ストキャスティクスの見方：%K・%Dと80・20

ストキャスティクスが測るもの：範囲の中での位置

ストキャスティクスは、直近14本の最高値と最安値の間で、いまの終値がどのあたりにあるかを0〜100で表します。%K = (終値 − 14本の最安値) ÷ (14本の最高値 − 14本の最安値) × 100 で、最高値と最安値は、いまの足を含む14本の高値・安値から探します。たとえば14本の最高値が110、最安値が90、終値が105なら、%Kは75です。100なら終値が14本の最高値で、0なら最安値で引けたという意味です。

%Kと%D、ファストとスロー

%Dは%Kを3本単純平均した線です。上の式をそのまま使ったものをファストストキャスティクス、%Kを先に3本平均してなめらかにしたものをスローストキャスティクスといいます。スローではファストの%Dが新しい%Kになり、それをさらに3本平均したものが%Dです。設定はふつう（%Kの期間、%Kの平滑化、%Dの平滑化）の3つの数字で書きます。TradingViewの標準は(14, 1, 3)でファストにあたり、この記事の図は(14, 3, 3)のスローで計算しました。スローは平均をもう一度とるので、ファストよりぎざぎざが少ない代わりに、1本ほど遅れて動きます。チャートによって値が違うときは、まずこの3つの数字が同じかどうかを確かめるとよいでしょう。

• ファスト%K：式のまま（平滑化1）
• ファスト%D = スロー%K：%Kの3本平均
• スロー%D：スロー%Kの3本平均

RSIと何が違うのか

どちらも0〜100ですが、測るものが違います。RSIは終値だけで直近の上昇幅と下落幅の比率を測り、ワイルダー平均のため古い動きも少しずつ残ります（RSIの記事）。ストキャスティクスは高値・安値・終値で14本の範囲の中の位置を測り、14本が過ぎると、その足の高値・安値は計算から完全に抜けます。そのため大きな高値が計算の範囲から抜ける足では、終値が横ばいでも値が大きく跳ねることがあり、RSIより0や100の近くまで行くことが多くなります。同じチャートでRSIは60台なのにストキャスティクスは90台、ということも起こります。

80・20とクロス

慣例的に、80より上を買われすぎ、20より下を売られすぎの区間とみます。%Kが%Dを上や下に越えるクロスを流れが変わる兆しと読むこともあり、このクロスが80より上や20より下で出たときをより重く見る人も多くいます。ただし、この講座の実測（バイナンスの過去のローソク足）にはストキャスティクスが含まれていないため、こうした読み方がどれくらい当たったかは、ここでは数字で言えません。性格の似たRSIは、買われすぎの足の後に上がった割合がむしろ基準より高かったものの（RSIの記事）、計算の違う指標なので、その結果をストキャスティクスにそのまま当てはめることはできません。

レンジとトレンドで変わる姿

価格が範囲の中で上下している間、ストキャスティクスは20付近と80付近を規則的に行き来し、%Kと%Dのクロスも範囲の上下で出ます。ところが価格が範囲を抜けて着実に上がり始めると、終値が14本の最高値付近で引け続けるので、%Kは80付近とその上に張り付くようになります。下の図の上昇区間でも、%Kが%Dを下に越えるクロスが80より上で何度も出ましたが、価格は短く休んでから再び上がりました。同じ基準線とクロスが、区間によってまったく違う結果につながったわけです。

ストキャスティクスRSI：RSIにストキャスティクスを重ねた指標

ストキャスティクスRSIは、価格の代わりにRSIの値にストキャスティクスの式を当てはめたものです。直近14本のRSIの最高値と最安値の間で、いまのRSIがどのあたりにあるかを0〜100で表し、TradingViewの標準はRSI 14、ストキャスティクス14、%Kの平滑化3、%Dの平滑化3です。RSIが直近14本の間、45から55の間にしかなかったなら、RSIが45から55に動くだけで、平滑化前の値は0から100まで動きます。それだけ敏感なので0と100に頻繁に届き、買われすぎ・売られすぎという名前が付く頻度もずっと高くなります。

この記事が語らないこと

ストキャスティクスは、直近14本の範囲の中での終値の位置を要約した数字で、範囲の外のことや今後の向きは計算しません。期間と平滑化の値を変えると、基準線を越える回数やクロスのタイミングが大きく変わるので、どの設定が優れているかという判断もここではしません。このサイトのRSI レーダーとPro トレーディングチャートは、ストキャスティクスではなくRSIを表示します。ストキャスティクスを表示した別のチャートと並べれば、2つの指標が同じ区間をどう違うふうに要約するかを見られます。設定を過去のデータで試すときの落とし穴は、バックテストの記事で扱います。