Loading article…
ボリンジャーバンド（/ ˈbɒlɪndʒər /）は、 1980年代にジョン・ボリンジャーが提唱した数式を用いて、金融商品や商品の価格と変動性を時系列で示す統計チャートの一種です。金融トレーダーは、これらのチャートを取引判断の参考、自動取引システムの制御、またはテクニカル分析の構成要素として利用します。ボリンジャーバンドは、グラフィカルなバンド（ケルトナーチャネルやドンチャンチャネルに似た、移動平均線の最大値と最小値のエンベロープ）と変動性（エンベロープの幅で表される）を1つの2次元チャートに表示します。
ユーザーが独立して選択する 2 つの入力パラメータによって、特定のチャートが既知の過去の価格データをどのように要約するかが制御され、信号処理や制御システムにおけるパラメトリック方程式と同様に、価格変動の大きさや頻度に対するチャートの応答をユーザーが変化させることができます。ボリンジャーバンドは、 N期間移動平均(MA)、移動平均からN期間標準偏差のK倍上の上限バンド(MA + Kσ )、および移動平均からN期間標準偏差のK倍下の下限バンド(MA − Kσ ) で構成されます。したがって、このチャートはユーザーの任意の選択や仮定を反映しており、厳密には価格データのみに関するものではありません。
NとKの典型的な値は、それぞれ20日と2です。平均値のデフォルトの選択は単純移動平均ですが、必要に応じて他の種類の平均値を使用することもできます。指数移動平均は、よく使われる2番目の選択肢です。[注1 ]通常、中間帯と標準偏差の計算には同じ期間が使用されます。[注2 ]
ボリンジャーは2011年に「Bollinger Bands」という言葉を米国商標として登録した。 [ 2 ]
ボリンジャーバンドの目的は、市場の高値と安値を相対的に定義することです。定義上、価格は上限バンドで高く、下限バンドで安くなります。この定義は、厳密なパターン認識に役立ち、価格変動を指標の変動と比較することで、体系的な取引判断を下すのに役立ちます。[ 3 ]
BBImpulseはバンドの関数として価格変動を測定し、パーセント帯域幅（%b）は時間の経過に伴うバンド幅を正規化し、帯域幅デルタはバンド幅の変化を定量化します。
%b （「パーセントb」と発音）はストキャスティクスの式から導き出され、価格がバンドに対してどの位置にあるかを示します。 % bは、上限バンドでは1、下限バンドでは0になります。上限ボリンジャーバンドをupperBB 、下限ボリンジャーバンドをlowerBB 、最終価格をlastと表記します。
バンド幅は、ボリンジャーバンドの幅を正規化して表します。以前と同じ記号を使用し、移動平均線、つまり中央ボリンジャーバンドの場合はmiddleBBと表記します。
20期間のルックバックとプラスマイナス2標準偏差のデフォルトパラメータを使用すると、帯域幅は20期間の変動係数の4倍になります。
% bの用途としては、システム構築やパターン認識などが挙げられます。帯域幅の用途としては、変動性の相対的な極値から生じる機会の特定やトレンドの特定などが挙げられます。
ボリンジャーバンドの使い方はトレーダーによって大きく異なります。一部のトレーダーは、価格がボリンジャーバンドの下限に触れたときに買い、バンドの中央の移動平均線に触れたときに売ります。他のトレーダーは、価格がボリンジャーバンドの上限を上回ったときに買い、価格がボリンジャーバンドの下限を下回ったときに売ります。[ 4 ]さらに、ボリンジャーバンドの使用は株式トレーダーに限られません。オプション取引者、特にインプライドボラティリティ取引者は、ボリンジャーバンドが歴史的に大きく離れているときにオプションを売り、ボリンジャーバンドが歴史的に接近しているときにオプションを買うことがよくあります。どちらの場合も、ボラティリティが株式の平均的な過去のボラティリティレベルに戻ると予想しています。
バンドが互いに接近している場合は、ボラティリティが低い期間であることを示しています。[ 5 ]逆に、バンドが拡大すると、価格変動/市場のボラティリティが増加することを示しています。[ 5 ]バンドの傾斜がわずかで、長期間ほぼ平行に推移する場合、価格は一般的にチャネル内を振動しているように見えます。
トレーダーは、価格変動を確認するために、ボリンジャーバンドを他の指標と併用することがよくあります。特に、オシレーターのようなボリンジャーバンドは、チャートパターンやトレンドラインといった非オシレーター指標と組み合わせて使用されることが多いです。これらの指標がボリンジャーバンドの推奨を裏付ける場合、トレーダーは、ボリンジャーバンドが市場の変動性に関連した正しい価格変動を予測しているという確信をより強く持つことができます。
ボリンジャーバンド戦略の有効性に関するさまざまな研究が行われてきましたが、結果はまちまちです。2007年にLentoらは、さまざまな形式（異なる移動平均時間スケール、標準偏差範囲）と市場（ダウ・ジョーンズや外国為替など）を使用した分析を発表しました。[ 6 ] 1995年以降の10年間にわたる取引の分析では、標準的な「バイ・アンド・ホールド」アプローチよりも一貫したパフォーマンスを示す証拠は見つかりませんでした。しかし、著者らは、この戦略の単純な反転（「逆張りボリンジャーバンド」）がさまざまな市場でプラスのリターンを生み出したことを発見しました。
別の研究でも同様の結果が得られており、ボリンジャーバンド取引戦略は中国市場で有効である可能性があると結論付け、「取引コスト0.50%を考慮した後、移動平均線クロスオーバールールの逆張りバージョン、チャネルブレイクアウトルール、およびボリンジャーバンド取引ルールによって生成された買い取引で有意なプラスのリターンが見つかりました」と述べています。[ 7 ] （「逆張りバージョン」とは、従来のルールが売りを義務付けているときに買い、その逆も同様です。）最近の研究では、ボリンジャーバンド取引戦略とADXを組み合わせた株式市場指数の適用を検証し、同様の結果が得られました。[ 8 ]
2012年、Butlerらは粒子群最適化法を用いてボリンジャーバンドのパラメータを適合させる手法を発表した。彼らの結果によると、特定の市場環境における特定の資産に合わせてパラメータを調整することで、デフォルトパラメータと比較してサンプル外の取引シグナルが改善された。 [ 9 ]
証券価格のリターンには、正規分布であろうとなかろうと、既知の統計的分布はありません。正規分布と比較すると、裾が厚いことが知られています。 [ 10 ]一般的に使用されるサンプルサイズは20ですが、中心極限定理などの統計的手法から得られる結論が信頼できるほど小さくありません。このような手法は通常、サンプルが独立かつ同一分布であることを必要としますが、証券価格のような時系列ではそうではありません。実際はその逆で、実務家は、このような価格系列が非常に一般的に自己相関していることをよく認識しています。つまり、各価格は「ほとんどの場合」その祖先と密接に関連しています。自己相関を調整するのが移動標準偏差の目的で、移動平均からの偏差を使用しますが、単純な移動平均からの差分では考慮されない高次の価格自己相関の可能性が残ります。
こうした理由から、将来観測されるボリンジャーバンドの範囲外にあるデータの長期的な割合が常に一定の量に制限されると想定するのは誤りです。データが正規分布している場合、デフォルトパラメータでは約95%のデータがバンド内に収まると予想されますが、実際には証券価格の約88%（85～90%）しかバンド内に留まらないことが研究で明らかになっています。[ 11 ]個々の証券については、一定期間にわたってファクター定義バンド内に一定割合のデータが含まれるファクターを常に見つけることができます。実務家は、ケルトナーチャネルや関連するストーラー平均レンジチャネルなどの関連指標を使用することもできます。これらの指標は、バンド幅を標準偏差ではなく、日々の高値と安値の差など、さまざまな価格変動の指標に基づいて設定しています。
ボリンジャーバンドは、パターン生地の欠陥（異常）を検出するために製造データに適用されてきました。[ 12 ]このアプリケーションでは、ボリンジャーバンドの上下バンドは、サンプルから得られた入力データの微妙な変化に敏感です。
国際民間航空機関は、世界的な安全対策の効果を測定するための安全指標として、事故率を測定するためにボリンジャーバンドを使用しました。[ 13 ]この分析では、%b と帯域幅も使用されます。[ 14 ]
ボリンジャーバンドは、「小児集中治療の需要の冬季急増の開始と終了をリアルタイムで特定する方法」に適用されています。[ 15 ]