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結論から言うと：
- ボリンジャーバンドは移動平均±標準偏差×σで計算される指標で、pandasの rolling().mean()とrolling().std()で簡単に実装できる仕組みです
- バンド幅（Upper-Lower）でボラティリティの大小を定量的に把握できる
- RSIやMACDと組み合わせることで、売買シグナルの精度が上がる
ボリンジャーバンドとは（計算式）
ボリンジャーバンドは、移動平均線（MA）を中心に上下に標準偏差（σ）の倍数分の幅を持つバンドを描く指標です。一般的な設定は20日移動平均・2σです。
- 中央線（MA20）：過去20日間の終値の平均
- 上限線（Upper）：MA20 + 標準偏差 × 2
- 下限線（Lower）：MA20 − 標準偏差 × 2
統計的に価格の約95%がUpperとLowerの間に収まる仕組みです。
計算コード（20日・2σ）
import yfinance as yf
import pandas as pd
# データ取得（トヨタ・過去1年）
df = yf.download("7203.T", period="1y")
close = df['Close']
# ボリンジャーバンド計算
window = 20
df['MA20'] = close.rolling(window=window).mean()
df['STD20'] = close.rolling(window=window).std()
df['Upper'] = df['MA20'] + (df['STD20'] * 2)
df['Lower'] = df['MA20'] - (df['STD20'] * 2)
print(df[['Close', 'MA20', 'Upper', 'Lower']].tail(5))チャートに重ねて表示
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 6))
ax.plot(df.index, df['Close'], label='終値', color='black', linewidth=1)
ax.plot(df.index, df['MA20'], label='MA20', color='blue', linewidth=1.5)
ax.plot(df.index, df['Upper'], label='Upper(+2σ)', color='red', linestyle='--')
ax.plot(df.index, df['Lower'], label='Lower(-2σ)', color='green', linestyle='--')
# バンドを塗りつぶす
ax.fill_between(df.index, df['Upper'], df['Lower'], alpha=0.1, color='blue')
ax.set_title('ボリンジャーバンド（20日・2σ）')
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.savefig('bollinger.png')
print('保存: bollinger.png')バンド幅でボラティリティ確認
バンド幅（BandWidth）はUpperとLowerの差をMA20で割った値で、ボラティリティの大小を数値化できます。
df['BandWidth'] = (df['Upper'] - df['Lower']) / df['MA20']
print(df['BandWidth'].describe())BandWidthが小さい（バンドが収縮している）時期は、その後に大きな値動きが発生しやすい傾向がある仕組みです。
MACD・RSIとの組み合わせ
ボリンジャーバンドだけでは偽シグナルが多いため、MACD（トレンド系）やRSI（オシレーター系）と組み合わせるのが実践的です。たとえば「価格がLowerを下回り、かつRSIが30以下」という条件を組み合わせると、売られ過ぎの精度が向上する仕組みです。
筆者の検証メモ
yfinance 0.2.x以降、download()の戻り値がMultiIndexになる場合がある。その際はdf.columns = df.columns.get_level_values(0)でフラット化してから計算すると動作が安定した。rolling(20).std()はデフォルトでddof=1（標本標準偏差）を使う仕組みのため、母標準偏差を使いたい場合はddof=0を指定する。
【投資免責事項】本記事で紹介するコードおよび分析結果は情報提供を目的としたものであり、特定の銘柄への投資を推奨するものではありません。投資判断はご自身の責任で行ってください。
