2015/5/23

1

ローソク足チャートの合成による

類似株価パターンの検索と株価変動予測

東京工芸大学工学部コンピュータ応用学科

木村 元紀 宇田川 佳久

1

目 次

１. 研究の背景と概要

２．ローソク足チャート合成の計算原理

３．ローソク足チャートの統計

４．ローソク足合成アルゴリズムと実験結果

５．前日比、５日平均との差、２５日平均との差に基づく類似検索

６．おわりに

2

１. 研究の背景と概要

株価の予測方法

1. ファンダメンタルズ分析

企業を取り巻く要因に基づき、企業の株価の割安・割高を算出する。

短期的な予想には向かない。

2. テクニカル分析（チャート分析）

過去に発生した株価の変化から将来の株価を予測する。

短期の投資に適している。

肯定的・懐疑的な結論が交錯している。

3

１. 研究の背景と概要

• 本研究の目的は、テクニカル分析の一つである「ローソク足チャート」に着目し、データ分析の観点から予測精度を検証すること。

• この研究では、重要な経済指標が無いときに発生する小さな値動き（ノイズ）を除去する方法に関する。

• 除去の方法としては、ローソク足の合成を採用した。

4

２．ローソク足チャート合成の計算モデル

• 株価の迷いの例

5

• ローソク足とは、ヒゲとロウソク本体で表現される。

• 白抜きの陽線と黒塗りの陰線がある。

• ローソク足本体の属性としては、上ヒゲ、ロウソク本体、下ヒゲ。

陽線 陰線

２．ローソク足チャート合成の計算モデル

2015/5/23

2

• ローソク足合成の原理

7

① 合成期間の開始日の始値を合成後の始値とする．② 合成期間の最終日の終値を合成後の終値とする．③ 合成期間の最高値を合成後の高値とする．④ 合成期間の最安値を合成後の安値とする．

２．ローソク足チャート合成の計算モデル

• ギャップとローソク足合成

8

２．ローソク足チャート合成の計算モデル

ギャップ（Gap: 窓）とは、隣接するロウソク足が重なり合わずにチャートを形成している状態を示す。

欧米では，ローソク足のギャップ（Gap: 窓）に着目した株価変動予測が行われている。

ギャップから次のギャップまでが連続する株価変動であり，ギャップを契機に，株価の方向性が変わる。

一定の大きさ以上のギャップの出現がローソク足の合成の終了条件とする。

• ギャップの計算方法

9

２．ローソク足チャート合成の計算モデル

右肩上がり（L0 - U-1）/ L0

右肩下がり（L-1 - U0）/ U0

ローソク足の合成は，隣接するローソク足の

重なりが大きい場合に適用する。

大きいとは、どの程度かを決めるためにローソク足チャートの統計を計算した。

10

３．ローソク足チャートの統計

11

３．ローソク足チャートの統計

日経平均株価を特徴付ける属性の統計４．ローソク足合成アルゴリズムと実験結果

12

2015/5/23

3

４．ローソク足合成アルゴリズムと実験結果

最大のローソク足の合成本数

合成後／合成前のローソク足の本数の比率

ギャップの平均からのずれ

圧縮されたチャートに関する考察

ギャップ条件を25%、最大合成本数を3本

圧縮されたチャートに関する考察

ギャップ条件を 25%、最大合成本数を 3本

ギャップ条件を 2%、最大合成本数を ７本

５．前日比、５日平均との差、２５日平均との差に基づく類似検索

A) | CloseP[j] − CloseP[x+j] | < TH,B) | 5AvP[j] − 5AvP[x+j] | < TH5Av,C) | 25AvP[j] − 25AvP[x+j] | < TH5Av,D) (CloseP[j] − OpenP[j]) *

(CloseP[x+j] − OpenP[x+j]) > 0,

• TH5Av = TH / √4 = TH / 2• TH25Av = TH / √24 = TH / 4.899

初日のローソク足の色が同じ

検索された類似パターンの数

17

THが0.55％で検索された11営業日20171013, 20161215, 20151106, 20151030,20150320, 20150218, 20121203, 20121122, 20110629, 20100401, 20080421

５．前日比、５日平均との差、２５日平均との差に基づく類似検索

２０１８年４月２３日に類似した株価の重な合わせ表示

2015/5/23

4

２０１８年４月18日近辺の株価変動“5日平均バウンス”パターン

2016/8/26 19

検索された類似パターンに対する平均株価の変動率（％）

2016/8/26 20

６．おわりに

21

謝辞

本研究は，JSPS科研費 基盤研究(C)一般 JP16K00161 の助成を受けたものです．

1. ローソク足の合成は，従来から提唱されていたが、実際の株価データに適用した事例は見当たらない．

2. 本研究ではギャップ条件と最大合成本数をパラメータとするローソク足の合成アルゴリズムを開発した．

3. 合成後のローソク足は、ノイズが除去されているため 1本のローソク足と 5日平均で上昇するパターンを見出せた．

4. 今後は，パターンを増やして、予測精度を検証する。

5. 海外市場を含めた実験を行い有効性を確認する．