Pythonで簡単に計算！%Rオシレータの算出方法

Pythonを使ったトレードにおいて重要なテクニカル指標の1つです。
%Rオシレータの使い方や算出方法を分かりやすくさらにPythonでの実装も解説するので、
必見の記事です。

①%Rオシレータとは?

%Rオシレータとは、ウェルズ・ワイルダーによって開発されたテクニカル指標の1つで
価格チャートのトレンドや過剰買い・過剰売りの状態を示すオシレータで重要な指標の1つです。

%Rオシレータを使うことで、過去の価格データから現在の相場が買われすぎているか、
売られすぎているかを判断することができます。

また、トレンドの変化を捉えることも可能です。

②%Rオシレータの使い方

%Rオシレータは、株価の急騰・急落を見極めるために用いられるテクニカル指標の一つです。
主に、過剰買いと過剰売りのシグナルを探ることができます。

%Rオシレータは、0〜100の範囲で表示され、
数値が0に近づくと『過剰買い』、100に近づくと『過剰売り』と判断します。
縦軸の最大を0最小を100とすればRSIと同じ感覚で分析することが可能です。

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一般的には20を下回ると『過剰売り』と判断され、80を上回ると『過剰買い』と判断します。
また、50を下回ると上昇トレンド、50を超えると下降トレンドと解釈されます。

%RオシレータはRSIと似たテクニカル指標ですが、
RSIが相場の長期的な変化を捉えるのに対して、
%Rオシレータは短期的な変化を捉えることができます。

%Rオシレータは、RSIが示すことができない急騰・急落のサインを捉えることができるので重要な指標となっています。

ただし、%Rオシレータ単体で使用すると偽のシグナルを出すことがあるので、
他の指標と併用することが重要です。

③%Rオシレータの算出方法

%Rオシレータの算出方法について解説します。%Rオシレータは、以下の式で算出されます。

\begin{align} ％Rオシレータ = \frac{n日間の最高値-当日の終値}{n日間の最高値-n日間の最安値}\times100 \end{align}

nは一般的に14日間を用いますが、他の値を用いることもできます。

例えば、14日間の最高値が100円、最安値が50円、当日の終値が80円だった場合、%Rは以下のように算出されます。

%R = (100 - 80) / (100 - 50) × 100 = 40

\begin{align} ％Rオシレータ = \frac{100-80}{100-50}\times100=40 \end{align}

このように、%Rオシレータは価格の変動率を表す指標として用いられます。

④Pythonで%Rオシレータの実装方法

import mplfinance as mpf
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as pdr
import yfinance as yf

yf.pdr_override()

# 期間
start = "2022-10-01"
end = pd.Timestamp.today()

# 銘柄(トヨタ自動車)
ticker = "7203" + ".T"

# データ取得
df = pdr.get_data_yahoo(ticker, start, end)
df.sort_index(ascending=True, inplace=True)

# %Rオシレータを計算
period=14
highest_high = df['High'].rolling(period).max()
lowest_low = df['Low'].rolling(period).min()
r_percent = (highest_high-df['Close']) / (highest_high - lowest_low) * 100
df['%R'] = r_percent

# チャートプロット
apd_roscillator = [
    mpf.make_addplot(df['%R'], panel=1, ylabel='%R', color='b', ylim=(100, -30)),
    mpf.make_addplot([20] * len(df.index), panel=1,  color='gray'),
    mpf.make_addplot([80] * len(df.index), panel=1,  color='gray')
]

mpf.plot(df, type='candle', style='yahoo', tight_layout=True, title=str(7203),
         addplot=apd_roscillator, figratio=(6, 3), volume=False)