ＪＰ法指標コラム

ＪＰ法の指標においても、一般的なテクニカル指標と同様に、

指標の日々の変動をスムージング（移動平均化）して、

騙しを減らすとともに、指標の方向性を見極め易くする手法が用いられている。

その時に、ＪＰ法では、単純な移動平均法ではなく、指数平滑法を用いている。

ＪＰ法の指標を理解するにあたっては、この指数平滑法の理解が一つのポイントとなる。

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スムージングについて

〜 移動平均線と平滑移動平均線 〜

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１． スムージング

スムージング [ smoothing ] ‥‥ コンピュータの表示、あるいは、印字する２点間を補完して、

滑らかな輪郭を得る技術。

（ コンサンスカタカナ語辞典 第６刷 発行 株式会社 三省堂 ）

２． スムージング（移動平均化）〜 方向感を掴み易くし、かつ、騙しを減らす 〜

もともとは、株価弾性値は、

ある期間の平均的投資家の懐勘定を把握すること意図として、作られたものである。

平均的投資家の懐勘定は、日々の株価の変動を受けて、著しく変動している。

そのため、それをそのまま分析していては、方向感を掴みにくく、

また、これを売買シグナルとしていては、騙しも増える。

そのために、生弾性値の幾日かの平均を使うことによって、滑らかな動きに変えて、

方向感を確認するとともに、騙しを減らそうという考え方が生まれる。

これは、一般的な移動平均線を使う場合にも用いられる考え方でもある。

３．株価移動平均線とコスト移動平均線（出来高加重移動平均線）

通常、株価分析に用いられる株価移動平均線は、

その周期（日柄）の投資家の平均取得単価の近似値を表しているとして、

分析の対象とされる。

‥‥であるならば、なぜ、その平均取得単価を考える際に、出来高を考慮しないのか？

実際、出来高が、データとして、存在しているのだから、それを生かさない手はないだろう。

こういう考え方を生かしたのが、コスト移動平均線（出来高加重移動平均線）である。

４．株価移動平均乖離率とコスト移動平均乖離率（出来高加重移動平均乖離率）

現在、株価移動平均乖離率もよく使われるテクニカル分析の指標である。

これに対して、ＪＰ法では、より厳密に、投資家の懐具合を把握することを目的として、

コスト移動平均線（出来高加重移動平均線）からの乖離に着目することにした。

つまり、生弾性値とは、コスト移動平均乖離率（出来高加重移動平均乖離率）なのである。

そして、株価弾性値は、動きの激しい生弾性値を、指数平滑法を使って、スムージングして、

方向感を掴むとともに、騙しの減少を意図して作られたものである。

５．スムージングの手法 〜 移動平均法と指数平滑法 〜

同じスムージングを行うにしても、

どのような移動平均法を使うによって、その結果が異なって来る。

一般的な株価移動平均の算出に用いられている計算方法は、単純な移動平均法である。

例えば、ｎ日株価移動平均を算出する式は、

株価移動平均 ＝

‥‥ となる。

これに対して、株価弾性値の計算に用いられているのは、指数平滑法と呼ばれる方法である。

指数平滑法は、直近の値動きほど大きく加重する加重移動平均法の一種で、

累積加重平均法とも呼ばれている方法である。

指数平滑法は、一定期間内の平均値ではなく、保有データの数値をすべて計算期間としている。

例えば、ｎ日株価指数平滑平均を算出する式は、

初日

株価指数平滑平均（初日）＝ 終値（初日）

初日以降

株価指数平滑平均 （当日）

＝ 株価指数平滑平均（前日）＋ { 終値（当日） − 株価指数平滑平均（前日）} ×

‥‥ となる。

上記の式にある の部分は、平滑化定数と呼ばれる。

平滑化定数は、０≦平滑化定数≦１であり、

一般に、期間ｎ日間の平滑化定数は、 が用いられる。

６．指数平滑法の特性

指数平滑法は、移動平均法と比較すると、

直近の値に重みをかけた値で出てくるが、いくら古い日の値でも、わずかに、その影響が残る

という一見、不思議な特性を有している。

これは、指数平滑法が、

過去の指数平滑平均と当日の値の差に、平滑化定数（１より小さい数）掛けたものを、

過去の指数平滑平均に加えて計算しているため、

直近の値に重みを掛けながらも、過去の値の影響を残すということが可能になっているためである。

７．トレンド分析と指数平滑法

指数平滑平均線は、単純な移動平均線よりも、振幅が小さく、反応が早い。

したがって、

トレンド分析においては、その転換を早く知ることに有利な上、

小さなトレンドに迷わされない（“騙し”が少ない）とされている。

これは、その計算式を見れば、明らかであるが、

単純な移動平均線は、計算に際して、直近の値が追加される時に、

その代わりとして、一番古い値が計算から外される。

したがって、その影響で、移動平均が振れてしまうことになる。

対して、平滑移動平均線は、

過去の移動平均と当日の値の差に、平滑化定数（１より小さい数）掛けたものを、

過去の移動平均に加えて計算しているため、

過去の値の影響を残しながら、移動平均を算出して行く。

このことが、古い値が計算から外されることによる影響を無くし、

また、直近の値に重みを付けながらも、

移動平均としては、振れが小さくなるという特性を持たせることになっている。

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株価移動平均２線乖離率とＭＡＣＤの違いについて

〜 移動平均線と指数平滑平均線 〜

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ＭＡＣＤとは、「Moving Average Convergence Divergence trading method」の略で、

日本語では、「移動平均・収束・拡散法（発散法）」と呼ばれる。

ＭＡＣＤは、株価移動平均２線乖離率と同様に、２つの移動平均線の乖離率に着目しているが、

その際に、単純な移動平均線を用いるのではなく、指数平滑平均線を用いる。

つまり、ＭＡＣＤは、２つの指数平滑平均線の乖離率に着目しているのである。

指数平滑平均線は、単純な移動平均線よりも、振幅が小さく、反応が早い。

そのため、トレンド分析においては、

その転換を早く知ることができ、かつ、小さなトレンドに迷わされない（“騙し”が少ない）

という特性を有している。

ＭＡＣＤは、指数平滑平均線のその特性を生かして、

より早く、より正確に、トレンドの把握を行うことを意図しているのである。

ＭＡＣＤの算出式

ＭＣＡＤ ＝ 長期株価指数平滑平均 − 短期株価指数平滑平均

株価指数平滑平均

＝ 株価指数平滑平均（前日）

＋ 平滑化定数 ×｛ 株価指数平滑平均（当日）− 株価指数平滑平均（前日） ｝

平滑化定数 ＝

ＭＡＣＤのシグナル ＝ 一定期間のＭＡＣＤの移動平均線

ＭＡＣＤでは、

上記のＭＡＣＤとＭＡＣＤのシグナルの交差と、その水準を使って、

テクニカル分析を行う。

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株価移動平均２線乖離率、ＭＡＣＤ、Ｍ指標、ＭＡＶ指標の比較

〜 算出された乖離率に対して、指数平滑平均を求めるＭ指標、ＭＡＶ指標 〜

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株価移動平均２線乖離率、ＭＡＣＤ、Ｍ指標、ＭＡＶ指標は、

それぞれ、乖離率を求める対象、乖離率を求める対象の平均法、乖離率を計算後の処理が異なる。

その詳細は、以下の通りである。

	乖離率を求める対象	乖離率を求める対象 の平均法	乖離率を計算後の処理
株価移動平均２線乖離率	株価移動平均	移動平均法	そのまま
ＭＡＣＤ	株価指数平滑平均	指数平滑法	そのまま
ＭＡＣＤのシグナル	株価指数平滑平均	指数平滑法	移動平均法
Ｍ指標	出来高加重平均	加重平均法	指数平滑法
ＭＡＶ指標	売買代金移動平均線	移動平均法	指数平滑法