ようやくボリンジャーバンドの考察♪
さて、
ときてようやくボリンジャーバンドの考察でするｗ
なんで、こんなに回りくどいかって？
一応、理由はあるのよね～
ボリンジャーバンドってエリオット波動と同じく、理論と現実の
整合性を考えない信者さん達が多いから、ちょっと理論武装
してみた (＃⌒∇⌒＃)ゞ
で、ボリンジャーバンドって一体何なの？ということでまずは
チャートから、
【日経平均に20日平均及び±2σを表示】
標準偏差の特性を考えれば、必然的に±2σを超えた場合は
カウンター
と捉えるのが理論的思考。しかし、白丸で囲った位置は全てが
反転しているわけではないよね。というか、純粋にカウンターとして
成功する確率の方が低く思えてくるぐらいだね ( p_q)
標準偏差の特性の効果が薄い理由は極めて簡単ですだ。
サンプル数が少ないから！
元々、1日1サンプルとして20日分の20サンプルでは、あまりにも
統計的に無意味だということだべさ～。標準偏差って言葉的には
かっこいいけど、日常的に相場で使うには不自由すぎるのだよね。
ということで、
ボリンジャーバンド＝使えない
で終了 (/_;)/~~
ってお～い ((((((ﾉﾟ⊿ﾟ)ﾉ
考察が無いじゃないか！ということで終了ではありませんｗ
実は、ボリンジャーバンドは使い方というよりも、標準偏差を導き出
すプロセスの冒頭の部分。つまり、価格の分布状況を把握した方が
いいのだべ～。例えば、
黒丸のところね。-2σに振れても下落傾向が続いて標準偏差の特性
は全く生かされていないね。この20日間の価格分布は、
上値で滞在している時のデーターは次の級で、落ち始めたらデーター
がバラツキ始める。
じゃあ、次にレンジ変動の時を観察しよっか！
黒丸忘れたけど、同じく20日間の価格分布で、8月後半から9月前半
のレンジ局面を対象にしてみた。今度はずいぶんとバランス良く分布
してるね～。
で、何が言えるのか？
要は分布の形状に偏りがある場合はボリンジャーバンドの標準偏差
特性は使えないってこっちゃね。標準偏差特性を使いたい場合は、
分布がバランス良く散らばっているか、もしくは正規分布型になるの
だな。
分布の形状は歪度と尖度を計測すればOK
【分布に偏りがあった方】
【分布が比較的バランス良くあった方】
※歪度・尖度は第2軸の方ね～
歪度ってのはExcelだとSKEW関数で、
歪度が負 ⇒ 裾が左に伸びている
歪度が0 ⇒ 左右対称
歪度が正 ⇒ 裾野が右に伸びている
ってなるのね。負と正のどのラインから上下トレンドの初動なのかを定
義してみるのも面白いと思うよ。
次に尖度だけど、ExcelだとKURT関数で、
尖度が負 ⇒ 裾が短い
尖度が0 ⇒ 正規分布
尖度が正 ⇒ 裾野が長い
これは0に近ければ近いほどレンジ変動に近く、0から遠ざかれば遠ざ
かるほど上下トレンドのどちらかとも考えられるんだな。
こんな小難しい処理をせにゃいかんのは、
ボリンジャーバンドに騙しが多過ぎる
ためだあよ。テクニカル分析としては当たり前のように使われてるけど、
標準偏差の特性を最大限に生かすのであれば、現状言われている使
い方じゃあだめだべ。理由は↑で述べた通り、
っていうことで暫くはボリンジャーバンドの考察を続けまする～