigesumにuwahigeを足す
    uwahigeave := uwahigesum/countue // uwahigesumを出現回数で割って平均化
else if sto < 10　// 上記条件でないときかつストキャスティクスが10未満の時
    countshita += 1　//　以下は上ヒゲの下ヒゲバージョン
    shitahigesum += shitahige
    shitahigeave := shitahigesum/countshita

plot(uwahigeave) //　ストキャスティクスが90より大きい時のヒゲの長さの平均値
plot(shitahigeave,color = color.green)//ストキャスティクスが10未満の時のヒゲの長さの平均値

コードの意味についてはコメントを書き込んでいます。

意外と上ヒゲと下ヒゲで長さ違うんだな～という印象。まぁ勿論相場の動き方にも依存するでしょうけど

また、今回の値は平均値なので、これより大きい事も十分起こりうるでしょう。ただ、高値圏、安値圏にいる時、ヒゲはどちらにも5pips(今回は1時間足で表示してます)程度は出そうです。　

演算子の解説

演算子っていうと一般的には　＋　ー　×　÷　の四則演算に使う記号くらいしか思い浮かびませんが、プログラミング的には色々とあります。

いっぱいありますね。　まぁ少しずつ覚えていきましょう。今後も使うたびに解説します！

今回はヒゲの長さについて考えてみました！実は平均で考えちゃうと何の解決にもなっていません！むしろエントリートリガーに使う方が適切かも！

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ボリンジャーバンドとは

John Bolingerさんが1980年代に考案したとされる移動平均にσ(シグマ)を合わせた線のことです。

σと呼ばれているものは標準偏差のこと。　標準偏差は統計要約値のひとつで平均に対して個々のデータがどのような分布をしているかを見るための指標です。一般に、正規分布しているデータは平均値±1σの中に約68%　±2σに約95%が入るようなっています

良く使われるのは20期間MAに対して1σ、2σ、3σ離れた位置にバンドを出すもの

日本では3σになったら戻ってくるだろう！と逆張りに良く使われていますが実際問題”今”+3σの位置にいたとしても20期間後にどの位置にいるかわからないのでそれでいつも勝てるわけでもありません。

スクイーズ(squeeze)とエクスパンション(expansion)

他の概念としてはスクイーズとエクスパンションというものがあります。意味は圧縮するとかのスクイーズ・拡大するとかっていうエクスパンションです

状態としてはボリンジャーバンドがMAの近くを等距離で推移しているか、拡大しているかというものです。

緑枠がエクスパンション赤枠がスクイーズ　白枠はバンドウォークと呼ばれる状態です。

エクスパンションは偏差が大きくなるほど大きな値動きがあること、スクイーズはあまり大きな値動きの無い状態を示していて、この状態を繰り返しています。

一方、バンドウォークと呼ばれる状態になることもあります。

バンドウォーク

バンドウォークはMAに対して1σ~2σあたりを動きながら徐々に下がる、または徐々に上がる状態

この時に逆張りをすると痛い目に遭います。

結局ボリンジャーバンドは20期間のσと言っていますが、両方向の期間に影響を与えている値なので過去20期間で-3σの位置にいたとしてもその後の20期間で+1σの価格帯という事は十分に起こりえます。

例を見てみましょう

拡大して40本のロウソクが入るようにしました。真ん中の価格帯終値を黄色の水平線で示しています。

左側の水色矢印が前半20MAのボリンジャーバンドの±3σの範囲

右側の赤矢印の枠が後半20MAのボリンジャーバンド±3σの範囲です。

前半-3σでも後半は+1σですね。こう見ると逆張りはだめなのかな～と思いますね。

ただ、違うのは終値の分布の仕方

前半はMAに近いところをうろうろしています。いわゆるスクイーズ

一方後半はMAから離れたバンドウォークをしながらのエクスパンション

つまり、エクスパンションを伴う場合はバンドウォークしがち。と言えるでしょう

スクイーズしてるときは様子見で、エクスパンションした時に仕掛ける！といった使い方が良いかもしれません。

ボリンジャーバンドの使い方

逆張りにも順張りにも使えちゃうんじゃどうすればいいのかわからない…　そうなりますよね

なので、例えばマルチタイムフレームで考えてみたり、期間を複数使ったり、他のインジケーターと組み合わせてみたり…工夫はいろいろできると思います。

今回はpineでマルチタイムフレーム的な考え方で順張り方向に逆張りしていくスタンスを考えてみましょう。

少し難しいコードになりそうです。

コードを書いてみよう！

ボリンジャーバンドは3つの値が返ってくる関数ta.bb()が用意されています。

引数はta.bb(値、期間、偏差)で戻り値は[MA、+偏差、-偏差]です。

今回は1時間足のボリンジャーバンドで+1σ以上でバンドウォークを期待してロング、-1σ以下の時はショートするような戦略で行きます。その際1時間よりも短い足では反対の-3σでロング、+3σでショートするようにします。

//@version=5
strategy("ボリンジャーバンド", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

[ma20,ma3u,ma3l] = ta.bb(close,20,3)
plot(ma20)
plot(ma3u)
plot(ma3l)
h1close = request.security(syminfo.tickerid,"60",close)
hsum = h1close[0*60/timeframe.multiplier]+h1close[1*60/timeframe.multiplier]+h1close[2*60/timeframe.multiplier]+h1close[3*60/timeframe.multiplier]+h1close[4*60/timeframe.multiplier]+h1close[5*60/timeframe.multiplier]+h1close[6*60/timeframe.multiplier]+h1close[7*60/timeframe.multiplier]+h1close[8*60/timeframe.multiplier]+h1close[9*60/timeframe.multiplier]+h1close[10*60/timeframe.multiplier]+h1close[11*60/timeframe.multiplier]+h1close[12*60/timeframe.multiplier]+h1close[13*60/timeframe.multiplier]+h1close[14*60/timeframe.multiplier]+h1close[15*60/timeframe.multiplier]+h1close[16*60/timeframe.multiplier]+h1close[17*60/timeframe.multiplier]+h1close[18*60/timeframe.multiplier]+h1close[19*60/timeframe.multiplier]
have = hsum/20
hvar = math.pow(math.abs(have-h1close[0*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[1*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[2*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[3*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[4*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[5*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[6*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[7*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[8*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[9*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[10*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[11*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[12*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[13*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[14*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[15*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[16*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[17*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[18*60/timeframe.multiplier]),2)+math.pow(math.abs(have-h1close[19*60/timeframe.multiplier]),2)
hdev = math.sqrt(hvar/20)
plot(have)
plot(have+hdev)
plot(have-hdev)

longCondition = ta.crossunder(close, ma3l)
if (longCondition) and close[1] > (have[1]+hdev[1])
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)

shortCondition = ta.crossover(close, ma3u)
if (shortCondition) and close[1] < (have[1] -hdev[1])
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

諸事情により非常にダサいコードになっています。プログラム慣れしている方はfor文などでやってみると良いでしょう。トレーディングビューの限界を感じます(計算時間上限にあたってしまいました)

工夫して計算量を減らせれば何とかなるとは思うのですが、今回はしぶしぶこの形でやっています

request.security()は任意の通貨、時間足、価格を取り出せます引数は（通貨ペア、”時間”、価格）で今回は(syminfo.tickerid,"60",close)としています。syminfo.tickeridは現在チャートで選択している通貨ぺアを指定できます。

hsumでは1時間足の終値を20本分足しています。しかし、h1closeは各足にその足が所属する時間の終値が格納されています。（つまり1:15分も1:30分も1時の1時間足の終値を持つ）そのため、下位足ではsma等で指定できません。

そこで、どの足から見ても1時間分前までは同じ値が入っているので、60/timeframe.multiplier(現在の時間足：15分足なら15が入る)で1時間のローソク足の数が入るようになっています。それを、淡々と20個足しています…　ダサい。

math.pow()はべき乗を指定できますa^2とは書けないので注意

a²はmath.pow(a,2)となります。3乗なら(a,3)です。　math.abs()は絶対値を求める関数　今回は2乗ですからほんとは無くても良いですが、一応

math.sqrt()は平方根を求めます√計算ですね。

ここまで見てわかるように、計算結果を求める関数にはmath.がつきます。

SDの計算式を愚直に実行しました…

さて、肝心のストラテジーは1時間足の1σ以上かつ15分足(今回の場合)で-3σを下回ったらロング

反対に1時間足の-1σ以下で15分足の+3σを上回ったらショートとしました。　なお、判定しやすいように、1時間足のσの判定はひとつ前の足で判定しています。

私はトレーディングビューに課金しているので、ディープバックテストというのが出来ます。

今回の条件は15分足でも約20年で175回しか出ないレアケースですが、一応の黒字。　勝ちやすいという事でしょうか。　ちなみに1分足でも黒字でしたが、割愛します。ディープバックテストに興味がある人は是非課金してみてください。

今回はボリンジャーバンドでしたが、意外とトレンドが出てるのか、レンジ相場なのかがわかりやすい良い指標のように思えます。　組み合わせ次第では良い戦略も考えられると思いますよ！では、今回はこの辺で！

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MACDとは

MACDはマックディーと読む人が多いと思いますが、エムエーシーディーっていう人もいます。

どちらもありだと思いますが、Moving Average（MA)をエムエーと読むことが多いので、エムエーシーディーの方が近いのかなと思います。がどうでもいい話

1960年代にGerald Appelによって考案されたとされています。

異なる期間の2本のMAの価格差を示しています。

つまり、MAが収束するか、拡散しているかを判断する指標であることから、パーフェクトオーダーを視覚化していると言えるでしょう。

一般的な数値は12,26のEMAの差分をMACDとして、さらにsignalラインと呼ばれるMACDの9EMAを使います。

ただ、差分をインジケーターとして示していますので、MAの表記とは少し見た目が異なり、０を通るとき、MAのクロスが起こっていて、マイナス方向では下落傾向、プラス方向では上昇傾向にあると認識できます。

MACD ＝　EMA(12)-EMA(26)

Signal　＝　MACDのMA（９）

ヒストグラムは上記2つのラインの差分を表しています

コードを書いてみよう！

MACDはテクニカルなのでta.を頭につけてやれば書くことが出来ます

ta.macd(値、早いMAの期間、遅いMAの期間、signalを計算するMACDの期間）

です。

戻り値（計算結果のこと）は3種類の数値で、タプルと呼ばれる状態なので、　[]記号を用いて3つの値を取得できるように記述します。

//@version=5
strategy("MACD", overlay=false, margin_long=100, margin_short=100)
[macd1,macd2,macd3] = ta.macd(close, 12, 26, 9)　//3種の戻り値を受け取れるように[]で記述

plot(macd1)
plot(macd2,color = color.new(color.lime,0))
plot(macd3,color =  color.new(color.fuchsia,0))

//MACDとSignalのクロスで売買
longCondition = ta.crossover(macd1, macd2)　
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)

shortCondition = ta.crossunder(macd1, macd2)
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

MACDとsignalラインとのクロスで売買するようなストラテジーを組みました

何も調整しなくてもそこそこ良い結果になりました

MACDをSMAで書いてみよう！

MACDをta.macdを用いて書くことが出来ました。この計算式をおさらいすることと、EMAではなくSMAを使って書いてみるってのを実践してみます

MACDは

MACD ＝　EMA(12)-EMA(26)

Signal　＝　MACDのMA（９）

でした。また、上記2つの差分で構成されています。これらをSMAで記述してみましょう。

// © FP嶋
//@version=5
strategy("MACD-sma", overlay=false, margin_long=100, margin_short=100)
// まずは関数の定義
sma1 = ta.sma(close,12)  
sma2 = ta.sma(close,26)
macd1 = sma1-sma2　　　　　//MACDは2つのMAの差分
macd2 = ta.sma(macd1,9)　　//signalは差分のMA
macd3 = macd1 - macd2　　　//　ヒストグラムはMACDとsignalの差分

//ta.macdで書いたものと同じ配色
plot(macd1)
plot(macd2,color = color.new(color.lime,0))
plot(macd3,color =  color.new(color.fuchsia,0))


longCondition = ta.crossover(macd1, macd2)
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)

shortCondition = ta.crossunder(macd1, macd2)
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

当たり前ですが、EMAで記述されたta.macd()とほぼ同じラインが書ける上に、戦略としても同じような結果になりました。EMAでもSMAでもそんなに差が無いと言えるでしょう。ただ、期間が長くなるともしかしたら結構違ったりするかもしれません。

戦略的にはどうなのかな？

MACDは戦略的には結局のところ複数のMAとの関係性を見ているだけなので、チャートに複数のMAを表示している場合には改めて出す必要もないのかなっと思います。

気にする人はダイバージェンスと呼ばれる状況を見たりするかもしれません。MACDのDがダイバージェンスなので、ややこしいかもしれませんが、若干異なる概念です。どこかで解説してたかな…

ただ、MAを見るのになれていなかったり、自動売買戦略を考える上で、単純に計算量やコードを減らす上では役立つかもしれません。色々と考えてみてください

今回はMACDを使ってみました。ではこのへんで！

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ストキャスティクスとは

ストキャスティクスはオシレーター系に分類される指標で、ジョージレイン氏によって開発されたものです。

期間を任意に設定し、その間の終値が高値上限にあるのか安値上限にあるのかを視覚化しています。

ファストストキャスティクスとスローストキャスティクスがありますが、pineで計算されるものは、ファストストキャスティクスの%Kです。

％K とは

％Kはファストストキャスティクスで計算される値自体です。計算式は以下

計算式ではわかりにくいかもしれませんが、要は期間内の高安値の中を0から100として、現在価格がどのあたりにいるのかという事を示しています。

％D

％Dは％Kの期間3の移動平均といえます。　加えてスローストキャスティクスというのはファストストキャスティクスの％Dを％Kとして扱うものです。

したがって、スローストキャスティクス％Dはファストストキャスティクスよりも滑らかなラインになります。

ストキャスティクスの問題点

期間の組み合わせによっては高安値を見誤る恐れがあります。

コードを書いてみよう！

では、実際にpineでコードを書いてみましょう。

pineではストキャスティクスに対して、以下の関数があります

ta.stoch(現在値,最高値参照値,最安値参照値,期間)

一般的な期間は9　高安値の参照値はpineの高安値を入れるのが普通ですが、終値ベースにもできます。その場合、以下のhigh,lowの部分をclose,closeにしてください。

// © FP嶋

//@version=5
indicator("ストキャスティクス")
stok = ta.stoch(close,high,low,9)　　　//ファストストキャスティクスの％K
stod = ta.sma(stok,3)　　　　　　　　　　　　//ファストストキャスティクス％Dかつスローストキャス％K
slowstod = ta.sma(stod,3)　　　　　　　　　//スローストキャスの％D
plot(stok)
plot(stod,color=color.white)
plot(slowstod,color=color.lime)

チャート下段の青がファストストキャスティクス%K、白が％D、緑がスローストキャスティクスの%Dです。

戦略を考える

一般的にストキャスティクスは80以上で高値圏、20以下で安値圏と考えられています。

したがって、この値を抜けた時に買いまたは売りを仕掛けるようにしてみましょう。

もっとも反応の遅いスローストキャスティクス%Dの値を使います。

コードは以下のようになります

// © FP嶋

//@version=5
strategy("ストキャスティクス戦略", overlay=false, margin_long=100, margin_short=100)
stok = ta.stoch(close,high,low,9)
stod = ta.sma(stok,3)
slowstod = ta.sma(stod,3)
plot(stok)
plot(stod,color=color.white)
plot(slowstod,color=color.lime)


longCondition = ta.crossover(slowstod,20)
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)

shortCondition = ta.crossunder(slowstod,80)
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

ドル円日足で見てみたところそこそこのストラテジーに仕上がりました。

他にも％Kと％Dがクロスするタイミングで仕掛けたり、期間の異なるストキャスティクスを使ったりする方法も考えられます。

例えば今回は日足で期間9なので、　4時間足なら期間54　1時間足なら期間216という事になりますね。

そこで、1時間足で期間216のストキャスでエントリー条件を絞り、1時間足の期間9を使ってタイミングをはかる…というような使い方もできるでしょう。うまくいくかは試行錯誤が大切です。

また、高安値に対する割合を示していることから、使い方によってはフィボナッチリトレースメントのような使い方もできるでしょう。色々と試してみてください。

今回はストキャスティクスを使ってみました。ではこのへんで！

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チャートと時間

チャートは時間と価格の2次元座標といえます。横軸が時間ですが、これは足によってことなりますね。

また、仲値やロンドンフィックスなど、時間帯によって値動きに特徴があるという事がまことしやかに言われております。

そこで、pineで時間を取得する方法について考えていきます

時間を取得するには以下のような変数が存在します。

今回は時間についてみていきます。

まずは時間を取得するコードを書いてみましょう

// © FP嶋

//@version=5
indicator("時間エントリー")
h = hour
plot(h)

1時間おきに値が変わっているのがわかりますね。

しかし、実際の日本時間とは異なるようです。

その理由は日本はUTC＋９時間であるため。

また、市場が採用している時間によってもhourで取得できる時間が変わります。

矢印の歯車マークからタイムゾーン→取引所と選んでみましょう

そうすると、左側の矢印がUTC-4と変わりました。

つまり、OANDAチャートは日本時間UTC+9と取引所UTC-4を合わせた13時間ずれていることがわかります。

したがって、日本時間にするためには+13時間加える必要があります

// © FP嶋

//@version=5
indicator("時間エントリー")
h = hour + 13 
plot(h)

これで時間が合う！・・・っと思ったら実は合いません。

なぜなら13-37時と表示されてしまうから。

そこで％(モジュロ)を使います。

モジュロは割り算の余りを返してくれる記号です。

例えば

7%3　とかけば　7÷3　＝　2　あまり1　なので、　1という値が返ってきます。

そこで先ほどのコードを以下のように書き換えます。

// © FP嶋

//@version=5
indicator("時間エントリー")
h = (hour + 13) % 24 
plot(h)

これで、0時から始まって、23時まで表記されるようになりました。

仲値を狙って売買するstrategyを作ろう！

それでは、実際にトレード条件を設定してみましょう。

まず、仲値について、

仲値とは日本の銀行が為替相場を相手にした時に、その日の取引の基準となる値を決めることで、一般に9:55分の値を用います。

様々な事情で、この時間に向けて円安へ動くと言われています。

特に給与などの支払日にあたる5-10日（五十日：ごとうび）で顕著だと言われています。

ここでは、5の倍数日の9:30分にUSDJPYをロングして、10時にクローズするようなプログラムにしてみます。

// © FP嶋

//@version=5
strategy("仲値戦略", overlay=false, margin_long=100, margin_short=100)
h = (hour + 13) % 24 
gotoubi = dayofmonth%5 == 0
plot(h)

longCondition = gotoubi and h == 9 and minute == 00
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
if h == 9 and minute == 30
    strategy.close("My Long Entry Id")
shortCondition = 0
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

五十日をモジュロを使って表現しました。5で割り切れる日が該当します。

ロングのエントリー条件を　五十日かつ9時00分を満たした後の次の足、つまり、9:30分の足のopenでエントリーします。

クローズの条件はポジションを持っている時だけしか働かないので、時間の指定だけにしました。9:30分の足が終わった後のopenでクローズします。

以上の条件は30分足で設定しているものと仮定しています。

今回の戦略ではショートは出てこないので0として動かない様にしています。

私はプレミアムプランなのでディープバックテストってのが出来るのですが、とりあえず2020年の1月1日から2022年の8月30日までの期間で見てみました。

勝率は55.64%とちょっとだけ優位な戦略のようです。また、プロフィットファクターが1.668とそこそこ良い結果に。

仲値を狙ったトレードは優位性があると、実は報告があるのですが、定時にinして定時にoutするだけでも勝てるなんてビックリですね。ただ、今回の結果はスプレッドを考慮していないので、本来はもう少し結果は悪くなると思われます。

今回は時間に対するプログラムを組んでみました。ではこのへんで！

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RSIとは

RSIとはRelative Strength Indexの略で価格の動きの速さと強さが視覚化されたオシレーターです。

値は0~100を取ります。終値ベースで上昇と下落の変動のどちらに勢いがあるのかがわかります。

計算式は

RSI（n=期間)　＝　n陽線実体合計　/　n実体合計　×100

実体合計は陰線と陽線のローソク部分という事です。ヒゲは含みません。

良くある解説

RSIは70以上で買われすぎている、30以下で売られすぎているなどと解釈されることがあります。

それ自体は間違っていないのですが、設定期間によって解釈が異なることが予想されます。

つまり、7などの短期間で見てみると、売られすぎていても50程度の期間では買われすぎているという事が起こりえます。

試しに3つの期間を設定したRSIを書いてみましょう。まだindicatorで書いていきます。

// © FP嶋

//@version=5
indicator("マルチRSI")
len1 = input.int(7,"length1")
len2 = input.int(13,"length2")
len3 = input.int(31,"length3")

rsi1 = ta.rsi(close,len1)
rsi2 = ta.rsi(close,len2)
rsi3 = ta.rsi(close,len3)

hline(30)
hline(70)
plot(rsi1,color= color.new(color.blue,0))
plot(rsi2,color= color.new(color.yellow,0))
plot(rsi3,color= color.new(color.red,0))

短期が青、中期が黄色、長期が赤になっています。価格が上昇中で、長期RSIが50以上であっても、短期のRSIは30位まで行くことがあるのがわかると思います。

逆に考えたら、上昇中の短期売られすぎは押し目ポイントと呼べるのかもしれません。

ta.rsi()関数

さて、関数について見ていきましょう。テクニカルの関数は頭にta.がつきました。したがって、RSIの関数はta.rsi()です。

引数は(値、期間）です。今回は終値で、7-13-31としました。特に理由はありません。

lenという値に期間をいじれるように設定してありますので、上述のコードを利用して、自分の好きな値に期間を変えてみてください。

hline()関数

値の水平線を書くことが出来る関数です。ここでは、30と70で指定しましたので、サブチャートに30と70の値に点線が書かれています。

引数は(値,”名前”,色,ラインのスタイル,設定可否)です。ご覧の通り、値だけ入れれば機能します。その場合、色は白、ラインのスタイルはドット（点線）です。

strategyで確認してみよう！

RSIの効果について見てみましょう。ここでは、30以下売られすぎ、70以上買われすぎと考えて、30をRSIがゴールデンクロスした時にロング、70をデッドクロスした時にショートするように設定してみます。

// © FP嶋

//@version=5
strategy("マルチRSI",overlay = false)
len1 = input.int(7,"length1")
len2 = input.int(13,"length2")
len3 = input.int(31,"length3")

rsi1 = ta.rsi(close,len1)
rsi2 = ta.rsi(close,len2)
rsi3 = ta.rsi(close,len3)

plot(rsi1,color= color.new(color.blue,0))
plot(rsi2,color= color.new(color.yellow,0))
plot(rsi3,color= color.new(color.red,0))

if ta.crossover(rsi1,30)
    strategy.entry("long",strategy.long)
if ta.crossunder(rsi1,70)
    strategy.entry("short",strategy.short)

まずは短期の期間７での結果です

短期7期間RSIの30、70のエントリーでは負けるようです。

続いて、中期13、長期31の期間で見てましょう

結果が悪くなりましたね…　このままでは使えないという事がわかりました。しかし、これはユーロ円の1分足の結果なので、時間軸によっては結果が違うと想像できます。

今回はこのへんで！

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まずは復習

前回の複数MAのコードを確認します。

//@version=5
indicator("マルチMA", overlay = true)
sma1 = ta.sma(close,10)
sma2 = ta.sma(close,25)
sma3 = ta.sma(close,75)
plot(sma1,color = color.new(color.red,0))
plot(sma2,color = color.new(color.yellow,0))
plot(sma3,color = color.new(color.lime,0))

こうでしたね。

さて、今はindicatorになっているので、これをstrategyに変えていきます。

今回使う関数等を見ていきましょう

ta.crossover(),ta.cossunder()関数

v5のpineではテクニカル的関数は接頭語としてta.がつきます。ta.crossover()は下から上にクロスすることを意味し、反対にta.crossunder()は上から下にクロスすることを意味します。

言い換えるならゴールデンクロスとデッドクロスを指します。引数は(クロスする側、される側)です。

if~　else~　else if~ 文

条件を指定するのに使います。

ifの後にはスペースを1つ入れて条件を書きます。その条件がbool値でtrueの場合、改行後のコードが実行されます。改行後、コードを書く際はtabを1回押すか、スペースを4つ入れる必要があります。falseの場合には実行されません。

elseはif文でfalseだった時に作用します。さらに、else ifを使うことで、1つ目の条件がfalseのときかつ、新たな条件を設定することが可能です。

ここら辺は慣れないとわかりにくいと思います。コードを書いていくうちに使えるようになってくると思います。

strategy.関数

エントリーに関する関数はstrategy.~~()で定義されます。

様々なものがあります。

実は、これ以外にもstrategy.関数は多数ありますが、今回は発注に関与しそうな代表的なものを提示しています。

strategy.entry()

発注します。引数は(”エントリーID",ロング・ショート,発注量,指値,逆指値,その他)

その他の項目はいくつかあるのですが、プログラム初心者には混乱を招きかねないので割愛。

エントリーに名前を付けて、ロング、またはショートの指定した方向のポジションを持ちます。その際の、発注量や、指値、逆指値の注文も可能です。

strategy.exit()

指定したIDの決済に関する関数。引数は(”決済ID",”エントリーID“,量(%可),利益(pips),目標価格,損切,損切価格,発注条件,その他)

今回も、その他項目には様々な引数がありますが、割愛。

エントリーIDが同じポジションを指定した量(または全部)を決済。その際の条件を損益にしたりすることが出来る。

strategy.close()

成行決済。引数は(”エントリーID",決済条件,コメント,量,その他)

その他は割愛します。エントリーIDを指定して、決済条件になった時に、指定した量(または全部）を決済します。

strategy.cancel()

注文をキャンセルします。引数は(”ID",条件)です。

entry、exitの発注で設定した”ID”を参照して、条件がtrueになったときに、注文を取り消します。

strategyを使ってみよう！

それでは、実際にトレード条件を設定してみましょう。ここでは私がチャートに入れている、SMA25-75-200を利用して、SMAの並びが75MA>200MAの時に、25MAが75MAをゴールデンクロス、75MA<200MAの時に、25MAが75MAをデッドクロスしたらエントリーするような条件にしてみます。

また、目標利益、損失も設定で変更できるようにしてみます。

// © FP嶋

//@version=5
strategy("マルチMA", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
len1 = input.int(25,"sma1")
len2 = input.int(75,"sma2")
len3 = input.int(200,"sma3")
pro = input.int(200,"profit",minval = 1)
sl = input.int(200,"stop loss",minval =1)
sma1 = ta.sma(close,len1)
sma2 = ta.sma(close,len2)
sma3 = ta.sma(close,len3)
POL = sma2 > sma3
POS = sma2 < sma3

plot(sma1,color = color.new(color.red,0))
plot(sma2,color = color.new(color.yellow,0))
plot(sma3,color = color.new(color.lime,0))

longCondition = ta.crossover(sma1, sma2)
if POL
    if (longCondition)
        strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
        strategy.exit("exit Long","My Long Entry Id",profit = pro, loss = sl )
shortCondition = ta.crossunder(sma1, sma2)
if POS
    if (shortCondition)
        strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
        strategy.exit("exit Short","My Short Entry Id",profit = pro, loss = sl )

少し長くなっています。pro、slで損益の値を外部で入力可能にしています。

また、POL,POS（パーフェクトオーダー、ロングとショートのつもり）という条件を付けました。この条件がtrueのときのゴールデンクロス、またはデッドクロスが発注条件です。

発注の条件は変数として定義してあります。それぞれ、longCondition、shortConditionとなっています。こちらは空のストラテジーに入っているものを流用しました。

エントリー条件は、sma1がsma2をゴールデンクロス、またはデッドクロスした時です。(ta.crossover(sma1,sma2)・ta.crossunder(sma1,sma2))

エントリーは条件を満たした時に成行で、決済は、反対方向のエントリーが行われるか、profit=　またはloss=が条件を満たした時に行われます。それぞれ、pro、slで定義しています。

この値は0.1pip単位で設定されますが、int(整数)扱いなので、20pipsは200と書く必要があります。

さて、チャートに追加してみましょう。

MAと損益の値を設定することが可能です。とりあえずこのままドル円5分足の結果を見てみます。

なんとこのままでも問題なく黒字になっちゃいました。PF1.244とそんなに悪くありません。ただ、勝率は51.81なので、スプレッド次第ではそう簡単には勝てなさそうです。

外部で設定をいじることが出来ますので、SMAの期間を変えてみたり、利益、損失のpipsを変えてみてください。あなたの良くトレードする通貨ペアでもきっと良いストラテジーが出来ると思います。ただ、それはあくまでも過去のデータでの話ですので、将来的に必ず利益が保証されるわけではありません。

しかしながら、過去で利益が出るのであれば、将来も利益を生む可能性は高いと言えるでしょう。

今回はこのへんで！

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トレーディングビューは無料でも使えていいのですが、無料版では3種類しかインジケーターを入れることが出来ません。とても残念。

しかし、1つのインジケーターとして複数のインジケーターを設定してしまえば、同時にたくさんのインジケーターを表示することが可能になりますよ

複数インジケーターの価値

インジケーターは様々なものがありますが、それぞれに見られるものが異なります。例えば、移動平均線はある期間の終値の推移を示しますが、相場の過熱感などはわかりにくいです。一方、RSIは陽線と陰線の比率を表し、相場の過熱感（売られすぎ、買われすぎ）を教えてくれます。

また、RCIなどはトレンドの方向性などがわかりやすいですし、ストキャスティクスは一定期間での高安値のどの程度の位置にいるのかがわかりやすいです。

さらに、同じインジケーターであっても、期間をかえることで、短期の値動きなのか、長期の値動きに逆らっているのか沿っているのかなども判断することが出来るでしょう。別時間のローソク足を利用して記述すれば、簡易的なマルチタイムフレーム分析という事も可能です。

たくさんのインジケーターを出し過ぎると、逆に判断に困るかもしれませんが、あればあっただけ、情報を得られるという意味で、複数のインジケーターを同時に出すことには大きな価値があります。

移動平均線をたくさん出したい！

さて、では沢山、移動平均線（MA)を出すコードを書いてみましょう。

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © FP嶋

//@version=5
indicator("マルチMA", overlay = true)
sma1 = ta.sma(close,10)
sma2 = ta.sma(close,25)
sma3 = ta.sma(close,75)
plot(sma1,color = color.new(color.red,0))
plot(sma2,color = color.new(color.yellow,0))
plot(sma3,color = color.new(color.lime,0))

まずはMAを定義します。

sma1、sma2、sma3と定義して、それぞれの期間を10-25-75としました。SMAを出す関数はta.sma()でしたね。引数は、（値、期間）です。今回は終値と期間を設定しています。

そして、それをplot()関数を複数使って表示する。ただそれだけで複数インジケーター設定が出来ました！簡単でしたね！

input.関数

さて、これだけでは不便なので、インジケーターの設定で期間を変更できるようにしましょう。

そのためにinput.関数シリーズを学びます。input.関数が使えるようになると、のちに続くstrategyがとても幅が広くなります。

色々ありますね。input()がとても万能感ありますが、後々プログラムを見直すときにわかりにくいので、可能な限り何を入力するのかについて指定しておくほうが良いでしょう。

引数ももちろん色々あるのですが、基本的にはdefval（初期の値）を入れるだけでも良いです。

わかりにくいのはboolと、floatとintの違いですかね。ここら辺はプログラム慣れしてくれば大丈夫ですが、初めは良くわからないと思います。良くわからなくなったら自分でプログラムを書いてみて、関数部分をキーボードのCtrlを押しながら、マウスを左クリックしてみましょう。説明書きが出てきます。

bool

わかりにくい概念ですが、tureとfalseを判断します。プログラム慣れしないと、この概念は理解できないかもしれません。falseは0と同値です。しかし、trueは0以外なんでもよいです。通常1があてられます。なおさらわかりにくいですね。ONとOFFみたいなもので、実際、条件の判定などに良く使います

int

整数です。1,2,3,・・・などですね。小数点以下が入ると認識できなくなります。そんなのどうでも良いじゃないかと思うかもしれませんが、プログラム的には整数であるかどうかを要求されることがあり、間違っていると計算してくれません。例えば、現在値から足をさかのぼるときは整数ですよね。少数点以下は出てきません。もちろん概念的には小数点以下も考えることが出来ますが…

一方、価格は小数点以下を含みますよね（例USDJPY=111.111）。こういった値を扱う時はintは使えません。

float

intとは異なり小数点のあるものを扱えます。前出の通り、価格などはfloatで扱います。

設定できるようにしよう！

それでは、実際にSMAの期間を設定できるようにコードを書き換えてみましょう

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © FP嶋

//@version=5
indicator("マルチMA", overlay = true)
len1 = input.int(10,"sma1")
len2 = input.int(25,"sma2", minval = 11)
len3 = input.int(75,"sma3", maxval = 200)
sma1 = ta.sma(close,len1)
sma2 = ta.sma(close,len2)
sma3 = ta.sma(close,len3)
plot(sma1,color = color.new(color.red,0))
plot(sma2,color = color.new(color.yellow,0))
plot(sma3,color = color.new(color.lime,0))

新たに　len1~3を設定し、SMAの関数ta.sma()の引数の期間に相当する部分をlen1~3に変更しました。

また、len2,len3には引数として、minval、maxvalを設定してみました。

minvalは最小値、maxvalは最大値を設定します。なくても機能します。

今回len2は11より下の期間には設定できず、len3は200を超えて設定できません。

引数を見てみましょう

input.int(初期値、”設定の名前”、minval=最小値、maxval=最大値）となっています。他にもありますが、ここでは割愛

設定が出来るようになりました！

この状態にしておくと、strategyを使って自分のエントリーを再現した際、変数を少しずつ変えて検証することが出来るので、覚えておきましょう。

後編ではstrategyを実際に作ってみます。

今回はこのへんで！inputは必ず覚えましょう。

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移動平均線とは

文字通り、移動する平均を繋いだ線です。移動するとはどういうことかというと、平均値を出す期間が移動していきます。

統計的な平均とは、値を全部足して、個数で割ったもの。平均＝総和/個数　です。

一般的にチャートに示すものは終値を使って書かれます。

この終値をいくつ使うか？というのが期間に相当し、ロウソク足が増えるたびに、計算に使われる終値の範囲が変わっていきます。

また、単純移動平均（SMA）と呼ばれるただ終値を足して個数で割ったものだけでなく、指数加重平均(EMA)のように、値に重みづけをすることで、平均値が現在値に対して鋭敏に反応するようにしたものもあります。

今回学ぶのは単純なほうでSMAです。

計算式を見てみよう！

本来であれば、ちょっと難しいコードを書くのですが、わかりやすさの為に、たくさん記述して何とか作ります。(笑)

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © FP嶋

//@version=5
indicator("単純移動平均")
sum = close + close[1] + close[2] + close[3] + close[4]
ave = sum/5
plot(ave, "average - 5", color = color.lime)

5期間のSMAを計算してみました！　終値を現在から4本前の値までを使って　5で割りました。

sum　=　では　closeを1つずつ5回足しています。

ave　=　では　sumの計算結果を　定数の5で割っています。

トレーディングビューではローソク足が更新される度に計算しますので、値はどんどんと変わっていきます。

これをplot()で表示したわけですね。

で、これはトレーディングビューにある関数を使うと1文で書くことが出来ます。

それが、「ta.sma()」関数

pineスクリプトv5では、インジケーターを記述する際、前にta.が入るようになりました。忘れずにつけましょう。

引数はta.sma(使う値,期間)です。 例を見てみましょう

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © FP嶋

//@version=5
indicator("単純移動平均")
plot(ta.sma(close,5), "average - 5close", color = color.red)
plot(ta.sma(high,5), "average - 5high", color = color.white)
plot(ta.sma(low,5), "average - 5low", color = color.blue)
plot(ta.sma(open,5), "average - 5open", color = color.lime)

直接plot()関数内で計算させています。

色分けしていて、赤が終値、白が高値、青が安値、緑が始値で作った5期間SMA

簡単に計算してくれましたね！

次回はSMAを複数使ってstrategyを組んでみましょう！

今回はこのへんで！やはり基本は移動平均線ですね！

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陽線と陰線

チャートは四本値を使って足を書いていきますが、openよりもcloseが上の陽線と、closeの方がopenよりも小さい陰線がありましたね。ローソク足の統計について書いた記事もあります。今回はそんな感じの統計を取ってみたいと思います。

何はなくとも陰線か陽線かがわかれば良い

陰線と陽線の定義は　open　<　close　が陽線で　open　>　close　が陰線です。

これを正確にとっていこうとすると、プログラム的にはif文というのを使って描く必要がありますが、今回はざっくりわかれば良いという事で、終値のみで考えていきます。

実際問題としては、終値は次のローソクの始値と一緒ではありません。

例えば週明けの始値は前週の終値と大きく乖離して、いわゆる「窓」というものを作ってしまったりします。ですが、通常の連続するローソクの場合はほぼ終値と始値は同じになります。

そこで、前日終値と今日の終値を比較することで、陽線か陰線かを判断することが出来ます。

つまり、当日終値　÷　前日終値　が　1より大きければ陽線　1より小さければ陰線と考えられます。

これをプログラム的に表記してみましょう。以下のように書けます。

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © FP嶋

//@version=5
indicator("統計")
rousoku = close[0] / close[1]
plot(rousoku, " 陰線陽線変化率", color = color.aqua)

これをチャートに追加すると

こんな感じですね。[1]は1つ前の足、[0]は当日の足を示します。1.000を境にギザギザしているのがわかりますね。写真の方はプログラム間違っていますけど、細かい事は気にしない。

この値をエクスポートするには、左上の3本線からチャートデータのエクスポートを選択します。

残念なことに文字化けしました(笑)。

今回はエクセルでいじりますけど、Rなどで扱うことも考えて、plot()のタイトルはローマ字で付けましょう。それは置いておいて、F列が今回FP嶋が設定したplot(rousoku,"陰線陽線~")の値が入っています。””の中のタイトルをローマ字表記にしていれば文字化けせずに入ったはず。

さて、この値を統計処理してみましょう。

平均値と標準偏差を出してみました。

平均値はエクセルでは　=average(範囲)で計算してくれます。範囲を数値で指定する場合は今回の場合(F2:F5137)と入力します。

標準偏差はばらつきの程度を表す統計要約値です。正規分布する値の場合、平均±1標準偏差(σ)に約68%　平均±2σに約96%が収まるとされています。

エクセルでは　=stdev.p(範囲)で計算してくれます。バージョンによってはstdevの後に何を付けるかで微妙に異なりますが、そこらへんは割愛します。.pは得られているデータがすべてのデータであるとしたときの標準偏差です。

さて、この値が実際にどんな分布になっているのか見てみましょう。

ヒストグラムを書いてみました。ヒストグラム自体はエクセルのデータ分析という機能を使いましたが、今回詳細は省きます。　google先生に聞いたら教えてもらえるはずです。

これを見る限り若干陽線側にゆがんだ分布をしていますね。まぁ正規分布とみなしても良さそうなものですが、以前にお知らせしたローソク足の分布でも若干陽線の方が多かったので、陽線の方が出現しやすいのかもしれません。そう考えたらとりあえずロングしとくのが意外と強いという事かも。

こんな感じで、データをエクスポートすると、トレーディングビューだけでは出来なかった解析も出来るようになってきます。

しかしながら、相場は生き物。　全データを使って解析することが本当に良いとは限りません。

下落トレンド中に、確率的には陽線が強いから！ってロングしたら資金がいくらあっても足りません。そういうわけで、インジケーターなりなんなりの相場の動きを示す指標を見るわけですね。

今回はこのへんで！次回は具体的なインジケーターを使ってみていこうかなと思います。

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