CCI

CCI[編集]

Commodity Channel Index。商品チャンネル指数。Donald Lambertが1980年に発表。移動平均からの乖離を平均偏差で割った物。移動平均乖離率を改良した物。オシレーター系のテクニカル指標。

絶対値の2乗を使う標準偏差ではなく、絶対値の1乗である平均偏差を使うことにより、分母である偏差は外れ値の影響を受けにくくなり、逆にCCIは外れ値をより明確に示すようになる。

定義。

$CCI = \frac{1}{0.015}\frac{p_t - SMA(p_t)}{\sigma(p_t)}$ ,
$p_t$ = (高値 + 安値 + 終値) / 3
$\sigma(p_t)$ = 平均偏差。 $|p_t - SMA(p_t)|$ のn日間の平均。
SMA は単純移動平均（n日）

トレンド判定は、

-100以下から、-100以上になるとき、上げトレンドの始まり。
100以上から、100以下になるとき、下げトレンドの始まり。

$CCI >= 100$ というのは平均偏差の1.5倍以上に大きく乖離したことを意味する。

0以上なら上げトレンド、0以下なら下げトレンド、という判定法は、移動平均でのトレンド判定法と同じになる。ただし、その判定法よりもより早い段階で判定する。

。W%R

オシレーター系のテクニカル指標。W%R、ウィリアムズ%R、Williams %Rと呼ばれる。考案者はラリー・ウィリアムズ (Larry Williams)。1966年に発表。

算出方法は、

W%R = (当日の終値－過去n日間の最高値) ÷ (過去n日間の最高値－過去n日間の最安値) × 100

数値は-100% - 0%となる。値は、ストキャスティクスの %K - 100 と同じ。発表時期は、ストキャスティクスの方が古い。

判断方法はRSIと同じである。これもRSIと同じくウィリアムズ自身はこの指標を自身が作った数多くの指標、投資法の中の一つと考えていて、この指標はそれほど信用していない。信用度は後に『Ultimate Oscillar(究極のオシレーター)』なる物を作る程度のものである。

大数の法則

大数の法則（たいすうのほうそく、law of large numbers）は、確率論・統計学における極限定理のひとつで、「経験的確率と理論的確率が一致する」という、素朴な意味での確率を意味付け、定義付ける法則である。

厳密には、ヤコブ・ベルヌーイによる大数の弱法則 (WLLN: Weak Law of Large Numbers) と、エミール・ボレルやアンドレイ・コルモゴロフによる大数の強法則 (SLLN: Strong Law of Large Numbers) とがある。単に「大数の法則」と言った場合、どちらを指しているのかは文脈により判断する必要がある。

概要[編集]

ある試行において事象が起きる確率（数学的確率、理論的確率などともいう）が p であり、その試行は、繰り返し行ったとしてもある回の試行が他の回の試行に影響を及ぼすことがない（独立試行）ものとする。このような前提条件の下で、その事象が起きる比率が試行回数を増やすにつれて近づく値（統計的確率あるいは経験的確率）は p である。つまり、各回の試行において各事象の起こる確率というものが、試行回数を重ねることで、各事象の出現回数によって捉えられるというのが大数の法則の主張するところである。

例えば「コイン投げ」、つまりゆがみも偏りもない"理想的なコイン"を投げて出る表裏を当てるゲームを行うとする。ここで、"理想的なコイン" とは「それを投げるとき、各回の試行において表が出る確率も裏が出る確率もともに 1/2 である」という確率モデルそのもののことである。このとき、コイン投げの試行回数を限りなく増やせば、表が出る回数と裏が出る回数の比率はどちらも 1/2 に近づく。実際にコイン投げをしたとき、（微視的に）一部分だけ見たときには出方が偏って見えることがあったとしても、全体として（巨視的に）見れば、試行結果というものは各事象の起きる確率によって支配されているのだ、ということもできる。

試行の回数を時刻と見たとき、時刻無限大の極限において時間平均が相平均に一致するという意味で、エルゴード理論の最も単純な数学的定式化（エルゴード定理）のうちのひとつであると言える。

数学的定式化[編集]

期待値 μ であるような可積分独立同時分布確率変数列 X₁, X₂, ... の算術平均

$[X_n] = \frac{X_1 + X_2 + \cdots + X_n}{n}$

のとる値は、十分大きな n まで考えれば、ほとんどの n でおおよそ μ である（[X_n] が μ から大きく外れるような n の現れる確率は n を無限に大きくすると 0 に近づく）：

$\lim_{n\to\infty}[X_n] = \mu \quad \mbox{in probability.}$

これを大数の弱法則という。また同じ条件下で、n → ∞ とするとき、[X_n] は μ にほとんど確実に（almost surely, 確率 1 で）収束する：

$\lim_{n\to\infty}[X_n] = \mu \quad \mbox{a.s.}$

これを大数の強法則という。

NASDAQ

情報技術の普及・浸透により誕生した取引の一形態である。取引所とは異なり、距離の離れたマーケット事業者がコンピュータネットワークを使用して売買気配値を提示する。

1994年から2004年までの年平均値

近年はインターネット・情報技術関連企業がこぞって市場に参入するようになった。2000年にはインターネット・バブルにより、株価指標の「ナスダック総合指数」が6000ポイントに迫る勢いを見せた。

ニューヨーク市内タイムズスクエアの一角には上場企業の株価を100台以上の大型テレビで表示する「ナスダックマーケットサイト」があり、テレビメディアがここから最新の動向を伝え、巨大テレビを利用して株価を表示したりする。また、ビルの外壁一面にLEDディスプレイが取り付けてあり、広告効果が高い。

日経平均株価

日経平均株価（にっけいへいきんかぶか、Nikkei Stock Average）とは、日本の株式市場の代表的な株価指標の一つ。日経225（にっけいにひゃくにじゅうご、Nikkei 225）とも呼ばれる。

ダウ式平均株価であり、東京証券取引所第一部に上場する約1700銘柄の株式のうち225銘柄を対象にしている。日本経済新聞社がその銘柄を制定、15秒毎に算出し公表する。

日本の株価指標としては東証株価指数 (TOPIX) と並んで普及している。完全に民間が作成している経済指標でありながら、日本政府の経済統計としても使われている。

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