暗号通貨のマネーフローインデックスを計算する方法は？

暗号通貨取引におけるマネーフローインデックス（MFI）の理解

Money Flow Index（MFI）は、指定された期間、通常14日間にわたって暗号通貨に出入りするお金の流れを測定する技術発振器です。価格とボリュームのデータを組み合わせて、売買圧力を評価します。 MFIの範囲は0から100の範囲で、読み取り値は一般に、過剰販売条件を示唆する30未満の条件と読み取り値を示しています。価格のみを使用する相対強度指数（RSI）とは異なり、MFIはボリュームを組み込んでいるため、ボリュームが価格の動きに大きく影響を与える可能性のある暗号通貨のより堅牢な指標になります。

MFIを効果的に適用するには、トレーダーはまず、その計算に寄与するコンポーネント、つまり典型的な価格、生のお金の流れ、およびお金の比率を理解する必要があります。これらの要素は、オープン、ハイ、ロー、クローズ価格、取引量など、履歴のろうそく足データから派生しています。これらの各値は、最終的なMFIスコアを決定する上で重要な役割を果たします。

典型的な価格の段階的な計算

MFIを計算する最初のステップは、各取引期間の典型的な価格を決定することです。この値は、1時間または毎日のろうそくなど、特定の時間枠の平均価格帯を表します。典型的な価格の式は次のとおりです。

典型的な価格=（high + low + close） / 3

たとえば、暗号通貨の最高30,000ドル、29,000ドルの安値、特定の日に29,500ドルの終値がある場合、典型的な価格は次のとおりです。

（30,000 + 29,000 + 29,500） / 3 = $ 29,500

この計算は、標準のMFI計算で使用される14期のそれぞれについて繰り返す必要があります。典型的な価格は、次のステップで生のお金の流れを計算するための基盤として機能します。

ボリュームを使用して生のお金の流れを計算します

各期間に典型的な価格が確立されると、次のステップは生の金の流れを計算することです。これは、典型的な価格にその期間の取引量を掛けることによって行われます。

生のお金の流れ=典型的な価格×ボリューム

前の例を使用して、その日の取引量が1,000 BTCであれば、生のお金の流れは次のとおりです。

29,500×1,000 = 29,500,000

このプロセスは、14期すべてにわたって繰り返されます。結果の値は、各期間中に平均価格レベルで取引される総金銭的価値を表します。これらの生の値は、価格の動きの方向に基づいて、正または負のお金の流れとして分類されます。

ポジティブとネガティブのお金の流れを区別します

お金の流れがプラスかマイナスかを判断するには、現在の期間の典型的な価格を前の期間の典型的な価格と比較してください。

• 現在の典型的な価格が以前の価格よりも高い場合、生のお金の流れは正のお金の流れとして分類されます。
• 現在の典型的な価格が低い場合、生のお金の流れは負のお金の流れと見なされます。
• 典型的な価格が変更されていない場合、フローは通常、カテゴリにも割り当てられていないか、ゼロとして扱われません。

各期間のフローを分類した後、14期間の窓を越えて正のお金の流れを合計して、完全なポジティブなお金の流れを得ます。負のフローについても同じことをして、総負のお金の流れを得ます。これらの集計値は、マネー比を計算するために不可欠です。

たとえば、14日間にわたって、肯定的なお金の流れの合計が350,000,000であり、負のお金の合計が150,000,000であると仮定します。これらの合計は、計算の次の段階で使用されます。

マネー比と最終的なMFI値の計算

総プラスと負のお金の流れが計算されていると、次のステップはお金の比率を導き出すことです。

マネー比=合計ポジティブマネーフロー /合計マイナスマネーフロー

例の値を使用してください：

350,000,000 / 150,000,000 = 2.333

マネー比が得られると、次の式を使用して最終的なMFI値が計算されます。

MFI = 100 - （100 /（1 +マネー比））

マネー比のプラグ：

MFI = 100 - （100 /（1 + 2.333））= 100 - （100 / 3.333）≈100 - 30.00 = 70.00

したがって、MFI値は70です。これは、コンテキストと市場の行動に応じて、過剰に買収された状態を示す可能性があります。

暗号通貨データのためにPythonでMFI計算を実装します

MFI計算を自動化するために、トレーダーはPythonをpandasやnumpyなどのライブラリで使用できます。以下は段階的なガイドです：

• 必要なパッケージをインストールします： pip install pandas numpy

• インポートライブラリ：

   import pandas as pd import numpy as np

• 暗号通貨OHLCVデータ（オープン、ハイ、ロー、クローズ、ボリューム）をデータフレームにロードします。

• 典型的な価格を計算します：

   df['Typical_Price'] = (df['High'] + df['Low'] + df['Close']) / 3

• 生のお金の流れを計算する：

   df['Raw_Money_Flow'] = df['Typical_Price'] * df['Volume']

• 正と負のフローを決定します：

   df['Price_Change'] = df['Typical_Price'].diff() df['Positive_Flow'] = np.where(df['Price_Change'] > 0, df['Raw_Money_Flow'], 0) df['Negative_Flow'] = np.where(df['Price_Change'] < 0, df['Raw_Money_Flow'], 0)

• 合計フローは14期間にわたって流れます：

   df['Positive_Money_Flow'] = df['Positive_Flow'].rolling(window=14).sum() df['Negative_Money_Flow'] = df['Negative_Flow'].rolling(window=14).sum()

• お金の比率とMFIを計算します：

   df['Money_Ratio'] = df['Positive_Money_Flow'] / df['Negative_Money_Flow'] df['MFI'] = 100 - (100 / (1 + df['Money_Ratio']))

このスクリプトは、各期間のMFI値でデータフレームを出力し、リアルタイム分析を可能にします。

暗号市場でのMFI信号の解釈

トレーダーはMFIを使用して、潜在的な逆転を特定します。 80を超える読み取り値は、強い買われた圧力を示唆する可能性がありますが、 20歳未満は過剰販売条件を示す可能性があります。価格とMFIの相違は重要です。たとえば、Bitcoinが新しい高値に達したが、MFIが以前のピークを上回ることができない場合、この弱気の発散は運動量の弱さを示す可能性があります。逆に、価格下落中にMFIの上昇は、購入圧力の蓄積を示す場合があります。

よくある質問

暗号通貨取引におけるMFIの理想的な期間の設定は何ですか？標準設定は14の期間で、一般的に毎日または1時間ごとのチャートに適用されます。 9のような短い期間は感度を高め、より多くの信号を生成しますが、21のような長期間はノイズを減らしますが、価格アクションに遅れをとる可能性があります。

MFIはすべての暗号通貨で使用できますか？はい、MFIは、信頼できるボリュームデータを備えた任意の暗号通貨に適用できます。 Bitcoinやイーサリアムなどの主要なコインで最適に機能します。このコインは、ボリュームが高く、操作が発生しやすくなります。低容積のアルトコインは、不安定なボリュームスパイクのために誤解を招く信号を生成する可能性があります。

MFIは、暗号分析のRSIとどのように違いますか？どちらも運動式発振器ですが、 MFIにはボリュームが含まれており、資本流入や流出により敏感になります。 RSIは価格のみに依存しているため、MFIは、特に大量のブレイクアウトや売却中に、トレンドの疲労に関する以前の警告を提供できます。

Crypto BullまたはBear MarketsでMFIは効果的ですか？ MFIは、すべての市場状況で機能し続けています。強気市場では、買い切られた測定値が長く持続する可能性があるため、トレーダーは絶対レベルではなく発散を監視しています。クマ市場では、売られた状態が深まる可能性があり、逆転を想定する前に価格アクションからの確認が必要です。