標本標準偏差の見方をわかりやすく解説 オシレーター系インジケーター

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指標は株式市場における価格変動やトレンドを分析するための情報を提供するものですが、必ずしも指標通りに市場が動くわけではありません。株式市場の価格は、経済状況、企業業績、ニュースや出来事、その他多数の要因によって複雑に影響されます。

取引における最終的な判断は、ご自身の責任で行ってください。本記事の内容を参考にして行われた取引による損益について、一切の責任を負いかねます。株式取引はリスクを伴う投資行動であり、元本割れや損失が発生する可能性があることを十分ご理解いただいた上で慎重にご判断ください。

標本標準偏差について

標本標準偏差の概要

Sample Standard Deviation統計指標

標本標準偏差

概要 標本標準偏差は、統計において母集団全体ではなく、その一部(標本)のデータから分散やデータの散らばり具合を測定する指標です。金融市場では、過去の価格データの一部を用いてボラティリティを推定する場合に使用されます。

かんたん解説 標本標準偏差は、標本データの平均値からの偏差を平方して合計し、データの数より1少ない値(自由度)で割って平方根を取ることで算出されます。母集団の標準偏差よりやや大きくなる特徴があります。
  • データの分散を測定
    データが平均値からどれだけ離れているかを数値化します。

  • 母集団を推定
    標本から母集団の分散や標準偏差を推測する際に使用されます。

  • 自由度を考慮
    データ数が少ない場合でも過小評価しないように調整されています。

評価 6/10 一般的なボラティリティ分析の補助指標。

標本標準偏差の長所

  • 母集団を推定可能
    標本データから母集団の特性を推定する際に信頼性が高いです。

  • データ数が少ない場合でも有用
    自由度を考慮することで、少数データでも分散を適切に測定できます。

  • 金融市場での実用性
    価格データの一部を基にボラティリティを評価する場合に役立ちます。

標本標準偏差の弱点

  • 計算がやや複雑
    分散の平方根を取る手順が含まれるため、計算が直感的ではありません。

  • 異常値に敏感
    異常値がある場合、標本標準偏差の値が大きくなり、正確な評価を妨げることがあります。

  • 母集団と異なる可能性
    標本が母集団を完全に反映していない場合、誤差が生じる可能性があります。

標本標準偏差の見方

標本標準偏差の数値について

  • 値が大きい場合
    データが平均値から大きく散らばっており、分散が大きい状態を示します。
  • 値が小さい場合
    データが平均値付近に集中しており、分散が小さい状態を示します。

標本標準偏差のサンプルチャート

以下は実際の2024年8月から12月までのTOYOTAの株価を基にした標本標準偏差のグラフです。

標本標準偏差と他の指標との併用

標本標準偏差は、価格や出来高などの変動のばらつきを測定する指標として、ボラティリティの分析に役立ちます。他のインジケーターと組み合わせることで、市場の方向性やトレンドの強さをより深く理解できます。以下は代表的な併用例です。

  • ボリンジャーバンドとの併用
    ボリンジャーバンドは標準偏差を基にした指標であり、標本標準偏差と直接関連します。標本標準偏差を計算し、価格がボリンジャーバンドの上限や下限を突破する際の過熱感を確認することで、トレンドの転換点を見極められます。

  • ATR(平均真の範囲)との併用
    ATRは価格の変動幅を示す指標ですが、標本標準偏差と組み合わせることで、短期的なボラティリティと価格の安定性を補完的に分析できます。

  • 移動平均線との併用
    移動平均線は価格の方向性を示すのに対し、標本標準偏差はその価格変動の度合いを示します。移動平均線が上昇している間に標準偏差が増加している場合、トレンドが強まっていると判断できます。

標本標準偏差の計算式(参考)

標本標準偏差は以下の手順で計算されます。

  • 計算式

    σ = i=1 n ( x i μ ) 2 n 1

    ここで:

    • σ: 標本標準偏差
    • xi: 各データ点(例: 価格)
    • μ: 標本データの平均値
    • n: データの総数

    分母が「n-1」であることが、母標準偏差(分母が「n」)との主な違いです。

まとめ

標本標準偏差は、データの散らばり具合を測定する統計指標として、金融市場やその他の分野で広く使用されています。特に、自由度を考慮した計算により、母集団を推定する際の信頼性が高い点が特徴です。他の統計指標と併用することで、より深い分析が可能になります。

インジケーターについて

インジケーターの弱点

  • 過去データに依存
    インジケーターは過去の価格や取引量を基に計算されるため、未来の価格変動を完全に予測するものではありません。予期せぬ中央銀行の発表や突発的な事態、政治動向の急変などには対応できません。
  • 遅延が発生する
    特に移動平均のようなトレンド系指標では、価格変動に対して反応が遅れるため、急激な変動に対応しにくい場合があります。
  • ノイズへの敏感さ
    短期指標では価格の一時的な動き(ノイズ)に敏感になりすぎ、誤ったシグナルが出やすいことがあります。
  • 単独使用の限界
    一つの指標だけでは情報が偏り、相場の全体像を正確に把握できないことが多いです。

インジケーターの弱点への対応策

  • 複数指標の組み合わせを意識する
    一つの指標に頼らず、異なる種類の指標(トレンド系とオシレーター系など)を組み合わせて使うと精度が向上します。
  • 市場環境に合わせる
    インジケーターの効果は、トレンド相場かレンジ相場かによって大きく異なるため、適切な指標を選ぶことが重要です。
  • 過剰な複雑化を避ける
    多くの指標を同時に使うと混乱を招き、明確な判断が難しくなることがあります。シンプルな組み合わせを心がけましょう。
  • ファンダメンタルズも考慮する
    インジケーターは価格の動きに焦点を当てているため、経済指標やニュースなどのファンダメンタルズを無視すると重要なリスクを見逃す可能性があります。
  • 相場の変化に注意
    過去に効果的だった指標や設定が、相場の状況が変わると機能しなくなることもあります。定期的な見直しが必要です。

株式市場における各種指標

ファンダメンタルズ指標
| EBITDAマージン | EPS | PBR | PER | ROA | ROE | ROE拡張 | VWAP | インタレストカバレッジレシオ | キャッシュ比率 | フリーキャッシュフロー | 出来高 | 営業キャッシュフロー | 営業利益率 | 固定比率 | 売上高成長率 | 売買代金 | 当座比率 | 流動比率 | 純利益率 | 自己資本比率 | 負債比率 | 貸株金利 | 配当利回り | 配当性向 | 配当成長率 | 信用倍率 |
信用取引関連指標
| 信用期限到来残高 | 信用残高 | 信用貸株金利 | 回転日数 | 日証金速報 | 空売り残高 | 空売り比率 | 融資残高 | 貸株残高 | 貸株金利 | 逆日歩 |
トレンド系テクニカル指標
| EMA | HLバンド | Variable Volatility Stops | パラボリック | ピボットポイント | フィボナッチ(戻り・ザラ場) | フィボナッチ(戻り・終値) | フィボナッチ(新値・ザラ場) | ボリンジャーバンド | 一目均衡表 | 単純移動平均線 | 回帰トレンド |
オシレーター系テクニカル指標
| Aroon-Indicator | Aroon-Oscillator | ATR | CCI | DMI | DPO | MACD | RCI | RSI | UOS | ウィリアムズ%R | サイコロジカルライン | ストキャスティクス | ポラティリティレシオ | ボリュームレシオ1 | ボリュームレシオ2 | モメンタム | レシオケータ | 標本標準偏差 | 標準偏差 |