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Python(TA-Lib)で株価のテクニカル分析(その4) ボリンジャーバンドを算出する
nikkei225| High | Low | Open | Close | Volume | Adj Close | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Date | ||||||
| 2021-01-04 | 27602.109375 | 27042.320312 | 27575.570312 | 27258.380859 | 51500000 | 27258.380859 |
| 2021-01-05 | 27279.779297 | 27073.460938 | 27151.380859 | 27158.630859 | 55000000 | 27158.630859 |
| 2021-01-06 | 27196.400391 | 27002.179688 | 27102.849609 | 27055.939453 | 72700000 | 27055.939453 |
| 2021-01-07 | 27624.730469 | 27340.460938 | 27340.460938 | 27490.130859 | 98900000 | 27490.130859 |
| 2021-01-08 | 28139.029297 | 27667.750000 | 27720.140625 | 28139.029297 | 84900000 | 28139.029297 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 2022-04-22 | 27205.830078 | 26904.380859 | 27197.800781 | 27105.259766 | 58500000 | 27105.259766 |
| 2022-04-25 | 26764.480469 | 26487.839844 | 26692.480469 | 26590.779297 | 62700000 | 26590.779297 |
| 2022-04-26 | 26808.990234 | 26592.990234 | 26743.210938 | 26700.109375 | 64300000 | 26700.109375 |
| 2022-04-27 | 26406.619141 | 26051.039062 | 26313.140625 | 26386.630859 | 97300000 | 26386.630859 |
| 2022-04-28 | 26876.949219 | 26348.359375 | 26430.279297 | 26847.900391 | 86700000 | 26847.900391 |
324 rows × 6 columns
ボリンジャーバンド
ボリンジャーバンドとは
ボリンジャーバンドはジョン・ボリンジャーにより考案されました。一般的に3本の線によって構成されます。ボリンジャーバンドの中央に位置する線は価格の移動平均線です（デフォルトでは20日移動平均線となります）。上限のボリンジャーバンドのラインは、移動平均線の水準に標準偏差を加算して算出されたラインです。一方、下限のラインは、移動平均線の水準から標準偏差を差し引いて算出されたラインです。
また、マネックス証券のはじめてのテクニカル分析もわかりやすいのと思いますので、こちらも興味ある方は参照ください。
ざっくりいうと、統計的に±2σ(標準偏差)もしくは±3σ内に収まる確率が高い考え、値動きを予測するものと認識しています。
ボリンジャーバンドの算出
では、 TA-Lib を使って算出していきます。
BBANDS を使います。引数は以下です。- close: 終値
- timeperiod: 算出期間
- nbdevup: 上側のバンドの σ
- nbdevdn: 下側のバンドの σ
- matype: 移動平均の種類(defalut は SMA) 今回は、期間を20日、移動平均のタイプを EMA で、±1σ、±2σ、±3σを算出します。
#Bollinger Bands
import talib as ta
from talib import MA_Type
bb_upper1, middle, bb_lower1 = ta.BBANDS(nikkei225.Close, timeperiod=20, nbdevup=1, nbdevdn=1, matype=MA_Type.EMA)
bb_upper2, middle, bb_lower2 = ta.BBANDS(nikkei225.Close, timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=MA_Type.EMA)
bb_upper3, middle, bb_lower3 = ta.BBANDS(nikkei225.Close, timeperiod=20, nbdevup=3, nbdevdn=3, matype=MA_Type.EMA)ボリンジャーバンドの可視化
ploty にて可視化します。
import plotly.graph_objects as go
from plotly.offline import iplot
#draw candlestick chart
fig = go.Figure(go.Candlestick(x=nikkei225.index,
open=nikkei225.Open, high=nikkei225.High,
low=nikkei225.Low, close=nikkei225.Close, name= 'nikkei225')
)
#add upper band
fig.add_trace(
go.Scatter(x=bb_upper3.index ,y=bb_upper3, name= 'bb_upper3', mode='lines', line=dict(dash='dot'),),
)
fig.add_trace(
go.Scatter(x=bb_upper2.index ,y=bb_upper2, name= 'bb_upper2', mode='lines', line=dict(dash='dot'),),
)
fig.add_trace(
go.Scatter(x=bb_upper1.index ,y=bb_upper1, name= 'bb_upper1', mode='lines', line=dict(dash='dot'),),
)
#add ema
fig.add_trace(
go.Scatter(x=middle.index ,y=middle, name= 'middle',),
)
#add lower band
fig.add_trace(
go.Scatter(x=bb_lower1.index ,y=bb_lower1, name= 'bb_lower1', mode='lines', line=dict(dash='dot'),),
)
fig.add_trace(
go.Scatter(x=bb_lower2.index ,y=bb_lower2, name= 'bb_lower2', mode='lines', line=dict(dash='dot'),),
)
fig.add_trace(
go.Scatter(x=bb_lower3.index ,y=bb_lower3, name= 'bb_lower3', mode='lines', line=dict(dash='dot'),),
)
iplot(fig)
今回はボリンジャーバンドを算出し可視化を行いました。