攻略方法を紹介

移動平均線の基礎

移動平均線の基礎
ここまでの説明は、移動平均線の中でも日本で最もポピュラーなものである「単純移動平均線」について解説してきました。なお、平均線には、その計算方法の違いにより、いくつかの種類に分類されます。いきなり覚える必要はありませんが、他のテクニカルチャートで使用されているものもありますので、「移動平均線にも種類があり、それぞれメリット・デメリットや特徴があると覚えておきましょう。

ローソク足チャートと移動平均線のプロット

ソーシャルゲームというのはインフレするのが常でこれは誰もが昔から知っています。なぜなら人々がお金と時間を投入すればみんなが強くなりますし、先行して強くなった人を後から参入した新規が追い抜けるようにするにはよりレアリティの高いアイテムを投入するなどしてどんどんインフレさせていくしかありません。クイズ番組で言う「はいそれでは次の問題からはなんと得点が 10 倍になります!」というお約束のパターンですね。こんなものはオンラインゲームなら世の常でいまさら問題意識を持っても何を今さらというところです。

スクエニといえば従来は FF (ファイナルファンタジー) や DQ (ドラゴンクエスト) など家庭用ゲームを製作していた会社でしたが、最近は「拡散性ミリオンアーサー」でソーシャルゲーム業界にも進出、今や 100 億円の売上を 400 億円にまで伸ばしたいなどという力の入れようです。そんな看板タイトルである拡散性ミリオンアーサーも昨年末突如終了するというアナウンスがなされ、今年の三月末には全サービス終了するという事態です。しかもその主な原因は核となる人材が抜けたから。たとえいま昇り調子のタイトルでも、人材の流出やバランスの調整ミスなどちょっとした要因で一気に人気が凋落しサービス終了ということもありえる話です。なんという不安定で移り変わりの激しい業界なのでしょう。

テクニカル分析の第一歩

まずは第一歩として理想株価を PER から算出してみましょう。

PER をもとに理想株価を算出する

みなさん毎年の健康診断はきちんと受診していますか。人間でも、身長が決まればある程度の理想体重が求まるはずです。健康診断の結果を見て「やせ気味」「太りすぎ」などと書かれ、それを見る度に一喜一憂しているのではないでしょうか。それと同じで、株価にも理想株価というものがあります。前回は単純に PER 理想株価を算出する式を紹介しました。もう一度掲載してみます。

上の式のうち、発行済み株式数と PER は Yahoo! ファイナンスなどのサイトから取得できます。前日の終値も同様に取得できますね。さてここでポイントになるのが予想年間純利益です。執筆時点で 2 月、この時点で当期純利益は確定していませんから、それぞれの会社の IR 情報などをもとに予想年間純利益を推定します。ここでは第三四半期決算報告や株主向け説明資料から、ひとまず各社が目標として掲げている数値をそのまま抽出した上で計算してみました。これは簡単な計算ですから表計算ソフトウェア (LibreOffice) でやってみます。

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弊社 (DTS) と同じ業界の似た数社について例として挙げてみました。現在株価には先週末の終値を当てはめています。いかがでしょう、だいたいどの会社もそれらしい数値になったのではないでしょうか。実は上に挙げた数社はだいたいどこも第三四半期に増収増益となっています。そして実際に株価を見るとその数字が反映されたのか、ごくわずかに割高になっているということが裏付けできています。なおこれはあくまで PER (株価収益率) を基礎にした単純計算ですからそのまま鵜呑みにしていいわけではありません。とはいえまずは現在の株価が割高なのか割安なのかの指標として目安にできることがおわかりになるかと思います。これを参考に皆さんも注目企業の PER から理想株価を算出してみるということを試してみてください。

移動平均線を算出しプロットする

トレンドライン

移動平均線

前回説明した移動平均線について計算してみましょう。計算式は前回に乗せましたが、たとえば単純平均というのは平たく言うと 5 日移動平均ならば (5 日分の終値の加算 / 5 日) で求められます。簡単ですね。

金融分野の現場で生まれた pandas は豊富で高機能な時系列分析機能と R ライクなデータフレーム、そして多数の統計学やデータ分析で扱うような関数が実装されています。移動平均も 移動平均線の基礎 pandas を使えば簡単に計算して可視化することができます。また、少し計算が複雑な指数加重移動平均 (Exponential Weighted Moving Average) も pandas の関数で求まります。このあたりはさすがです。

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一般的に短期のトレンドは 25 日移動平均を、長期では 75 日移動平均を見ると言われています。また、指数加重移動平均は単純移動平均と比較すると相場の動きにより早く反応し、トレンドの転換を早めに察知することができます。ただしその分ダマシも多くなりますので注意が必要です。

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