EMA（指数平滑移動平均）の使い方や計算方法。Pythonを使ってEMAを計算してみよう。
こんばんは、新米データサイエンティスト（@algon_fx）です。今日もしっかりジムに行けて、7.3km走ってきました。気づいたら4月も中旬で、あっという間に今月も終わってしまいますね。もっとペースを早く勉強をしなくてはですね。
さて、今日も特徴量としてのテクニカル指標シリーズとして、「EMA（指数平滑移動平均）」をPythonを使って計算してみます。EMAは以前にPythonで書いた単純移動平均の兄弟分ですね。参考までにですが、EMAはExponential Moving Averageと呼ばれています。
では、早速、EMAをPythonで書いてみましょう！
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EMA（指数移動平滑平均）とは？
単純移動平均（Simple Moving Average）では、「単純」に所定の期間の為替レートの平均値を計算しました。例えば50分単純移動平均では、50分間のレートの価格を「平等に」扱って計算をしましたよね？
では、ここで一つ考えてみてください。
50分前の為替レートと1分前のレートがあったとして、どちらが「現在のレート」に対して重視した方が良いでしょうか？パッと考えてみても、やはり直近のレートの方を重視して、50分前の影響力は低めにしたいですよね？
この考えがEMA（指数移動平滑平均）の考え方です。分かりやすい！そしてこういう考え方、好き！では、このEMAですが、為替レートからどのように計算をすれば良いのかをみていきましょう。
EMAの計算方法
もはや名前を見たらそれとなく計算式も浮かびそうですが、想像通り「Exponential（指数）」的に為替レートを「減少」させて平均値を計算します。
単純移動平均（SMA）と指数平滑移動平均（EMA）の計算の違いをみて見ましょう。
SMAは単純に全ての時間のレートを「平等」に対して平均値を求めるので、下記の計算式で求めることが可能です。（レートの期間を分とした場合）
SMA =（2分前終値＋1分前終値＋現在終値）÷ 3分
*移動平均の期間を3分とした場合
では、指数平滑移動平均ではどのような計算をするのか？下記の式がEMAの計算式となっています。ちょっと一見複雑な計算式に見えますが、期間のnとαの計算のみ分かれば、特に問題ないですよね。（レートの期間を分とした場合）
EMA ＝ 1分前のEMA+α(現在の終値－1分前のEMA)
*移動平均の期間をn
*α=2÷(n+1)
EMAの使い方
EMAですが、基本的な使い方はSMAと大きく違いはありません。ただし、計算方法で見てわかった通り、EMAは直近の価格に比重を置いて計算をしているため、SMAに比べて直近の値動きに敏感！EMAを使う時は非常に重要なポイントかと思うので、しっかり理解をしておきましょう。
下記のチャートですが、1分足のドル円に対して9分期間のEMA（赤）と26分期間のEMA（緑）を表示させています。
青矢印のポイントですが、短期（赤色EMA9）が長期（緑色EMA26）を上から下へ突き破っていますね。このようなポイントは売りシグナルで、いわゆる「デッドクロス」です。
対して赤色矢印では逆に短期（赤EMA9）が長期（緑色EMA26）を下から上へ突き破っている＝ゴールデンクロス（買いサイン）が出ています。
SMAとEMAの交差ポイント後の為替レートの値動きの比較をいつかやってみようかと思います。また移動平均がハマる期間（一般的には9と26）も検証してみたい。
では、最後にいよいよPythonを使ってEMAを書いて見ましょう。
EMAをPythonのPandasとNumpyで書いてみる
今回も前回のボリンジャーバンドで使ったドル円のデータセットを使って、EMAを書いてみましょう。データセットの取得方法はこちらの記事をご参照ください。
では、指数平滑移動平均（EMA）の計算をしてみましょう。今回ですが、PandasとNumpyを使います。まずはライブありを読み込む。（使わないのもあるので、適宜、
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#ライブラリ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt |
んでおきまりの USD_JPY_Week2.csv を読み込んで処理してあげましょう。ファイルは上のリンクで生成が可能です。
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# ドル円のレートをCSVからデータフレーム変換 # ティックから1分足へ変更してあげる df = pd.read_csv('USD_JPY_Week2.csv', index_col='DateTime', names=['Tid', 'Dealable', 'Pair', 'DateTime', 'Buy', 'Sell'], skiprows=1) df.index = pd.to_datetime(df.index) del df['Tid'] del df['Dealable'] del df['Pair'] min_1 = df.resample('1Min', how='ohlc') buy_1min = min_1.xs('Buy', axis=1, drop_level=True) buy_1min_s = buy_1min[0:100] buy_1min_s = buy_1min_s.fillna(method='ffill') |
次はいよいよEMAです。EMAですが、Pandasの ewm() の関数に span として期間を指定してあげて、 mean() を使って平均をとります。
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ema = pd.DataFrame() ema['close'] = buy_1min_s['close'] ema['ema_26'] = buy_1min_s['close'].ewm(span=26).mean() ema['ema_9'] = buy_1min_s['close'].ewm(span=9).mean() |
では、Pandasの plot() で簡単に確認して見ましょう。
ちゃんとEMAのショート9とロング26が表示されていますね！
まとめと次へ
さて、今回は指数平滑移動平均（EMA）の概要と基本的な使い方、さらにPandasとNumpyを使ってEMA9とEMA26の計算をしてみました。
記事内には載せていないのですが、Ta-LibでもEMAを計算して確認して見た所…なぜか数値が若干ことなっており…上で計算したPandasのやり方が正しいか要検証が必要そうです。
海外のサイトで調べて見たら、どうやら同様の現象が起きているのが確認できたので、ひょっとするとTa-LibのEMAは少し特殊な計算方法を用いている可能性もありますね。
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