NTAA JOURNAL 2017.6

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Vol.4

2016 年 MFTA® 合格論文

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“ ジョンブルックス賞 ” 受賞
マーケットプロファイルのエントロピー

456― 各先物市場でのトレンドデー検出の新手法 ―788
みずほ証券 投資情報部

9

9

10

西村 三養子 10

11

11

12

12

13

要

14

13

旨

14

Steidlmayer、Dalton および他のマーケットプロファイルの著者は、「取引の寄付きから最初

15

15の 1 時間における株価の動き（イニシャルタイムレンジ、以下 IR）は、その日の株価動向を16

16

判定するうえで重要だ」と主張している。筆者はこの主張に同意するものの、実際の投資判断

1718において、IR が提供する情報は過小であると考える。先物トレーダーにとっては、収益機会に17が望ましい。しかし、IR 時間帯を過ぎて投資判断を行う場合、遅れをとりがちである。そこで

19

18

繋がりやすい「トレンドデー」と呼ばれる価格騰落の大きい日にポジションを備えられること

19

本稿では、Steidlmayer の従来の発見をもとにトレンドデーの発生要件を定量化してトレンド

20

20

デーを検出する新手法を提案する。これを Entropy of Market Proﬁle、以下 EMP と呼ぶ。

21

21

EMP は、イントラデーの 1 日のマーケットプロファイルの面積をその高さ（騰落幅）で割っ22

22て計算する。トレンドデーは、EMP の値が低い時に発生する傾向がある。EMP の値が 3.0 未

23
24

満はおおよそ全体の EMP の分布の ‑1σ未満（<‑1σ）であったため、EMP3.0 未満（以下23

金先物および原油先物の 4 つの市場で実施した。各市場において EMP 2.0 がどのような条件

25

24

EMP2.0）をトレンドデーが発生したと仮定している。検証は、日経 225 先物、10 年国債先物、25で発生したかを検証した。

26

26

その結果、ローソク足の陽線・陰線に分けると、複数のパターンにおいて EMP 2.0 の価格

2727

騰落と 1 〜 3 日前の価格変動との間に有意差が確認された。また、5 日移動平均線の 4 つのト2828

レンドパターンにおいては、EMP2.0 が有意に発生する可能性が高いトレンドがみられた。総2929

合的には、EMP2.0 は日経 225 先物においては有意指標となりうると判断。他の 3 つの市場で30

30は再検証が必要となった。

31

31

32

32

33

33

34 1．諸言しい方法を紹介する。この新しい方法を「熱力学 34におけるエントロピーの概念」と類推するために 35

35

36 1‑1．本研究の目的
37「マーケットプロファイル」は、1981 年にシカ

38 ゴ先物取引所（Chicago Board of Trade）の商品
39 トレーダーであった J. Peter Steidlmayer によっ

40 て開発されたユニークな日次チャート作成手法で41 ある。本研究では、マーケットプロファイルの概42 念に基づいてトレンド変化の確率を決定する新「マーケットプロファイルのエントロピー」（以下、 36
EMP）と命名した。
Steidlmayer

37と Dalton15）

般的な CBOT の分析方法によって記述された一 38

5）は、モード、バリュー 39

4, 18）

エリア、イニシャルレンジと呼ばれる寄付から 1 時 40

間の動き（以下 IR）、マーケットプロファイルの空 41

白のレッジなどが挙げられる 8, 11）。本論ではトレン 42

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2017.621

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ドの転換日となるような日、または収益チャンスと1もいえる「トレンドデー」に着目した。Steidlmayer

2の述べるようにトレンドデーは、IR の 4 つのタイプ

3の動きを観察することによって可能であろう。しか4

しながら、IR の動きから得る情報だけではトレンド

5デーを予測するには不十分だと考える。さらに IR

6が不十分な情報を提供した直後にポジションをとっ

7ても売買タイミングに遅れを生じるケースがあるか

8らである。この問題を解決するために、前日の価格

9

10 活動によってトレンドデーが発生しやすいか否かを

10

11 予測することを提案したい。

11

12

12

そこで本論では、トレンドデーとマーケットプ

13 ロファイルの動き（EMP）を定義し、トレンドデー

13

14 と EMP の発生前後の価格騰落率との関係を統計

14

15 的に検証した。マーケットプロファイルの著作権

1516 を持つ CME、それに関連する LDB の文献にも、

1617 トレンドデーが起こる条件を定義していないこと
18 から、この検証は重要だと考える

17

。

19）

18

19

19

20 1‑2．背景21

20

Steidlmayer は日中の価格のバリューを検証す21

22 ることを試みており、マーケットプロファイル

図 1．マーケットプロファイルの形状例

23 の作図方法は、寄付きから取引終了時刻まで 30

24 分毎にアルファベットを変えて価格動向に基づ25 いたヒストグラムが積み上げられている。また、
26 Steidlmayer は「マーケットプロファイルは、継27 続またはトレンド転換のための現在の市場の動き

28 の根底にある条件を特定しようとするものだ」と
29 述べている。ベル形の正規分布は「ノーマルデー

15）

30 （通常の日）」を示している。図 1 は、マーケット

31 プロファイルの典型的なノーマルデーの形状を示

32 している 。寄付きからの 1 時間にトレンドデー
4）33 を「イニシャルタイムレンジ」で予測することに

34 よって、投資判断につなげることが可能とされて35 いる。
36

さらに Dalton は、「トレンドデーには、スタン

37 ダード・トレンドデーとダブルディストリビュー

22
23
24

ドデーは、価格の変化が IR のレンジの倍以上にな 25る日とされている。

26

エントロピーにはいくつかの種類があり、熱力 27

学、統計力学、情報理論など広義で用いられる。 28
熱力学においてのエントロピーは熱力学関数であ 29
り、乱雑さを表す状態量のことである。ここでは 30
特定のタイプの価格行動（マーケットプロファイ 31
ルのトレンドデーなど）が、金融市場や指数など 32に発生する可能性を指す。本論では、Clausuis の 33
研究による「エントロピーの変化（dS）= 熱（q） 34/ 温度（T）」という熱力学の第 2 の法則をマーケッ 35
トプロファイルのアナロジーとして利用すること 36にした 1, 16）。テクニカル分析においては、トレン 37

38 ション・トレンドデーの 2 つのタイプがある。ス

ド分析やオシレーター指標など様々なものがある 38

40 ビューショントレンドデーの最も重要な特徴は、目した手法は一般的ではない。マーケットプロ 40

39 タンダード・トレンドデーとダブルディストリ
41 日中の形状から高いレベルでのトレンドの信頼性
42 が示唆されたもの」としている 。また、トレン
5）22

ものの、エントロピーのように市場の状態量に着 39
ファイルは、市場エネルギーの動きが 30 分とい 41
う範囲に凝縮されるため、エントロピーのアナロ 42

テクニカルアナリストジャーナル

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ジーを表現するのに適していると考える。そのため、本論ではマーケットプロファイルの情報をオ

シレーター化して、検証可能な指標の作成を行う。

2．資料および方法

Vol.4

状の関係を表している。トレンドデーは EMP が小さくなり、ノーマルデーは EMP が高くなることが確認できる。図 3 は、日経 225 先物の 100 日間の EMP の推移のサンプルを示す。形状は中央値を挟んでジグザグ模様のようになっており、10 年国債先物、金先物、原油先物の他の市場においての2‑1．供試データ

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この分析では、日経 225 先物、10 年国債先物、

8金先物、原油先物を用いた。これらの市場は流動性

910 が高いうえに、イントラデーの価格形成が重視され

10

11 やすいからと考える。各市場の日中の価格は以下の11

12 とおりである。基本的にはティックデータを用いた

12

13 が、データが存在しない場面では 1 分足データを

13

14 利用した。ティックデータおよび 1 分足データが両1415 方ともない場合は、30 分足データで代用している。

15

16 なお、為替市場は出来高のデータがなく、日・米・

16

17 欧の市場をまたげば 24 時間取引可能と、イントラ

17

18 デーの時間を設定しにくいため除外した。

18

19

19

：2014 年 5 月 13 日
20 ・日経 225 先物（中心限月）

20

21 から 341 日、1 分データ、9：00‑15：15、単位

21

22 は 10 円、QUICK より。

22：2015 年 2 月 1 日から
23 ・国債先物（中心限月）

23

24 163 日、1 分データ、8：45‑15：02、単位は 0.01

24

25 円、QUICK より。

25

26 ・COMEX 金先物（有効限月）：2014 年 7 月 1 日

26

27 か ら 324 日、30 分 デ ー タ、8：00‑13：00、 単

27

28 位は 0.5 ドル、Bloomberg より。

28：2014 年 1 月 7
29 ・NYMEX 原油先物（有効限月）

2930 日 の 322 日、30 分 デ ー タ、9：00 〜 14：30、30

31 単位は 0.05 ドル、Bloomberg より。

31

32

32

33 2‑2．EMP の計算方法

図 2．EMP と日次の形状例

34 エントロピーの変化（dS）
35

33
34

＝熱（q）/ 温度（T）→ EMP＝A / R

12）

35

36

36

37 ・dS = EMP、エネルギーの蓄積量37

38 ・q= A、日中の市場プロファイルの総面積（1 つ38

39 のアルファベットを 1 単位と計量）

39

40 ・T = R、日中の騰落レンジ（1 単位は各市場のユ40

41 ニット単位 日中高値―安値 +1 ユニット）4241

図 2 は、日経 225 先物市場における EMP と形
日本テクニカルアナリスト協会

図 3．EMP の推移
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23

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EMP の推移も、同様となった。このことから EMPには一定の水準となると中央値に向かって回帰する性質があることが分かる。つまり EMP が方向感を失っている局面では、トレンドデーおよびノーマルデーが発生し続けることはなく、日中の価格のばらつきはランダムとなっているとも言える。

2‑3．トレンドデーの定義

本稿では EMP が 3 未満（2.XX ...）のことを「EMP

10 2.0」と表記し、これをトレンドデーとする。図 4

11 に示すように、4 市場の EMP のヒストグラムはお12 およそ正規分布となっている。次に、EMP 2.0 の13 場合のマーケットプロファイルの形状を確認した

ところ、概ねトレンドデーの形状となっていることが確認されている。さらに EMP の ‑1σ標準偏差未満（<‑1σ）は大凡 EMP が 3.0 未満であった
ため、EMP 2.0 に対象を絞り分析する。

2‑4．統計的検査の方法
2‑4‑1．帰無仮説検定

EMP が同一母集団と判断できるか否かについて、熟慮された豊富な数学 / 統計関数を持つこと

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で定評がある「R 言語（ver.3.2.2 Windows 64 ビッ 10ト版）」20）を用いて一般的な統計手法の手順に沿っ 11て検定した 7）。対応する各検定において、有意差 12

は P<0.05（信頼区間 95％）で判断している。各 13

14

14

15

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図 4．EMP のヒストグラム

42
24

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分布については、まず Kolmogorov‑Smirnov 検定の発生率と全体の比率について統計上の有意差をの EMP の分散が等しいか否かを F 検定によって検定を行う prop test を利用した 。そして、その規分布であった場合には、当日 EMP と前日以前判定し、さらに両者の平均が等しいか否かについて、等分散だった場合には t 検定、不等分散だった場合には Welch 検定によって判定、この結果に

よって母集団の同一性を判断した。Kolmogorov‑
Smirnov 検定によって非正規分布と判定された場

11 検定（Mann‑Whitney の U 検定）によって母集団
12 の同一性を判断した 。
9）13 2‑4‑2．ローソク足の陽線・陰線に価格騰落率を15

5 日移動平均線における 4 つの局面での EMP 2.0

によって正規分布か否かを判定し、この結果、正10 合には、F 検定以下を行わず、Wilcoxon の順位和

14

Vol.4

分類した検定確認した。検証方法は前述の R による比率の差の
7）日の価格騰落率をローソク足の陽線・陰線に分け
帰無仮説の検定を行った。上記の 4 つの局面の 4
市場での検定結果は表 11 に示す。また、それぞれの市場の結果は 3‑1 〜 3‑4 の章に記載した。

3
4
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9

3．結 果

10
11

3‑1．日経 225 先物

12

日経 225 先物の分析結果は以下のとおり。

13
14

EMP が同一母集団と判断できるか否かについ151617 騰落率に統計有意差がでたとしても、これでは売1718 買判断としては使いにくい。そこで、さらに価格

1819 騰落率が寄付きから上昇したのか、下落したのか

19

20 の 2 つに分類した。すなわち、ローソク足の陽20

・陰線（終値が始21 線（終値が始値を上回った日）

21

22 値を下回った日）に分けて検証する。検証方法は、

22

23 2‑4‑1 で使用されたものと同様である。有意差が23

24 あったかどうかは P<0.05 で帰無仮説検定を行う。

24

25 2‑4‑3．トレンド構成比のテスト

25

さらに以下の前提に基づいて、5 日移動平均線26

27 で遅行を補正して価格の推移から当日のトレンド

27

28 を検証した。移動平均線の補正については定評の29 ある Ehlers（2002）を参照した

2

8

16 て 2‑4‑1 の検定を行い、EMP 2.0 と全体の価格

26

1

28

。n 期間の移2, 6）

2930 動平均は（n‑1）/ 2 で遅行するため、5 日移動平30

31 均線では 2 日の補正を加えた。さらに以下の定義

31

32 に基づきトレンドを決定した。

32

33

33

：当日の値が前々日よりも高く、かつ34 上昇（UP）

34

35 翌々日の値より低い場合。

35：当日の値が前々日よりも低く、
36 下落（DOWN）

36

37 かつ翌々日の値より高い場合。

37：当日の値が前々日よりも高38 反落（PEAK OUT）

38

39 く、かつ翌々日の値より高い場合。

39：当日の値が前々日よりも低40 反騰（BOTTOM UP）
41 く、かつ翌々日の値より低い場合。
4240
図 5．日経 225 先物、EMP2.0 の発生頻度と価格騰落率 41の分布
42日本テクニカルアナリスト協会

2017.625

Technical Analysts Journal

1 （1）図 5 は、EMP 2.0 の発生頻度と価格騰落率の分布を示している。表 1 で示したようにこの

2

2 つは同一母集団となり、EMP 2.0 発生の 1

3
4
5
6

表 1．日経 225 先物、トレンド構成比の検定、および陽線・陰線に分けた検定結果

日前、2 日前および 3 日前の価格騰落率の分

布とも、統計的な有意差があるとは認められなかった。しかし、図 6 のように価格騰落率

をローソク足の陽線・陰線に分類すると EMP
2.0 の発生 1 日前、2 日前、および 3 日前の騰落率には有意差がみられた。（表 2）（2）表 3 は、ローソク足の陽線の 1 日後、2 日後

7

および 3 日後の価格騰落率と、EMP 2.0 が発8生したローソク足の陰線日との間の検証結果

9

1
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5
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8
9

を示している。陽線日には、1 日前、2 日前 10

10および 3 日目に有意差があると認められた。 1111

陰線日の日には、1 日前と 2 日前に有意差が 121213あると認められた。ただ、3 日前については 13

14

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図 6．日経 225 先物、EMP 2.0 とローソク足、陽線・陰線の分布4226テクニカルアナリストジャーナル

2017.642

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表 2．日経 225 先物、帰無仮説検定

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表 3．日経 225 先物、陽線と陰線の検定

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表 4．日経 225 先物、EMP2.0 発生後 1 〜 3 日の検定

17

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21
22

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表 5．長期 10 年国債先物、帰無仮説検定

認められなかった。

22

23 （3）表 4 は、「2‑4‑3」で定義づけた 5 日移動平

23

24

24

25
26
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29
30
31

均線における上昇、下落、反落、反発の 4 つの局面について、EMP 2.0 の発生頻度と比率25を 示 し て い る。 そ の 結 果、EMP 2.0 は す べ

26ての価格騰落率に明確な有意差は認められな27かったが、上昇トレンドの陽線日と陰線日で28

EMP 2.0 との有意差が認められた。また、下29

落トレンドの陰線日でも EMP 2.0 との有意差30が認められた。

31

32

32

33 3‑2．10 年国債先物
3433

10 年国債先物の分析結果は以下のとおり。

34

35 （1）EMP 2.0 の発生頻度とその 1 日前から 3 日前

35

36

36

37
38
39

までの価格騰落率は、表 5 の帰無仮説検定により同一母集団と判断された。図 7 は、前日

37の EMP 2.0 と価格騰落率の分布を示してい38る。同一母集団と判断されたうえ、赤線で示39

した EMP 2.0 のピークが不明瞭で有効指標と40

42 （2）EMP 2.0 の発生日を陽線日と陰線日に分けて図 7．長期 10 年国債先物、EMP 2.0 発生前の前日の価格 41
騰落率との分布4240
41はみなせない。

日本テクニカルアナリスト協会

2017.627

Technical Analysts Journal

表 6．長期 10 年国債先物、トレンド構成比の検定、および陽線・陰線に分けた検定結果

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表 7．金先物、帰無仮説検定

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図 8．金先物、EMP 2.0 発生前の 2 日前の価格騰落率と 16
の分布
17

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表 8．金先物、トレンド構成比の検定、および陽線・陰線に分けた検定結果

19

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20

20

21

21

22

22

23

23
も、EMP 2.0 と価格騰落率の関係には有意差

日・陰線日に分けた検定結果を示しているす。 24

26 （3）表 6 は長期 10 年国債先物、トレンド構成比

は EMP 2.0 の発生頻度に有意差は認められな 26

24は認められず、同一母集団と判断された。

25の検定、および陽線・陰線に分けた検定結果

27を示している。EMP 2.0 は、5 日移動平均が「上28昇」および「下落」のトレンドのローソク足

29の陰線日に有意差が認められた。

30
31

32 3‑3．金先物
33

金先物の分析結果は以下のとおり。

34 （1）表 7 の EMP 2.0 と価格騰落率の調査によれ
ば、Wilcoxon 検 定 の 結 果、EMP 2.0 発 生 の35

2 日前の価格騰落率に有意差が認められた。

36

しかしながら、図 8 の赤線で示したように、

37

EMP 2.0 のピークは不明確であり、指標性が38あるとはみなせない。

3940 （2）EMP 2.0 と価格騰落率を陽線日と陰線日に分けても有意差は認められない。

4142 （3）表 8 はトレンド構成比の検定、および陽線
28

全体の価格騰落率の 4 つのトレンド局面で 25
かった。しかし、ローソク足の陽線日、陰線 27
日においてはトレンドが「上昇」の場合に有 28
意差が認められた。

3‑4．原油先物

原油先物の分析結果は以下のとおり。

29
30
31
32

（1）表 9 の帰無仮説検定では EMP 2.0 と 1 日前 33の価格騰落率の分布に有意差が認められた 34が、図 9 のように EMP 2.0 のピークが不明 35

確であるため有効指標とは判断できない。

36

けても有意差は認められなかった。

38（2）EMP 2.0 とローソク足の陽線日と陰線日に分 37（3）表 10 の帰無仮説検定によると、5 日間移動 39
平均線が「下落」トレンドの陰線日に EMP 2.0 40の発生頻度に有意差が認められた。

テクニカルアナリストジャーナル

41
42

2017.6NTAA JOURNAL 2017.6

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表 9．原油先物、帰無仮説検定

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図 9．原 油、EMP 2.0 発 生 前 の 前 日 の 価 格 騰 落 率 と の 11
分布

12
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表 10．原油先物、トレンド構成比の検定、および陽線・陰線に分けた検定結果

14

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表 11．4 つの市場のトレンド構成比の検定、および陽線・陰線に分けた検定結果

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4．考

察

有意差があるとの結果ではあった。しかし、グラ
フを目視すると EMP 2.0 が集中したピークを持た

4‑1．日経 225 先物

ず有効ではないと判断した）具体的には買いポジ

4‑1‑1．EMP 2.0 と価格騰落率の関係

陽線日：図 6 の左側 W1 から W3 ように赤線のEMP が青線の価格騰落率よりも右にずれている。
つまり、前日から 3 日前までの価格騰落率が上昇

して陽線日であった時に EMP 2.0 が発生すると上昇しやすいことを意味している。この結果は、価10 格騰落率がローソク足において陽線となった後、
11 1 日から 3 日後にトレンドデーが発生やすいとい12 うことを示唆している。

13 陰線日：図 6 の B1 から B3 のように赤線の EMP
14 が青線の価格騰落率よりも左にずれている。つま15 り、前日から 3 日前までの価格騰落率が下落してションを持っている状態で、EMP 2.0 が発生した
場合はポジションをホールドした方が良い。反対に売りポジションであった場合はクローズした方が良い。

陰線日：価格騰落率が下落した陰線日で EMP 2.0が発生した翌日および 2 日後の価格騰落率が有

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意に小さくなりやすい。この結果は、陰線日に 10
EMP 2.0 が観測された後のポジションメイクの例 11として、買いポジションならクローズ、売りポジ 12
ションならホールドするという利用方法が考えら 13
れる。

14

数日間の短期トレードのため大きな収益幅は期 1516 陰線日であった時に EMP 2.0 が有意に発生して下待できないが、損失を回避できるという利用価値 16

18 は、価格騰落率がローソク足における陰線となっ

ダーには参考指標になるのではないか。

17 落しやすいということを意味している。この結果
19 た後、1 日から 3 日後にトレンドデーが発生しや
20 すいということを示している。

がある。とくにプロップトレーダーや、デイトレー 17
4‑1‑3．トレンドと EMP 2.0 の売買活用法

18
19

トレンドが上昇している際には EMP 2.0 が発生 20

相場が一方向に動くトレンドデーは、デイト

しやすいものの、（表 4）陽線日、陰線日のどち 21

23 レンドデーの発生を事前に予測できるということ

標としては使いくい。これはトレンドデーが発生 232122 レードで収益を得やすいと言える。すなわち、ト24 は、事前に準備ができることを示唆し、市場参入
25 の準備シグナルとして利用できると考えられる。
26

今回のテストでは、価格騰落率陽線および陰線

27 が観測された時、何日後に EMP 2.0 が発生しやす28 いかについて明確な傾向は認められなかった。こ29 れが明確になればシグナルとしての利用価値はさ30 らに高まると考えられる。本稿では、価格騰落率
31 の上昇や下落の条件が連続した場合に EMP 2.0 の32 発生確率が上昇するか否かについて検討していならでもトレンドデーが発生しやすいというのは指 22
しやすいものの、売り買いどちらのポジションが 24
有利なのかが判らないからである。よってこれに 25
はイニシャルレンジがどちらに動くかを測ったう 26
えでの投資判断が必要となる。一方、トレンドが 27下落している時には陰線の EMP 2.0 が発生しやす 28
いという結果は、トレンドが下落している時は陰 29線のトレンドデーに備えれば良いということにな 30
り、売りポジションに利用しやすいといえる。

31

売りポジションは、思惑に反して上昇した場合、 32

33 いが、今後さらにシグナルの有効性を高めること

理論上の損失に上限がないことから注意が必要 33

35 4‑1‑2．4‑1‑1 の結果を利用したポジションメイが事前に予想できればリスク回避の一助となるこ 35

34 を目指して、研究を進めていこうと考えている。
クについて

36

37 陽線日：価格騰落率が上昇した陽線日で EMP 2.0

38 が発生した翌日及び 3 日後の価格騰落率が有意にだ。一方、下落のトレンドデーとなりやすいこと 34とが期待できる。

4‑1‑4．225 先物まとめ3637

上記の結果は EMP 2.0 が株式先物向きの指標で 38

39 大きくなりやすい。この結果は、陽線日に EMPあることを示唆している。225 先物は日中の価格 39

41 すべきかについての示唆を与えてくれる。（陽線などから、マーケットプロファイルに適した市場 41

40 2.0 が観測された後、数日間のポジションをどう

42 日で EMP 2.0 が発生した同 2 日後も統計的には
30

形成が明確で流動性の高いマーケットであること 40であると思われる。また、本論のテスト期間中は 42

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日本銀行による異次元の金融緩和を実施（日銀による ETF 購入）しており、トレンドデーがはっきりとみられるような地合いであったことも有意性をもたらした要因の一つと考えられる。

4‑2．日本 10 年国債先物

Vol.4

4‑3．金先物

1

4‑3‑1．EMP 2.0 と価格騰落率の関係

2

2 日前の価格騰落率と EMP 2.0 の発生には有意差が確認できた。ただ、図 8 のように赤線の EMP

2.0 が複数のピークをもっており、指標として有効的ではないと判断した。陽線、陰線に分けた検4‑2‑1．EMP 2.0 と価格騰落率の関係前日から 3 日までの価格騰落率と EMP 2.0 の発生確率には、全体、陰線日、陽線日ともに有意差10 が確認できていない。また、図 7 のように、赤線

定でも同様に複数のピークがみられ、指標としての有効性は乏しいと判断せざるをえない。

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4‑3‑2．トレンドと EMP 2.0 の売買活用法

9

トレンドの構成比の検定では、トレンドの上昇 10

11 の EMP 2.0 のピークにばらつきがあり、指標とし局面での陰線もしくは陽線それぞれで有意さが確 11

13 間を長くし、サンプル数を増やしたうえで再検討

しては使いにくい。そのため、さらに条件の絞り 13

12 ての有効性は低いと判断した。このためデータ期
14 する必要性があろう。

15 4‑2‑2．トレンドと EMP 2.0 の売買活用法
16

トレンドの構成比の検定では、トレンドの上昇

認できたものの、これでは売買を判断する指標と 12込みが必要となろう。

14

4‑3‑3．金まとめ15

金市場については、トレンドデーを価格騰落率 16

17 局面での陰線や下落局面での陰線から EMP 2.0 がから予想するのは困難という結果となった。マー 17

19 いるときは陰線のトレンドデーに備える方が良

ディティ取引から発祥したテクニカル分析である 19

18 示現しやすい。この結果は、トレンドが上昇して

20 く、トレンドが下落している局面では陰線のトレ
21 ンドデーに備える方がいいことも示唆されてい22 る。 た だ、EMP 2.0 と 価 格 騰 落 率 陽 線 日、 価 格
23 騰落率陰線日の統計有意差が確認されていないた
24 め、さらに条件の絞り込みが必要となろう。
25 4‑2‑3．日本 10 年国債先物まとめ26

JGB 先物では、EMP 2.0 と価格騰落率の統計有

27 意差は確認できなかった。これは日本銀行による28 大量の国債購入つまり異次元の金融緩和の影響が29 あると考えられる。市場に出回る国債が極端に減
30 少したことで、ポートフォリオヘッジャーは適正

31 に機能しておらず、トレードチャンスに欠ける相32 場展開が続いている可能性があろう。テスト期間

33 中のマーケットプロファイルでは、ノーマルデー
34 が続く傾向があり、時折、国債入札や日銀の買入

35 れによって大きなトレンドデーが発生していた。
36 柏木

10）

が紹介している 1990 年代後半から 2000

37 年初頭のような 10 年国債先物のマーケットプロ

38 ファイルは近年みられない。その頃の日本 10 年

39 国債先物のマーケットレコードがあれば、EMP 2.0

40 の視点から検証する価値はあると言えよう。今後
41 はデータ期間を長期化させての検証を試みたい。
42

ケットプロファイルは 1980 年代にシカゴのコモ 18にもかかわらず、意外な結果となった。おそらく 20
現在は 1980 年代のようなフロア取引ではなくな 21
り、GLOBEX 中心の実需よりも投機のマーケッ 22
トとして利用されるケースが多いことが影響して 23いるのだろう。また、時間軸が NY、ロンドン、 24
GLOBEX と、試験データ期間の NY のイントラデー 25のなかで、各市場での複合のイントラデーによる 26
ボリュームのバラつきが散見されたことも要因で 27はないかと考える。よって今後、時間軸を細分化 28
しての検証を行いたい。また、今回の検証では価 29
格がスキップしてマーケットプロファイルに空白 30のセルを作ることを避けるためユニットを 0.5 ド 31
ルとした。今後は本来のユニットである 0.1 ドル 32での検証に補正を加えて行うことで、より取引所 33の規定に則した検証をすることも視野に入れる。

34
35

4‑4．原油先物

36

4‑4‑1．EMP 2.0 と価格騰落率の関係

37

前日の価格騰落率と EMP 2.0 には有意差が確認 38できた。ただ、集中したピークを持たないため指 39
標として有効性もみえにくい。

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4‑4‑2．トレンドと EMP 2.0 の売買活用法

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トレンドの構成比の検定では、トレンドの上昇 42

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局面での陽線において EMP 2.0 が発生しやすいとの有意差が認められた。よってトレンドの上昇局面においては、買いポジションではホールド、売りポジションではクローズに備える利用方法ができよう。

また、下落局面での陽線もしくは陰線で EMP

2.0 が示現しやすいことは確認できたものの、これはポジションメイクの指標としては使いにくい。よって IR の動きを判断した上でのデイトレー

Microsoft Oﬃce Excel を使用したため、長期間の膨大なデータ処理を行うことが困難となり、日中の価格のみに限定しても最長で 1 年半というデー
タ取得期間であった。この点に関しては VBA を利用するなどビッグデータの処理ができれば改善されると思われるので今後の課題としたい。

2 点目に、トレンドデーの水準が EMP 2.0 の固定で良いかという点である。本論では EMP のト
レンドデーとする水準を EMP 全体のおよそ ‑1σ

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10 ド指標としての併用を検討する必要がある。ただ、水準となる EMP3.0 未満とした。仮に市場、デー 1012 線の双方に複数のピークがあることから、指標とを作成した場合、‑1σの EMP の水準は変化する 12

14 が必要となろう。

ニットに応じてトレンドデーの EMP の定義水準 14

11 金先物と同様に EMP 2.0 と価格騰落率の陽線、陰タ期間、およびユニットを変更してヒストグラム 11

13 しての有効性が乏しいためさらに条件の絞り込み可能性がある。よって市場、データ期間およびユ 13

15 4‑4‑3．原油先物まとめが変更する必要があるかもしれない。陰線日にト 15

原油先物において EMP 2.0 の有効性が認めら

レンドデーが出やすいということを応用して、よ 16

18 る。まず、データ取得期間は、ボラタイルな下落

動きに注目して、オープンドライブとなって上下 18

20 発しがちであった。よって一律に EMP 2.0 がトレ

らに精度を上げることが可能となる。よって、次 20

22 次に、原油先物はコマーシャル業者のアービト証を行いたい。

24 トのポジションを持つ投資家が少なく、スプレッケットプロファイルの発祥であるコモディティ市 24

26 タは 24 時間取引の中の約 4 分の 1 しか値段が反原油のようにボラタイルで値段が飛ぶマーケット 26

28 レンドデーの可能性を図る指標としては不十分とだろう。さらに GLOBEX で動くマーケットには、 28

30 るというアプローチも可能である。また、ユニッ

予測するということが不可能であるということな 30

32 し、マーケットプロファイルの価格補正を加えた

トレンドデーの予測がどの程度できるものなのか 32

34 ロファイルの作成を試みる。

ドにおいて EMP をどのように使うかは次回の課 34

16

17 れなかった理由には以下のようなことがあげられ

り精度を上げるには、イニシャルタイムレンジの 17

19 相場であり、Figure4 のようにトレンドデーが多どちらに向かうかを見極めた上で活用すれば、さ 19

21 ンドデーと定義することにも検討の余地がある。

回の論文では S&P500 先物や、個別大型銘柄の検 21

23 ラージ中心のマーケットであるため、アウトライ

22

また、筆者にとって衝撃的であったのは、マー 23

25 ド取引が中心である。さらにイントラデーのデー

場で、EMP 2.0 は有効ではなかったことだろう。 25

27 映されていない。これらを考慮すると、翌日のトではマーケットプロファイルの信頼性が薄れるの 27

29 も考えられる。そのため、時間枠を変えて検証す

もはやイントラデーのデータから次の日の動きを 29

31 トも 0.05 ドルを使用しているが 0.01 ドルを使用のかもしれない。今回は EMP 2.0 という指標から 31

33 うえで、より取引所の単位に則したマーケットプを検証するにとどまった。そのため、実際のトレー 33

35

題としたい。

36 4‑5．今後の課題
37

今後の研究において 2 点の課題がある。まず、

38 1 点目にビッグデータの解析に限界があること39 だ。マーケットプロファイルの性質上、ティック

5．結 論

35
36
37
38

本論では、現在の調査と分析の結果として、以 39

40 データや 1 分足データを利用することは検証の下の 3 つの点を結論とする。

42 論においてはマーケットプロファイルの描画をとみられる。次の論文では、S＆P 500 先物、ダ 42

41 質を高めるものの、データの量が膨大となる。本3240

まず、EMP 2.0 は日経 225 先物で有効的な指標 41

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ウ先物、NASDAQ100 先物など流動性の高い先物市場において、EMP を使用してデータの数を増やし検証したい。トレンドデー発生の条件は、EMP

2.0 と定義することで確認された。日経 225 先物におけるトレンドデーの発生要件は、ローソク足の陽線日、陰線日に区別すると、初めて有意差がみられる。また、5 日移動平均線によるトレンドの構成比の検定によりいくつかのパターンも発見された。

第 2 に、
現時点においては、原油先物は、ボラティ

11 リティが高い局面でトレンドデーの出現を予測す

12 ることが困難であった。また、金先物は値段が飛13 びやすくイントラデーの時間帯にトレンドを見つ

Vol.4

浦静男氏にはマーケットプロファイルの作図についてご指導を賜りました。また、中村克彦氏をはじめとするテクニカルアナリストの先輩方やみず

ほ証券投資情報部の支えもあり、日本語版の作成

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4

に至りました。応援してくれた家族や皆さまのご5

本当にありがとうございます。

7

協力なくしてはこの論文は成し得ませんでした。 68＜参考文献＞

91） P. W Atkins, The Second Law, 1984 (W H 10
Freeman & Co)

11

Analysis, 2007 (Wiley)

132） David R. Aronson, Evidence‑Based Technical 12

14 けにくいといった点からも EMP 2.0 の有意差がみ

3） P. Billingsley, Probability and Measure, third 14

16 場はマーケットプロファイルの起源であるにもか

4） Chicago Board of Trade, A six study guide to 16

15 られなかった原因と考えられる。コモディティ市
17 かわらず、EMP 2.0 が有効な指標ではないことも18 判明した。EMP 2.0 は株式先物指数に適用される
19 と思われる。1980 年台に比べると、環境点で異20 なる点が多い。現在の取引はフロアマーケットで

21 はなく、GLOBEX を中心とした時間軸がはっきり

edition, 1995 (Wiley‑Interscience New York) 15
Market Proﬁle, 1996 (Board of Trade of the 17
city of Chicago)

185） James F. Dalton, Eric T. Jones, Robert B. 19
Dalton, Mind Over Markets, 2013 (John 20
Wiley & Sons, Inc. Hoboken)

21

22 とみえないことや、コマーシャルトレーダーより

6） John F. Ehlers，柳谷 雅之，山下 恵美子訳 ロ 22

24 から、コモディティ市場での有意差が見出しづら（パンローリング）， 24を打ち破る―，2001 年，

23 もアービトラジャーやヘッジャーが多いことなど
25 い結果となったと考える。

ケット工学投資法 ― サイエンスがマーケット 23
pp.30‑32

25

第 3 に、EMP 2.0 は 10 年国債先物で有効指標

7） Brian S. Everitt，Torsten Horth，大門 貴志， 26

28 れ等が影響しているのだろう。ただ、入札日に大第 2 版，
2010 年（メディカル・パブリケーショ 28

26

27 とはなりえず、国債入札や日本銀行の国債買い入

吉川 俊博訳，R による統計解析ハンドブック 27

29 きく動くことから、国債入札日と EMP 2.0 の関係

ンズ）

29

Predictable Market Moves, 2010 (Wiley)

31

Financial Markets, 2003 (Springer Verlag)

33

年（パンローリング）

35

30 を探ることは興味深いとも感じた。
31

次の検証では、他市場においてさらにデータの32 ボリュームを増やし、実際の取引で応用できる汎33 用性の高いものとしたい。
34

35 謝
36

9） Voit Johannes, The Statistical Mechanics of 32
10）柏木 純二，マーケットプロファイル，2002 34

辞

本論は 2016 年の IFTA シドニー大会で発表し37 ました。NPO 法人日本テクニカルアナリスト協会
38 を通じて、論文を書く機会が得られたことを大変
39 嬉しく思っております。
408） Michael Jardine, Simple Ways to Proﬁt from 30

尹煕元博士には物理経済学について、古城鶴也

41 氏にはデータの活用法について助言を頂きまし42 た。郷右近要氏にはコモディティ市場の分析、東11） John Keppeler, Profit with the Market 36
Proﬁle, Identifying Market Value in Real Time, 37
2011 (Marketplace books Inc, Columbia)

38

2013 (Cambridge University Press

4012）Don S. Lemons, A Studentʼs Guide to Entropy, 3913）John J. Murphy, Technical analysis of the 41
future markets, 1986 (New York Institute of 42

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Technical Analysts Journal

Finance) pp.437‑482

1214）日本テクニカルアナリスト協会，テクニカル
分析大全，2010 年（日本経済新聞社）

3
415） J. Peter Steidlmayer, Sterve B. Hawkins,

Steidlmayer on Markets Trading with Market

5

Profile, 2003 ( John Wiley & Sons, Inc.,

6

Hoboken, New Jersey)

7

プロフィール

10 西村 三養子 MFTA®、MBA

年（講談社）

17）Joel Robbins, High Performance Futures
Trading, 1995 (Probus, Chicago, Illinois,
Cambridge, England) pp.175‑217＜ウェブ＞

18）CME gro 上昇 about Market Proﬁle, http://ww8916）鈴木 炎，エントロピーをめぐる冒険，2014

みずほ証券（株）投資情報部スト
11 ラテジスト兼テクニカルアナリ
12 スト。大手コモディティ会社にて
セ ー ル ス、 支 店 長、 株 式 先 物 ト
13レーダー、ストラテジスト・テク
14 ニカルアナリストとして株式・商15 品・為替・債券市場に関するマーケ ッ ト レ ポ ー ト の 配 信 を 経 験。
16
ま た、 在 職 中 に 経 営 情 報 学 修 士
17 （MBA）を取得し、2016 年から現職に。2016 年度は18 100 本以上のみずほグループのテクニカル・マクロセ
ミナー講師として登壇。テクニカル、コモディティレ
19 ポート等の執筆も手掛ける。女性初で 2015 年 IFTA ジョ
20 ン・ブルークス賞（最優秀論文賞）を受賞し、IFTA シ
21 ドニー大会にて論文発表を行う。日経 CNBC 等にも出演中。2 児の母。

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w.cmegro 上昇 .com/education/interactive/we9

html (2015/10/31)

11

binars‑archived/market‑profile‑interactive. 1019）Donald L. Jones, Market Proﬁle, Meta‑Proﬁle 12
and Market Condition, 2007 (CISCO Futures) 13
http://www.cisco‑futures.com/Profile̲ 14
condition.html (2015/10/31)＜ソフトウェア＞

15
16
1720）R バージョン 3.2.2（2015‑08‑14）2015 年 18x86̲64‑w64‑mingw32 / x64（64 ビット）

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