フィボナッチ・リトレースメント入門ガイド
目次
はじめに
フィボナッチ・リトレースメントとは?
フィボナッチ・リトレースメントの計算方法
フィボナッチ数列と黄金比
フィボナッチ・リトレースメントの使用方法
フィボナッチ・レベルがトレーダーに伝えること 
フィボナッチ・エクステンション
まとめ
フィボナッチ・リトレースメント入門ガイド
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フィボナッチ・リトレースメント入門ガイド

フィボナッチ・リトレースメント入門ガイド

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公開済 Mar 20, 2020更新済 Sep 29, 2022
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はじめに

トレーダーが将来の価格アクションを予測するために使用するテクニカル分析 (TA) ツールやインジケーターは多岐にわたります。ワイコフメゾットエリオット波動理論ダウ理論など、市場分析のフレームワークを完備している場合もあります。また移動平均相対力指数 (RSI) ストキャスティック RSIボリンジャーバンド一目雲パラボリック SARMACDなどの指標の場合もあります。 

フィボナッチ・リトレースメント・ツールは、株式市場、FX、仮想通貨市場において何千人ものトレーダーが使用している人気の指標です。これは、700年以上前に発見されたフィボナッチ数列をベースにしているのが興味深いところです。

この記事では、フィボナッチ・リトレースメント・ツールとは何か、そしてチャート上の重要なレベルを発見するためにそれをどのように利用できるかを説明します。


フィボナッチ・リトレースメントとは?

フィボナッチ・リトレースメント (またはFib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。フィボナッチ比率をパーセンテージとして使用するのです。Fibリトレースメントツールは、13世紀に数学者レオナルド・フィボナッチ氏によって特定された数列に由来しています。この文字列はフィボナッチ数列と呼ばれています。この順番に並んだ数字の間にある数学的な関係から比率が生成され、それをチャートにプロットしていきます。これらの比率:

  • 0%
  • 23.6% 
  • 38.2%
  • 61.8%
  • 78.6%
  • 100%  

技術的にはフィボナッチ比率ではありませんが、トレーダーの中には、50%レベルは価格帯の中間点を表しているため、何らかの意義があると考慮する人もいます。フィボナッチ比率は、161.8%、261.8%、423.6%など、0~100%の範囲外も使用可能です。

このパーセンテージをどのように利用するかは後述しますが、ポイントは、このパーセンテージで示される水準が、市場の重要な水準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は、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、エグジットターゲット、ストップロスレベルなどの関心領域を特定するために使用されることがあります。


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どのフィボナッチ・リトレースメント・ツールでも同様なため、手動で計算する必要はありません。しかし、その入手方法は、まずフィボナッチ数から開始しましょう。

0と1から始まる数列を作成し、現在の数字に前の2つの数字の和を足し続けてみましょう。これを無限に続けると、フィボナッチ数列と呼ばれる数列ができあがります。 


0, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987...など。 


もちろん、これらの数字は、価格チャートに直接プロットされたものではありません。しかし、フィボナッチ・リトレースメント・ツールで使用される水準は、すべて何らかの形でこれらの数字から導き出されたものになります。 

最初の数個を除いて、ある数字をその後に続く数字で割ると、必ず0.618に近い比率になるのです。例えば、21を34で割ると、0.6176となります。また、ある数字を2つ右にある数字で割ると、0.382に近い比率になります。例えば、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、この方法を含む何らかの計算に基づいています。


フィボナッチ数列と黄金比

前述の通り、フィボナッチ数列は13世紀に数学者レオナルド・フィボナッチ氏によって確認されたものです。黄金比 (0.618%、1.618%) は、これらの数字から導かれる数学的比率です。でも、なぜそんなに重要な数字なのでしょうか? 

黄金比は、宇宙における驚くほど多くの現象の比率を記述したもので、自然界のいたるところに見出すことができます。原子、星、銀河系、貝殻、ミツバチなど – 小さなものから大きなものまで、あらゆるものにこの比率の例があるかもしれません。 

さらに、芸術家、エンジニア、デザイナーが何世紀にもわたり、美しい構図を作成するために使用してきたのです。ピラミッド、モナリザ、Twitterのロゴなど、多くの有名な芸術作品やデザインに、何らかの形で黄金比が使用されています。そして、この比率は金融市場においても重要な意味を持つ可能性があります。


フィボナッチ・リトレースメントの使用方法

さて、フィボナッチ・リトレースメントとはどのようなツールで、どのように機能するのかを理解したところで、金融市場におけるツールとしての利用法を考えてみましょう。 

通常、ツールは上値と下値のような2つの重要な価格ポイントの間に描かれます。この範囲をもとに、さらに分析を進めていきます。通常、 このツールは、レンジの内側のレベルをマッピングするために使用されますが、レンジの外側の重要な価格水準についての洞察を提供することもあります。 

一般的に、この範囲は基本的なトレンドに従って描かれます。つまり、上昇トレンドの場合、下値は1 (100%)、上値は0 (0%) となります。上昇トレンドの上にフィボナッチ・リトレースメント・ラインを引くことで、トレーダーは、市場が後退し始めた場合にテストされる可能性のあるサポートレベルを認知することができます – したがって、リトレースメントという用語が存在します。



逆に、下降トレンド時は、下値が0 (0%)、上値が1 (100%) となります。価格は下降トレンドにあることに注意してください。つまり、この場合のリトレースメントとは、底値 (バウンス) からの変動を指しているのです。その中で、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、潜在的な抵抗レベルについての洞察を提供することができるかもしれません。




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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 

トレーダーはフィボナッチ・レベルを使用して、潜在的なエントリーエリア、価格目標、ストップロスポイントを決定することができます。これは、個々の設定、戦略、および取引スタイルによって大きく異なる場合があります。 

2つの特定のフィボナッチ・レベルの間のレンジで利益を得る戦略もあります。例えば、上昇トレンド後にリトレースメントが発生した場合を考えてみましょう。38.2%リトレースメントレベルで購入し、23.6%レベルで売却するというのは面白い戦略かもしれません。もちろん、これは個人の戦略やその他多くの技術的要因に大きく依存します。

また、フィボナッチ・レベルは、しばしば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を見出すことができます。これは、特定の市場構造の異なる波におけるリトレースメントの程度を予測するための強力な戦略である可能性があります。
他の手法と同様、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た際に最も威力を発揮します。単独では売買シグナルにならないものでも、他の指標で確認されると売買シグナルになる場合があります。このように、価格が特定のフィボナッチ・レベルに達した場合、反転することもあれば、反転しないこともあるのです。そのため、市場環境などを考慮しつつ、リスク管理することが不可欠となります。


フィボナッチ・エクステンション

前述の通り、フィボナッチ・レベルはリトレースメントやバウンスエリアを評価するために使用することができます (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、現在のレンジの外にある潜在的に重要なレベルを測定する方法として使用することもできます。これをエクステンションレベルと呼びます (2番参照) 。



フィボナッチ・エクステンション・レベルは、潜在的な取引目標と見なすことができます。各トレーダーは、異なるエクステンションレベルをターゲットとして選択することができます (または複数のターゲットを選択することができます)。最初のエクステンションレベルは138.6%で、150%、161.8%と続き、261.8%、423.6%となります。つまり、フィボナッチ・エクステンション・レベルは、次の値動きの行き着く先を示している可能性があるのです。


まとめ

フィボナッチ数は自然界のいたるところに存在し、多くのトレーダーが金融市場のチャート作成に関連性があると信じています。

しかし、すべてのテクニカル指標と同様に、プライスアクション、チャートパターン、および指標の関係は、いかなる科学的原理や物理法則にも基づいていません。このように、フィボナッチ・リトレースメントというツールの有用性は、それに注目する市場参加者の数に関係しているのかもしれません。つまり、フィボナッチ・リトレースメントの水準が必ずしも具体的な何かと相関していなくても、関心領域を予測しようとするツールとして機能する可能性があるのです。