こんにちは、よだかです。
「金融マーケット予測ハンドブック」を読み終えました。
最終章である12章は、テクニカル分析の基礎についてまとめられていました。
今回は、具体的なテクニカル分析の手法を細かく学ぶというよりも、テクニカル分析が本来何を見ようとしているのか、どのような考え方の上に成り立っているのかを確認するつもりで読みました。
その意味では、かなり良い整理になったと思います。
加えて、私自身がどういうタイプのbotter/アルゴトレーダーなのか、という自認も再整理することができました。
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🛠️開発記録#557(2026/6/18)「金融マーケット予測ハンドブック(10・11章)の」読書メモ：商品市況と為替市場から、金融市場の入れ子構造を考える
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1. テクニカル分析とは何を見ようとしているのか
テクニカル分析とは、価格や出来高などの市場データをもとに、将来の価格変動や売買タイミングを考えるための分析手法です。
ファンダメンタルズ分析が、企業価値、経済統計、金利、政策、需給構造などを見て「なぜ価格が動くのか」を考えるのに対して、テクニカル分析は、すでに市場に現れている価格や出来高の動きを見ます。
つまり、テクニカル分析が直接見ているのは、価格そのものです。
あるいは、価格と出来高に代表される市場データです。
ただし、それは単にチャートの形を眺めるということではありません。
価格が上がった。
価格が下がった。
出来高が増えた。
ある水準で反発した。
ある水準を抜けた。
上昇の勢いが強まった。
買われすぎ、売られすぎの状態になった。
こうした観測可能な市場データをもとに、そこに参加者のどのような行動や心理が反映されているのかを考える。
これが、テクニカル分析の基本的な発想なのだと思います。
本書では、テクニカル分析の前提として、価格には市場参加者の判断や思惑が反映されること、価格変動にはトレンドが生じること、そして市場では似たような行動パターンが繰り返されることが挙げられていました。
ここで重要なのは、テクニカル分析は「価格がなぜ動いたのか」を完全に説明するためのものではない、という点です。
もちろん、価格変動の背後には原因があります。
金利、政策、景気、需給、ニュース、ポジション調整、清算、流動性、規制、ナラティブ。
さまざまな要因が価格に影響します。
しかし、テクニカル分析では、まず市場に現れた結果を見ます。
価格が動いた。
出来高が伴った。
特定の水準で反応した。
過去の平均から大きく乖離した。
上昇や下落の勢いが継続している。
こうした「観測できる事実」をもとに、今の市場参加者がどのように反応しているのかを推測する。
その意味で、テクニカル分析は、原因の特定よりも、観測された市場反応の解釈に重心がある分析手法だと感じました。
これは、私にとって少し苦手な部分でもあります。
私は基本的に、何かを説明できるところまで落とし込みたいタイプです。
なぜそうなるのか。
どの構造が影響しているのか。
どの参加者の行動が価格に反映されているのか。
その価格変動は、一時的なノイズなのか、構造的な変化なのか。
そういうところまで分解したくなります。
そのため、古典的なテクニカル分析でよく出てくる、
「サポートで反発した」
「上ヒゲが出た」
「買われすぎである」
「トレンドラインを割った」
といった表現だけでは、少し説明が足りないように感じます。
ただし、今回読んでいて分かったのは、これらの表現は結論ではなく、圧縮された観測語彙なのだということです。
サポートとは、過去に買いが入りやすかった水準かもしれない。
上ヒゲとは、上値で売りが出た痕跡かもしれない。
買われすぎとは、短期的に買いが偏りすぎた状態かもしれない。
トレンドライン割れとは、それまで維持されていた価格の方向性が弱まった兆候かもしれない。
つまり、古典的なテクニカル分析の言葉は、市場で起きている現象を素早く捉えるための圧縮表現なのだと思います。
そのまま売買ルールとして信じる必要はありません。
しかし、その圧縮を開いていけば、需給、参加者心理、ポジション調整、流動性、執行、時間軸といった要素に接続できます。
今回、私がテクニカル分析の章で一番確認したかったのは、まさにここでした。
具体的な手法の名前を覚えることではありません。
RSIやMACDやボリンジャーバンドの使い方を細かく学ぶことでもありません。
それよりも、テクニカル分析というものが、そもそも何を見ようとしているのか。
どのような市場観に立っているのか。
そして、それがbotter/アルゴトレーダーとしての実務にどう接続できるのか。
そこを確認したかった。
その観点で言えば、テクニカル分析とは、市場データに現れた参加者行動の痕跡を読み、自分の意思決定に接続するための解釈フレームワークだと整理できます。
価格や出来高は、ただの数字ではありません。
市場参加者が実際に取引した結果です。
ただし、そこにすべてが反映されているわけではありません。
市場に参加しなかった人の判断。
観測していただけの人の考え。
まだ注文として現れていない期待。
流動性や制度によって取引に移せなかった判断。
そうしたものまでは、価格に直接反映されていません。
価格に反映されているのは、あくまで取引可能な範囲で市場に現れた行動です。
この理解は、かなり重要だと思いました。
テクニカル分析は、価格を絶対的な真実として扱うものではない。
しかし、価格は市場参加者の行動が圧縮された観測値ではある。
だからこそ、そこから読み取れるものがある。
同時に、そこから読み取れないものもある。
この距離感を持っておくことが、テクニカル分析を実務に接続するうえで大事なのだと思います。
2. 価格は真実ではなく、市場参加者行動の観測値である
テクニカル分析を考えるうえで、かなり重要だと思ったのが、価格の扱い方です。
本書では、テクニカル分析の前提として「市場の動きはすべてを織り込む」という考え方が紹介されていました。
これはテクニカル分析の古典的な前提の一つです。
市場価格には、すでに利用可能な情報が反映されている。
だから、価格や出来高の動きを見ることで、市場参加者の判断や心理を読み取ることができる。
ざっくり言えば、そういう考え方です。
ただ、この表現は少し強く受け取りすぎると危ないとも感じました。
市場価格は、すべての真実を反映しているわけではありません。
すべての情報を完全に織り込んでいるわけでもありません。
未公開情報はあります。
見落とされた情報もあります。
参加者が誤って解釈した情報もあります。
流動性の問題で、正しいと思っていても取引に移せないこともあります。
規制、資金制約、証拠金、取引所の仕様、スプレッド、約定可能性によって、行動が制限されることもあります。
つまり、価格は「世界の真実」ではありません。
価格とは、その時点で市場に参加し、実際に取引可能な範囲で行動した参加者たちの判断が、取引結果として表面化したものです。
この「取引可能な範囲で」という部分が、かなり大事だと思いました。
市場には、見ているだけの人もいます。
買いたいと思っているけれど、まだ買っていない人もいます。
売りたいと思っているけれど、流動性がなくて売れていない人もいます。
本当はポジションを取りたいけれど、資金制約やリスク制限で動けない人もいます。
そうした人たちの考えは、まだ価格には直接反映されていません。
価格に反映されるのは、最終的に市場で取引として実行された行動です。
あるいは、注文として市場に出てきた行動です。
だから、価格を見るということは、全参加者の内面を読むことではありません。
市場に現れた行動の痕跡を見るということです。
ここを間違えると、テクニカル分析を過信しやすくなります。
価格が上がっているから、すべての参加者が強気である。
価格が下がっているから、すべての参加者が弱気である。
出来高が増えたから、必ず強いトレンドが始まる。
ある水準で反発したから、その水準には絶対的な意味がある。
直ちにこのように考えると危ないかもしれません。
価格はあくまで観測値です。
その観測値から何を読み取るかは、別の問題です。
価格が上がったという事実。
出来高が増えたという事実。
ある水準で反発したという事実。
高値を更新したという事実。
下ヒゲをつけたという事実。
これらは観測された事実です。
しかし、それが何を意味するのかは、仮説です。
買い圧力が強いのか。
ショートカバーなのか。
清算を巻き込んだのか。
板が薄くて飛んだだけなのか。
大口が一時的に買っただけなのか。
上位足の重要水準で反応したのか。
他市場も同じ方向に動いているのか。
出来高を伴った本格的な資金流入なのか。
ここは、文脈を見ないと分かりません。
つまり、市場データを扱うときは、
観測された事実。
そこから作る解釈。
その解釈に基づく売買判断。
この3つを分ける必要があります。
価格が上がったことは事実です。
それを「強い買いが入っている」と見るのは解釈です。
その解釈をもとにロングするかどうかは、さらに別の判断です。
この分離は、botを作るうえでもかなり重要です。
コードを書くときには、曖昧な理解をそのまま入れることができません。
何を観測するのか。
どの条件を満たしたら、どう解釈するのか。
その解釈を、売買許可、エントリー、撤退、サイズ調整、見送りのどこに使うのか。
そこまで分ける必要があります。
たとえば、「出来高を伴う上昇」と一言で言っても、それだけでは実装できません。
どの時間軸の出来高なのか。
直近平均と比べて何倍なのか。
価格変化率はどの程度なのか。
上昇前のボラティリティはどうだったのか。
板は厚かったのか薄かったのか。
他市場でも同じ動きが起きているのか。
Funding や OI はどう変化しているのか。
清算を伴っているのか。
その上昇は追随すべきものなのか、利確を警戒すべきものなのか。
こうした問いに分解して初めて、botの判断材料になります。
この意味で、テクニカル分析の言葉は、かなり圧縮されています。
「トレンド」
「サポート」
「レジスタンス」
「買われすぎ」
「売られすぎ」
「ブレイク」
「出来高確認」
これらは便利な言葉です。
しかし、そのまま使うとかなり曖昧です。
botterとしては、これらの言葉をそのまま信じるのではなく、観測可能なデータと検証可能な条件に開く必要があります。
サポートとは何か。
過去に反発した水準なのか。
約定が多かった価格帯なのか。
板が厚い場所なのか。
清算やストップが集まりやすい場所なのか。
参加者の平均取得価格に近い場所なのか。
ブレイクとは何か。
一定期間の高値を更新したことなのか。
出来高を伴った価格帯突破なのか。
売り板を消費したことなのか。
ストップを巻き込んだことなのか。
他市場にも波及したことなのか。
こうやって圧縮を開いていくと、古典的なテクニカル分析の言葉は、現代的な市場データ分析やクオンツ的な特徴量設計に接続できます。
今回の読書で、ここはかなりすっきりしました。
価格は真実ではない。
しかし、取引可能な範囲で市場に現れた参加者行動の観測値ではある。
テクニカル分析は、その観測値をもとに、参加者行動や需給の痕跡を読むための技術です。
そして、botterとしては、その観測値をそのまま物語として受け取るのではなく、事実、解釈、判断に分けて扱う必要があります。
この距離感を持つことで、テクニカル分析を過信せず、かといって軽視もしない形で使えるのだと思います。
3. 古典的テクニカル分析と現代的なクオンツ的理解
今回の章を読んでいて、私が一番すっきりしたのは、古典的なテクニカル分析と、自分が普段考えているbot開発の言葉が、完全に別物ではないと分かったことです。
本書で紹介されていたテクニカル分析は、かなり古典的な内容でした。
トレンドを見る。
水準を見る。
買われすぎや売られすぎを見る。
ローソク足を見る。
出来高を見る。
過去のパターンを見る。
市場参加者の心理を読む。
こうした内容です。
正直に言えば、今の私がbotを実装するときに、そのまま使う言葉ではありません。
私は、チャートを見て「ここはサポートだから買い」「上ヒゲが出たから売り」と判断するタイプではありません。
むしろ、そういう圧縮された言葉だけでは説明が足りないと感じます。
実装するなら、もっと分解したくなります。
その水準には、実際に注文が集まっているのか。
過去の約定密度が高いのか。
参加者の持ち値として意味があるのか。
清算やストップが近いのか。
板が厚いのか、薄いのか。
出来高は増えているのか。
他市場も同じ方向に動いているのか。
その反応は継続しそうなのか、ただの一時的な歪みなのか。
こういうところまで見たくなる。
その意味では、私は古典的なテクニカル分析派ではないと思います。
ただし、今回読んでいて分かったのは、自分がやっていることの源流には、かなり古典的テクニカル分析の考え方があるということです。
古典的テクニカル分析は、市場データに現れた参加者行動を読むための圧縮体系です。
価格がどちらに動いているのか。
どの水準で反応しているのか。
買いと売りのどちらが優勢なのか。
参加者が過熱しているのか。
流れが継続しているのか。
反転しそうなのか。
出来高を伴っているのか。
これらは、今の言葉で言い換えれば、市場データから特徴量を作り、状態を判定し、売買判断に接続することに近いです。
たとえば、古典的な言葉でいう「トレンド」は、クオンツ的には時系列モメンタム、価格変化率、傾き、持続性、レジーム判定のように表現できます。
「買われすぎ」「売られすぎ」は、短期リターンの偏り、平均からの乖離、z-score、ポジション偏り、反転確率のように扱えます。
「サポート」「レジスタンス」は、注文集中帯、過去約定密度、出来高の多い価格帯、清算密度、板厚、参加者の平均取得価格のように分解できます。
「ブレイク」は、流動性の突破、ストップ発火、追随注文、価格帯の遷移、レジーム変化として見ることができます。
「出来高を伴う上昇」は、単なるチャート表現ではなく、流動性消費、約定強度、order flow、資金流入、参加者行動の同期として見ることができます。
こう考えると、古典的なテクニカル分析と現代的なクオンツ的理解は、対立しているわけではありません。
古典的テクニカル分析は、現象を人間が扱いやすい言葉に圧縮したもの。
クオンツ的理解は、その圧縮を数値化し、特徴量化し、検証可能な形に開いたもの。
そのように捉えると、かなり整理しやすくなります。
もちろん、古典的テクニカル分析の言葉をそのままbotに実装するのは危険です。
「上昇トレンドだから買う」
「RSIが低いから買う」
「サポートで反発したから買う」
こうしたルールは、あまりにも粗いです。
その市場で本当にそのシグナルが効くのか。
どの時間軸で効くのか。
トレンド局面とレンジ局面で意味が変わらないのか。
手数料やスリッページを差し引いても残るのか。
約定できるのか。
レジームが変わったら壊れないのか。
他のデータと組み合わせたときに、解釈は変わらないのか。
そうした検証が必要になります。
だから、botterとしては、古典的テクニカル分析を「信じる」のではなく、「翻訳する」方が良いのだと思います。
古典的な言葉を、そのまま売買ルールにするのではない。
その言葉が指している市場現象を分解する。
観測可能なデータに落とす。
検証可能な条件にする。
特徴量として扱う。
市場構造や執行可能性と接続する。
この流れが、自分にはかなりしっくりきます。
今回の読書で、自分はやはり古典的な裁量テクニカル分析派ではないと感じました。
その一方で、古典的テクニカル分析を完全に遠いものとして扱うのも違うと分かりました。
自分がやってきた板分析、約定分析、短期需給の観測、価格差の監視、DEXの流動性確認、執行可能性の評価。
これらは、表面的には古典的テクニカル分析とはかなり違います。
しかし、根っこには共通するものがあります。
市場データを見る。
参加者行動の痕跡を見る。
価格と出来高に現れた反応を見る。
その反応が次の価格変動や売買判断にどう接続するかを考える。
この意味では、古典的テクニカル分析は、自分がやっている現代的なbot開発の源流の一つなのだと思います。
ただし、私にとってしっくりくるのは、古典的な型そのものではありません。
それを開いたあとの、クオンツ的な特徴量、レジーム判定、マーケットマイクロストラクチャ、執行優位性の言葉です。
古典的テクニカル分析は、観測語彙として役に立つ。
でも、実装語彙としては、クオンツ系の方が使いやすい。
今回の章を読んで、そのことがかなりはっきりしました。
4. トレンド分析・バリュー分析を回帰的に捉える
本書では、テクニカル分析の代表的な手法として、トレンド分析、バリュー分析、パターン分析、サイクル分析、出来高分析などが紹介されていました。
その中でも、私にとって特に理解しやすかったのが、トレンド分析とバリュー分析です。
理由は、この2つがかなり「回帰」的な発想に接続していると感じたからです。
ここでいう回帰とは、統計手法としての狭義の回帰分析だけを指しているわけではありません。
価格が何に沿って動いているのか。
価格がどこからどれだけズレているのか。
どの方向へ進みやすいのか。
どの水準へ戻りやすいのか。
今見えている価格は、一時的な歪みなのか、それとも新しい状態への移行なのか。
そうした構造を、市場データから読み取ろうとする考え方です。
トレンド分析は、価格が一定方向の流れに沿って動くという見方です。
価格が上昇方向に偏っている。
下落方向に偏っている。
横ばいで推移している。
その流れが強いのか弱いのか。
継続しているのか、転換しつつあるのか。
そうしたことを見ます。
クオンツ的に言えば、時系列モメンタム、価格変化率、移動平均の傾き、持続性、レジーム判定のようなものに接続できます。
一方で、バリュー分析は、価格が何らかの基準値から乖離し、その乖離が修正される可能性を見る手法です。
適正水準。
平均値。
移動平均。
フェアバリュー。
均衡価格。
理論価格。
参加者の平均取得価格。
裁定関係から見た妥当価格。
そうした基準に対して、現在価格がどれだけズレているのかを見る。
そして、そのズレが戻るのか、さらに広がるのかを考える。
トレンド分析が「価格は流れに沿う」と見るなら、バリュー分析は「価格は基準に戻る」と見る。
この対比はかなり分かりやすいです。
トレンド分析は、方向への追随。
バリュー分析は、中心への回帰。
もちろん、これはかなり大きな圧縮です。
実際の市場では、価格が戻る先は単純な移動平均だけではありません。
価格が沿う流れも、チャート上のトレンドラインだけではありません。
もっと細かく見れば、板に並んでいる注文、約定の偏り、流動性の厚み、参加者の反応速度、他市場との価格差、裁定の戻りやすさ、清算やストップの位置、そうしたものも含めて「価格がどこへ吸い寄せられやすいか」を考えることになります。
私自身、過去にかなり短い時間軸でbotを作っていた時期があります。
その時に見ていたのは、いわゆる古典的な意味でのトレンドラインやローソク足ではありませんでした。
板。
約定。
注文の偏り。
価格差。
流動性。
反応速度。
戻りやすい水準。
一時的な歪み。
他の参加者がどう反応しそうか。
そういうものです。
かなりミクロな世界です。
たとえば、板に並んだ注文を見て、現在価格がどのあたりに落ち着きやすいのかを考える。
約定の偏りや板の厚みから、短期的な価格の重心を推定する。
一時的に飛んだ価格が、どの水準へ戻りやすいのかを見る。
あるいは、他市場との価格差が開いた時に、それがどの程度の速度で修正されやすいのかを見る。
これらは、古典的なテクニカル分析の言葉では説明しにくい部分です。
ただ、根っこにある発想は、かなり近いものがあります。
価格はどこかへ向かいやすい。
価格は何かに戻りやすい。
価格は一定の水準や構造から乖離することがある。
その乖離は、参加者の行動や流動性によって修正されることがある。
この意味では、超短期の板分析や需給リバランスのようなものも、広い意味では回帰的な発想に接続しているのだと思います。
ただし、時間軸が短くなるほど、話はかなりシビアになります。
日足や時間足であれば、参加者心理、資金フロー、ポジション調整、ナラティブ、マクロ環境などが集積されます。
そのため、価格や出来高を見て、市場参加者の反応を解釈しやすくなります。
しかし、秒足やそれ以下の世界になると、心理分析というよりも、板、約定、レイテンシ、スプレッド、注文順序、他市場との反応差といった要素の比重が大きくなります。
つまり、予測というより執行。
解釈というより反応。
相場観というより構造。
場合によっては、速度勝負。
この領域では、「買われすぎだから反落するかも」というような言葉よりも、「この流動性なら、どこまで価格が動きやすいか」「この歪みは誰がどの速度で取りに来るか」「自分の注文は間に合うか」といった問いの方が重要になります。
ここは、かなり対人ゲームに近い感覚もあります。
市場には、自分以外の参加者がいます。
裁量トレーダーもいれば、マーケットメイカーもいる。
裁定を狙うbotもいる。
遅れて反応する参加者もいる。
流動性を供給する側もいれば、消費する側もいる。
その参加者たちが、どの時間軸で、どの価格差に、どの程度の速度で反応しているのか。
そこにあたりをつけることで、戦略の形が変わります。
これは、かなり実務寄りの話です。
細かい部分は書きません。
ただ、私が過去に作ってきたbotや、今後作りたいbotの方向性を考えると、単に「価格が平均に戻るか」を見るだけでは足りません。
どの平均に戻るのか。
その平均は、実際の市場参加者に見られているのか。
その戻りを実現する参加者は誰なのか。
その参加者より先に動けるのか。
戻る前に、別のプレイヤーに取られないのか。
手数料、スリッページ、約定率を差し引いても残るのか。
ここまで考えて、ようやく実務になります。
だから、トレンド分析やバリュー分析を読む時も、私の頭の中では自然と古典的なチャート分析よりも、実際の市場構造に寄っていきます。
トレンドとは、単にチャートが右肩上がりであることではありません。
その方向に価格を押し出す参加者行動が継続している状態です。
バリューとは、単に移動平均や理論価格のことではありません。
市場参加者の注文や裁定行動によって、価格が戻りやすいと考えられる基準です。
乖離とは、単に価格差があることではありません。
その価格差を修正しに来るプレイヤーが存在し、実際に動ける条件が揃っている可能性です。
このように捉えると、古典的なテクニカル分析の言葉が、かなり実務に近づきます。
トレンド分析。
バリュー分析。
平均回帰。
フェアバリュー。
需給リバランス。
板の重心。
価格差修正。
裁定。
約定可能性。
言葉は違います。
時間軸も違います。
使うデータも違います。
しかし、根っこでは、価格がどの構造に沿って動きやすいのか、どの水準へ戻りやすいのかを考えている。
この点では、かなりつながっています。
今回の読書で面白かったのは、自分がかなり応用側から市場に入っていたことを確認できたことです。
私は最初から、古典的なチャート分析を順番に学んで、それをbot化したわけではありません。
どちらかといえば、板、約定、価格差、流動性、執行可能性のような、かなり細かいところから入りました。
いわば、応用技から殴り始めていたわけです。
ただ、その応用技の根っこには、やはり古典的なテクニカル分析が見ようとしていたものがある。
市場データを見る。
参加者行動の痕跡を見る。
価格が沿う構造や戻る構造を考える。
それを自分の意思決定に接続する。
この意味で、トレンド分析やバリュー分析は、古典的な型であると同時に、現代的なbot開発にも接続できる源流なのだと思います。
ただし、そのままでは使いません。
古典的な言葉を、自分の扱える実装語彙に翻訳する。
方向成分。
平均回帰。
乖離。
流動性。
板の厚み。
約定強度。
参加者の反応速度。
執行可能性。
レジーム。
こうした言葉に開いていく。
その作業を通して、テクニカル分析の圧縮を自分のものにしていくのだと思います。
5. 時間軸によって、市場データが表すものは変わる
テクニカル分析を実務に接続するうえで、かなり重要だと思ったのが時間軸です。
同じ価格データでも、秒足で見るのか、分足で見るのか、時間足で見るのか、日足で見るのかによって、そこに反映されているものはかなり変わります。
本書では、ローソク足や価格推移の見方について説明されていました。
始値。
終値。
高値。
安値。
陽線。
陰線。
実体。
ヒゲ。
これらは、その時間内に市場で起きた価格変動を圧縮したものです。
ただし、ここで注意したいのは、ローソク足は「事実の圧縮」ではあるけれど、その意味は時間軸によって変わるということです。
日足の長い下ヒゲと、1分足の長い下ヒゲでは、持っている意味が違います。
日足の長い下ヒゲであれば、その日全体を通して大きく売られたあと、最終的には買い戻されたという解釈ができます。
市場参加者の一日分の反応が集積されているので、ある程度は心理や需給の変化として読みやすい。
一方で、1分足の長い下ヒゲであれば、単に板が薄かっただけかもしれません。
一瞬の成行売りで価格が飛んだだけかもしれない。
清算やストップを巻き込んだだけかもしれない。
あるいは、取引所間の価格差やレイテンシの問題かもしれない。
つまり、同じ形でも、意味は同じではありません。
時間軸が長くなるほど、個別の注文や短期ノイズはある程度ならされます。
その結果として、参加者の期待、資金フロー、ポジション調整、ニュースへの反応、マクロ環境、ナラティブといったものが集積されやすくなります。
一方で、時間軸が短くなるほど、個別の注文、板の厚み、約定順序、スプレッド、キャンセル、レイテンシ、他市場との反応差といった要素の比重が大きくなります。
かなり雑に整理すると、
秒未満から秒足では、板、約定、スプレッド、キュー、レイテンシ、他市場反応が重要になる。
分足から時間足では、短期需給、清算、ポジション調整、ニュース反応、短期トレンドが混ざる。
日足から週足では、市場参加者の期待、資金フロー、マクロ、ファンダメンタルズ、ナラティブ、レジームが反映されやすくなる。
このように見ています。
もちろん、短期足に心理が全く出ないわけではありません。
大口約定に追随が出ることもあります。
急落で板が消えることもあります。
直近高値を抜けた瞬間に成行買いが走ることもあります。
清算連鎖で一方向に価格が飛ぶこともあります。
ただ、それを「心理」として読むよりも、短期では注文行動、流動性、強制執行、反応速度として見た方が扱いやすい。
逆に、日足や週足のような長めの時間軸では、一つひとつの注文よりも、市場参加者の期待や資金の方向性として解釈しやすくなります。
ここは、私が過去に作っていた超短期botの経験とも接続します。
秒単位、あるいはそれに近い時間軸で取引を回そうとすると、古典的なテクニカル分析の言葉はあまりそのまま使えません。
「買われすぎだから反落する」
「下ヒゲだから反転する」
「移動平均を抜けたから流れが変わった」
そういう見方よりも、
この板ならどこまで食われるか。
この約定の偏りは一時的か。
この価格差はどの市場が先に修正するか。
この流動性なら自分の注文は入るか。
この歪みに他のbotはどの速度で反応するか。
こちらの方が重要になります。
時間軸が短くなるほど、予測よりも執行に寄る。
解釈よりも反応に寄る。
心理よりも構造に寄る。
相場観よりもインフラや市場仕様に寄る。
この感覚は、実際にbotを作ってみるとかなり強く出ます。
一方で、時間軸を長くすればするほど、今度は単純な板や約定だけでは足りなくなります。
日足や週足で見るなら、マクロ環境、金利、流動性、資金フロー、リスクオン・リスクオフ、ナラティブ、ファンダメンタルズ、ポジションの偏りなどを無視しにくくなります。
つまり、同じ市場データを見ていても、時間軸によって支配的な構造が変わるということです。
この理解はかなり大事です。
テクニカル分析を使うときに、「この指標が効くかどうか」だけを考えると危ない。
その指標は、どの時間軸の参加者行動を反映しているのか。
その時間軸では、何が価格を支配しやすいのか。
そのデータは、心理を見ているのか、需給を見ているのか、執行構造を見ているのか。
その解釈は、今の市場環境でも有効なのか。
ここを見ないと、同じシグナルでも意味を取り違えます。
たとえば、買われすぎという状態があります。
レンジ相場であれば、買われすぎは反落候補として見られるかもしれません。
強い上昇トレンドであれば、買われすぎはトレンドの強さを示しているかもしれません。
清算を巻き込んだ短期上昇であれば、買われすぎというより、強制的なポジション解消の結果かもしれません。
流動性の薄い市場であれば、単に板が薄くて価格が飛んだだけかもしれません。
同じ「買われすぎ」でも、時間軸と文脈によって意味が変わります。
だから、テクニカル分析を使うときには、まず時間軸を決める必要があります。
何を見たいのか。
どの参加者の行動を見たいのか。
どの程度の情報集積を見たいのか。
自分のbotは、どの時間軸で反応できるのか。
その時間軸で、手数料やスリッページを差し引いても利益が残るのか。
ここが曖昧なまま、日足の考え方を秒足に持ち込んだり、秒足の感覚を日足に持ち込んだりすると、かなりズレます。
私自身、以前はかなり短期の時間軸に寄った実装をしていました。
そのため、どうしても「市場データを見る」と言うと、板や約定や価格差のようなミクロなものを想像しがちでした。
しかし、今回テクニカル分析の章を読んで、改めて時間軸ごとに市場データの意味が変わることを整理できたのは良かったです。
日足には日足の情報集積がある。
時間足には時間足の局面判断がある。
分足には短期需給がある。
秒足には板と約定の構造がある。
それぞれを同じものとして扱わない。
この前提を置くことで、テクニカル分析はかなり実務に近づきます。
時間軸が短くなるほど、マーケットマイクロストラクチャや執行優位性の問題に近づく。
時間軸が長くなるほど、参加者心理、資金フロー、ファンダメンタルズ、レジームの問題に近づく。
今回の読書で、この切り分けがかなりはっきりしました。
テクニカル分析は、市場データを見る手法です。
ただし、市場データが何を表しているのかは、時間軸によって変わります。
だから、まず見るべきなのは、チャートの形そのものではなく、
この時間軸では何が支配的なのか。
このデータには何が濃く反映されているのか。
自分はその構造に対して、どのように意思決定できるのか。
ここなのだと思います。
6. マルチタイムフレーム分析と、上流から下流・下流から上流への波及
時間軸ごとに市場データが表すものが変わるなら、当然、複数の時間軸を組み合わせて見る必要が出てきます。
これはトレード実務では、マルチタイムフレーム分析と呼ばれる考え方に近いです。
かなりざっくり言えば、
上位時間軸で大きな環境認識を作る。
中位時間軸で局面を判断する。
下位時間軸でエントリーや撤退、執行を判断する。
そういう使い方です。
たとえば、日足で上昇トレンドを確認する。
4時間足で押し目や調整局面を見る。
1時間足や15分足で反発の兆候を見る。
さらに短い時間軸で、実際に入れるかどうかを確認する。
こうした見方です。
この考え方自体はかなり自然です。
上位時間軸では、大きな方向性や地合いを確認する。
下位時間軸では、細かいタイミングや執行可能性を見る。
つまり、上位時間軸は戦場選びや方向選びに使う。
中位時間軸は局面判断に使う。
下位時間軸は実行判断に使う。
こう分けると、かなり扱いやすくなります。
たとえば、日足では明確な上昇トレンドにあるとします。
その中で、4時間足では一時的に下落している。
1時間足では売り圧が弱まり始めている。
15分足では出来高を伴って反発している。
この場合、上位足では買い目線。
中位足では押し目候補。
下位足では反発確認後のエントリー候補。
こう整理できます。
逆に、日足では明確な下降トレンドにあるのに、5分足だけで反発している場合、その反発は上位足から見るとただの戻りかもしれません。
短期では買いに見える。
でも、中長期では戻り売りの候補かもしれない。
ここを分けるために、マルチタイムフレーム分析は役に立ちます。
ただし、この考え方をそのまま使うと、少し危ない部分もあります。
時間軸を増やしすぎると、何でも説明できてしまうからです。
日足は買い。
4時間足は微妙。
1時間足は売り。
15分足は買い。
5分足は売り。
こうなると、どの時間軸を重視するかによって、都合のいい解釈ができてしまいます。
そのため、実務では、各時間軸に役割を持たせる必要があります。
日足は方向フィルター。
4時間足は局面判断。
1時間足はセットアップ確認。
5分足はエントリー判断。
板や約定は執行確認。
このように、時間軸ごとの責務を分ける。
これはbot設計でもかなり重要です。
裁量であれば、人間がなんとなく総合判断できます。
しかし、botではそうはいきません。
上位足の条件は何を見るのか。
中位足ではどのセットアップを検出するのか。
下位足ではどのトリガーで入るのか。
どの条件では見送るのか。
どの条件では戦略を停止するのか。
ここを明確にしないと、コードに落とせません。
この意味で、マルチタイムフレーム分析は、単に「色々な時間足を見る」という話ではありません。
時間軸ごとに、市場データの意味と役割を分けることです。
上位時間軸は、環境認識。
中位時間軸は、局面判断。
下位時間軸は、執行判断。
これはあくまで一例ですが、分離は大事です。
ただし、市場は常に上位から下位へだけ流れるわけではありません。
ここもかなり重要です。
基本的な見方としては、上位時間軸から下位時間軸へ流れていく前提があります。
大きな地合いがある。
その中で中期的な局面がある。
その中で短期的な価格変動がある。
その中で板や約定の動きがある。
これは自然な見方です。
しかし、実際の市場では、下位時間軸の異常が上位時間軸を壊すことがあります。
板が薄い。
大口の成行注文が入る。
価格が一気に飛ぶ。
ストップや清算が発動する。
アルゴが反応する。
他市場にも波及する。
出来高とボラティリティが急増する。
重要水準を割る。
上位時間軸のトレンドやレンジが壊れる。
こういうことは普通にあります。
最初は秒足や分足レベルの局所的な需給変化だったものが、時間足や日足レベルの構造を変えることがある。
つまり、下流から上流への波及です。
これは、特にクリプトではかなり重要だと思います。
レバレッジが高い。
取引所間の価格差がある。
Perp、現物、先物、オプション、DEX、レンディングなどがつながっている。
清算が連鎖しやすい。
板が薄い銘柄も多い。
ナラティブや資金移動の反応が速い。
こうした市場では、下位レイヤーの異常が上位レイヤーの認識を変えることがあります。
たとえば、清算連鎖が起きる。
一時的な価格下落だと思っていたものが、レバレッジの巻き戻しになり、さらに現物売りや他銘柄への波及を生む。
結果として、上位足のサポートを割り、相場全体の地合いが変わる。
こうなると、最初に見えていた「上位足では上昇トレンドだから押し目買い」という判断は、途中で更新しなければいけません。
下位足は、単なる執行のための情報ではありません。
異常時には、上位の環境認識を更新するための警告にもなります。
この考え方は、bot設計にもそのまま接続できます。
通常時は、上位から下位へ見る。
上位足で方向性を決める。
中位足でセットアップを見る。
下位足でエントリーする。
板や約定で執行可能性を確認する。
これが通常モードです。
一方で、異常時には、下位から上位へ見る。
板の流動性が消えている。
スプレッドが広がっている。
約定が一方向に偏っている。
清算が連鎖している。
他市場との価格差が拡大している。
裁定回復が遅れている。
出来高やボラが急増している。
こうした兆候があるなら、上位足の環境認識を一旦疑う必要があります。
この場合、botはエントリーするのではなく、停止する。
サイズを落とす。
ポジションを減らす。
撤退条件を厳しくする。
あるいは、別のレジームとして扱う。
そういう設計が必要になります。
つまり、マルチタイムフレーム分析は、上位足で買いか売りかを決めるだけのものではありません。
通常時には、上位から下位へ判断を流す。
異常時には、下位の異常を使って上位認識を更新する。
この双方向性が重要です。
ここは、私自身の市場観ともかなり接続しています。
金融市場は、単独の価格変動ではなく、複数の市場、時間軸、参加者、商品構造、流動性、情報反応がつながったものとして動いています。
その接続は、いつも同じ強さではありません。
普段は浅い接続だったものが、特定の局面では急に深くなることがある。
普段は無視されていた市場が、ある瞬間に価格発見の主役になることもある。
普段はただの短期ノイズに見える動きが、レジーム転換の始まりになることもある。
だから、見るべきなのは、単一の時間軸だけではありません。
時間軸同士の関係。
上位から下位への流れ。
下位から上位への波及。
通常時と異常時の違い。
どのレイヤーが今の市場を支配しているのか。
ここを見る必要があります。
この章の内容を自分なりに圧縮すると、こうなります。
マルチタイムフレーム分析とは、複数の時間軸を見ることではなく、時間軸ごとの役割を分けること。
そして、実務では、上位時間軸から下位時間軸へ判断を流すだけでなく、下位時間軸の異常が上位時間軸を壊す可能性も見る必要がある。
botterとしては、この考え方はかなり重要です。
上位足で環境認識を作る。
下位足で執行する。
ただし、下位足の異常は、環境認識を更新するシグナルとして扱う。
この設計ができると、テクニカル分析はかなり実務に近づくと思います。
7. ファンダ・テクニカル・マイクロストラクチャをどう分けるか
今回のテクニカル分析の章を読んでいて、もう一つ整理できたことがあります。
それは、ファンダメンタルズ分析とテクニカル分析をどう分けるか、ということです。
正直、私はこれまで、ファンダとテクニカルをかなり複合的なものとして見ていました。
市場では、何か一つの要因だけで価格が動くわけではありません。
マクロ環境。
金利。
流動性。
規制。
ナラティブ。
需給。
ポジション。
板。
約定。
清算。
資金フロー。
オンチェーンデータ。
参加者心理。
こうしたものが重なって価格が動きます。
だから、実際の市場を見ていると、「これはファンダ」「これはテクニカル」ときれいに切り分けることには、あまり意味がないようにも感じます。
特にクリプトでは、その境界がかなり曖昧です。
Funding はテクニカルなのか。
OI は需給なのか。
TVL はファンダなのか。
DEX のプール在庫は市場構造なのか。
オンチェーンフローは資金フローなのか。
清算マップは心理なのか、機械的な強制執行なのか。
エアドロ期待はファンダなのか、ナラティブなのか。
かなり混ざっています。
なので、現実の市場理解としては、ファンダとテクニカルを完全に分ける必要はないと思います。
むしろ、市場は複数の要因がつながって回転しているものとして見た方が自然です。
ただし、botを設計する場合は話が変わります。
コードを書く作業は、かなり言語化の側面が強いです。
曖昧な総合判断を、そのままコードに落とすことはできません。
何を観測するのか。
それをどう解釈するのか。
どの条件なら売買を許可するのか。
どの条件なら見送るのか。
どの条件なら撤退するのか。
どの条件なら戦略自体を止めるのか。
ここを分ける必要があります。
その意味で、ファンダとテクニカルは、思想上の対立として分けるのではなく、bot設計上の責務分離として分けると扱いやすいと思いました。
かなり雑に整理すると、こうです。
ファンダメンタルズは、なぜ資金が入る、または抜ける可能性があるのかを見る。
テクニカルは、実際に資金が入った、または抜けた痕跡が市場データに出ているかを見る。
マイクロストラクチャは、その痕跡に対して、自分が有利に執行できるかを見る。
この分け方は、かなり実装に向いていると思います。
たとえば、ある銘柄や市場に資金が入る理由があるとします。
新しいインセンティブがある。
実需が増えている。
大きなナラティブがある。
供給が絞られている。
マクロ環境が追い風になっている。
市場全体のリスク許容度が上がっている。
これはファンダメンタルズや構造の話です。
ただし、それだけでは売買できません。
実際に価格が反応しているのか。
出来高が増えているのか。
OI が増えているのか。
Funding が偏っているのか。
清算が近いのか。
現物とデリバティブの反応にズレがあるのか。
他市場にも波及しているのか。
これはテクニカル、あるいは市場反応の話です。
さらに、それでもまだ足りません。
板はあるのか。
スプレッドは許容できるのか。
自分の注文は約定するのか。
滑らないのか。
手数料を引いても残るのか。
他のbotに先に取られないのか。
撤退できる流動性はあるのか。
これはマイクロストラクチャや執行の話です。
この3つを混ぜると、「良さそうなのに勝てない」という状態になりやすいです。
テーマは良い。
でも市場はまだ反応していない。
市場は反応している。
でもすでに遅い。
価格差はある。
でも執行できない。
シグナルは出ている。
でも手数料とスリッページで消える。
上位足では良い。
でも下位足の流動性が死んでいる。
こうしたことは普通にあります。
だから、bot設計では、まず責務を分けた方がいい。
私なりに整理するなら、次のようなレイヤーになります。
まず、環境認識レイヤー。
今の市場はリスクオンなのか、リスクオフなのか。
BTC 主導なのか、アルト主導なのか。
マクロ的に追い風なのか、向かい風なのか。
流動性は厚いのか、薄いのか。
トレンド局面なのか、平均回帰局面なのか、清算連鎖局面なのか。
次に、価値・需給構造レイヤー。
その市場や銘柄に、資金が入る理由があるのか。
インセンティブ設計はどうか。
供給はどうか。
ロック解除はどうか。
TVL や収益はどうか。
ナラティブはあるのか。
資金流入の入口はあるのか。
次に、市場反応レイヤー。
価格は反応しているのか。
出来高は増えているのか。
OI や Funding はどう変化しているのか。
清算やストップはどこにあるのか。
複数市場で同じ方向に動いているのか。
それとも一部市場だけが先行しているのか。
次に、執行レイヤー。
入れるのか。
抜けられるのか。
板はあるのか。
スプレッドは許容できるのか。
約定率はどうか。
スリッページはどうか。
レイテンシは問題になるのか。
自分の注文は市場構造上、不利にならないのか。
最後に、リスク管理レイヤー。
どれだけ張るのか。
どこで切るのか。
どこで利確するのか。
連敗に耐えられるのか。
相関リスクはあるのか。
流動性が消えたときにどうするのか。
レジームが変わったときに止まれるのか。
このように分けると、ファンダとテクニカルの区別は、かなり実務的になります。
ファンダは、主に環境認識や価値・需給構造に関わる。
テクニカルは、主に市場反応や状態認識に関わる。
マイクロストラクチャは、主に執行可能性に関わる。
リスク管理は、それらすべてを踏まえて、実際にどれだけ取るかを決める。
もちろん、これは完全な分類ではありません。
あるデータが複数のレイヤーにまたがることもあります。
Funding や OI は、市場反応でもあり、ポジション構造でもあります。
オンチェーンフローは、ファンダ的にも見えるし、資金フローとしてテクニカル的にも見えます。
板の厚みは、執行条件であると同時に、市場参加者の行動の痕跡でもあります。
だから、分類そのものを目的にしない方がいい。
目的は、分類することではありません。
実装しやすくすることです。
検証しやすくすることです。
壊れたときに、どこが壊れたのかを分かるようにすることです。
ファンダの仮説が外れたのか。
市場反応の読みが遅かったのか。
執行で負けたのか。
リスク管理が甘かったのか。
そもそもレジーム判定が間違っていたのか。
ここを切り分けられることが重要です。
この意味で、ファンダとテクニカルの分離は、世界観の分離ではなく、責務の分離です。
現実の市場は混ざっている。
でも、botでは分けて扱う。
分けたうえで、最後に統合する。
これが自分にはしっくりきます。
今回のテクニカル分析の章を読んで、改めて思ったのは、テクニカル分析は単独で完結するものではないということです。
価格や出来高だけを見るのでは足りない。
一方で、ファンダメンタルズだけ見ても、実際に市場が反応しているかは分からない。
さらに、反応していても、実際に自分が取れるかは別問題です。
だから、実務では、
なぜ資金が動く可能性があるのか。
実際に市場はどう反応しているのか。
その反応に対して、自分は有利に執行できるのか。
失敗したときに、どこで止まれるのか。
この順番で考えるのが良さそうです。
ファンダ。
テクニカル。
マイクロストラクチャ。
リスク管理。
それぞれを分ける。
でも、分けっぱなしにしない。
最終的には、それらを統合して、botの判断に落とす。
この整理は、今後の実装でもかなり使えると思います。
8. 自分は古典的テクニカル派ではなく、市場構造寄りのクオンツbotterだと思った
ここまで整理して、改めて思ったことがあります。
私は、おそらく古典的な意味でのテクニカル分析派ではありません。
チャートを見て、ローソク足の形を読み、サポートやレジスタンスを引き、移動平均や RSI を見ながら売買判断をする。
そういうタイプではないと思います。
もちろん、それらの考え方を否定しているわけではありません。
むしろ、今回の読書で、それらが何を見ようとしているのかはかなり整理できました。
価格を見る。
出来高を見る。
水準を見る。
勢いを見る。
過熱感を見る。
反応を見る。
そこから参加者行動の痕跡を読む。
これは、かなり大事な市場理解です。
ただし、自分が実装するときには、そのままの言葉では少し粗く感じます。
「サポートで反発した」と言われると、その水準にどんな注文があったのかを見たくなります。
「ブレイクした」と言われると、流動性を食ったのか、ストップを巻き込んだのか、ただ板が薄かっただけなのかを見たくなります。
「買われすぎ」と言われると、短期リターンの偏りなのか、ポジションの偏りなのか、Funding や OI の過熱なのか、上位足のトレンド継続なのかを分けたくなります。
つまり、私は古典的なテクニカル分析の圧縮語彙を、そのまま受け取るよりも、一度開いて構造に戻したくなるタイプです。
これは、これまでのbot開発の経験がかなり影響していると思います。
私が最初からきれいな順番でトレードを学んできたわけではありません。
ローソク足。
移動平均。
トレンドライン。
オシレーター。
チャートパターン。
バックテスト。
システムトレード。
板分析。
マーケットマイクロストラクチャ。
この順番で進んできたわけではない。
どちらかといえば、かなり後ろの方から入りました。
板。
約定。
価格差。
流動性。
DEX のルート。
スリッページ。
手数料。
執行可能性。
取引所間の反応差。
短期需給の歪み。
他の参加者がどの速度で反応してくるか。
こうしたところから市場に入りました。
つまり、いきなり応用技から殴り始めていた感覚があります。
そのため、テクニカル分析を読んでも、自然と古典的なチャート分析そのものより、その背後にある構造を見ようとしてしまいます。
トレンドとは何か。
価格を一方向に押し出す参加者行動が継続している状態ではないか。
サポートとは何か。
過去に反応した価格帯というだけではなく、注文、持ち値、清算、心理的節目、板厚などが集まりやすい場所ではないか。
ブレイクとは何か。
チャート上の線を抜けたことではなく、流動性や防衛線を突破し、追随や損切りが発生しやすい状態ではないか。
平均回帰とは何か。
単に移動平均に戻ることではなく、価格差や歪みを修正する参加者が存在し、その参加者が実際に動ける条件があることではないか。
こう考える方が、自分にはしっくりきます。
その意味で、私の自認としては、古典的テクニカル分析派ではなく、クオンツ寄りのbotterなのだと思います。
もう少し正確に言えば、クリプト市場構造・マーケットマイクロストラクチャ寄りのクオンツbotter、という感覚です。
もちろん、金融機関にいる本職のクオンツと同じだと言いたいわけではありません。
数学も統計も、まだまだ足りない部分は多いです。
理論的な基礎も、これから積み上げる必要があります。
ただ、自分が市場を見るときの関心は、かなりクオンツ的な方向にあります。
市場データから特徴量を作る。
価格系列から状態を判定する。
板や約定から短期需給を見る。
複数市場の反応差を見る。
価格差がどの程度戻りやすいかを見る。
その歪みを自分が執行できるかを見る。
手数料やスリッページを差し引いて残るかを見る。
レジームが変わったときに止まれるかを見る。
このあたりに関心があります。
だから、テクニカル分析の古典的な言葉を学ぶことは、自分にとって「そのまま使う売買手法を増やすこと」ではありません。
むしろ、自分がすでに触っている領域の源流を確認することです。
古典的テクニカル分析は、価格や出来高から参加者行動を読むための伝統的な圧縮体系です。
現代的なクオンツやアルゴリズム取引では、それを数値化し、特徴量化し、検証し、執行可能性まで含めて扱います。
マーケットマイクロストラクチャでは、さらに板、約定、スプレッド、キュー、流動性、取引所仕様まで降りていきます。
クリプトや DeFi では、そこにオンチェーンデータ、AMM、MEV、Funding、清算、TVL、インセンティブ設計、ブリッジ、ステーブルコイン流動性なども絡んできます。
この地図の中で見ると、自分がどこにいるのかが少し分かりやすくなりました。
私は、古典的テクニカル分析の型をそのまま使う人間ではない。
しかし、古典的テクニカル分析が見ようとしていた「市場データに現れる参加者行動の痕跡」を、より細かい市場構造データから取りにいこうとしている。
そういうタイプなのだと思います。
これは、自分にとってかなりすっきりする整理でした。
これまでやってきたことは、板分析、約定分析、価格差監視、DEX 探索、流動性確認、執行可能性評価など、かなりバラバラに見えていました。
しかし、今回の読書を通すと、それらは完全に独立したものではありません。
市場データを見る。
参加者行動の痕跡を見る。
支配的な構造にあたりをつける。
その構造がどのデータに濃く出るかを考える。
その歪みに対して、自分が取れる形に落とす。
この流れの中に置けます。
自分は何をやっているのか。
どの領域にいるのか。
何を深掘りすべきなのか。
その輪郭が少しはっきりしました。
今後、私が作っていくbotも、おそらく古典的テクニカル分析botではありません。
移動平均クロスで買う。
RSI が一定以下で買う。
ボリンジャーバンド下限で反発を狙う。
三角保ち合いの上抜けで買う。
そういう方向ではないと思います。
より近いのは、
市場間の反応差を見る。
板の厚みと約定の偏りを見る。
短期需給の崩れと回復を見る。
流動性の歪みを見る。
デリバティブ指標と現物価格のズレを見る。
DEX と CEX の構造差を見る。
オンチェーン資金移動と市場価格の接続を見る。
複数時間軸でレジームを判定する。
こういう方向です。
ただし、その源流には、やはりテクニカル分析があります。
価格を見る。
出来高を見る。
参加者行動を見る。
市場反応を見る。
そこから次の判断を作る。
その古典的な発想を、自分の実務語彙に翻訳していく。
今回の読書で、自分はそういうbotterなのだと再確認できました。
9. 古典的な圧縮を、自分の実装語彙へ翻訳していく
今回、テクニカル分析の章を読んで一番良かったのは、具体的な手法を覚えたことではありません。
むしろ、テクニカル分析というものが、何を見ようとしているのかを確認できたことです。
価格を見る。
出来高を見る。
水準を見る。
勢いを見る。
乖離を見る。
反応を見る。
過去に似た構造を見る。
そして、それらを通して、市場参加者の行動や心理、需給の痕跡を読み、自分の意思決定に接続する。
これが、テクニカル分析の大きな枠組みなのだと思います。
ただし、私はこの枠組みを、そのまま古典的なチャート分析として使いたいわけではありません。
「上ヒゲが出たから売る」
「移動平均を上抜けたから買う」
「RSI が低いから買う」
「サポートで反発したから買う」
こうした形で使うには、自分にとっては説明が粗すぎます。
私は、もう少し分解したいタイプです。
その上ヒゲは、出来高を伴っているのか。
どの時間軸で出たのか。
上位足の重要水準と重なっているのか。
板が薄かっただけなのか。
清算やストップを巻き込んだのか。
他市場も同じ反応をしているのか。
その後の約定や注文フローは変化したのか。
そこまで見たくなります。
だから、古典的なテクニカル分析の圧縮語彙を、そのまま使うのではなく、自分の実装語彙に翻訳する必要があります。
トレンドという言葉は、時系列モメンタム、価格変化率、方向成分、持続性、レジーム判定に開く。
バリューや乖離という言葉は、平均回帰、z-score、フェアバリュー乖離、スプレッド回帰、裁定余地に開く。
サポートやレジスタンスという言葉は、注文集中帯、過去約定密度、清算密度、板厚、参加者の持ち値に開く。
出来高という言葉は、約定強度、流動性消費、order flow、資金流入、参加者行動の同期に開く。
ブレイクという言葉は、流動性突破、ストップ発火、追随注文、価格帯の遷移、レジーム変化に開く。
買われすぎや売られすぎという言葉は、短期リターンの偏り、ポジション偏り、Funding や OI の過熱、反転確率、トレンド継続確率に開く。
こうやって、古典的な言葉を分解していく。
そうすると、テクニカル分析は「チャートの型」ではなくなります。
市場データをどう観測し、どう解釈し、どう検証可能な形に変換するか、という話になります。
これは、botter としてかなり重要です。
bot は、雰囲気では動きません。
「なんとなく強そう」
「そろそろ反発しそう」
「この形は良さそう」
そういう言葉では実装できません。
何を観測するのか。
どの条件を満たしたら、どう解釈するのか。
その解釈を、エントリー、見送り、撤退、サイズ調整、戦略停止のどこに使うのか。
手数料、スリッページ、約定率を差し引いても残るのか。
レジームが変わったときに壊れないのか。
そこまで落とす必要があります。
だから、自分にとってのテクニカル分析の学習は、手法を覚えることではなく、圧縮を開くことなのだと思います。
古典的な言葉を知る。
その言葉が指している市場現象を考える。
それを観測可能なデータに変換する。
検証可能な条件にする。
自分のbotが実行できる形に落とす。
この流れが大事です。
今回の読書で、その方針がかなりはっきりしました。
私は、古典的テクニカル分析そのものを主戦場にするタイプではないと思います。
一方で、古典的テクニカル分析を知らなくていいわけでもありません。
むしろ、源流として知っておく意味は大きいです。
なぜなら、古典的テクニカル分析には、長い時間をかけて市場参加者が使ってきた圧縮語彙があるからです。
トレンド。
レンジ。
押し目。
戻り売り。
サポート。
レジスタンス。
ブレイク。
ダマシ。
買われすぎ。
売られすぎ。
出来高確認。
これらの言葉は、厳密なモデルではありません。
しかし、市場で起きている現象を素早く捉えるための言葉としては強いです。
大事なのは、その言葉に飲まれないことです。
「サポートだから反発する」のではなく、なぜその水準で反発しやすいのかを考える。
「ブレイクだから走る」のではなく、誰の損切りや追随が発生しうるのかを見る。
「買われすぎだから下がる」のではなく、それが反転余地なのか、トレンドの強さなのかを文脈で分ける。
圧縮語彙を使う。
でも、必要に応じて開く。
これが、自分にとっての使い方になりそうです。
今回の読書を通して、改めて感じたのは、基礎あっての応用だということです。
私は、かなり応用側から市場に入りました。
板。
約定。
価格差。
流動性。
DEX のルート。
スリッページ。
執行可能性。
他のbotの反応速度。
市場間のズレ。
短期需給のリバランス。
こうしたものを見てきました。
しかし、それらの根っこには、古典的テクニカル分析が見ようとしていたものがあります。
市場データを見る。
参加者行動の痕跡を見る。
価格が沿う構造や戻る構造を考える。
観測された事実から、次の判断を作る。
ここは共通しています。
だから、今後も新しい市場や手法に触れるときは、その源流を確認することは大事にしたいです。
いきなり応用技だけを触ると、何をやっているのか分からなくなることがあります。
勝てているときはいい。
でも、壊れたときに、どこが壊れたのか分からなくなる。
源流を知っていれば、少なくとも地図を持てます。
今、自分が触っているのは、古典的テクニカル分析なのか。
システムトレードなのか。
クオンツ的な特徴量設計なのか。
マーケットマイクロストラクチャなのか。
執行優位性なのか。
ファンダメンタルズなのか。
複雑系的な状態認識なのか。
その輪郭が見える。
今回の記事で整理したかったのは、まさにそこでした。
本書の12章は、テクニカル分析の基礎についての章でした。
しかし、私にとっては、テクニカル分析の手法を覚える章というより、自分がbotter/アルゴトレーダーとしてどこにいるのかを確認する章になりました。
古典的なテクニカル分析を、そのまま使うわけではない。
でも、その源流は自分の実務にもつながっている。
自分は、古典的テクニカル分析派というより、クリプト市場構造・マーケットマイクロストラクチャ寄りのクオンツbotterだと思う。
ただし、その根っこには、市場データに現れた参加者行動を読み、自分の意思決定に接続するというテクニカル分析の発想がある。
ここが分かったのは、かなり大きかったです。
これからは、古典的な圧縮を、そのまま信じるのではなく、自分の実装語彙に翻訳して使う。
そのために、基礎を学ぶ。
源流を確認する。
圧縮を開く。
市場構造に接続する。
実装可能な形に落とす。
そういう流れで、もう少し自分のbot開発を進めていきたいと思います。
それでは、また。