RSI(相対力指数)とは:計算式・読み方・使う際の限界をわかりやすく解説

RSI(Relative Strength Index、相対力指数)はテクニカル分析の代表的なオシレーター(振動子)系インジケーターのひとつで、価格の値動きの「勢い」を0〜100の数値で表すツールです。多くのトレーディングプラットフォームに標準搭載されており、cTraderでも初期設定のまま呼び出せます。

本記事では、RSIが何を測る指標なのか、どのような式で算出されているのか、数値をどう読み解くか、そして単独で使う際の注意点までを順を追って解説します。インジケーターの仕組みを理解しておくと、ご自身でcBotやインジを開発する際の引き出しが増えると考えられます。

RSIは何を測るインジケーターか

RSIは一定期間における「値上がり方向の値動きの大きさ」と「値下がり方向の値動きの大きさ」のバランスを比較し、どちらが優勢かを数値化するインジケーターです。

J. Welles Wilder氏が1978年に発表した古典的な指標で、現在も広く利用されています。値域は0〜100の範囲に収まり、数値が大きいほど直近の値上がりが相対的に強かったこと、小さいほど直近の値下がりが相対的に強かったことを意味する、と考えられます。

ボラティリティ系のATR(Average True Range)とは性格が異なり、RSIは「方向性の偏り」を見るオシレーターに分類されます。ATRについては別記事ATRとボラティリティの基礎にまとめていますので、合わせて参照すると整理しやすくなります。

RSIの構造と買われ過ぎ・売られ過ぎゾーン

RSIの計算式

RSIの計算は以下の手順で行われます。

  1. 直近N期間の終値の前期間比を集計する(Nは標準で14)
  2. 値上がり幅の平均(AvgGain)と値下がり幅の平均(AvgLoss)を求める
  3. 相対力 RS = AvgGain / AvgLoss を算出
  4. RSI = 100 - (100 / (1 + RS))

平均の取り方には主に2種類あり、単純移動平均(SMA)を用いるオリジナル方式と、Wilder氏が同書で示した平滑移動平均(Wilder Smoothing)を用いる方式があります。cTrader標準のRSIインジは後者を採用していることが一般的です。実装する際は、どちらの平均を使っているかを確認しておくと、他環境との数値差異の原因を切り分けやすくなります。

期間Nは標準で14が用いられますが、9や21などに変更して使うトレーダーもいます。Nを短くするほど反応が早くなる代わりにノイズが増え、長くするほど滑らかになる代わりに転換の検知が遅れる傾向があると言われています。

数値の一般的な読み方

RSIの数値の解釈にはいくつかの定番の見方があります。あくまで一般論としての参考であり、相場状況によっては当てはまらない場合もある点に注意が必要です。

オーバーボートとオーバーソールド

これらの水準に到達したからといって即座に方向が反転するわけではなく、強いトレンド局面では70以上や30以下に張り付いたまま推移することも少なくありません。閾値の設定も80/20、60/40など、銘柄や時間軸に合わせてカスタマイズするのが定石とされています。

ダイバージェンス(逆行現象)

価格は高値を更新しているのにRSIは前回の高値を更新できていない、あるいはその逆のパターンが現れることがあります。これをダイバージェンスと呼び、勢いの減衰を判定する材料として参照されることがあります。出現頻度は多くないため、他のシグナルと併用して扱うケースが一般的です。

センターライン(50)の通過

50ラインを上抜ける/下抜けるタイミングを、勢いの転換点を観察する目安にする手法もあります。70/30の閾値に対してより早めの反応を取りたい場合に検討される視点です。

RSI単独使用の限界

RSIは便利な指標ですが、単独で意思決定の根拠にするには弱い側面があります。

このため、トレンドの有無を判定するADXや移動平均線、ボラティリティを示すATRなど、性格の違うインジケーターと組み合わせて使うのが定石とされています。具体的な組み合わせ例については「ロジックの組み合わせ」カテゴリで個別に取り上げる予定です。

まとめ

RSIは値動きの方向性の偏りを0〜100で数値化するオシレーター系インジケーターで、計算式自体はシンプルです。70/30の水準やダイバージェンス、50ラインの通過などの定番の見方がありますが、いずれもあくまで参考材料であり、単独で判断材料とするには情報量が不足しがちです。

cBotやインジケーターを自作する際は、RSIをそのまま使うだけでなく、計算式の意味を理解した上で、性格の違う他の指標と組み合わせることが求められます。実装相談やカスタム開発についてはai-programming.xyzにて承っています。

本記事は一般的な情報提供を目的としています。投資助言ではありません。 取引判断はご自身の責任で行ってください。