ボリンジャーバンド：構造とプロフェッショナル活用
ボリンジャーバンドは、1980年代初頭に資本市場アナリストとして活動していたジョン・ボリンジャーによって開発された。彼の目的は、価格が相対的に高いのか低いのかを体系的に判断する手法を確立することだった。従来のテクニカル指標では、この問いに一貫して答えることが難しかった。
ボリンジャーの革新以前、トレーダーは移動平均の上下に一定の割合（例：3％や5％）で固定幅のエンベロープを描画していた。安定した市場環境では有効だったが、これらの静的バンドは市場ボラティリティが常に変化するという重要な現実を反映できなかった。
ボリンジャーの核心的な洞察は、固定オフセットを価格の統計的標準偏差というボラティリティ指標に置き換えることだった。価格分散に基づいてバンド幅を調整することで、高ボラティリティ時には拡大し、静穏期には収縮する。この適応型構造により、市場環境の変化にリアルタイムで対応できる。
1980年代後半から1990年代にかけて主要チャートプラットフォームに統合されると、ボリンジャーバンドは広く普及した。2011年には、その現代テクニカル分析への貢献が評価され、CMT協会よりダウ賞を受賞している。
計算フレームワーク
ボリンジャーバンドは価格チャート上に直接描画される3本のラインで構成される。設定には通常、期間（一般的に20）、移動平均の種類（デフォルトは単純移動平均）、および乗数（通常2）が用いられる。
中央バンドは終値の20期間単純移動平均（SMA）であり、トレンドの基準線として機能する。
上限バンドと下限バンドは、移動平均に対して2標準偏差を加減して算出される。標準偏差も同じ期間で計算されるため、ボラティリティ測定とトレンド基準が整合する。
デフォルト設定（20,2）では、直近20期間の価格分散のうち2標準偏差の範囲を反映する。
統計的背景と解釈
2標準偏差を用いる場合、約95％の価格がバンド内に収まるとよく言われる。これは正規分布において±2標準偏差内に95.45％の値が含まれるという前提に基づく。
しかし実際の金融市場は完全な正規分布には従わない。リターン分布はファットテール特性を持ち、極端な価格変動は理論より頻繁に発生する。また、ボリンジャーバンドはローリング計算に基づき、非定常な価格水準に適用される。
したがって解釈は確率論的というより文脈的である。バンド接触やブレイクは反転を保証するものではない。それは価格が直近ボラティリティに対して拡張していることを示すシグナルである。バンドは、現在の市場環境における相対的位置を測定している。
プロフェッショナル活用法
トレンド相場では、ボリンジャーバンドは順張りツールとして最も有効に機能する。
「スクイーズ」はバンド幅が著しく縮小する現象で、ボラティリティ圧縮を示す。ボラティリティは循環的であるため、収縮局面の後には拡大が続くことが多い。スクイーズからのブレイクは新たなボラティリティ局面の始まりを示唆するが、方向性の確認には他指標が必要である。
強いトレンド下では、価格が上昇トレンドで上限バンド沿い、下降トレンドで下限バンド沿いを「ウォーク」することがある。この場合、バンド接触は勢いの強さを示し、反転の兆候とは限らない。確認なしの逆張りはリスクが高い。
レンジ相場では、平均回帰戦略として機能する。WボトムやMトップは、バンド端での勢いの弱まりを示す典型例である。2回目の安値が下限バンドに届かない、あるいは2回目の高値が上限バンドに届かない場合、特にモメンタムのダイバージェンスが確認されれば反転の可能性が高まる。
他ツールとの統合
ボリンジャーバンドは単体よりも統合分析で効果を発揮する。
RSI、MACD、ストキャスティクスなどのモメンタム系オシレーターは、バンド接触が継続か反転かを判断する補助となる。特にバンド端でのダイバージェンスは有効なシグナルとなる。
トレンドラインは構造的確認を提供する。下降トレンドラインのブレイクと同時に価格が中央バンドを上抜ける場合、強気継続シグナルの信頼性が高まる。トレンドラインとバンド極値のコンフルエンスは、支持・抵抗ゾーンの重要性を高める。
静的サポート・レジスタンスも信頼性を強化する。既存の支持帯付近での下限バンド接触は単独シグナルよりも重みを持つ。トレンド相場では中央バンドが動的支持・抵抗として機能することが多い。
まとめ
ボリンジャーバンドは、テクニカル分析において最も汎用性の高いツールの一つである。ボラティリティ調整型構造により、静的エンベロープの限界を克服し、順張りおよび逆張り双方の環境で機能する。
重要なのは規律ある解釈である。バンドは価格が直近ボラティリティに対してどこに位置しているかを示すものであり、次にどこへ向かうかを保証するものではない。モメンタム分析、構造水準、そして一貫したリスク管理と組み合わせることで、さまざまな市場環境において継続および反転機会を特定するための体系的フレームワークとなる。