移動平均（Moving Average）とは、データの変動を平滑化するために使用される統計的手法で、時系列データのトレンドを把握する際に役立ちます。
主に株価や売上データなどの分析で用いられ、短期的な変動によるノイズを取り除いて、データの全体的な傾向を見つけやすくします。
以下に、移動平均の基本的な概念や種類、使い方を記載します。
移動平均の基本概念
移動平均は、特定の期間のデータの平均値を計算し、それを時間軸に沿って徐々に更新していくことで、データの動きを滑らかに表示します。
例えば、株価データにおいて、過去5日間の平均株価を計算し、その平均値を毎日更新していくといった手法です。
こうすることで、日々の変動の影響を抑えながら全体のトレンドを視覚的に理解することができます。
移動平均の種類
移動平均には、いくつかの異なる計算方法があります。
代表的なものを紹介します。
単純移動平均（Simple Moving Average, SMA）
単純移動平均は、選んだ期間のデータの単純な平均を計算する方法です。
例えば、5日間の単純移動平均は、過去5日間のデータの合計を5で割って算出します。
計算がシンプルでわかりやすいという特徴がありますが、全てのデータに同じ重みを与えるため、データの古い部分も新しい部分も同じ影響を持ちます。
加重移動平均（Weighted Moving Average, WMA）
加重移動平均は、データに異なる重みをつけて平均を計算します。
例えば、直近のデータに高い重みを与え、古いデータには低い重みを与えることで、より最新のデータを重視した平均値を算出します。
この方法では、トレンドの変化に対してより敏感な移動平均を得ることができます。
指数移動平均（Exponential Moving Average, EMA）
指数移動平均は、最新のデータに対して指数的に重みを増加させる方法です。
直近のデータにより多くの重みを与え、過去のデータの影響を減少させることで、変化に対する追随が早くなります。
特に、金融市場の分析ではトレンドの転換点を早期に捉えるために使われることが多いです。
移動平均の使い方
移動平均は、次のような用途で使用されることが多いです。
トレンドの識別
移動平均は、データが上昇トレンドなのか、下降トレンドなのかを視覚的に判断するのに役立ちます。
例えば、移動平均線が右肩上がりであれば上昇トレンド、右肩下がりであれば下降トレンドと判断できます。
シグナルの生成
特定の移動平均線の交差をシグナルとして、売買のタイミングを判断する手法もあります。
例えば、株価などであれば、短期の移動平均線が長期の移動平均線を上抜けると「ゴールデンクロス」、逆に下抜けると「デッドクロス」と呼ばれ、買いシグナルや売りシグナルと解釈されます。
ノイズの除去
時系列データは通常、短期的な変動（ノイズ）を含んでいます。
移動平均を使用することで、こうしたノイズを除去し、データの基調を把握しやすくなります。
移動平均の計算方法の選び方
移動平均の期間や種類を選ぶ際には、分析の目的によって適切な方法を選ぶことが重要です。
- 短期の移動平均（5日や10日）
直近のデータに敏感に反応するため、トレンドの転換点を早く捉えるのに向いていますが、ノイズの影響を受けやすいです。 - 長期の移動平均（50日や200日）
ノイズを減らして大きなトレンドを把握するのに適していますが、トレンドの変化に遅れて反応する傾向があります。 - 加重移動平均や指数移動平均
トレンドを迅速に捉えるため、より最新のデータを重視したい場合に適しています。
実際の使用例
移動平均は、株価チャート、売上データの分析、季節性の調整など、幅広い分野で使用されています。
たとえば、売上データに移動平均を適用することで、月ごとの変動を平滑化し、年ごとの成長トレンドを把握することができます。
まとめ
移動平均は、データの変動を平滑化し、全体のトレンドを視覚的に把握するための指標です。単純移動平均、加重移動平均、指数移動平均など、用途に応じて適切な手法を選ぶことで、より正確なデータ分析が可能になります。
