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ケルターチャネルKC)は、移動平均線の上下に設定されるボラティリティベースのバンド(チャネル)で構成されるテクニカル指標である。

チャネルは通常、中間線(通常は20期間の指数平滑移動平均)の上下に、平均真値範囲(ATR)の2倍の値で設定される。

ケルトナーチャネルは、価格のブレイクアウトの可能性を示し買われすぎ・売られすぎの判断を提供する。

この指標はボリンジャーバンド(BB)と類似している。しかし移動平均からのバンド距離を設定するのに標準偏差(SD)を用いる代わりに、ケルターチャネルは平均真値範囲(ATR)を用いる。

ケルターチャネル(KC)インジケーターは、ボリンジャーバンド(BB)や移動平均エンベロープ(MAE)と同様に、エンベロープに分類される。

エンベロープは、通常、価格チャート上に上限と下限をプロットするテクニカル指標だ。

Keltner Channels

ケルターチャネル指標の基本的な考え方は、チェスター・ケルターが1960年に出版した著書『How to Make Money in Commodities』で紹介された。

彼の考えは、マーケットウィザードでありヘッジファンドトレーダーであるリンダ・ブラッドフォード・ラッシュキーによって発展し、簡略化された。ラッシュキーは、指数移動平均(EMA)をミドルラインに、 平均真値範囲(ATR)をアッパーおよびロワーエンベロープに使用することを普及させた。

ケルターチャネルの仕組み

ケルターチャネルは三つの要素で構成される:

  1. ミドルライン
  2. 上側エンベロープ(ミドルラインより上)
  3. 下側エンベロープ(ミドルラインの下)

Keltner Channesl and Middle Line

中線は特定の期間における価格の移動平均であり、通常は20に設定される。

デフォルトでは指数平滑移動平均(EMA)が使用されるが、一部のトレーダーは単純移動平均(SMA)を好んで使う。

上側エンベロープと下側エンベロープが中線から離れる距離は、平均真値範囲(ATR)の特定の倍数に基づいている。

3本の線は全て価格と共に動き、チャネルのような外観を形成する。

このため、上側エンベロープと下側エンベロープは「チャネル」とも呼ばれる。

中間線を構築するために使用されるのは、価格の20期間指数平滑移動平均(20期間EMA)だ。

次に、 平均真の範囲を一定期間(中線と同じ期間)で計算し、倍数(通常は2)を乗じる。

この計算値をミドルラインに加算して上側のケルトナーチャネルを形成し、ミドルラインから減算して 下側のケルトナーチャネルを形成する。

EMAはトレンドの方向を決定し、ATR乗数はチャネルの幅を決定する。

ケルターチャネルの使い方

ケルターは当初、ケルターチャネルをトレンドフォロー指標として、基調トレンドを特定するために使用していたが、現在では買われすぎ・売られすぎ水準の特定にも用いられている。

ケルトナーチャネル指標の使用方法を知るには、まず価格がトレンド状態かレンジ状態かを特定する必要がある。

これにより、使用する戦略が決まる:

トレンド相場 レンジ相場
ブレイクアウト戦略 買われすぎ・売られすぎ戦略
トレンド引き戻し戦略

ブレイクアウト戦略

この戦略は、価格がケルターチャネルの外側にブレイクした時に使われる

エンベロープに基づくテクニカル指標は、ほとんどの価格変動を囲むように設計されている。

つまり、価格がチャネルの上限または下限を突破した時は、その現象が比較的稀であるため、注意を払うべきだ。

トレンドは、ある方向から別の方向への強い動きで始まることが多い。

チャネル上端を突破する急騰は強い上昇力を示し、下端を突破する急落は強い下落力を示す。

こうした強い動きは、あるトレンドの終わりと別のトレンドの始まりを示している可能性がある。

ブレイクアウト戦略は、レンジ相場やトレンドのない市場から上昇トレンドや下降トレンドへの移行を利用するために用いられる。

買いシグナル

  • 価格がブレイクアウトしてチャネル上部を突破し、その上で終値をつけた場合、ロングポジションを取る。
  • 中線を決済ポイントとする。
  • この取引には利益目標はない。
  • 取引が利益か損失かを問わず、中値線に触れた時点で単純に取引を終了する。

Upper Keltner Channel Breakout

売りシグナル

  • 価格が上値チャネルを割り込み、その下で終値をつけた場合、売りポジションを取る。
  • 中線が退出ラインとして使用される。
  • この取引には利益目標はない。
  • 取引が利益か損失かに関わらず、中線に触れた時点で取引を終了する。

Lower Keltner Channel Breakout

トレンド引き戻し戦略

この戦略は、価格が強いトレンドにあるが、それを追いかけずに、一時的な価格の弱さを待ってトレンドに再び乗るために使用される。

買いシグナル

  • 価格が強力な上昇トレンドを維持していることを確認する。
  • 価格がミドルラインまで引き戻されたら、ロングポジションを取る。
  • ストップロスを中線と下限チャネルの中間付近に設定する。利確目標を上限チャネル付近に設定する。

Keltner Channel Uptrend Pullback

売りシグナル

  • 価格が強力な下降トレンドにあることを確認せよ。
  • 価格が中値線まで反発したら、売りポジションを取る。
  • ストップロスを中線と上チャネルの中間点付近に置く。
  • 利確目標を下側チャネル付近に設定する。

Keltner Channel Downtrennd Pullback

この戦略を使う前に、価格が上昇トレンドか下降トレンドにあることを確認せよ。

価格がチャネルの上限と下限の間で上下している場合は、この戦略を使わないこと。明確なトレンドが存在しない場合、この戦略は役に立たない。

買われすぎと売られすぎ

トレンドのない相場状況では、ブレイクアウト取引は全く役に立たない。

トレンドのない価格動きは、フラット(水平な傾斜)の移動平均線と 平均方向性指数(ADX)で識別できる。

価格にトレンドがなく、レンジ内や横ばいで取引されている場合、ケルターチャネルをオシレーター指標のように使用し、 買われすぎ・売られすぎのレベルを特定できる

買いシグナル

  • 価格がケルターチャネルの下限をブレイクアウトするのを待つ。
  • 価格が再び下限ケルターチャネル内に終値で戻ったのを待つ。
  • ロングポジションを取る。
  • ケルターチャネル内に再び終値が戻るのを待つことで、ブレイクアウトが真の下落ブレイクアウトだった場合に、損失を被ったり下落中の銘柄を掴むリスクを回避できる。

Keltner Chanel Oversold - Buy Signal

ケルターチャネル買われ過ぎ潜在売りシグナル

  • 価格がケルターチャネルの上限を突破するのを待つ。
  • 価格が下側のケルトナーチャネル内に戻って終値をつけるまで待つ。
  • 売りポジションを取る。
  • ケルターチャネル内側への終値戻りを待つことで、ブレイクアウトが真のケルターチャネル上抜けだった場合でも、ベアトラップを回避できる。

Keltner Channel Overbought - Sell Signal

ケルターチャネルを「買われすぎ/売られすぎ指標」として使用する際は、買われすぎ・売られすぎ状態は通常トレンドの強さを示すことを念頭に置くこと。

「買われすぎ」は強い上昇トレンドを示し、「売られすぎ」は強い下降トレンドを示す可能性がある。

現在のトレンドはさらに強まり、「買われすぎ」または「売られすぎ」の状態が継続する可能性がある。

だからこそ、価格が横ばいまたはレンジ相場で推移している場合にのみ、この戦略を使用することを必ず確認しなければならない。

ケルターチャネルの計算方法

ケルターチャネルは1960年代にチェスター・ケルターによって導入されたが、1980年代にリンダ・ブラッドフォード・ラッシュキーによって更新された。

今日使われているのは、ラシュケ版だ

ケルターチャネルは、他の2つの指標を組み合わせたものだ:

  1. 指数平滑移動平均(EMA)
  2. 平均真値範囲(ATR)

移動平均とは、一定期間の平均価格を指す。指数平滑移動平均EMA)は直近の価格に重み付けを行う

ATRはボラティリティの尺度である。

ケルターチャネルには3つのパラメータが必要だ:

  1. 指数平滑移動平均(EMA)の長さを選択する。
  2. 平均真値範囲(ATR)の時間間隔を選ぶ。
  3. 平均真値範囲(ATR)の乗数を選択する。

ケルターチャネルの計算方法は以下の通りだ:

上バンド= EMA + (ATR × 乗数)
中バンド= EMA
下バンド= EMA - (ATR × 乗数)

異なる資産を取引する場合、ケルトナーチャネルのパラメータを微調整する必要があるかもしれない。

ある資産で用いたパラメータが、別の資産で必ずしも有効とは限らない。

EMAの期間は通常20に設定されるが、任意の値に設定可能だ。15から40のEMA期間が一般的である。

ATRの一般的な乗数は2である。つまり、上バンドはEMAの2倍のATR上に、下バンドはEMAの2倍のATR下に描かれる。

乗数を調整する際、乗数が高いほどチャネルは広くなり、乗数が小さいほどチャネルは狭くなる。

取引対象の資産によっては、1.5のような小さい乗数や2.5のような大きい乗数の方が、より有益な情報を得られる場合がある。