バンドウォークの見極めサインと4つのコツを徹底解説！
参照：マイナビニュース株比較
そして、それぞれの線は内側から±1,2,3と段階で分けられており、外側へ向かうにつれて株価が収まる確率が高まるのです。
また、相場の変動率に応じて全体の幅が変わるのも大きな特徴となっており、レンジを形成している場合は縮小（スクイーズ）、トレンドが発生すると拡大（エクスパンション）することから、環境認識にも役立ちます。
一方、ボリンジャーバンドが拡大しているトレンド相場では順張りが基本となるため、後述するバンドウォークが発生しても大きなリスクは伴いません。
ただし、「レンジ相場で逆張りしたところトレンドが発生してそのままバンドウォークを形成」するパターンは代表的な損失要因となっています。
バンドウォークとは
参照：マイナビニュース 株比較
当然緑枠の左下近辺から買いエントリーしていればパーフェクトなエントリーといえますが、バンドウォークが発生する直前に全体が縮小している点には注意しましょう。
すなわち、多くの投資家は縮小=レンジ相場と安直に捉えて逆張りを仕掛けた結果、チャートがそのまま注文と反対方向へ向い、大きな損失を抱えてしまうのです。
バンドウォークの見極めサインと4つのコツ
レンジ相場でラインブレイクしたとき
また、ブレイク前の揉み合い期間が長いほどブレイクアウトした後の勢いが強くなるため、逆に順張りエントリーを行っても良いでしょう。
バンド縮小時
また、トレンドラインを引いて先細りするような三角形（通称三角持ち合い）が描けるような場合は特に注意が必要であり、三角を抜けた方向に価格が走る傾向です。
参照：トウシル
ボリンジャーバンドが開いた場合
価格変動を伴う情報がリリースされた時
バンドウォークにもダマシがある
上位足と同じ方向であることを確認
バンドウォーク発生時に4時間や日足が同じ方向に進んでいれば、そのまま継続する信頼度は高まります。
一方、この考え方はバンドウォークに限らず全ての分析手法にも当てはまるため、必ず常に短期と長期の両方を同時に表示させるようにして下さい。
インジゲーターで他の根拠を追加
ただし、様々なチャートを表示し過ぎると全体がかえって見にくくなるため、画面自体を増やす等して対策してみて下さい。
そのため、レンジ相場で逆張りを行う場合は「バンドウォークが発生しないこと」を確認し、逆にトレンド相場の場合は「バンドウォークが終了しないこと」に注意しなくてはなりません。
このeBookは 直近22年分の株価データ 株の分析手法の基礎知識 を集計して、
・日本株がもっとも上がりやすかった月、下がりやすかった月
・時期折々の上がりやすかったセクター、下がりやすかったセクター
など、実績が豊かな注目セクター・注目銘柄を 全98ページ にわたって細かく解説しています。
西村剛（にしむらつよし）
フェアトレード株式会社 代表取締役。機関投資家出身で統計データを重視したシステムトレードに注力。2011年株-１グランドチャンピオン大会で+200.4％、2012年+160.1％、2013年157.0％を叩き出し三連覇達成。証券アナリスト検定会員。システムトレードを使った定量分析と、これまでファンドマネジャーとして培ったファンダメンタルズ分析を融合した新しい視点で株式市場を分析し、初心者でもわかりやすい言葉を使った解説に定評がある。
著書に『株3年生の教科書（総合科学出版）』、『株2年生の教科書（総合科学出版）』、『実戦 空売りトレード（明日香出版社）』
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失敗事例から学ぶ自社株対策の基礎知識｜オンラインセミナー｜アタックスグループ
たとえば次のような誤った対策選びをすることがないよう、様々な対策のリスクや留意点を確認していきます。
・自社において、「何が問題なのか」「何が問題となり得るのか」は把握せずに、対策の検討を始めてしまっている
・金融機関やコンサル会社からの提案、セミナーで聞いてきた手法が自社の問題解決に相応しいのかを検討せずに、その手法で対策を進めてしまっている
・自社株の評価額が高いので株価を引き下げるためだけの対策を進めてしまっている
・その対策を実行することによって新たな問題が発生することはないのか、という視点での検討をせずに、対策を進めてしまっている
・デメリットや留意事項を検討せずに、事業承継税制「納税猶予制度」による自社株の承継を進めてしまっている
アタックスグループ パートナー
アタックス税理士法人 代表社員 税理士
講師：村井 克行
アタックスグループ パートナー
アタックス税理士法人 代表社員 税理士
講師：村井 克行
1987年 南山大学卒。「会計税務の知の集結と事例の体系化」を確立すべく立ち上げた「ナレッジセンター室長」を務めた後、現在は、組織再編や相続対策など、最新の税法・会社法の知識を生かした永続企業のための総合的な支援業務に従事。 その実務家としての誠実で緻密な仕事ぶりは、多くのクライアントやオーナー経営者から、高い評価を得ている。また、講演、執筆の依頼も多く、専門的な用語を、平易な言葉で分かりやすく解説することにおいても定評がある。
講師詳細 »
セミナー内容
(1) 新聞報道より (2) 金融機関等の提案より
(1) 相続税・贈与税の基本的な仕組み (2) 株主の権利 (3) 税務上の自社株評価 (4) 自社株の承継方法
(1) 事例１ (2) 事例２ (3) 事例３
お申し込み要領
◆受講に必ず必要なもの
1.パソコン（一人一台）
2.スピーカー
3.ネット環境
※ウェビナー形式ではカメラ・マイクは使用しません。
※周りを気にせずに受講ができ、音もクリアに聴こえるヘッドセットやイヤホンのご利用を推奨します。
※1人１台のPC、スマホ、タブレットでご受講ください。
◆Zoomの接続テスト
事前に接続確認や音声テストを行いたい場合は、こちらよりテストを実施してください。
※スマホからの接続の場合は、アプリのダウンロードが必要です。
◆通信環境の推奨
有線LANまたはWiFi接続を推奨します。
インターネット通信速度20Mbps～30Mbpsが維持できる安定した環境でご受講ください。
以下よりご自身の通信環境をご確認いただくことが可能です。事前に受講場所で測定ください。
インターネット回線の速度テスト
◆開催2営業日前
開催の2営業日前を目途に、受講者様宛てにZoom使用方法及び注意事項のご案内をメールでお送りいたします。 また、セミナーによってはテキストも一緒にメールでお送りいたします。
◆開催前日
開催の1営業日前に、参加URLとパスワードをメールでお送りいたします。
参加URLをお申込みいただいている受講者以外へ共有・流用する行為は固くお断りしております。お申込みのない方の入室が発見された場合は、ご退出いただきますので、メールの取り扱いについては、十分にご留意くださいますようお願いいたします。
最低催行人数 5名
※天災、人災、動乱、通信障害または講師の急な疾病等不測の事情により休講または中断する場合があります。予めご承知おきくださいますようお願い致します。
※本セミナーは一般企業向けのため、弊社と同業・類似業の方のお申込みはお受けできませんのでご了承ください。
※営業・セールスを目的としたご参加はご遠慮ください。営業活動または営利を目的とする行為（宣伝、勧誘、販売等）を一切禁止します。
お問い合わせ先 アタックス・ビジネス・セミナー事務局
TEL 052-586-8829
セミナー受講料
メルマガ会員 2,200円（税込） 一般 5,500円（税込）
受講料について 【オンライン講座のキャンセルについて】
オンライン講座につきましては、受講料が発生する場合において、
キャンセル受付期限（開催の３営業日前の17時まで）以降の
お客様都合によるキャンセル・ご連絡のない当日欠席は、受講料の全額を申し受けます。
ご了承ください。
全くの初心者からでも大丈夫： 多変量解析入門【Rによる実演】
多変量解析とは、複数の変数からなるデータを統計的に分析する手法の総称です。多変量解析にはさまざまな手法が含まれ、その使われ方も、実務・研究の領域によって大きく異なります。概念・用語や用途が多様である点で、初心者が高いハードルを感じる分野でもあります。ともすれば、わけのわからない魔法のようにみえたり、難しいことばで素人をだますテクニックのようにみえてしまったりするでしょう。
しかし本来、多変量解析のそれぞれの手法は、手元のデータをある角度から理解しようとする工夫の集まりであり、個々の発想自体は難しいものではありません。また、それらは魔法でも詐術でもなく、一定の有用性と一定の限界を持つ道具にすぎません。
本セミナーでは、さまざまな多変量解析手法を、主にビジネス・ユーザの観点から幅広く紹介します。
はじめに、理解・学習に必要な最低限の必要知識を解説します。
つぎに、多変量解析の用途を大きく次の3つにわけ、それぞれについて主要な手法を紹介します。
(1)データを視覚化する …データを適切に表現し、わかりやすく伝える
(2)因果関係を探る …原因と結果の関連性を評価し、施策立案に役立てる
(3)隠れた構造を探る …データの背後にあるしくみと意味について推理する
紹介にあたっては、手法の背後にある数理的基盤よりも、手法の選択のポイント、解釈上のポイントにより焦点を当てます。最後に、実務家にとって効果的な活用方法と学習方法について紹介します。
主要な分析法の講義とともに、広く普及しているフリーの統計ソフト・Rを使用した実演を行います。実際にデータを受講者に解析いただくことで、よりわかりやすく理解していただくことを目指します。
受講対象・レベル
本セミナーは以下の方々を対象としています。
(1)文献、レポート、カタログ等に出てくる統計的データ解析の結果を適切に読み取れるようになりたい方。
(2)これから自分で多変量解析に取り組みたい方。
(3)必要に迫られてデータ解析を我流でやっているが、独学ではわからないことが多く、困っている方。
また正しいかどうか自信がない方 など
習得できる知識
セミナープログラム
0. イントロダクション
0.1 多変量解析とは
0.2 企業実務における多変量解析の意義
0.3 このセミナーの内容、目標、進め方
0.4 ソフトウェア紹介
＜実演1＞ 統計ソフト Rの基本操作
1. 統計データの観察と要約 ～データを適切に表現し、わかりやすく伝える～
1.1 データの構造
1.2 データ解析の3つの段階
1.3 変数の観察と要約：量的な1変数
(1) 株の分析手法の基礎知識 度数分布表とヒストグラム
(2) 値の大きさを要約する ～平均とその他の方法～
(3) 値のばらつきを要約する ～標準偏差とその他の方法～
1.4 変数の観察と要約：量的な2変数
(1) 散布図と相関表
(2) 関係の強さを要約する ～相関係数～
1.5 変数の観察と要約：質的な1変数
(1) 度数分布とヒストグラム
(2) 株の分析手法の基礎知識 分布を要約する
1.6 変数の観察と要約：質的な2変数
(1) クロス表
(2) 関係の強さを要約する
1.7 変数の観察と要約：質的変数と量的変数
(1) 層別度数分布と箱ひげ図
(2) 層別の要約統計量を図示する
1.8 視覚化の役割
(1) 他人のための視覚化 ～図示の三原則～
(2) 自分のための視覚化
1.9 まとめ
2. 多変量データの視覚化 ～データ行列を一目で捉える～
2.1 イントロダクション
2.2 主成分分析
＜実演2＞主成分分析によるデータ行列の視覚化
2.3 主成分分析の考え方
2.4 主成分分析の用途
(1) 主成分分析の解釈を通じた変数の理解
(2) 主成分得点による個体の位置づけ
(3) 株の分析手法の基礎知識 主成分分析によるデータ行列の視覚化
(4) 主成分分析の応用例 ～製品選好マッピング～
2.5 まとめ
3. 統計的推測の基礎 ～データに基づき推測する～
3.1 母集団と標本
3.2 さまざまな統計的推測 ～推定と検定～
3.3 母平均についての推測
3.4 母分散についての推測
3.5 統計的推測と確率分布 ～正規分布とはなにか～
3.6 母平均についての推測はどのくらいあてになるか ～標準誤差とはなにか～
3.7 推測の「良さ」の2つの側面 ～正確性と精度～
3.8 まとめ
4. 因果関係の探索 ～データを生み出すメカニズムを探る～
4.1 イントロダクション
4.2 データから因果関係を推測できるか？
4.3 層別とその落とし穴
4.4 まとめ
5. 回帰分析の基礎 ～原因と結果の変数の関連性を評価し、施策立案に役立てる～
5.1 イントロダクション
5.2 回帰分析の考え方
＜実演3＞実験データの単回帰分析
5.3 重回帰分析の手順
(1) モデルの推定
(2) 性能の評価
(3) 変数の選択
(4) 妥当性の検討
＜実演4＞調査データの重回帰分析
5.4 まとめ
6. 隠れた構造を探る ～データの背後にある意味について推理する～
株の分析手法の基礎知識 株の分析手法の基礎知識 6.1 イントロダクション
6.2 因子分析
6.3 因子分析の手順
6.4 因子分析のしくみ
6.株の分析手法の基礎知識 5 因子分析の実際
6.6 まとめ
7. 多変量解析とのつきあい方
7.1 検証的アプローチと探索的アプローチ、どちらが良いか？
7.2 新しい手法を実務に展開するためには？
7.3 アドバイザーとどうつきあうか
7.4 どうやって勉強するか
＜質疑応答＞
■受講者の声
「大変わかりやすい講義だった。復習することで、かなりの部分が理解できると思われる」
「文系大で講義されていただけあり、説明が大変わかりやすかった」
「重回帰分析や主成分分析が分かりやすくて良かった」
「これまで何となくわからないまま行っていたこと・行っていなかったことがどんな意味を持つのかよく理解
できた」 等々
エルの米国株投資 早期FIREに至った投資術を解明
『日本株投資は５年くらい経験していますが、米国株投資は始めたばかり。 米国株投資の本を何冊か読みましたが、わたし的にはこの本が一番わかりやすかったです。 Q＆A形式で解説している基礎の基礎のパートから、元金融マンの著者ならではの視点を学べるパートまで、 投資経験者だからといって当たり前のことをバカにせず、ちゃんと取り上げている点がよかったです。 暗中模索状態の投資初心者であれば、本書を読んでおけば、 米国株投資に必要な基礎知識がひと通り得られると思います。 すでに投資をしている人なら「こんなことわかってるよ」と思われがちな内容も含みますが、 そういう点はバカにせず、あらためてきちんと踏まえておくくらいのほうがよいと個人的には思いました。 あと、著者の投資経験を通じて、著者の人となりが感じられる点も好感を持てました。 本のデザインはヤンチャな感じですが、とても落ち着いた内容で個人的にとても勉強になりました。 』
引用元：Amazon
一方で「銘柄分析の仕方が二番煎じ」「これでFIREは無理」などの意見も。
『内容はどの本にも書いてある事ばかり。 内容も薄い、この内容だとFIREは無理。 既出だか広瀬氏の本を購入された方が絶対に良い。』
引用元：Amazon
『一攫千金のような派手さはないですが、自分のペースとポリシーをもって地道にやること、またリスク許容しながら確実な投資について書かれていて一気に読みました。日本語・文章自体が綺麗なことも一因だと思います。 自分のできるところからやってみることが大事というメッセージを一定して感じました。 私はほぼインデックスの積み立て式の投資信託一辺倒ですが、少しこのやり方で自分の投資に組み込んでみようと思います。』
引用元：Amazon
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名前：エル 株の分析手法の基礎知識
年齢：54歳
家族構成：妻 子ども2人
投資歴：1991年頃、日本株（東京電力・新日鐵）で株式取引を開始。フィデリティやマーキュリーなどのアクティブファンドに熱中した時期あり。UNIQLOを展開するファーストリテイリングが東京（原宿）進出し、フリースブームを起こす前に同社株式に投資し相当額のキャピタル・ゲインを得る。しかし、サブプライムローン問題・リーマンショックに起因した内外株式の大幅下落の影響は回避できず一時資産は半減。2009年末復元し、その後資産は順調に増加し現在は米国個別株式中心に投資中。投資歴31年。
引用元：【L】米国株投資実践日記
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全くの初心者からでも大丈夫： 多変量解析入門【Rによる実演】
多変量解析とは、複数の変数からなるデータを統計的に分析する手法の総称です。多変量解析にはさまざまな手法が含まれ、その使われ方も、実務・研究の領域によって大きく異なります。概念・用語や用途が多様である点で、初心者が高いハードルを感じる分野でもあります。ともすれば、わけのわからない魔法のようにみえたり、難しいことばで素人をだますテクニックのようにみえてしまったりするでしょう。
しかし本来、多変量解析のそれぞれの手法は、手元のデータをある角度から理解しようとする工夫の集まりであり、個々の発想自体は難しいものではありません。また、それらは魔法でも詐術でもなく、一定の有用性と一定の限界を持つ道具にすぎません。
本セミナーでは、さまざまな多変量解析手法を、主にビジネス・ユーザの観点から幅広く紹介します。 株の分析手法の基礎知識
はじめに、理解・学習に必要な最低限の必要知識を解説します。
つぎに、多変量解析の用途を大きく次の3つにわけ、それぞれについて主要な手法を紹介します。
(1)データを視覚化する …データを適切に表現し、わかりやすく伝える
(2)因果関係を探る …原因と結果の関連性を評価し、施策立案に役立てる
(3)隠れた構造を探る …データの背後にあるしくみと意味について推理する
紹介にあたっては、手法の背後にある数理的基盤よりも、手法の選択のポイント、解釈上のポイントにより焦点を当てます。最後に、実務家にとって効果的な活用方法と学習方法について紹介します。
主要な分析法の講義とともに、広く普及しているフリーの統計ソフト・Rを使用した実演を行います。実際にデータを受講者に解析いただくことで、よりわかりやすく理解していただくことを目指します。
受講対象・レベル
本セミナーは以下の方々を対象としています。
(1)文献、レポート、カタログ等に出てくる統計的データ解析の結果を適切に読み取れるようになりたい方。
(2)これから自分で多変量解析に取り組みたい方。
(3)必要に迫られてデータ解析を我流でやっているが、独学ではわからないことが多く、困っている方。
また正しいかどうか自信がない方 など
習得できる知識
セミナープログラム
0. イントロダクション
0.1 多変量解析とは
0.2 企業実務における多変量解析の意義
0.3 このセミナーの内容、目標、進め方 株の分析手法の基礎知識
0.4 ソフトウェア紹介
＜実演1＞ 統計ソフト Rの基本操作
1. 統計データの観察と要約 ～データを適切に表現し、わかりやすく伝える～
1.1 データの構造
1.2 データ解析の3つの段階
1.3 変数の観察と要約：量的な1変数
(1) 度数分布表とヒストグラム
(2) 値の大きさを要約する ～平均とその他の方法～
(3) 値のばらつきを要約する ～標準偏差とその他の方法～
1.4 変数の観察と要約：量的な2変数
(1) 散布図と相関表 株の分析手法の基礎知識
(2) 関係の強さを要約する ～相関係数～
1.5 変数の観察と要約：質的な1変数 株の分析手法の基礎知識
(1) 度数分布とヒストグラム
(2) 分布を要約する
1.6 変数の観察と要約：質的な2変数
(1) クロス表
(2) 関係の強さを要約する
1.7 変数の観察と要約：質的変数と量的変数
(1) 層別度数分布と箱ひげ図
(2) 層別の要約統計量を図示する
1.8 視覚化の役割 株の分析手法の基礎知識
(1) 他人のための視覚化 ～図示の三原則～
(2) 自分のための視覚化
1.9 まとめ
2. 多変量データの視覚化 ～データ行列を一目で捉える～
2.1 イントロダクション
2.2 主成分分析
＜実演2＞主成分分析によるデータ行列の視覚化
2.3 主成分分析の考え方
2.4 主成分分析の用途
(1) 主成分分析の解釈を通じた変数の理解
(2) 主成分得点による個体の位置づけ
(3) 主成分分析によるデータ行列の視覚化
(4) 主成分分析の応用例 ～製品選好マッピング～
2.5 まとめ
3. 統計的推測の基礎 ～データに基づき推測する～
3.1 母集団と標本
3.2 さまざまな統計的推測 ～推定と検定～
3.3 母平均についての推測
3.4 株の分析手法の基礎知識 母分散についての推測
3.5 統計的推測と確率分布 ～正規分布とはなにか～
3.6 株の分析手法の基礎知識 株の分析手法の基礎知識 株の分析手法の基礎知識 母平均についての推測はどのくらいあてになるか ～標準誤差とはなにか～
3.7 推測の「良さ」の2つの側面 ～正確性と精度～
3.株の分析手法の基礎知識 8 まとめ
4. 因果関係の探索 ～データを生み出すメカニズムを探る～
4.1 イントロダクション
4.2 データから因果関係を推測できるか？
4.3 層別とその落とし穴 株の分析手法の基礎知識
4.4 まとめ
5. 回帰分析の基礎 ～原因と結果の変数の関連性を評価し、施策立案に役立てる～
5.1 イントロダクション
5.2 回帰分析の考え方
＜実演3＞実験データの単回帰分析
5.3 重回帰分析の手順
(1) モデルの推定
(2) 性能の評価
(3) 変数の選択
(4) 妥当性の検討
＜実演4＞調査データの重回帰分析
5.4 まとめ
6. 隠れた構造を探る ～データの背後にある意味について推理する～
6.1 イントロダクション
6.2 因子分析
6.3 因子分析の手順
6.4 因子分析のしくみ
6.5 因子分析の実際
6.6 まとめ
7. 多変量解析とのつきあい方
7.1 検証的アプローチと探索的アプローチ、どちらが良いか？
7.2 新しい手法を実務に展開するためには？
7.3 アドバイザーとどうつきあうか
7.4 どうやって勉強するか
＜質疑応答＞
■受講者の声
「大変わかりやすい講義だった。復習することで、かなりの部分が理解できると思われる」
「文系大で講義されていただけあり、説明が大変わかりやすかった」
「重回帰分析や主成分分析が分かりやすくて良かった」
「これまで何となくわからないまま行っていたこと・行っていなかったことがどんな意味を持つのかよく理解
できた」 等々
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