ジグザグ

最終更新 2020-03-11 読了時間 2 分

まとめ

ZigZag は、株価の細かな上下を無視して「直前の高値・安値から一定割合以上動いたときだけ転換点とみなす」インジケーターで、転換点どうしを直線で結ぶとトレンドの骨格だけが残ります。このページでは zigzag ライブラリの peak_valley_pivots(trmd["Close"], 0.03, -0.03) を使い、TORM plc（TRMD）の 2023 年以降の終値から 3% 以上の反転点を検出します。返り値は各日に +1（ピーク）・−1（バレー）・0（転換点ではない）を付けた配列で、0 でない日だけを ax.plot で結ぶと mplfinance のローソク足の上に緑のジグザグ線が重なります。閾値の 0.03 を 0.05 に広げれば小さなスイングが消え、0.01 に狭めればほぼ毎日が転換点になるという感度の調整が、この 1 つの引数で行えます。

直感 #

山道を歩いた記録を地図に描くとき、1 歩ごとの蛇行まで描くと線がつぶれて読めませんが、「ここで登りから下りに変わった」という峠と谷だけを結べば道の形が分かります。ZigZag はこれを株価で行います。終値が直前の安値から 3% 以上上がったらそこを「谷」として確定し、直前の高値から 3% 以上下がったらそこを「山」として確定します。3% 未満の値動きは転換と見なさないため、ローソク足のノイズが消えて、上昇スイングと下降スイングの長さだけが見えてきます。

TRMD.csv の終値 peak_valley_pivots(close, 0.03, -0.03) 各日に +1 / −1 / 0 のラベル 0 でない日だけを取り出す mplfinance のローソク足に緑線で結ぶ

ZigZagをプロットする #

ZigZagライブラリを使用してジグザグをプロットします。株価のデータとしてTORM plc (TRMD)のデータを使用しています。Yahoo Finance の「Historical Data」からダウンロードした CSV は Date・Open・High・Low・Close・Adj Close・Volume の 7 列で、mplfinance はこの列名をそのまま認識します。

ジグザグの見方・使い方

https://github.com/jbn/ZigZag

次のコードは、CSV を読み込んで日付をインデックスにし、先頭 5 行を表示してデータの形を確認します。

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import mplfinance as mpf
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib.dates import DateFormatter
from zigzag import peak_valley_pivots

# TORM plc (TRMD)
trmd = pd.read_csv("TRMD.csv", index_col="Date")
trmd.index = pd.to_datetime(trmd.index)
trmd.head(5)

コードの解説番号をクリックすると、コード内の該当行がハイライトされます。

1 行目ローソク足は mplfinance に任せる
mplfinance は Open・High・Low・Close の 4 列からローソク足を描く matplotlib の拡張で、pip install mplfinance で入ります。素の matplotlib でローソク足を描くには 1 日ごとに矩形とヒゲを置く必要があり、数十行のコードになります。
6 行目転換点の検出関数を読み込む
zigzag パッケージ（pip install zigzag）の peak_valley_pivots が、このページの中心になる関数です。終値の配列と上方向・下方向の閾値を受け取り、各日が山・谷・それ以外のどれかを返します。
9-10 行目日付を DatetimeIndex にしないと mplfinance が受け付けない
index_col="Date" で日付列をインデックスにし、pd.to_datetime で文字列から日付型に変換しています。mpf.plot はインデックスが DatetimeIndex であることを前提にしており、文字列のままだと “Expect data.index as DatetimeIndex” というエラーで止まります。
11 行目列名と欠損の有無を先に確認する
head(5) で下の表のように 2023-02-17 からの 5 営業日を表示し、Close 列が 32.06 → 34.69 と動いていることを確かめます。Yahoo Finance の CSV は休場日が行ごと抜けるだけで NaN は入らないので、このまま peak_valley_pivots に渡せます。

	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
Date
2023-02-17	32.080002	32.669998	31.760000	32.060001	25.389601	206600
2023-02-21	32.490002	33.250000	31.840000	32.119999	25.437117	240900
2023-02-22	32.709999	32.759998	31.110001	31.450001	24.906519	340400
2023-02-23	33.380001	34.639999	33.330002	34.299999	27.163548	496600
2023-02-24	34.889999	34.965000	34.290001	34.689999	27.472404	338000

ローソク足に ZigZag を重ねる #

次のコードは、ローソク足を描いた軸を returnfig=True で受け取り、終値から ±3% の転換点を検出して、転換点どうしを緑の直線で結びます。

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def plot_zigzag(ax, X, p):
    """zigzagをプロット
    args:
        ax: axis
        X: pandas.Series
        p: pivots index
    """
    ax.plot(np.arange(len(X))[p != 0], X[p != 0], "g-", linewidth=1)
    return ax

fig, axes = mpf.plot(
    trmd, type="candle", style="starsandstripes", figsize=(12, 4), returnfig=True
)

pivots = peak_valley_pivots(trmd["Close"], 0.03, -0.03)
axes[0] = plot_zigzag(axes[0], trmd["Close"], pivots)

コードの解説番号をクリックすると、コード内の該当行がハイライトされます。

8 行目転換点の日だけを取り出して直線で結ぶ
p != 0 は山（+1）か谷（−1）の日だけ True になるマスクで、横軸の位置 np.arange(len(X)) と終値 X の両方に同じマスクをかけています。"g-" は緑の実線の指定で、転換点と転換点の間は plot が直線で補間するため、間の日々の値動きは線に現れません。横軸に日付ではなく 0 からの連番を使うのは、mplfinance が既定で休場日を詰めて描くため、連番で位置を合わせないと線がローソク足からずれるからです。
11-13 行目returnfig=True で軸を受け取って上書きできるようにする
mpf.plot は通常その場で図を表示して終わりますが、returnfig=True を付けると fig と軸のリスト axes を返します。axes[0] が価格のパネルで、ここに後から plot_zigzag で線を足しています。style="starsandstripes" は陽線を青、陰線を赤に塗る配色で、緑の ZigZag 線が重なっても見分けがつきます。
15 行目±3% の閾値が感度を決める
peak_valley_pivots(close, 0.03, -0.03) は、直前の谷から 3% 以上上がったらその谷を確定し、直前の山から 3% 以上下がったらその山を確定します。返り値は終値と同じ長さの配列で、山が +1、谷が −1、その他が 0 です。0.03 を 0.05 にすると 5% 未満のスイングが消えて線の折れ曲がりが減り、0.01 にすると 1% の値動きでも折れるのでローソク足の形に近づいて意味を失います。上下の閾値を 0.03 と −0.05 のように非対称にして、下落だけ大きな動きを拾う使い方もあります。
16 行目最後の点は「仮の転換点」として読む
plot_zigzag が返す軸を axes[0] に戻していますが、同じオブジェクトなので代入は確認の意味合いです。注意したいのは、配列の末尾は閾値に達していなくても暫定的に転換点として扱われる点で、図の右端の最後の 1 本は翌日以降のデータで消えたり位置が変わったりします。

ZigZagをプロットするの図

図の読み方 #

緑の線が折れ曲がる点が、終値が直前の極値から 3% 以上反転した日です。線の 1 区間が 1 つのスイングで、上向きの区間が長く下向きの区間が短ければ、上昇トレンドの中の押し目が 3% 以内で収まっていたことを意味します。ローソク足の細かな上下は線に反映されないので、線の傾きと区間の長さだけを見ればトレンドの強さと転換の頻度を比べられます。