レオパレスについて考える

ご存じ日本の大手不動産会社レオパレス21。2018年の界壁施工不備問題に始まり、旧村上ファンドやソフトバンク等話題に事欠きません。その株価を中心にいろいろと考えてみました。(土日や休日はあまり更新できないかもしれません)

【銘柄スクリーニング】MACDについて考えてみた

 

f:id:reopajigsaw:20200820232649p:plain

8月20日、決算シーズンも終わったので次の決算に向け準備を始めたいと考えています。

 

決算もひとまず終わり個別の材料が出なければ、ファンダメンタルズに関しては変わらりません。そこで特定の株にエントリーやイグジットするタイミングはテクニカルで決めたいと考えています。

 

ポートフォリオ内で銘柄を入れ替えることが有りますが、株価の上下の変動タイミングが悪いとファンダメンタルズの強い銘柄を購入しても1,2%ロスする場合があり、これが結構痛いからです。

 

例えば図1はマクアケ<4479>の株価推移です。

 

点線は4月以降の株価の近似直線ですが、周期的に上下に振れていることがわかります。

 

ファンダメンタルズを見て、マクアケを買うことを決めたとしても青矢印のポイントで入るのは避けたいです。

 

f:id:reopajigsaw:20200820230042p:plain

図1 マクアケ<4479>の株価推移

今日の株価が、青矢印か、赤矢印かを判断する助けになるのが、MACDやストキャスティクスと呼ばれるテクニカル指標となりますが、今日はMACDについて整理してみました。

 

 

MACDの使い方は?

MACDはMACDと呼ばれる曲線と、シグナルと呼ばれる曲線を組み合わせて使います。シグナルはMACDの単純移動平均線となります。

 

尚、n日単純移動平均はn日間の平均値を表します。

 

MACDがシグナルを超えたら買いサイン、シグナルがMACDを超えたら売りサインとなります。

 

MACDの定義は?

MACDはMoving Average Convergence/Divergence Trading Methodの略(移動平均収束/拡散取引法)でMACD=EMA(12日)-EMA(26日)で定義されています。

 

ここでEMAはExponential Moving Average(指数平滑移動平均)の略ですのでEMAがわからないとMACDは計算できません。

 

EMAの計算方法は?

では次にEMAです。

通常のn日移動平均(例えば25日移動平均)のようなものは過去25日分の株価を足して25で割っただけです。

 

例えば、1日目:5円、2日目:6円、3日目:10円とします。この3日移動平均は(5+6+10)/3で7となります。

 

EMAの場合は直近の株価の影響が大きくなるように考慮されています。

日付が離れるほど重みづけが指数関数的に減少していきます。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A7%BB%E5%8B%95%E5%B9%B3%E5%9D%87#%E6%8C%87%E6%95%B0%E7%A7%BB%E5%8B%95%E5%B9%B3%E5%9D%87

 

ちなみに、EMAは間違った計算方法が記載されていることが有るような気がします。

 

EMAは重みが指数関数的に変化しますので、先ほどの例のようには少し示しにくいですね。

 

定義は

 EMA(今日)=EMA(昨日)+ α ×(価格(今日)ーEMA(昨日))

となっています。

ここでαは平滑化係数と呼ばれ、2/(N+1)と定義されます(Nは平均化に用いるでデータの数(つまりN日移動平均となります))。

 

これを見ると、昨日のEMAがないと今日のEMAが計算できない、と思うかもしれません。

 

そうです。計算できないのです。

 

ある程度、データがたまらないと計算できないのですね。

 

実際の計算例

 では実際の計算例です。

図2にマクアケの株価推移とMACDについて示しました。

ここでMACDは12日EMA、26日EMA、シグナルはMACDの9日移動平均としました。

 

まあまあ良いシグナルとなっているでしょうか。

 

f:id:reopajigsaw:20200820231850p:plain

図 マクアケの株価推移とMACD

     

まとめ

最近、マイブームでスクリーニング用のプログラムを作成しています。 

 

 

今回、MACDもプログラムに織り込みましたが、もちろん万能ではありません。

 

ストキャスティクス等の別の指標が良いか、MACD一つとっても、何日のものを使うか、銘柄やその時の相場によって相性があるかと思います。

 

機械学習でも使って、相性の良い指標を見つけさせたら良いでしょうか。色々とまだまだ工夫しろがありそうです。

 

本ブログは、有価証券報告書・半期報告書・大量保有報告書等で公開された情報を元に作成されています。本ブログに掲載されている情報は、証券投資等の勧誘を意図するものではありません。また本ブログに掲載する情報の正確性については万全を期しておりますが、当サイトの利用に伴って利用者に発生した不利益や問題について、何ら責任を負うものではありません。本ブログは証券取引法・金商品取引法に基き金融庁EDINETや公式webサイトを経由して開示された有価証券報告書・半期報告書・大量保有報告書・変更報告書を引用しておりますが、各書類の訂正、追加、削除、欠落、消滅、誤記、出典となるホームページにおける記載との差異などにより、利用者が被ったとされるいかなる損害についても一切の責任を負いません。