計算式
上部バンド：単純移動平均線+2標準偏差(σ)
単純移動平均線(MA)：過去N日間の移動平均線(通常20日間移動平均線)
下部バンド：単純移動平均線-2標準偏差(σ)
標準偏差(σシグマ：Standard deviation)：ボラティリティー(volatility予想変動率)
正規分布：
18世紀、フランスの数学者ド・モアブルが発見。
誤差がどのように分布するかを繰り返し実験した結果、ある一定の形「正規分布曲線」をとることを確認しました。ドイツの数学者ガウスが数学的な理論付けを行ったことから、「ガウス分布」とも呼ばれています。
正規分布曲線では、全体の68.27％が平均値±1σ内に、95.45％が平均値±2σ内に含まれるという性質があります。
そこで、「過去の統計から、市場価格は±2σのバンド内で動く」と想定します。
統計学的には、相場が正規分布である場合、価格は以下のようなバンド内を動くと見なされます。
±1σ標準偏差内で動く確率：68.27％
±2σ標準偏差内で動く確率：95.45％
±3σ標準偏差内で動く確率：99.73％
【要注意】誤解しないようにしましょう。
統計学的の観点からは、日々の市場価格が、一定の平均・分散を持った正規分布に従う、独立の確率変数であるならば、この仮定・前提は正しいといえます。
しかしながら、市場価格は、連続性を持って推移していますので、独立の確率変数ではありませんので、厳密に数学的に言えば、間違った考え方となります。
☆過去の相場変動から将来の相場変動を推定
「過去の価格変動が移動平均に対して、±1σの範囲内に収まる確率が68.27％、±2σの範囲内に収まる確率が95.45％、±3σの範囲内に収まる確率が99.73％だったことで、将来の価格変動もこの範囲内に収まる可能性が高いと推定します。そして、バンドから放れた場合、異常な値なので長続きしないとみなします。」
だから、２σ・３σで逆張りがいいと考えている。実際勝率も高い。
長期的にみて勝てるのか、今それを実証実験中。
