寄り引けトレードのロジックと理論を説明 日経225先物【ブログ】
寄り引けトレードのロジックを説明します。
ロジックとは売買ルールについてです。
ルールについては色々なテクニカルがある。
その中でも基礎となる考え方を説明します。
【寄り引けトレードのロジック】
まずデータそのものですが大きく3つあると思う。
ある意味データが一番大事です。
何のデータを重視するかは人それぞれです。
でも重要なデータは3つに絞られると思う。
・日経225先物データ(ラージ、miniのどちらか)
・NYダウ(現物、先物のどちらか)
・ドル円
この3つのデータがとても重要です。
ここからロジックを作っていくわけですから。
【期間はいつが重要なのか?】
データの期間について説明します。
いわゆる前日のデータが一番重要です。
それは投資家であれば理解しているはずです。
前日データは当日相場に大きな影響を与えます。
日中相場ならなおさらです。
2日前、3日前データも無意味ではありませんが。
日中相場に影響をあたえることはほぼない。
前日データを重要視すること。
具体的に言えば、過去24時間の相場の動きです。
これが全てと言ってもいいくらいです。
ロジックの考え方は前日がベースになる。
まずそれを理解してください。
【日経225先物データはそもそも必要なのか?】
いわゆるチャート分析という考え方ですが。
チャート分析でロジックを考える前提ならば。
日経225先物データは必要です。
チャート分析ですから、チャートが必要なのは当たり前。
そもそも寄り引けトレードのロジックはチャート分析なのか?
その論点になりそうですが。
論点を整理してみます。
1.日経225先物データのみを使う(チャート分析)
2.日経225先物データは使わない(ファンダメンタル分析)
3.日経225先物データと他データも使う(チャート分析+ファンダメンタル分析)
これは理論の問題になってくるので。
1~3のどれが正しいとは言えません。
個人的には2が正解だと思ってますが。
つまり、NYダウとドル円データのみで分析は可能。
そう考えています。
なぜかと言えば、日経225先物に既に織り込まれてるからです。
ここで一度整理したいと思います。
【日経225先物はNYダウ・ドル円の影響を受ける】
もう当然のことから説明しますが。
日経225先物はNYダウ・ドル円の影響を受けます。
リアルタイムで影響を受けてます。
秒単位で影響を受けてます。
ですから、日経225先物が単独で動いてる訳でないです。
前日のNYダウ・ドル円がどう動いたのか?
それを観察することはとても重要です。
つまり、ロジックはNYダウ・ドル円が重要ということです。
前日上がったのか、下がったのか。
何パーセント動いたのか。
そのデータがロジックのすべてです。
話を戻しますが。
日経225先物チャート分析して、寄り引けトレードをする?
それはあまり意味がないと思ってます。
意味があると思うなら勝手にやってください。
日経225先物チャートはただの結果論なのですから。
その根本的な要因を見ないと難しいと思います。
つまり、NYダウ・ドル円のことです。
この2つのデータがすべてだと思います。
【順張り・逆張りのロジックは2つしかない】
最終的な話になります。
ロジックそのものは順張り・逆張りの2パターンです。
これはトレード手法の基礎のそのものです。
寄り引けトレードであっても、特別な手法とかないです。
基本は順張り・逆張りのどちらかです。
では基本ですがおさらいしていきます。
・順張りはトレンド方向にエントリー
・逆張りはトレンド反対方向にエントリー
寄り引けトレードなのに順張り・逆張りって理解できない?
そう考える人がいるならば、基礎が理解できてないです。
トレードの基礎は順張り・逆張りしかないです。
レンジブレイクアウトという手法もありますが。
それこそ寄り引けトレードには向いてない手法です。
ブレイクアウトでもう少し掘り詰めると。
ギャップアップ・ギャップダウンがあります。
その場合、ギャップがあった時点で織り込まれている。
つまり価格が均衡してギャップがあった。
もしギャップがあった方向に寄り引けエントリーしてもダメです。
やればすぐにわかります。
そんなに相場は単純ではないです。
ブレイクアウトやギャップを狙うのは寄り引けに向いてない。
それほど相場は簡単でないです。
確実なのは順張り・逆張りの基本的トレードになります。
ここまで理解できれば後はロジックです。
【NYダウ・ドル円と順張り・逆張り】
もうここまで読んだ方はロジックは大体理解できたと思います。
もう結論を書いてまとめます。
寄り引けトレードのロジック
1.NYダウ・ドル円データを分析
2.前日データを分析
3.順張り・逆張りで思考する
これがすべてです。
一つ一つ説明してたらキリがありません。
後はデータの調整しだいのはなしです。
バックテスト環境も必要かもしれません。
データを調整してバックテストして検証する。
実に当たり前のことですがそれがすべてです。
その中から、パフォーマンスがどうなのか?
なぜパフォーマンスが良くなったのか?
これを理解してく作業の繰り返しです。