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  • 1990年のバブル時最高値を振り返る【チャート編】

    1990年のバブル時最高値を振り返る【チャート編】

    少し押したらすぐに拾われる状態の日経平均ですが、いよいよ過熱感を報じる記事も出てきています。とはいえ、そんな記事がでてもお構いなしで上昇していくのがバブル相場なのですが、ここでは1990年の最高値を振り返り比較したいと思います。

    アングル:総強気の日本株、個人もトレンドフォロー 天井近い「陶酔」とも

    真のバブル時は「このまま相場は上がり続ける、だから高くとも買わないと乗り遅れる」という投資家心理が先行し高値追いが続くわけですが、個人の買いが続いている状態は1990年のバブル時を思い起こさせます。

    チャート・テクニカル観点

    現物日足

    1990年時の高値は年末の大納会~大発会のタイミングでした。その後、25日線を割りこんだ後のリバウンドで25日線に高値が押さえ込まれそのまま約30%の下落を演じました。
    大納会~大発会 天井
    1~2月 調整局面
    2月~3月 25日線がレジスタンス
    →下落トレンド開始
    という流れになったわけですが、ここで今年のチャートと比べてみましょう。

    現物日足

    9~10月に調整がないという点に関しては1990年も同じ、さらに25日線のサポートが続いているという点も似ています。25日線タッチに関しては今年の方が明確にサポートされており今年の方が強いとも言えます。
    大納会~大発会 天井
    1~2月 調整局面
    2月~3月 25日線がレジスタンス
    →下落トレンド開始
    仮に上記1990年の流れを年末以降も当てはまてみると、赤シナリオのような値動きになると考えられます。

    テクニカルで見る「バブル崩壊」の予兆

    当時のチャートを現代のテクニカル分析で振り返ると、暴落の前には明確な「売りサイン」が出ていたことがわかります。

    1. 月足レベルのダイバージェンス

    1989年末に向けて株価は最高値を更新し続けましたが、RSIやストキャスティクスといったオシレーター系指標は、高値を切り下げる「ダイバージェンス(逆行現象)」を起こしていました。 これは「価格は上がっているが、上昇のエネルギーは枯渇している」ことを示す、最も危険なシグナルです。

    2. 「三尊天井」の形成失敗と急落

    最高値をつける過程で、綺麗な三尊天井(ヘッド・アンド・ショルダー)ではなく、最後の上げが急激すぎる「バイイング・クライマックス(セリング・クライマックスの逆)」のような形になりました。 誰もが陶酔し、押し目を作らずに一本調子で上げた相場ほど、崩れる時は一瞬です。

    現代への教訓:歴史は韻を踏む

    「今回は違う(This time is different)」 これはバブルの頂点で最も囁かれる言葉です。しかし、チャートが描く人間の心理パターンは、30年前も現在も変わりません。

    • 教訓: ファンダメンタルズ(景気や企業業績)がどれだけ良くても、チャートが「天井」を示唆したら、素直にポジションを落とすこと。

    1990年の教訓は、今の私たちに「熱狂の中でこそ冷静になれ」と教えてくれています。

    次回、PERやファンダメンタルズ観点を書く予定です。

    関連記事:

    日経平均株価チャート分析【3か月・日足確認】

  • 日経平均 vs 米国株指数【中長期比較分析】

    日経平均 vs 米国株指数【中長期比較分析】

    以下の画像は日経平均÷S&P500、NYダウ、ナスダックの指標です。
    よくNT倍率(日経÷TOPIX)は話題に上がりますが、米国市場を森、日経は林だとすれば以下の指標の方が参考になりますので私は時折環境確認をしています。
    ※レートが上昇であれば日経の方が強いことになるチャートです。

    このラインより上のエリアが無料で表示されます。

    結論から言うと日経は各米国指数に比べて弱気に傾いております。
    SP500、ダウは中期上昇トレンドラインや重要節目を割り込んでおり、ナスダックも重要節目に向けて下落している最中です。
    これは昨年2月から始まった円安プレミアムによる相対的に日経の強かった相場が終わるかもしれない、ということを示唆しており中長期的(1四半期~)に高値が限定される可能性を秘めています。
    今シーズンの上昇サイクルがすでに終わった可能性がある値動きですが、来年以降のサイクルでは上昇サイクル時の高値が前回高値を超えなくなるかもしれない、ということを念頭に相場をみていくことにします。

    NS倍率(日経平均÷S&P500)の日足チャート 強気のトレンドライン割り込む
    対S&P500 トレンドラインを割り込む。
    ND倍率(日経平均÷NYダウ)の日足チャート ネックライン割り込む
    対ダウ 直近三角持ち合いと節目をした抜け。
    NN倍率(日経平均÷ナスダック)の日足チャート ネックライン試し
    対ナスダック レジサポ転換ラインに肉薄中

    チャートから読み解く長期トレンドの構造

    掲載したチャート(日経平均÷S&P500、NYダウ、ナスダック)が示しているのは、**「グローバル資金の潮流」**です。

    米国一強時代の終焉と変化

    長らく「米国株一強」の時代が続いてきましたが、インフレや金利動向の変化により、資金が他の地域(日本や新興国)へ分散する動きが見え隠れします。 この比較チャートが「底打ちして上昇トレンド」に転じた時こそ、日本株が米国株をアウトパフォーム(上回る成績)する「日本株の黄金時代」の到来を示唆します。

    長期投資家であれば、個別の銘柄だけでなく、こうした国ごとの強弱関係(カントリー・アロケーション)を常に監視しておくべきです。

    #日経平均
    #日経225先物デイトレード
    #日経225先物

    【まとめ記事】市場心理・投資家心理

     

  • 【まとめ記事】テクニカル分析

    【まとめ記事】テクニカル分析

    相場の世界で長期的に勝ち続けるためには、感覚的なトレードから脱却し、客観的な根拠に基づいた分析手法を身につけることが不可欠です。その最も強力な武器となるのが「テクニカル分析」です。

    テクニカル分析とは、過去の価格(チャート)の動きやパターンを分析し、現状の優位性を判断するための考え方です。今のチャートが上昇優位なのかそれとも下落優位なのかを判断し、ロングでエントリーするのかショートでエントリーするのかそれともエントリーそのものを見送るのかを判断するための、重要な指針のひとつと考えてください。

    この記事では、数あるテクニカル分析の中でも、全てのトレーダーが最初に学ぶべき土台となる6つの重要知識を厳選して解説します。一つ一つの知識は、あなたのトレード戦略を支える頑丈な柱となるでしょう。ここから、テクニカル分析の奥深い世界への第一歩を踏み出しましょう。

    基礎・理論編

    日経平均株価の特徴

    まずは、我々が主戦場とする市場そのものを知ることから始めましょう。特に日本の株式市場を代表する「日経平均株価」には、他の指数にはない独特の値動きのクセや時間帯による特徴が存在します。この市場の特性を深く理解することは、優位性の高いトレード戦略を立てる上での大前提となります。

    MTF分析(マルチタイムフレーム分析)

    短期的な値動きに惑わされず、相場の大きな流れを捉えるために必須のスキルが「MTF分析」です。日足、4時間足、1時間足といった複数の時間軸を同時に確認し、長期的なトレンドの中で短期的なエントリーポイントを探る。この多角的な視点を持つことで、トレードの精度は飛躍的に向上します。

    ダウ理論

    「トレンドは明確な転換シグナルが発生するまで継続する」――。100年以上前に提唱され、今なお全てのテクニカル分析の基礎となっているのが「ダウ理論」です。トレンドの定義から転換点の見極め方まで、相場の方向性を読むための普遍的な原則を学び、チャート分析の根幹を固めましょう。

    グランビルの法則

    移動平均線は、多くのトレーダーが利用する最も基本的なテクニカル指標です。その移動平均線と価格の位置関係から、売買のタイミングを8つのパターンで示したのが「グランビルの法則」です。具体的なエントリーとエグジットのシグナルを学び、再現性の高いトレード手法を身につけましょう。

    実践・応用編

    トレンドフォロー初学者が最初に始めること

    テクニカル分析の知識を学んだら、次はいよいよ実践です。しかし、何から手をつければ良いのかわからない、という方も多いでしょう。ここでは、トレンドフォローを学ぶ初心者が、膨大な情報に惑わされずに最短で成果を出すために、まず最初に取り組むべき具体的なステップを解説します。

    トレンドフォロワーの必須スキル

    トレンドフォローで安定した利益を上げ続けるためには、単に手法を知っているだけでは不十分です。資金管理、リスクコントロール、そして何よりも重要なメンタルの維持。トレンドフォロワーとして市場で生き残るために不可欠な、実践的スキルと考え方を他のトレーダーの考え方も踏まえてここで徹底的に学びましょう。

    Basic チャート分析 PCとスマホどっちがいい??

    PCとスマホでのチャート分析の基本設定をTradingViewを使い解説。勝つために必須となる移動平均線、水平線、トレンドラインという3つのツールの具体的な設定方法を画像付きで丁寧に紹介。初心者でも取引環境を整えるための第一歩となる記事です。

    先物・応用分析編

    日経225先物ミニの保有期間はどれくらいが適切??

    日経225先物取引における最適なポジション保有期間を、スキャルピングからスイングトレードまでの時間軸ごとに解説。各トレードスタイルのメリット・デメリットを明確にし、初心者が自身の性格や生活リズムに合った最適な取引手法を見つけるための具体的な指針を示しています。

    日経平均ジャクソンホール影響分析【高インフレ期チャート】

    ジャクソンホール会議が日経平均に与える影響を、過去のインフレ局面のチャートと共に分析。FRB議長の発言が引き起こす市場の変動パターンを解説し、投資家がこの重要イベントにどう備え、どう立ち回るべきかの具体的な戦略を提示しています。


    まとめ

    ここに挙げた6つの項目は、テクニカル分析という広大な世界のほんの入り口に過ぎません。しかし、これらは同時に、どんな応用的な手法を学ぶ上でも決して欠かすことのできない土台です。

    一つ一つの記事をじっくりと読み込み、あなたの知識として定着させてください。この土台が強固であればあるほど、将来的に構築できるトレード戦略の幅と高さは、大きく変わってくるはずです。

     

  • ゴールドマンサックス先物手口分析【日経平均相関活用法】

    ゴールドマンサックス先物手口分析【日経平均相関活用法】

     

    日経平均株価と先物取引高の相関性:

    1. はじめに

    日本の株式市場における最も代表的な指標である日経平均株価。その動向を左右する要因の一つとして、先物取引の動きが挙げられます。特に、海外の大手投資銀行やヘッジファンドなどの「海外勢」の動きは、市場の短期的な動向に大きな影響を与えることが知られています。実際、海外投資家の日本市場における取引高は金額ベースで全体の約7割を占めるほどの大きな存在です。この記事では、日経平均株価と先物取引高との相関性を詳しく分析し、特に「海外勢全体」と「ゴールドマンサックス」の取引動向との関係を深堀りします。

    2. 日経平均株価と先物取引高の関係性

    日経平均株価と先物取引の関係性は非常に密接です。当日の取引高が増加すると、日経平均株価も上昇する傾向が観察されます。しかし、この相関性は取引の累計日数によって変動します。

    以下、結果です。

    マトリクス 日経平均株価と先物取引高の相関性
    差し当たり前提が揃っている期間で算出しました。1年2か月分と多くはありませんが、294日分ということで統計のデータとしてなんとか足りえる日数です。

    3. 海外勢全体と日経平均株価の動向

    相関率は概ね5割弱:

    • 当日の取引高と日経平均の相関は中程度。

    • 1営業日後の株価は、前日の取引高にやや影響される。

    • 5営業日、20営業日、60営業日の累計取引高との相関も確認され、特に20営業日の累計では強い相関が示されました。

    4. ゴールドマンサックスと日経平均株価の動向

    相関率は概ね7割越え:

    • 当日の取引高と日経平均の相関は強い。

    • 1営業日後の株価は、前日の取引高に強く影響される。

    • 5営業日、20営業日、60営業日の累計取引高との相関も確認され、全体的に強い相関が継続している。

    5. まとめ

    海外勢全体とゴールドマンサックスの取引動向から、日経平均株価への影響の大きさや持続性に違いがあることが明らかになりました。特にゴールドマンサックスの動向は、市場の短期的な動きに大きな影響を与えていることが伺えます。

    6. 実際のトレードにどう活用するか?

    デイトレやスキャルピングといった短期型と10営業日を超えるような中期型とではこの結果の考え方も変えないといけませんが、詳細は別途記事にする予定です。

    算出方法について

    Pythonというプログラミング言語を用いて計算を行いました。
    特に特殊な演算などは用いずそれぞれの期間に応じてシンプルに計算しています。
    海外勢全体とゴールドマン、それぞれ相関性のよかったコードを上げています。

    ゴールドマン1営業日後のコード

    df_gs['先物取引高累計'] = pd.to_numeric(df_gs['先物取引高累計'], errors='coerce')
    
    correlation_1_day_gs = df_gs['先物取引高累計'].corr(df_gs['next_day_日経平均株価'])
    correlation_1_day_gs
    結果 0.7650041832787957

    全体20営業日のコード

    days = 20
    
    df_future_volume[f'{days}_day_future_volume'] = df_future_volume['先物取引高累計'].rolling(window=days).sum()
    df_future_volume[f'{days}_day_nk_average'] = df_future_volume['日経平均株価'].rolling(window=days).mean()
    
    correlation_20_days_future_volume = df_future_volume[f'{days}_day_future_volume'].corr(df_future_volume[f'{days}_day_nk_average'])
    correlation_20_days_future_volume
    結果 0.4913873254196923