ATR（Average True Range, 真の値幅）

ATR は、通貨ペアの当該時間軸におけるボラティリティを絶対値（pips や円）で数値化する指標です。損切幅、利確幅、ポジションサイズの基準に使います。方向性は持たず、値幅の期待値を表します。時間帯や曜日で強い偏りがあるため、単一の値で運用しないのが実践的です。

価格の下にATRを表示したイメージ。トレンド期に上昇し、レンジで低下する。

架空データによるイメージ図（実際の相場データではありません）。下段が ATR。ボラティリティが拡大する局面で上昇し、収縮で低下する例。

定義

ATR は Wilder が1978年の New Concepts in Technical Trading Systems で発表した、ボラティリティの絶対値尺度です。前日終値を含む「真の値幅」を Wilder 平均で平滑します。

True Range（TR）

TR は3つのうちの最大値です。ギャップ（前日終値との差）を組み込むのが、単純な高安差（Range）との違いになります。

$\text{TR}_t = \max\left(H_t - L_t,\ |H_t - C_{t-1}|,\ |L_t - C_{t-1}|\right)$

高安差 $H_t - L_t$ ：当日の値幅
前日終値からの上方向ギャップ $|H_t - C_{t-1}|$ ：前日終値から当日高値
前日終値からの下方向ギャップ $|L_t - C_{t-1}|$ ：前日終値から当日安値

FX は24時間市場のため、ギャップは基本的に週末をまたぐときだけ発生します（月曜寄付と金曜クローズ）。日中足では $H - L$ と TR がほぼ一致することが多くなります。

Wilder 平均

TR を Wilder 平均（ $\alpha = 1/n$ ）で平滑した値が ATR です。

$\text{ATR}_t = \text{ATR}_{t-1} + \frac{\text{TR}_t - \text{ATR}_{t-1}}{n}$

初期値は最初の $n$ 個の TR の単純平均です。pandas では ewm(alpha=1/n, adjust=False) が対応します。

$\text{ATR}_t = \widetilde{\text{TR}}_t\quad (\alpha = 1/n)$

ATR の性質

常に非負：TR は非負なので ATR も非負
方向を持たない：上下どちらのボラティリティも同じように高める
単位は価格：USD/JPY なら円（例：ATR = 0.85 なら 85 pips）
時間足に依存：15分足 ATR と日足 ATR は別物として扱う

パラメータと期間

パラメータ	標準	意味
`n`	14	Wilder 平均の期間
平均法	Wilder	pandas では `ewm(alpha=1/n, adjust=False)`
価格	H/L/C	高値、安値、終値。始値は使わない

USD/JPY の時間足別の目安です（2020〜2025 平均、参考値。実際の相場環境で変動します）。

時間足	期間	平均的 ATR（pips）	主な用途
5分	14	3〜8	短期スキャルの損切幅、東京仲値通過後の値幅期待値
15分	14	8〜15	デイトレのストップ幅、ロンドンオープン初動の目安
1時間	14	20〜40	当日のレンジ想定、日中トレーリング
4時間	14	40〜90	スイングの利確幅、週内の値幅期待値
日足	14	60〜150	ポジションサイジング、月次のボラ環境判定

上記は普通の日の目安です。指標発表日（FOMC、NFP、CPI）、介入警戒帯、金曜のロンドンフィックス周辺では 1.5〜3 倍になります。

シグナル

ATR はシグナル指標ではなく値幅指標です。単体で売買判断を作らず、他指標の補助に使います。

損切幅の設計

短期ブレイクエントリー：損切 = 直近スイングロー ± ATR × 0.5
押し目買い、戻り売り：損切 = エントリー ± ATR × 1.5〜2.0
スイングエントリー：損切 = エントリー ± ATR × 2.0〜3.0

ATR × 定数は「反対方向へどれだけ動けば異常か」の目安です。ATR × 1 は日常的な値幅内なので損切に使うと刈られやすく、ATR × 2 以上を目安にします。

利確幅とリスクリワード

利確：損切幅 × リスクリワード比（2:1 なら損切 20pips に対し利確 40pips）
ATR ベースのトレーリング：Chandelier Exit = 直近 N 本高値 - ATR × 3
時間足移行：15分ストップから1時間トレーリングへ

ポジションサイジング

$\text{Lot} = \frac{\text{口座残高} \times \text{リスク\%}}{\text{損切幅 (pips)} \times \text{pip 価値}}$

ATR × k を損切幅として代入する
リスク% は 1〜2% が標準
ATR が上昇（ボラ拡大）するほど Lot は小さくなる
ATR が縮小（ボラ収縮）するほど Lot は大きくなる。スクイーズ後のブレイクで過大リスクにならないよう、ATR 拡大への保険（最大 Lot cap）を設ける

ボラティリティレジーム判定

ATR が過去 60 本の下位 20%：低ボラ（スクイーズ候補）
ATR が過去 60 本の上位 20%：高ボラ（指標周辺、イベント発生後）
ATR の急上昇：レジーム変化の初期兆候
ATR の急下降：トレンド終盤、エネルギー枯渇

USD/JPY での使いどころ

USD/JPY は時間帯で ATR が明確に変化します。時間帯を分けて ATR を扱います。

時間帯別 ATR 分布（15分足の典型）

時間帯（JST）	相対 ATR	特徴
06:00〜08:00	0.4〜0.6 倍	東京朝の閑散帯
09:00〜10:00	1.5〜2.0 倍	東京仲値ラッシュ
10:00〜14:00	0.6〜0.9 倍	東京昼のレンジ
15:00〜16:00	0.8〜1.2 倍	ロンドン参入前
16:00〜18:00	1.5〜2.5 倍	ロンドンオープン
21:30〜24:00	1.5〜3.0 倍	NY オープンと指標
00:00〜06:00	0.5〜0.8 倍	NY 引け後から東京前

15分足で $n=14$ の ATR は過去 3.5 時間の平均値幅です。時間帯をまたぐと ATR に混ざった値が入ります。時間帯別 ATR を別途集計するのが実務的です。

東京仲値（JST 09:55）

09:00〜09:30 の ATR は仲値が効いておらず基準線に近い
09:30〜10:00 で急上昇するのが典型
損切は仲値通過後の ATR で再計算する

ロンドンオープン（JST 16:00）

15:30 時点の ATR × 1.5〜2.0 がロンドン初動の想定値幅
スクイーズ後のブレイクでは ATR ベース損切だと引っかかりやすいので、直近レンジの構造的な損切と組み合わせる
ロンドン初動でエントリーする場合、ATR × 1 の狭い損切は騙しで刈られやすい

NYオープン（JST 22:30）と指標発表

指標発表前 30 分は ATR が縮小することが多い（待機）
指標発表後 5〜10 分で ATR が 3〜5 倍に跳ねる
指標発表直後の 1〜2 本を無視して確定値幅を確認するのが安全
指標日はポジションサイズを縮小する（通常 Lot ÷ 2 など）

日足 ATR とスイング設計

日足 ATR ≈ 100 pips ならスイング利確目標 200〜300 pips
日足 ATR ≈ 60 pips なら利確目標 120〜180 pips
日足 ATR が過去 3 か月の最低水準ならレンジ相場。スイングよりデイトレ向き

落とし穴

True Range と Range の混同： $H - L$ だけで計算すると週明けのギャップを取り込めない。TR は必ず前日終値との差も比較する
Wilder 平均と単純平均の混同：SMA(TR, 14) は SMA-ATR になる。Wilder ATR とは値も反応速度も異なる。pandas では ewm(alpha=1/n, adjust=False) を使う
初期値の欠落：Wilder 平均は最初の $n$ 期間で値が安定しない。実装で warm-up として最初の $n \times 2$ 期間は NaN 扱いにする
単位の混同：USD/JPY で「ATR = 0.85」と表示されたら 85 pips（1 pip = 0.01 円）。EUR/USD なら「ATR = 0.0060」が 60 pips（1 pip = 0.0001）。桁を間違えると損切幅が 10 倍になる
時間帯を無視した ATR 運用：東京昼の ATR を NY 時間で使うと過小、NY 時間の ATR を東京昼で使うと過大になる。時間帯別 ATR の集計が必要
指標発表日を平常時と同じ ATR で運用：指標日は ATR × 2〜3 が普通。損切幅を通常運用したまま指標に突入するとロット過大
ATR ベース損切だけを絶対視する：ATR × 2 の損切がレンジ下限より狭い場合、構造的損切（直近スイングロー）に上書きする
多通貨ペアで同じ k を使う：EUR/USD（日足 ATR ≈ 60 pips）と GBP/JPY（日足 ATR ≈ 200 pips）では k=2 の意味が違う。ペアごとの ATR 分布を確認する
ボラ拡大時に利確を伸ばす誤解：ATR 上昇はイベントノイズによる一時的な値幅拡大の可能性がある。トレンドが本物とは限らない
教科書シグナルの過信：検証では ATR ベースのボラティリティフィルタは移動平均系ルールで有意な改善を出さなかった。ATR はリスク管理の絶対値尺度として使い、エントリーシグナルとして単体依存しない

Python 実装スケッチ

import numpy as np
import pandas as pd


def true_range(high: pd.Series, low: pd.Series, close: pd.Series) -> pd.Series:
    prev_close = close.shift(1)
    tr = pd.concat(
        [
            (high - low),
            (high - prev_close).abs(),
            (low - prev_close).abs(),
        ],
        axis=1,
    ).max(axis=1)
    return tr


def atr(
    high: pd.Series,
    low: pd.Series,
    close: pd.Series,
    n: int = 14,
) -> pd.Series:
    tr = true_range(high, low, close)
    return tr.ewm(alpha=1.0 / n, adjust=False, min_periods=n).mean()

adjust=False で Wilder 平均に一致させます。min_periods=n で warm-up 期間を NaN にします。

損切幅とポジションサイジング用のヘルパー例です。

def stop_from_atr(
    entry_price: float,
    atr_value: float,
    direction: str,          # "long" or "short"
    k: float = 2.0,
) -> float:
    if direction == "long":
        return entry_price - k * atr_value
    return entry_price + k * atr_value


def position_size(
    account_balance: float,
    risk_pct: float,          # 0.01 = 1%
    stop_distance: float,     # 損切幅 (価格単位)
    pip_value_per_lot: float,
    pip_size: float = 0.01,   # USD/JPY
) -> float:
    risk_amount = account_balance * risk_pct
    stop_pips = stop_distance / pip_size
    return risk_amount / (stop_pips * pip_value_per_lot)

時間帯別 ATR の集計例です。

def atr_by_hour(df: pd.DataFrame, atr_col: str = "atr") -> pd.Series:
    """15分足など下位足の DataFrame から時間帯別 (JST hour) ATR を集計する。"""
    return df.groupby(df.index.tz_convert("Asia/Tokyo").hour)[atr_col].mean()

参考

J. Welles Wilder Jr., New Concepts in Technical Trading Systems, Trend Research, 1978
Chuck LeBeau — “Chandelier Exit”（トレーリングストップの原典）
Investopedia — “Average True Range (ATR)”
StockCharts — “ATR”
pandas documentation — pandas.Series.ewm