MACD（移動平均収束拡散法）は、株式やその他の資産価格のトレンドやモメンタムを把握するために広く使用されているテクニカル分析ツールです。1970年代にGerald Appel氏によって提唱されて以来、MACDはそのシンプルさと効果性から、投資家やトレーダーにとって重要な指標となっています。MACDはEMA（指数移動平均）を用いて市場の変化を捉え、売買シグナルを明確にすることで、意思決定における優位性を提供します。

この記事では、MACDの基本原理、パラメータ設定、計算方法、実践的な使い方など、あらゆる側面を詳しく解説します。また、JavaやPythonを使ったMACD取引戦略の実装方法も紹介し、実際のコード例と実用的な知見を提供します。記事を読み終える頃には、MACDをテクニカル分析およびトレーディング判断に効果的に活用するための総合的な理解が得られるでしょう。

1. MACDの基本

MACDは「Moving Average Convergence Divergence（移動平均収束拡散）」の略で、以下の主要コンポーネントから構成されます：

  • ファストライン（短期EMA）：一般的に12日間の価格データで算出される短期指数移動平均。価格の変化に敏感で、市場のトレンドを素早く反映します。
  • スローライン（長期EMA）：通常は26日間のデータで計算される長期指数移動平均。変化には遅れますが、市場全体の流れを示します。
  • DIFライン（ファストとスローの差）：短期EMAと長期EMAの差分。プラスであれば短期トレンドが優勢、マイナスであれば長期トレンドが優勢と判断されます。
  • DEAライン（シグナルライン）：DIFラインの9日間EMA。DIFの変動を平滑化し、トレンドの把握を助けます。
  • MACDヒストグラム：DIFとDEAの差を棒グラフで表示。棒の高さがギャップの大きさを示し、マイナスからプラス、あるいはその逆への転換はトレンドの変化を示唆します。

これらの要素を組み合わせることで、明確な売買シグナルが得られ、トレーダーの判断をサポートします。次に、MACDのパラメータ設定と計算方法について詳しく見ていきましょう。

MACDのパラメータ設定

クラシックなMACDのパラメータは「12・26・9」で、ファストライン、スローライン、シグナルラインの期間を示します。この設定は長年使用されており、感度と安定性のバランスが良好とされています。

市場環境に応じたパラメータ調整

標準の12-26-9に加え、市場状況に応じてパラメータを調整することで、MACDの効果を最大化できます。

  • 短期トレード向け：より反応の早いMACDが必要な場合、ファストラインを6日や9日、スローラインを13日や15日、シグナルラインを5日や7日に短縮することで、短期的なチャンスを捉えやすくなります。
  • 長期投資向け：ファストラインを20日や24日、スローラインを50日や60日、シグナルラインを18日や21日にすることで、ノイズを減らし、大局的なトレンドに注目できます。
  • 高ボラティリティ市場：仮想通貨などでは、短期パラメータが有効ですが、ダマシに注意し、他の指標と併用すべきです。
  • 低ボラティリティ市場：期間を長めにすることでMACDが滑らかになり、誤ったシグナルを減らせます。

どの設定を選ぶにしても、自身のトレードスタイルや市場の特性に合わせて調整することが重要です。

2. MACDの使い方

2.1 ゴールデンクロスとデッドクロス

  • ゴールデンクロス：DIFラインがDEAラインを下から上に抜け、ヒストグラムがマイナスからプラスに転じるとき。上昇トレンドへの転換を示す買いシグナルとされます。
  • デッドクロス：DIFがDEAを上から下に抜け、ヒストグラムがプラスからマイナスになるとき。下降トレンドへの転換を示す売りシグナルとされます。

これらはMACDの基本的なシグナルで、視覚的にも分かりやすく、初心者にも扱いやすいです。

2.2 弱気ダイバージェンス（MACDトップダイバージェンス）

  • 概要：価格は新高値を更新しているが、MACDがそれに追随せず、より低い高値を形成する現象。上昇モメンタムの弱まりとトレンド反転の可能性を示します。

発生条件：

  • 価格：高値更新。
  • MACD：DIFが高値を更新できず、下落傾向。

形成プロセス：

  • 価格は上昇を続け、前回高値を超える。
  • DIFは追随せず、より低い高値を形成。

これは上昇モメンタムの鈍化を意味し、トレンドの転換や調整局面のサインとなります。出来高やRSI、ボリンジャーバンドなどと併用することで、信頼性が向上します。出来高が減少しているなら、ポジションを減らす、または撤退する判断材料となります。

2.3 強気ダイバージェンス（MACDボトムダイバージェンス）

  • 概要：価格が新安値をつけたが、MACDが追随せず、安値を更新しない現象。売り圧力の弱まりを示し、反転上昇の兆しとされます。

トレード手順：

  1. シグナルの確認：トレンドがしばらく続いた後で発生しているかを確認。
  2. 他指標の確認：出来高や他のトレンド系指標で裏付けを取る。
  3. 戦略立案：反転が明確なら買いポジションのエントリー、またはショートポジションのクローズを検討。
  4. トレード実行：損切りラインと利益確定ラインを設定し、計画通りに行動。
  5. 市場の監視：価格と他の指標の動きを継続的に追跡し、必要に応じて戦略を調整。

3. コード例

Java

import java.util.List;

class TradeClient {
    public static double getCurrentPrice(String symbol) {
        return 0.0; 
    }
}

public class MACDTradingStrategy {

    public static double calculateEMA(List<Double> prices, int period) {
        return 0.0; 
    }

    public static double calculateMACD(List<Double> prices, int shortPeriod, int longPeriod) {
        double shortEMA = calculateEMA(prices, shortPeriod);
        double longEMA = calculateEMA(prices, longPeriod);
        double dif = shortEMA - longEMA;
        return dif;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int shortPeriod = 12;
        int longPeriod = 26;
        String symbol = "AAPL"; 
        List<Double> prices = ...; 

        double macd = calculateMACD(prices, shortPeriod, longPeriod);

        double currentPrice = AlltickClient.getCurrentPrice(symbol);

        if (macd > 0 && currentPrice > 0) {
            System.out.println("Buy in. Current Price：" + currentPrice);

        } else if (macd < 0 && currentPrice > 0) {

            System.out.println("Buy out. Current Price：" + currentPrice);
        } else {
            System.out.println("No Signal");
        }
    }
}

Python

import time

class TradeClient:
    @staticmethod
    def get_current_price(symbol):
        return 0.0 


def calculate_ema(prices, period):
    return 0.0 


def calculate_macd(prices, short_period, long_period):
    short_ema = calculate_ema(prices, short_period)
    long_ema = calculate_ema(prices, long_period)
    dif = short_ema - long_ema
    return dif


def main():
    short_period = 12
    long_period = 26
    symbol = "AAPL" 

    prices = [...]  

    macd = calculate_macd(prices, short_period, long_period)

    current_price = AlltickClient.get_current_price(symbol)

    if macd > 0 and current_price > 0:
        print("Buy in. Current Price: ", current_price)
    elif macd < 0 and current_price > 0:
        print("Buy out. Current Price: ", current_price)
    else:
        print("No Signal")


if __name__ == "__main__":
    while True:
        main()
        time.sleep(60)