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フィボナッチリトレースメントをマスターするためのガイド

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■目次
Prolouge テクニカル分析でFXを攻略しよう
第1章 ローソク足チャートの基本
第2章 トレンドとパターンを極める
第3章 トレンド系テクニカル指標の読み方と使い方
第4章 オシレータ系テクニカル指標の読み方と使い方
第5章 値幅予測に使うテクニカル指標
第6章 テクニカル指標などを組み合わせる
Appendix メタトレーダーを使ってみよう

【本書で解説する主なテクニカル指標】
ローソク足
トレンドライン
チャートパターン
移動平均線
グランビルの法則
平均足
ボリンジャーバンド
パラボリック
一目均衡表
ポイントアンドフィギュア
乖離率
RSI
MACD
ストキャスティクス
CCI
DMI
ダイバージェンス
モメンタム
RCI
DeMarker
フィボナッチ数
エリオット波動
フィボナッチ・リトレースメント
フィボナッチ・エクスパンション
フィボナッチ・ファン
ピボット
フィボナッチ・ピボット
ATR

1969年兵庫県伊丹市生まれ。神戸大学工学部電子工学科を卒業後、パッケージソフトメーカーの開発職を経て、
現在はマネーおよびパソコン関係の執筆活動のほか、ファイナンシャルプランナー(CFP®認定者)としても活動している。
個人投資家としては、早くからパソコンとデータを駆使した株式投資を実践している。
【最近の投資・マネー関連の著書】
「実践相場で勝つ! 株価チャート攻略ガイド」「株初心者も資産が増やせる高配当株投資」「新興市場・2部銘柄で儲ける株」「個人投資家でも儲ける低位株投資」」「Excelでできるらくらく統計解析」(以上、自由国民社)、「プロが教える! 金融商品の数値・計算メカニズム」(近代セールス社)、「Excelで学ぶ会計と税務」(オーム社)など。

Prolouge テクニカル分析でFXを攻略しよう
第1章 ローソク足チャートの基本
第2章 トレンドとパターンを極める
第3章 トレンド系テクニカル指標の読み方と使い方
第4章 オシレータ系テクニカル指標の読み方と使い方
第5章 値幅予測に使うテクニカル指標
第6章 テクニカル指標などを組み合わせる
Appendix メタトレーダーを使ってみよう

フィボナッチリトレースメントをマスターするためのガイド

フィボナッチリトレースメントをマスターするためのガイド

トレーダーが将来の価格行動を試して予測するために使用できる テクニカル分析(TA) ツールと指標 は幅広くあります 。 これらには、 ワイコフ法 、 エリオット波動理論 、または ダウ理論 などの完全な市場分析フレームワークが含まれる場合があります 。 また、 移動平均 、 相対力指数(RSI) 、 ストキャスティクスRSI 、 ボリンジャーバンド 、 フィボナッチリトレースメントをマスターするためのガイド 一目の雲 、 放物線SAR 、 MACD などの指標にすることもでき ます。

フィボナッチリトレースメントとは何ですか?

フィボナッチリトレースメント(またはフィボナッチリトレースメント)は、テクニカルアナリストやトレーダーがチャート上の関心領域を予測するために使用するツールです。 フィボナッチリトレースメントをマスターするためのガイド 彼らはパーセンテージとしてフィボナッチ比率を使用することによってそうします。 フィボナッチリトレースメントツールは、13世紀に数学者レオナルドフィボナッチによって識別された一連の数字から派生しています。 この文字列はフィボナッチ数列と呼ばれます。 このシーケンスの数値間の特定の数学的関係により比率が作成され、それがグラフにプロットされます。 これらの比率は次のとおりです。

トレーダーがこれらのパーセンテージをどのように使用できるかについてよく話し合いますが、重要な点は、トレーダーによって概説されたレベルが市場の重要なレベルと相関している可能性があるということです。 価格チャートにプロットすると、フィボナッチレベルを使用して、 サポート 、 レジスタンス 、リトレースメントエリア、エントリーポイント、出口ターゲット、 フィボナッチリトレースメントをマスターするためのガイド ストップロス レベル などの関心のあるエリアを特定でき ます。

フィボナッチリトレースメントの計算方法

これらのパーセンテージはすべてのフィボナッチリトレースメントツールで同じであるため、 手動で 何か 計算 する必要はありません 。 ただし、それらを取得する方法は、フィボナッチ数から始めることです。

最初のいくつかの数値を除いて、数値をそれに続く数値で割ると、常に0.618に近い比率が得られます。 たとえば、21を34で割ると、0.6176になります。 そして、数値を右側の2つの場所で見つかった数値で割ると、0.382に近い比率が得られます。 たとえば、21を55で割ると、0.3818になります。 フィボナッチリトレースメントツールのすべての比率(50%を除く)は、この方法を含むいくつかの計算に基づいています。

フィボナッチ数列と黄金比

前述のように、フィボナッチ数列は13世紀に数学者レオナルドフィボナッチによって識別されました。 黄金比(0.618%または1.618%)は、これらの数値から導き出される数学的比率です。 しかし、なぜそれがそれほど重要な数なのですか?

さらに、芸術家、エンジニア、デザイナーが何世紀にもわたって、見た目に美しい作品を作成するために使用していました。 ピラミッドからモナリザやツイッターのロゴまで、多くの有名な芸術作品やデザインは、何らかの形で黄金比を使用しています。 結局のところ、この比率は金融市場でも重要である可能性があります。

フィボナッチリトレースメントの使用方法

通常、ツールは、高値と安値など、2つの重要な価格ポイントの間に描画されます。 この範囲は、さらに分析するための基礎として使用されます。 フィボナッチリトレースメントをマスターするためのガイド 通常、このツールは範囲内のレベルをマッピングするために使用されますが、範囲外の重要な価格レベルへの洞察を提供する場合もあります。

通常、この範囲は、基礎となる傾向に従って描画されます。 したがって、上昇トレンドでは、最低点は1(または100%)になり、最高点は0(0%)になります。 上昇 トレンドを超えてフィボナッチリトレースメントラインを描くことにより、トレーダーは 、市場が リトレースメントを 開始した場合にテストされる 可能性のある潜在的な サポート レベルの アイデアを得ることができます 。

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逆に、下降トレンドの間、最低点は0(0%)になり、最高点は1(100%)になります。 価格は下降傾向にあることに注意してください。 したがって、この場合のリトレースメントとは、下からの動き( バウンス )を 指し ます。 この文脈では、フィボナッチリトレースメントツールは 、市場が上昇し始めた場合の 潜在的な 抵抗 レベル への洞察を提供する可能 性があり ます。

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フィボナッチレベルがトレーダーに伝えること

いくつかの戦略は、2つの特定のフィボナッチレベルの間の範囲で利益を上げることを含みます。 たとえば、上昇トレンドとそれに続くリトレースメントについて考えてみます。 38.2%のリトレースメントレベルで購入し、次に23.6%レベルで販売することは、興味深い戦略になる可能性があります。 もちろん、これは個々の戦略や他の多くの技術的要因に大きく依存しています。

フィボナッチレベルは、 エリオット波動理論 と 組み合わせて、 波動構造と潜在的な関心領域との相関関係を見つける こともよくあり ます。 これは、特定の市場構造のさまざまな波におけるリトレースメントの範囲を予測するための強力な戦略になる可能性があります。

他の手法と同様に、フィボナッチリトレースメントツールは、他の テクニカル分析 指標 と組み合わせると最も強力になり ます。 それ自体では買いまたは売りのシグナルではないかもしれないものは、他の指標によって確認された場合、1つに変わる可能性があります。 そのため、価格が特定のフィボナッチレベルに達すると、逆転する場合と逆転しない場合があります。 したがって 、 市場環境 やその他の要因を考慮し ながら、 リスク を 管理することが 不可欠 です。

フィボナッチエクステンション

前述のように、フィボナッチレベルは、リトレースメントまたはバウンス領域の評価に使用できます(下のアニメーションの1番)。 しかし、それに加えて、フィボナッチ数列は、現在の範囲外の潜在的に重要なレベルを測定する方法としても使用できます。 これらは拡張レベルと呼ばれます(番号2を参照)。

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フィボナッチエクステンションレベルは、潜在的な取引ターゲットと見なされる可能性があります。 各トレーダーは、ターゲット(または複数のターゲット)として異なる拡張レベルを選択できます。 最初の拡張レベルは138.6%、150%、および161.8%であり、次に261.8%および423.6%です。 したがって、フィボナッチ拡張レベルは、次の価格変動が発生する可能性のある領域を示している可能性があります。

結びの考え

ただし、すべてのテクニカル指標と同様に、価格アクション、 チャートパターン 、および指標の 間の関係は 、科学的原理または物理法則に基づいていません。 そのため、フィボナッチリトレースメントツールの有用性は、それに注意を払っている市場参加者の数に関連している可能性があります。 したがって、フィボナッチリトレースメントレベルが必ずしも具体的なものと相関しているとは限らない場合でも、関心のある領域を予測するためのツールとして機能する可能性があります。

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