RSIを算出する方法
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機械工学英和和英辞典での「rci」の意味
RCI (radar coverage RSIを算出する方法 indicator)
「rci」を含む例文一覧
該当件数 : 16件
デジタル放送受信装置１０２は、トランスポートストリームを受信し、放送番組に関連付けられたRCIを抽出し、放送番組の映像に重ねてRCIに記載された予約画面を出力する。 - 特許庁
コンデンサＣ_ijの他方の電極は、走査側電極Ｒｃ_i に接続されている。 - 特許庁
更に、前記内輪のクラウニング半径をＲＣＩ、軌道長さをＬＲＩとするとき、ＲＣＩ／ＬＲＩで規定される内輪クラウニングパラメータを５０〜２６０とする。 - 特許庁
走査側電極Ｒｃ_i と走査側電極Ｒｓ_i RSIを算出する方法 との間の電圧を制御して有機ＥＬ素子ＯＬ_ijを流れる電流を制御する。 - 特許庁
たとえば、コンピュータプログラムは、ユーザが単一のツールを用いてアセンブリについてのＲＣＩ（相対腐食指数）を算出することを可能にし得る。 - 特許庁
JST科学技術用語日英対訳辞書での「rci」の意味
Wiktionary英語版での「rci」の意味
RCI (複数形 RCIs)
RCI
アナグラム
「rci」を含む例文一覧
該当件数 : 16件
デジタル放送送信装置１０１は、放送番組を構成する音声データとビデオデータとビデオデータに重ねられ、番組予約を受け付けるための予約画面を制御する予約制御情報(RCI)とをトランスポートストリームに多重化して送信する。 - 特許庁
前記外輪２０のクラウニング半径をＲＣＯ、軌道長さをＬＲＯ、前記内輪１０のクラウニング半径をＲＣＩ、軌道長さをＬＲＩとするとき、外輪クラウニングパラメータ（＝ＲＣＯ／ＬＲＯ）が３０〜１５０であるとともに、内輪クラウニングパラメータ（＝ＲＣＩ／ＬＲＩ）が５０〜２６０である。 - 特許庁
腐食電位を予測するための方法、コンピュータプログラムプロダクト、航空宇宙機を検査する方法、航空宇宙機のためのメンテナンススケジュールを準備する方法、ＲＣＩ値を算出するステップを含む方法、複数の構成要素を有する航空宇宙機、および、ＲＣＩ値を有する航空宇宙機のための構成要素 - 特許庁
上記カウンタからのカウント値(信号ＣＢＵＳiが示す値)と基準値生成部１０４からの基準値(ＲＣi)とをデータ判定回路１０８により比較する。 - 特許庁
材料のすべての組合せについてＲＣＩの概要が提供され得るが、これは、ユーザが入力する材料および環境のデータに基づいて算出され得る。 - 特許庁
上記比較器の比較結果に基づいて、基準値生成部１０４は、複数のメモリセルの各々に記憶された情報を特定するための基準値(ＲＣi)を生成する。 - 特許庁
この発明は、「相対腐食指数」（ＲＣＩ）を測定することによって、アセンブリについての構造上の腐食電位を識別および管理するためのシステムを提供する。 - 特許庁
内部抵抗がＲcで、起電力がＥ_0の二次電池の端子間にパルス電流ｉを印加したときの閉回路端子電圧Ｅは、Ｅ＝Ｅ_0＋Ｒcｉである。 - 特許庁
RSIを使いこなそう！逆張り・順張りの戦略やダイバージェンスの活用術
RSIは、米国のトレーダーでありテクニカルアナリストでもあるJ・ウエルズ・ワイルダー・ジュニア氏が考案した指標で、1978年に著書『New Concepts in Technical Trading Systems』にて発表されました。同書は日本語にも訳され『ワイルダーのテクニカル分析入門』というタイトルでパンローリング社から出版されています。ちなみにRSIとは、「Relative Strength Index」の頭文字を取った呼び方です。
基準となるラインは30％と70％
| RSIの数値 | RSIの見方 |
| 70％以上 | 買われ過ぎ＝ 天井圏が近いと判断→売りを検討 |
| 30％以下 | 売られ過ぎ＝ 底値圏が近いと判断→買いを検討 |
買われ過ぎ・売られ過ぎのゾーンに入った場合は、相場の行き過ぎから反転が近いと予想し、その反転を狙います。FXでは、このようにトレンド（相場の流れ）に逆らって取引することを 「逆張り」 といいます。
とはいえ、単純に買われ過ぎ・売られ過ぎゾーンに入ったときに逆張りでトレードしたからといって必ずしも成功するとは限りません。RSIは強いトレンドが継続しているような相場では 「ダマシ」 になることもあり、その場合は損失を被るリスクもあるので注意が必要です。ダマシを回避するテクニックは、後ほど詳しく解説します。
MT4/MT5でRSIを使ってみよう
ここでは、主に海外FX業者で採用されているチャートツール、 MetaTrader4 （MT4）/ MetaTrader5 （MT5）でRSIを使う方法を紹介します。設定方法をすでに知っている方は、手法の章に進んでください。
RSI（相対力指数）の設定方法 | MT4 RSIを算出する方法 ご利用ガイド | FXプラス™
MetaTrader4では、一定期間における値動きの強弱を指数化したRelative Strength Index（RSI・相対力指数）を、チャート内に表示できます。50％以上の時は相場が上昇傾向、50％より低い時は下降傾向と判断します。
2019.02.26
RSIの設定方法
MT5でRSIを使うには、「ナビゲータ」画面より「指標」→「オシレーター」のメニューを順に開いていき、「Relative Strength Index」をチャート上にドラッグ＆ドロップします。
| パラメータ | デフォルト | 内容 |
|---|---|---|
| ①期間 | 14 | 計算に使用する期間（時間足の本数）を指定します。 |
| ②適用価格 | CLOSE （終値） | RSIの計算に使用されるレートの種類を指定します。 |
| ①期間 | |
| デフォルト | 14 |
| 内容 | 計算に使用する期間（時間足の本数）を指定します。 |
| ②適用価格 | |
| デフォルト | CLOSE（終値） |
| 内容 | RSIの計算に使用されるレートの種類を指定します。 |
2021.08.31
おすすめのパラメーター設定
それ以外では「9」も人気のパラメーターです。RSIは 期間を短くするほど動きの感度が高く上下動の幅も大きくなり、長くするほど滑らかな動きで上下動の幅は小さくなる 特徴があります。そのため「9」を採用する場合は、相場の過熱感を判断する水準として「14」よりも範囲を広げ、80％ラインを買われ過ぎ、20％ラインを売られ過ぎの目安にすることが多いです。
【基礎編】RSIは「逆張り」で使うのが基本戦略
実際のトレードにおいて、どのようにRSIを使えば良いのか、基本的な方法を2パターン紹介します。 逆張り で利用するのが一般的ですが、相場の流れと同じ方向に売買する 順張り で使用する場合もあります。
買われ過ぎゾーン・売られ過ぎゾーンの出口を狙う
RSIの王道戦略といえるのが、買われ過ぎゾーンや売られ過ぎゾーンからの反転を狙う逆張りです。ゾーンからの逆張りといいますが、それらのゾーンに入ったときに、単純にエントリーすれば良いというわけではありません。 狙うべきは、ゾーンを出るとき です。
エントリータイミング
決済タイミング
50％ライン突破で順張りする戦略も有効
次に紹介するのは、RSIを順張りの目安として使う方法です。こちらはRSIの50％ライン（買いと売りが均衡するライン）を相場の転換点として利用します。RSIが売られ過ぎゾーンから 50％ラインを上抜けるとき には 上昇トレンドが継続 しやすく、買われ過ぎゾーンから 50％ラインを下抜けるとき に 下降トレンドが継続 しやすい、と判断するのがポイントです。
エントリータイミング
決済タイミング
【実践編】RSIをさらに活用する方法
フェイラースイングとダイバージェンスに注目してダマシを回避
RSIは30%や70%といった数値に着目して相場の強弱を判断するのが基本ですが、それ以外にもRSIの形からトレンド転換を見極める手段があります。それは、 フェイラースイング（失敗したスイング） と、 ダイバージェンス というパターンです。
ワイルダー氏は「RSIが30％以下、あるいは70％以上のときに起こるフェイラースイングは、 相場が反転する強いシグナル 」と著書で述べています。
トップフェイラースイング
上昇トレンドで70％ライン以上の高値をつけたRSIが反転していったん下降した後、再び上昇して高値更新に挑戦するものの、更新できずに下降を始める一連の動きのことです。上昇から下降への転換を示唆します。 直前の谷の水準を割り込むポイントで売りエントリー するのがセオリーです。
ボトムフェイラースイング
下降トレンドで30％ライン以下の安値をつけたRSIが反転していったん上昇した後、再び下降して安値更新に挑戦するものの、更新できずに上昇を始める一連の動きのことです。下降から上昇への転換を示唆します。 直前の山の水準を越えるポイントでの買いエントリー が効果的です。
もう一つのダイバージェンスとは、ローソク足の値動きの方向性とRSIの方向性が逆行する現象のことです。ワイルダー氏はダイバージェンスを「RSIの最大の特徴」 「トレンドの転換が近いことを示す強いシグナル」 と述べています。
例えば、下降トレンドの最中にローソク足の安値が切り下がっているにもかかわらず、RSIの安値が切り上がる動きがあれば、それがダイバージェンスです。その後、上昇トレンドに転換することが予想されるため、 買いエントリーが有効 です。
反対に、上昇トレンドの最中にローソク足の高値が切り上がっているにもかかわらず、RSIの高値が切り下がる動きがあれば、下降トレンドに転換することが予想されるため、 売りエントリーが有効 になります。
RSIについて エクセルにRSIの計算式を入れましたが、微妙に思った数値と違う結果が帰ります。 RSI(10日)で、参考元の数値は43.89％なのですが、計算結果は42.6％です。
RSIについて エクセルにRSIの計算式を入れましたが、微妙に思った数値と違う結果が帰ります。 RSI(RSIを算出する方法 RSIを算出する方法 10日)で、参考元の数値は43.89％なのですが、計算結果は42.6％です。 計算式は、 =SUMIF(OFFSET(A16,0,0,-B14,1),">0",OFFSET(A16,0,0,-B14,1))/SUM(ABS(OFFSET(A16,0,0,-B14,1))) として、配列数式としました。 チェックした所、参考元と計算の参照の数値は同じでした。 計算式に何か間違いがあるのでしょうか？ 何卒、御教示をよろしくお願い致します。
その後、RSIについて理解の補足がありました。 1・前日比ではなく、前日比率を使うこと。 (とりあえず、これで計算をすると43.RSIを算出する方法 3と参考元に近づきました。 2・当日を含まない過去○日間の平均値上り率と平均値下り率を求め、最後に当日の値上り・値下りを加味した平均値をもとに数値が算出 という方法もあるらしく、ひょっとしたら参考元はこちらを使っているのかな？と思っています。
Excel | 株式・ 898 閲覧 ・ xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
ベストアンサー
数式は =SUMIF(OFFSET(A16,-B14+1,0,B14,1),">0")/SUM(ABS(OFFSET(A16,-B14+1,0,B14,1))) で配列数式ですが, OFFSETの高さは－(マイナス)でも機能するようです 結果は 0.42596991290578 >42.59% で同じになってしまいました。 するとデータ自体に端数があるのかも。 (+)=分子 =538 RSIを算出する方法 分母=1263 538/1263＝0.42596991290578 全体として不思議ですね。 //
1人がナイス！しています
質問者 2016/10/1 19:45
回答ありがとうございます。 そもそも、RSIの根拠として、 （期間中のプラスの和）/（マイナスをプラスとみなした期間中の全ての和） と理解したので、先程の式になりましたが、 それで式の書き方は適切だったのでしょうか？
ThanksImg
お礼日時： 2016/10/4 10:26
その他の回答（1件）
そのA列の値、あなたがやってみたのは全部そこに表示しているとおりの整数だけど、元は小数点以下の値もあって表示されてないだけなのかも。
質問者 2016/10/1 19:41
回答ありがとうございます。 引用元の数字も丸めた数値ではないですし、 ワークシートの数値も先程標準の表示で見ましたが、 丸めた数字ではなく、このままの数値でした。
あわせて知りたい
Excel VBAでお力をお借りできたらとおもい質問いたしました。 RSIを算出する方法 VBAで.txtファイルを”Sheet1”へコピーをして、内容を取り込みたいのですが、下記のコードで、Openメゾットに条件を追加できないでしょうか？ 条件として、固定長・スペース区切り（DataType:=xlFixedWidth, Space:=True）で開いて、コピーしたいのですが… Sub txtImport() Dim txt_Import_File Dim ws1 As Worksheet Set ws1 = Worksheets("Sheet1") txt_Import_File = Application.GetOpenFilename("txtファイル,*.txt") If txt_Import_File = "False" Then Exit Sub Application.ScreenUpdating = False With Workbooks.Open(txt_Import_File) .Sheets(1).Cells.Copy ws1.Range("A1") .Close SaveChanges:=False End With Application.ScreenUpdating = True End Sub もし、可能であれば、どこに追加または、説明があるサイトを教えて頂けると大変助かります！ よろしくお願いいたします。
別シートのC3、C4、C5のどこかに必ず1つだけ1が入るようになっています。 それに応じてメインのシートのD2セルの色を塗りつぶしたいのですが、下記の内容ではどうにも上手くいきません。 別シートにて、 →C3が1なら、D2は赤。 →C3が1でないならC4の値を見る。1なら緑。 →C4が1でないならC5の値を見る。1なら緑。 といった具合にやりたいのですが。よろしくお願いします。 sub test() i = 0 If Sheet2.Cells(2, 3 + i) = 1 Then Cells(2, 4).Interior.RSIを算出する方法 Color = RGB(255, 0, 0) With Selection.Interior End With i = i + 1 ElseIf Sheet2.Cells(2, 3 + i) = 1 Then Cells(2, 4).Interior.Color = RGB(0, 255, 0) With Selection.Interior End With i = i + 1 ElseIf Sheet2.Cells(2, 3 + i) = 1 Then Cells(2, 4).Interior.Color = RGB(0, 0, 255) With Selection.Interior End With i = i + 1 End RSIを算出する方法 RSIを算出する方法 If End Sub
右上にある棒をグラフと一致させるにはどうすればいいですか？
ラベルの差し込み印刷で教えてください！ あるエクセルデータを使ってラベルを作って欲しいと会社でたのまれたのですが、そのエクセルの表が郵便番号と住所が同じセルに入力されていてその下の列に名前があるような表のようなデータです。 一行の列にキレイに入力されてないと差し込み印刷はできないでしょうか？ 直したいのですが大量の名簿の為できなそうです（ ; ; ）
VBAでの入力フォーム作成についてです。 Ｅｘｃｅｌド初心者が知識ゼロから入力フォームを作っています。 作りたいものは… Ａ列 │ RSIを算出する方法 Ｂ列 │ Ｃ列 │ Ｄ列 │… 通し番号│Textbox1の内容│Textboxの内容2│Textbox3の内容│… 上記のような形の表を作りたく、 入力フォームの「登録」ボタンを押下すると、 1番下の行にデータがどんどん追加されていくものを想定しています。 行が追加されるごとにA列に通し番号が採番され、 さらに罫線（枠）も自動で引かれるものにしたいと思っています。 加えて、既に採番されている通し番号（Ａ列）を押下（ダブルクリック）すると、 その行に記載されている内容を反映した状態で入力フォームが起動して もし、一部を修正（例えばＣ列の内容だけ書き換えた等）した場合は、 通し番号を変えずに（＝1番下に追加されるのではなく元あった行に） 修正後の内容がセルに反映するようにしたいです。 分からないなりに作ってはみたのですが、 自動採番や罫線はできず、ダブルクリックでのフォーム呼び出しが どうしてもやり方がわかりませんでした。 どなたかご教示頂けますと幸いです。 よろしくお願い致します。
エクセルVBAで追加で変更したく、ベストアンサーしてしまいましたので新規で RSIを算出する方法 書きます。もしtak****様再度見ていただけたらと思いますが・・・ 下記に関してご教授頂き誠に感謝です。問題なく動いた事ご報告です。 今回ご教授頂いたプログラム起動したところ、文字が入っていれば問題なく 動きましたが、場合によってF列に何も入力がない場合があります。 多分入力が全くない行や列があるとそこまでのデータしか反映されないようでしたので、考えたのはJ列に入力があった場合に、F列に「－」が入るようにしてみました。ところが式は最下端の９行まで入れているので、式が入っている行まで 累積されてしまい、集約がデータ＋空欄＋データ・・となってしまいました。 なので一つ前に教えて頂いた最終行の判断をB列にしたいと思い、下記の最終行判断の部分と入れ替えてみましたが動きませんでした。恐れ入りますがどこをどう変更すれば行の最終行をB列判断でデータ累積できますでしょうか？ よろしくお願いします。 Private Sub CommandButton1_Click() ''RSIを算出する方法 表における左上端の開始セルを指定する。 Const 表上左端 As String = "B2" Dim MyWb As Workbook, MyWs As Worksheet, rLastRow As Range Dim sBookPath As String, sBookName As String Dim wb As Workbook, ws As Worksheet, rg As Range ''自身の情報を設定する。 Set MyWb = ThisWorkbook Set MyWs = ActiveSheet ''強制的に「表上左端」～「最終行」を削除する。 Application.ScreenUpdating = False For Each ws In MyWb.Sheets With ws.Range(表上左端) ws.Range(.Offset(1), ws.Cells(ws.Rows.CountLarge, .Column)).EntireRow.Delete End With Next ws ''「設備」フォルダーからファイルを取り出し累積する。 sBookPath = MyWb.Path & "\設備\" sBookName = Dir(sBookPath & "*.xls*", vbNormal) Do While sBookName <> "" ''対象ブックをオープンする。 Set wb = Workbooks.Open(Filename:=sBookPath & sBookName, UpdateLinks:=0, ReadOnly:=True) ''各シートにデータを累積する。 For Each ws In wb.Sheets ''読取シートに対応した集約シートの最終行を取得する。 Set rLastRow = MyWb.Sheets(ws.Name).Range(表上左端).CurrentRegion Set rLastRow = rLastRow(1).Offset(RSIを算出する方法 rLastRow.Rows.CountLarge) ''読取シートを集約シートにコピーする。 Set rg = ws.Range(表上左端).CurrentRegion If rg.Rows.CountLarge > 1 Then rg.Offset(1).Resize(rg.Rows.CountLarge - 1).Copy rLastRow End If Next ws ''ブックをクローズし、次を設定する。 wb.Close SaveChanges:=False sBookName = Dir() Loop ''変数を開放する。 Application.RSIを算出する方法 ScreenUpdating = True Set rg = Nothing Set ws = Nothing Set wb = Nothing Set rLastRow = Nothing Set MyWs = Nothing Set MyWb = Nothing End Sub
Excel マクロの実行順序について マクロ初心者です。 下記のホームページで紹介されているプログラムを用いて、 サブフォルダ内のcsvファイルを検索して、 ”RSIを算出する方法 A”というcsvファイル内のセルの値を参照するマクロを作りたいです。 https://nujonoa.com/search-to-subfolder-and-execute/ ただ、このプログラムの後に a = workbooks("A.csv").sheets("A").cells(2,2).value のように記載すると、csvファイルが開く前に値を参照しようとするので エラーになってしまいます。 csvを開くのが遅くて間に合ってないのかな？と思って sleep関数とか使ってみましたが駄目でした。 明らかにcsvファイルを開くことよりも値を参照しにいくのが早いです。 なぜそのような順番になっているか、どのようにすれば解決するか 教えていただきたいです。 よろしくお願いします。
エクセルのグラフの縦軸の目盛間隔を変更できなく困っています 縦軸に時間（分：秒）を示すようにしました。 目盛間隔を5秒（00：05）にしたいのですができなくて困っています。 教えて下さい
Excelについて教えてください。 【前提条件】 A列:顧客ID（同一顧客は同じID） B列:商品番号（ユニークな番号） C列:購入日 【データイメージ】 A列 B列 C列 X111 0001 2022/04/01 X111 0002 2022/04/01 X111 0003 2022/04/05 X222 0004 2022/04/01 X333 0005 2022/04/01 X333 RSIを算出する方法 0006 2022/04/01 X444 0007 2022/04/02 【ご質問】 以下をカウントする方法を教えて下さい。 ①同一顧客が1つの商品を購入したレコード数。 上記ケースなら2レコード。 ②同一顧客が2つ以上の商品を購入したレコード数。 上記ケースなら5レコード。 ③②のうち、同一顧客が全ての商品を同日に購入しているレコード数。 上記ケースなら2レコード（X333の2レコードのみ。X111は購入した3商品のうち、一つは購入日が異なるためカウントしない。） 宜しくお願いします。
エクセルの関数について質問です。 シート1に点検データがありシート2にいつの分の点検を車両ごとに何回行っているかをカウントさせたいのですが、COUNTIF関数を用いてもなかなかうまく行きません。 写真のような状態の場合どのような式になるのでしょうか。
エクセル、グラフの質問です。 棒グラフと棒グラフの間を狭くするには、どの様にすればいいですか？
従業員の健康診断結果の集計するにあたってエクセルの関数を教えてください。 下の図はあくまで参考です。 ①C〜F列に「所見あり」と判定された方がいます。 「所見あり」だけ数えると、6となりますが、これを「所見あり」と判定された対象者を数えたいので3と返したいのですが思うように返りません。どのような式になりますでしょうか。 ②G〜H列に結果数値が入っております。 男性の場合、G列が100以下あるいはH列が200以下の場合のみ、対象者をカウントしたいです。 RSIを算出する方法 また女性の場合は、G列が90以下あるいはH列が150以下の場合のみ、対象者をカウントしたいです。 これらの複数条件を満たした場合、対象者を3と返したいのですが、式がわかりません。 どなたかご教示いただけますと幸いです。
Cells(i + 1, 1) Then grpCnt = 1 Else grpCnt = grpCnt RSIを算出する方法 + 1 End If i = i + 1 Loop Set RSIを算出する方法 myRng = Nothing End Sub 今回のご質問は、 このvbaコードに次の追加イメージで 項目x・項目yも並び替えるvbaコードを 作成し直したいのですが どのように修正するとよろしいでしょうか。 教えて下さい。 何卒よろしくお願いいたします。 （追加のイメージ） 項目x 項目y A 100 りんご なす A 101 なし RSIを算出する方法 RSIを算出する方法 かぼちゃ B 200 バナナ だいこん B 201 ぶどう にんじん C 300 RSIを算出する方法 RSIを算出する方法 RSIを算出する方法 いちご じゃがいも C 301 スイカ タマネギ" />
機械学習によりリアルタイムの外国為替データの異常値を検出する方法
あなたはクオンツ トレーダーで、お気に入りのマーケット データ プロバイダからリアルタイムの外国為替（FX）の価格データにアクセスしているとします。おそらくデータ パートナーを利用したり、最初に合成データ生成ツールを使って値の有効性を確認したりしているでしょう。同じようなことをしようとしているクオンツ トレーダーは何千人もいるはずです。では他のトレーダーとの差別化を図るために、異常値検出ツールをどのように使用するべきでしょうか。
もし、生の FX 価格データで異常値検出ツールをトレーニングする代わりに、すでに定評がある売買シグナルを提供しているインジケーターで異常値を検出できるとしたらどうでしょうか。相対力指数（RSI）はそのようなインジケーターの一つで、一般に RSI が 70 を上回ると売りシグナル、30 を下回ると買いシグナルになると言われています。これはあくまでも簡易的なルールであるため、為替相場の調整時などにはシグナルが不正確になる場合があります。そしてこれこそが異常値検出ツールが最も役立つタイミングとなります。
これらのコンポーネントは、リアルタイムでデータを処理し、必要に応じて弾力的にスケールするのが望ましいのは言うまでもありません。Dataflow パイプラインや Pub/Sub は、そのための最適なサービスです。あとは、Apache Beam SDK の上にコンポーネントを記述するだけで、分散型で復元力のある、スケーラブルなコンピューティングの恩恵を受けることができます。
幸いなことに、すでに Apache Beam 用の素晴らしい Google プラグインがいくつかあります。具体的には、RSI の計算やその他多くの有用な時系列指標を含む Dataflow 時系列サンプル ライブラリと、Dataflow パイプライン内で AI Platform または Vertex AI 推論を使用するためのコネクタが備わっています。実線の矢印が Pub/Sub トピックを表すように図を更新してみましょう。
Dataflow の時系列サンプル ライブラリにはギャップ フィリング機能も備わっているため、フローが機械学習（ML）モデルに到達した後は、連続したデータの取得が可能になります。これにより、極めて複雑な ML モデルを実装できるため、懸念となるエッジケースが 1 つ減ります。
ここまで、リアルタイム データのフローについてのみ説明してきましたが、可視化や ML モデルの継続的な再トレーニングには過去のデータも必要になります。BigQuery をデータ ウェアハウスとして使用し、Dataflow を使用して Pub/Sub をその中に組み込んでみましょう。この組み込み作業では高度な並列処理が可能なので、データタイプに関係なく汎用的に使えるようにパイプラインを記述し、同じ Dataflow ジョブを共有することで、コンピューティング リソースを共有できるようにしました。これにより、コスト削減とスケールアップに必要な時間の両方において、スケールの効率化が実現します。
データ モデリング
ここでは、データ形式についてもう少し詳しく見ていきます。データ エンジニアリング プロジェクトを大規模に実施するうえで重要なのは、柔軟性、相互運用性、デバッグの容易さです。そのため、人間が読むことができ、ツールが普遍的に理解できるフラットな JSON 構造を各データタイプに対して使用することにしました。BigQuery もこれを理解できるため、BigQuery コンソールで、プロジェクトの各コンポーネントが期待どおりに動作しているかを簡単に確認できます。
ご覧のように、Dataflow のサンプル ライブラリは RSI よりも多くの指標を生成できます。このライブラリは、時系列のウィンドウを対象とした 2 種類の指標の生成をサポートしています。順序付けされていないウィンドウで算出可能な指標と、順序付けされたウィンドウを必要とする指標です。ライブラリでは、これをそれぞれタイプ 1 指標、タイプ 2 指標と呼んでいます。順序付けされていない指標は多対一の関係を持っていて、時間経過に伴うポイントの数を減らすことでデータのサイズを小さくすることができます。順序付けされた指標は、順序付けされていない指標の出力に基づいて実行され、分解能を損なうことなく時間領域を通じて情報を伝えるのに役立ちます。追加設定なしでサポートされている指標の包括的なリストについては、Dataflow サンプル ライブラリのドキュメントをご覧ください。
今回の出力は人間のクオンツ トレーダーが解釈するので、順序付けされていない指標を使い、リアルタイム データのフローの時間分解能を 1 秒あたり 1 回（1 ヘルツ）に下げてみましょう。自動売買のアルゴリズム向けに出力する場合は、より高い頻度を選択する可能性があります。順序付けされた指標ウィンドウのサイズを決定するのはやや難しいものの、大まかには ML モデルがコンテキストに対して持つタイムステップの量を決定し、結果として異常検出に関連する時間枠を決定します。少なくとも、クオンツ トレーダーが行動を起こす時間を確保するには、エンドツーエンドのレイテンシよりも長い時間が必要になります。ここでは 5 分に設定します。
データの可視化
ML モデルについて見ていく前に、指標で起こっていることをより直感的に感じられるように可視化し、これまでに得たものがすべて機能していることを確認してみましょう。Google Kubernetes Engine（GKE）の Autopilot クラスタで、Grafana の Helm RSIを算出する方法 RSIを算出する方法 チャートと BigQuery プラグインを使用します。可視化の設定は完全に構成主導型であり、追加設定なしのスケーリングが可能になります。また、GKE は他のコンポーネントを後でホストするための場所を提供してくれます。
GKE Autopilot では、デフォルトで Workload Identity が有効になっているため、BigQuery へのアクセス時に機密情報を渡すことを心配する必要がありません。代わりに BigQuery への読み取りアクセスが可能な GCP サービス アカウントを作成し、リンクされた Kubernetes サービス アカウントを介してデプロイメントに割り当てることができます。
これで、Grafana ダッシュボードにいくつかのパネルを作成し、ギャップ フィリングや指標がリアルタイムで機能しているのを確認できます。
機械学習モデルの作成とデプロイ
では、機械学習の説明に入ります。先ほど触れたように、新たなデータが得られれば、ML モデルを継続して維持し、引き続き市場の最新のトレンドに対応させたいと考えています。TensorFlow Extended（TFX）は、エンドツーエンドの機械学習パイプラインを本番環境で作成するためのプラットフォームであり、再利用可能なトレーニング パイプラインの構築に伴うプロセスを容易にします。また、AI Platform や Vertex AI に公開するための拡張機能もあり、Dataflow ランナーも使用できるため、Google のアーキテクチャにも適しています。TFX パイプラインにはまだオーケストレーターが必要なので、それを Kubernetes のジョブでホストできます。また、それをスケジュールされたジョブでラップすれば、再トレーニングもスケジュールどおりに行うことができます。
TFX では、データは tf.Example 形式にする必要があります。Dataflow のサンプル ライブラリは tf.Examples を直接出力できますが、これは 2 つのパイプラインを密結合します。複数の ML モデルを並行して実行したり、既存の履歴データを基に新しいモデルをトレーニングしたりするには、パイプラインを疎結合にする必要があります。デフォルト TFX BigQuery アダプタを使用する方法もありますが、この場合、BigQuery の各行がちょうど 1 つの ML サンプルにマッピングされるように制限されるため、リカレント ネットワークを使用できなくなります。
追加設定なしで使えるソリューションのいずれも要件を満たしていなかったので、必要なことを実現してくれるカスタム RSIを算出する方法 RSIを算出する方法 TFX コンポーネントを記述することにしました。カスタム TFX BigQuery アダプタを使うことで、標準的な JSON データ形式を BigQuery に保持したままリカレント ネットワークをトレーニングし、パイプラインを疎結合に保つことができます。トレーニング時間と推論時間の両方で、ウィンドウ処理ロジックを同じにする必要があります。そのため、Beam の標準的なコンポーネントを使ってカスタム TFX コンポーネントを構築し、同じコードを両方のパイプラインでインポートできるようにします。
カスタム生成ツールが完成したので、異常値検出モデルの設計を開始できます。今回の時系列のユースケースでは、長短期記憶（LSTM）を利用したオートエンコーダが適しています。オートエンコーダによってサンプルの入力データを再構成してみることで、それがどれだけ近づくかを測定できます。この差は、再構成誤差と呼ばれます。十分に大きな誤差がある場合、そのサンプルを異常値と呼びます。オートエンコーダの詳細については、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 著『Deep Learning』の第 14 章をお読みください。
ここでのモデルでは、入力と出力の特徴として単純移動平均、指数移動平均、標準偏差、ログリターンを使用しています。エンコーダとデコーダのサブネットワークには、それぞれ 32 個と 16 個のニューロンを備えた 30 タイムステップ LSTM を 2 層配置しています。
Google のトレーニング パイプラインには、前処理の変換として z スコアのスケーリングが含まれています。これは通常、機械学習において推奨される方法ですが、異常値検出にオートエンコーダを使う際には、少し違いがあります。再構成誤差を算出するには、モデルの出力だけでなく、入力も必要です。これについては、モデル提供関数を使用して、モデルが出力と前処理された入力の両方をレスポンスの一部として返すようにすることで実現しています。TFX では、トレーニングされたモデルを AI Platform に push する機能がデフォルトでサポートされているので、push 側を構成するだけで、トレーニング（再トレーニング）コンポーネントが完成します。
異常値をリアルタイムで検出する
Google Cloud AI Platform にモデルを用意できたので、推論パイプラインでモデルをリアルタイムで呼び出す必要があります。データは標準の JSON を使用しているため、RSI の経験則をインラインで簡単に適用して、必要な場合のみモデルを実行できます。AI Platform で再構築された出力を使用して、再構成誤差を算出することができます。これを Pub/Sub に直接ストリーミングすることで、可視化の際に異常しきい値を動的に適用できるようにしましたが、静的なしきい値がある場合は、それをここで適用することも可能です。
RSIの特徴や相性の良いテクニカル指標
はちわれ
- 最初の計算に用いる正のポジション価格変化の平均値U(n期間)
- U = n期間における正のポジション価格変化の合計 / n
- U’ = (前日U × (n – 1) + 当日の正のポジション価格変化) / n
- D = n期間における負のポジション価格変化の合計 / n
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RSIを算出する方法
- D’ = (前日D × (n – 1) + 当日の負のポジション価格変化) / n
RSIでよく使われる期間
RSIで分かること
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RSIを算出する方法
- 買われ過ぎや売られ過ぎ（天井や底）
- 相場転換の可能性（ダイバージェンス）
- トレンド継続の可能性
- 抵抗線や支持線（RSIのトレンドライン）
- 相場転換の可能性（RSIのトレンドライン）
はちわれ
買われ過ぎや売られ過ぎ（天井や底）
はちわれ
- RSIの数値が高い＝買われ過ぎの可能性が高い
- 70～80％以上を「買われ過ぎ」の指標とすることが多い
- 20～30％以下を「売られ過ぎ」の指標とすることが多い
相場転換の可能性（ダイバージェンス）
はちわれ
- 買いの圧力が強い状況（高値A）
- 一度売りの圧力が強い状況になる。
- 再度買いの圧力が強い状況（高値B）になった。
はちわれ
- ダイバージェンスになっている場合、相場転換の可能性が高い
- 為替レートは高値を切り上げているのに、RSIは高値を更新していない（下落している）
- 為替レートは安値を切り下げているのに、RSIは安値を更新していない（上昇している）
トレンド継続の可能性
- 上昇トレンド時のリバーサルシグナル
- 為替レートの安値は更新されないが、RSIの安値は更新されている
- 為替レートの高値は更新されないが、RSIの高値は更新されている
はちわれ
抵抗線や支持線（RSIのトレンドライン）
- RSIのグラフにトレンドラインを引くと、トレンドラインがRSIの支持線や抵抗線の役割を担っていることが多くある
- RSIの支持線や抵抗線は、為替レートの反発ポイントである可能性がある
はちわれ
相場転換の可能性（RSIのトレンドライン）
- RSIのグラフにトレンドラインを引くと、トレンドラインがRSIの支持線や抵抗線の役割を担っていることが多くある
- 支持線や抵抗線を担うトレンドラインをRSIが割り込む（上回る）場合、相場転換の可能性が高い
はちわれ
RSIの苦手な相場
- トレンド相場において、RSIのグラフが張り付いてしまう場合が多い
- 「買われ過ぎ」や「売られ過ぎ」の指標はトレンド相場において適切に機能しない
RSIと相性の良いテクニカル指標
ボリンジャーバンド
MACDは、2つの移動平均線がどれだけ離れているかを示すテクニカル指標です。関連記事
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