オーサム・オシレータ(Awesome Oscillator)

 

概要
図1 オーサム・オシレータの描画例

ビル・ウィリアムズ(Bill・M・Williams)氏によって開発されたオシレータ系のテクニカル指標で、2本の移動平均線の差を取ることで、市場の値動きを分析しようという指標です。図1がオーサム・オシレータ(AO)の描画例となります。

短期線と中長期線の2本のSMAの差を取ることで、上昇局面にあるのか下落局面にあるのかを分析します。ゴールデンクロスやデッドクロスをオーサムオシレータの値として知ることができるので、売買のタイミングが分かりやすくなります。

計算方法(日足の場合)

相場の平均値のSMAを計算します。短期線としてSMA(5)を、中長期線としてSMA(34)を使用し、その差を取りオーサム・オシレータを計算します。オーサム・オシレータの計算はこれだけの単純なものです。

$$ \rm{} 平均値 = (当日高値 – 当日安値)/2 \\ AO = SMA(5, 平均値) – SMA(34, 平均値) $$

ツールを提供する証券会社によっては、2本のSMAの計算期間を変更することも可能となっています。

Pythonによる実装

必要なライブラリを読み込みます

!pip install mpl_finance #Collaboratoryに入っていないライブラリを読み込みます
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
import mpl_finance
import sys
import numpy as np
from datetime import datetime
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox
import requests
import io

疑似データを読み込みます

#ファイルの読み込み
URL = "https://neulab.co.jp/wp-content/uploads/pseudo_data.csv" #csvファイルのURL

datafile = requests.get(URL)#ファイルの読み込み

#データフレームの作成
df_temp = pd.read_csv(io.BytesIO(datafile.content), header=0, index_col=0, parse_dates=True, encoding="UTF-8")

df = df_temp.loc[:,['Open','High','Low','Close']]
df.head()

オーサム・オシレータを計算します

df_high_rate = df['High']
df_low_rate = df['Low']

df_high = df_high_rate.shift(1)
df_low = df_low_rate.shift(1)
df_value = (df_high + df_low)/2

df_sma1 = df_value.rolling(5).mean()
df_sma2 = df_value.rolling(34).mean()

df_ao = df_sma1 - df_sma2

matplotを使ったチャートの描画例です

canvas_color = '#fffafa'
line_color = '#c8ced1'
font_color = '#171510'
colorup = '#bf0000'
colordown = '#006fbf'

n_data = -100
data = df[n_data:]
ohlc = np.vstack((range(len(data)), data.T)).T

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, gridspec_kw={'height_ratios': [10, 6]}, sharex=True, figsize=(12,9))
fig.patch.set_facecolor(canvas_color)
ax1.patch.set_facecolor(canvas_color)
mpl_finance.candlestick_ohlc(ax1, ohlc, width=0.5, alpha=1, colorup=colorup, colordown=colordown)
ax2.patch.set_facecolor(canvas_color)
ax2.plot(range(len(data)), df_ao.values[n_data:], color='blue', ls='-', label='AO')
ax1.grid()
ax2.grid()

#ロゴ読み込み
logoURL = "https://neulab.co.jp/wp-content/uploads/logo.png" #logoファイルのURL
img_c = plt.imread(logoURL)
imagebox = OffsetImage(img_c, zoom=0.020) #画像をimageboxにいれる。
imagebox.image.axes = ax1
im_sabo = AnnotationBbox(imagebox, (0, 9850), xybox=(0, 9950), xycoords="data", boxcoords="data", pad=0.3, frameon=False)

l1,l2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax2.legend(l1,l2, fontsize=14, edgecolor='none', facecolor=canvas_color)

ax1.add_artist(im_sabo)
ax1.set_ylabel("Price of Something", fontsize=22)
ax1.set_ylim(9000., 10000.)
ax1.yaxis.tick_right()
ax1.yaxis.set_label_coords(0, 0.5)
ax1.tick_params(labelsize=24, labelcolor=font_color, color=line_color)

ax1.spines['left'].set_linewidth(0)
ax1.spines['right'].set_linewidth(0)
ax1.spines['top'].set_linewidth(0)
ax1.spines['bottom'].set_linewidth(0)

ax2.yaxis.tick_right()
ax2.set_ylim([-300,300])
ax2.tick_params(labelsize=22, labelcolor=font_color, color=line_color)

ax2.spines['left'].set_color(line_color)
ax2.spines['right'].set_color(line_color)
ax2.spines['top'].set_color(line_color)
ax2.spines['bottom'].set_color(line_color)

xtick0 = 2
plt.xticks(range(xtick0,len(data),12), [x.strftime('%m/%d') for x in df_ao.index][xtick0::12])

plt.subplots_adjust(left=0.05, right=0.89, bottom=0.1, top=0.99)
plt.grid(which='major',color=line_color,linestyle='-')
plt.grid(which='minor',color=line_color,linestyle='-')

ax2.grid(linestyle='--', lw=1)
ax1.set_axisbelow(True)

fig.savefig('AO.png', facecolor=fig.get_facecolor(), edgecolor='none')

以上のコードをGoogle社の提供しているColaboratory上で公開しており、実際に動作させることができます。

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オーサムオシレータを使った予想

基本的な売買は次のように行います。

図2がオーサム・オシレータをを使った予想例です。0を超えたところが売買のタイミングとなります。手放すタイミングとしてよく言われるのは、オーサム・オシレータが0から大きく乖離した時です。

図2 オーサム・オシレータを使った予想例
注意点

売買のタイミングをより正確に決めるために他のテクニカル指標を併用することをお勧めします。


※このHPページで紹介しているテクニカル指標を使った取引ルールや売買シグナルの見方は一般的な考え方に基づくものであり、利益の増加や損失の減少を保証するものではありません。ご自身の判断にてお取引いただきますようお願いいたします。


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