RSI（Relative Strength Index, 相対力指数）

RSI は、上昇幅と下落幅のバランスから価格の過熱感、勢い、反転候補を数値化するオシレーターです。単体で売買するより、上位足の方向、水平線、時間帯と組み合わせるのが実践的です。

価格チャートの下にRSI(14)のサブパネルを表示したイメージ。RSIが30を割る売られすぎ、70を超える買われすぎの領域が色分けされている。

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 RSI(14)。30以下（売られすぎ）と70以上（買われすぎ）を色で示している。

定義

RSI は J. Welles Wilder Jr. が1978年に発表したモメンタム系オシレーター。直近 $n$ 本の上昇幅と下落幅を平滑化し、0 から 100 の範囲に正規化します。

価格を終値 $P_t$ とします。

$\Delta_t = P_t - P_{t-1}$

$U_t = \max(\Delta_t, 0), \quad D_t = \max(-\Delta_t, 0)$

Wilder RSI では、上昇幅 $U_t$ と下落幅 $D_t$ を Wilder スムージング で平均します。これは通常の EMA と同じ再帰形ですが、平滑化係数は $\alpha = 1/n$ を使います。

$\text{AvgGain}_t = \alpha U_t + (1 - \alpha)\text{AvgGain}_{t-1}, \quad \alpha = \frac{1}{n}$

$\text{AvgLoss}_t = \alpha D_t + (1 - \alpha)\text{AvgLoss}_{t-1}, \quad \alpha = \frac{1}{n}$

$RS_t = \frac{\text{AvgGain}_t}{\text{AvgLoss}_t}$

$RSI_t = 100 - \frac{100}{1 + RS_t}$

RSI は上昇幅の平均が下落幅の平均より大きいほど高くなる
$RSI = 50$ は上昇圧力と下落圧力がほぼ均衡している状態
$RSI = 70$ 以上は買われすぎ、 $RSI = 30$ 以下は売られすぎとして扱う
強いトレンドでは 70 以上や 30 以下に張り付くため、逆張りシグナルとして機械的に使わない

Wilder 版と Cutler 版

Wilder 版は $\alpha = 1/n$ の再帰 EMA で平均上昇幅と平均下落幅を更新します。Cutler 版は同じ $U_t$ / $D_t$ を SMA で平均します。Cutler 版は開始位置への依存が小さいですが、Wilder 版とは値がわずかに異なります。チャートソフトの RSI は通常 Wilder 版を前提にします。

代表的な期間

期間	呼称	主な用途
7 / 9	短期 RSI	スキャル、東京時間の短期反転、過敏な行き過ぎ判定
14	標準 RSI	Wilder 標準。日足、1H、15分足で最も使われる
21	中期 RSI	ノイズを抑えたデイトレ、ロンドン以降の流れ確認
25 / 28	中長期 RSI	4H、日足のスイング、トレンド中の押し目/戻り目判定
50	長期 RSI	大局のモメンタム確認。売買タイミングより環境認識向き

USD/JPY は 14 RSI を基準に、短期売買では 9 RSI、4H 以上では 21 / 25 RSI を使うと整理しやすくなります。

シグナル

買われすぎ / 売られすぎ

RSI 70 以上：買われすぎ。上昇の勢いが強いが、短期反落の候補にもなる
RSI 30 以下：売られすぎ。下落の勢いが強いが、短期反発の候補にもなる
RSI 80 / 20：強いトレンドや指標発表後の極端な行き過ぎ判定に使う
70 到達だけで売らない。30 到達だけで買わない。価格の節目と反転足を必ず確認する

センターライン

RSI 50 はモメンタムの分岐線です。

50 超え：上昇圧力が優勢
50 割れ：下落圧力が優勢
上昇トレンドでは 40〜50 が押し目帯になりやすい
下落トレンドでは 50〜60 が戻り売り帯になりやすい

ダイバージェンス

価格と RSI の方向が食い違う状態。勢いの鈍化を示します。

弱気ダイバージェンス

価格は高値更新
RSI は高値切り下げ
上昇の勢いが鈍化している。高値圏の利確、売り準備に使う

強気ダイバージェンス

価格は安値更新
RSI は安値切り上げ
下落の勢いが鈍化している。安値圏の利確、買い準備に使う

ダイバージェンスは反転確定ではありません。水平線、トレンドライン、ローソク足の反転パターンと組み合わせます。

RSI のレンジシフト

強い上昇トレンドでは RSI が 40〜80 の範囲で推移しやすく、強い下落トレンドでは 20〜60 の範囲で推移しやすくなります。

上昇トレンド: RSI 40〜50 への低下を押し目候補にする
下落トレンド: RSI 50〜60 への上昇を戻り売り候補にする
レンジ相場: RSI 70 / 30 を逆張り候補にする

相場の地合いによって基準線を固定しないこと。トレンド中の 70 は売りシグナルではなく、買いの強さそのものとして扱います。

フェイラースイング

RSI が極端値をつけた後、再度同方向に伸びきれずに反転する形です。

強気フェイラースイング

RSI が 30 を下回る
RSI が 30 を上回って反発する
RSI が再度下げるが前回安値を割らない
直近の RSI 高値を上抜ける

弱気フェイラースイングは反転。

価格ではなく RSI 自体の高値、安値の構造を見ます。レンジ終盤の反転確認に使います。

USD/JPY での使いどころ

東京仲値（JST 09:55）：実需フローで一方向に伸びた後、RSI 70 以上または 30 以下から反転しやすい。仲値前の伸びを追いかけるより、仲値後に 5分足 / 15分足 RSI が 50 を割る動き、超える動きを確認する
東京午前のレンジ：値幅が狭い日は 15分足 RSI 70 / 30 が効きやすい。直近高値、安値の内側では逆張り、外側に抜けたら撤退する
ロンドンオープン（JST 16:00）：東京時間のレンジ上限、下限を抜けると RSI が 70 / 30 に到達しやすい。ここでは逆張りより、RSI 50 付近への押し戻しを待つ順張りが機能する
ロンドン序盤のだまし：16:00 前後に一度ブレイクしてから反転する動きがある。RSI の極端値だけで入らず、ブレイク足の終値と次足の継続を確認する
NYオープン（JST 22:30、米夏時間基準）：米指標、米金利、株式市場の動きで USD/JPY のボラティリティが上がる。RSI 80 / 20 まで振れやすいため、70 / 30 の逆張りは浅い損切りを必須にする
NY序盤のトレンド継続：1H RSI が 50 より上、15分足 RSI が 40〜50 で反発する形は押し目買い候補。1H RSI が 50 より下、15分足 RSI が 50〜60 で失速する形は戻り売り候補
日足と 4H の環境認識：日足 RSI が 50 より上なら買い優勢、50 より下なら売り優勢。4H RSI のダイバージェンスは短期売買よりもポジション縮小、利確判断に使う

USD/JPY は金利差、米指標、日本当局発言で一方向に走ることがあります。RSI は反転を当てる道具ではなく、勢いの過熱と鈍化を測る道具として使います。

落とし穴

強トレンドで逆張りしない：RSI 70 以上は売り、30 以下は買いと固定すると、トレンド日に連続して損切りになる。上位足が同方向なら極端値は勢いの証拠として扱う
時間帯を無視しない：東京仲値、ロンドンオープン、NYオープンでは値動きの性質が変わる。同じ RSI 70 でも、東京仲値後の 70 とロンドンブレイク中の 70 は意味が違う
ダイバージェンスを早取りしない：価格が高値更新を続ける間、弱気ダイバージェンスは何度も失敗する。価格が直近安値を割る、または RSI が 50 を割るまで反転確定ではない
期間最適化をやりすぎない：13、14、15 のような細かい最適化はバックテストに過剰適合しやすい。9、14、21、25 のような意味のある区切りを優先する
Wilder 版と Cutler 版を混同しない：ewm(alpha=1/n) の Wilder RSI と rolling(n).mean() の Cutler RSI は同じ値にならない。検証と実運用で計算式を固定する
終値確定前の RSI を確定値として扱わない：足の途中の RSI は価格変動で変わる。15分足や1H足では、確定前の RSI クロスをシグナルにすると先読みに近い挙動になる
スプレッド拡大を無視しない：NYオープン、重要指標、早朝の薄商いでは RSI の反転シグナルが出ても約定条件が悪化する
水平線なしで使わない：RSI は価格水準を持たない。70 / 30 だけでは損切り位置が決まらない。直近高値、安値、日足節目、仲値前後のレンジ端を必ず合わせる

Python 実装スケッチ

import pandas as pd

def wilder_rsi(close: pd.Series, n: int = 14) -> pd.Series:
    delta = close.diff()

    gain = delta.clip(lower=0)
    loss = (-delta).clip(lower=0)

    avg_gain = gain.ewm(alpha=1 / n, adjust=False, min_periods=n).mean()
    avg_loss = loss.ewm(alpha=1 / n, adjust=False, min_periods=n).mean()

    rs = avg_gain / avg_loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))

    return rsi

def cutler_rsi(close: pd.Series, n: int = 14) -> pd.Series:
    delta = close.diff()

    gain = delta.clip(lower=0)
    loss = (-delta).clip(lower=0)

    avg_gain = gain.rolling(window=n, min_periods=n).mean()
    avg_loss = loss.rolling(window=n, min_periods=n).mean()

    rs = avg_gain / avg_loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))

    return rsi

ewm(alpha=1/n, adjust=False, min_periods=n) を使うと、Wilder スムージングの再帰 EMA になります。adjust=False は再帰計算、alpha=1/n は Wilder の平滑化係数、min_periods=n は初期の未成熟区間を NaN にする指定です。バックテストではこの NaN 区間を売買対象から外します。

参考

J. Welles Wilder Jr., New Concepts in Technical Trading Systems, Trend Research, 1978
John J. Murphy, Technical Analysis of the Financial Markets, ch. 10 (Oscillators and Contrary Opinion)
pandas documentation — pandas.Series.ewm
Investopedia — “Relative Strength Index (RSI)”