RSIとMACDを評価するのに必要なデータは？
必要な入力の観点でRSIとMACDを定義する
RSI（Relative Strength Index）とMACD（Moving Average Convergence Divergence）は、価格系列を時系列上の値に変換するインジケーター計算です。評価するには、どの価格系列を使っているのか、そして計算がどのようにパラメータ化されているのかを正確に把握する必要があります。
両方のインジケーターにおいて、「必要なデータ」とは単に市場価格だけではありません。データソース、サンプリング（タイムフレーム）、計算設定（期間と平滑化ルール）も含まれます。これらがないと、同じように見えるチャートの銘柄でも、入力が異なれば、数学的にはそれぞれの入力に対して正しいRSI/MACDラインを別々に計算してしまうことがあります。
計算または比較の前に集めるべきデータ入力
- 一貫した定義のある過去の価格系列
- RSIの場合、終値の系列（またはRSI実装が使用する特定の価格フィールド）が必要です。
- MACDの場合、移動平均に使う価格系列（一般的には終値）と、最長の参照（ルックバック）と初期の平滑化をカバーするのに十分な履歴が必要です。
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タイムフレームと足（バー）の構築 RSIとMACDの値はタイムフレームによって変わります（例：分足と時間足では、各バーが価格を集計する方法が異なるため）。評価するには、タイムフレームと、バーがどのように作られるかを記録してください（オープン/ハイ/ロー/クローの集計、そして「クローズ時に新しい足として扱うかどうか」）。
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計算パラメータ（インジケーター設定）
- RSI：最低限、RSI期間（平均の上昇分と下落分を計算するために使う参照長として説明されることが多い）。
- MACD：最低限、ファスト/スローの移動平均期間に加えて、シグナルの平滑化期間。
提供者が代替の慣習を使う場合（例：異なる価格フィールド、異なる平滑化タイプ、調整済みと未調整の系列など）、計算した値が一致するように、それらの設定も必要です。
出所（プロベナンス）：データがどこから来て何を表しているか
RSIとMACDを独立して検証するには、プロベナンス情報を記録してください：
- データソース：どのプラットフォーム、どのフィード、どのエクスポートでキャンドル/価格が作られたか。
- 銘柄の同一性：シンボル名だけでは曖昧になり得ます。シンボルが実際に何を指しているのか（契約仕様、スポットかデリバティブかなど）を、少なくとも提供者が文書化しているレベルで把握する必要があります。
- タイムゾーンとセッションルール：キャンドルのタイムスタンプは一貫して解釈されなければなりません。ズレると系列の整合が変わり、その結果としてインジケーターの経路も変わります。
これらのプロベナンス項目は「入力」の一部です。ズレた、または異なる構築方法のバーに対して同じようなインジケーター設定を適用すると、異なる出力が生じるためです。
迅速性（タイムリーさ）と再現性の確認
リアルタイムの意思決定がなくても、評価と検証ではタイムリーさが重要です：
- 比較する際は同じ過去のスナップショットを使う（例：「日付Xにダウンロードした価格」など、ローリングのダウンロードではなく）。
- データがリビジョン（修正）やバックフィルの対象かどうかを確認する。
- データエクスポートと一緒にインジケーター設定を保存し、別の実行でも同じRSIとMACDの値が得られるようにする。
実践的な品質チェックとしては、記録した設定を使ってRSI/MACDを再計算し、ソースに表示されている値と一致することを確認します（文書化された丸めや計算上の慣習の範囲内で）。
証拠または例：独立して検証できること
予測をせずに、インジケーター計算そのものを検証できます：
- RSIが指定された参照期間（ルックバック）と、選択された上昇/下落の計算方法を使っていることを確認する。
- MACDが指定されたファスト/スローの移動平均と、指定されたシグナルラインの平滑化を使っていることを確認する。
- 整合性を検証：あるバーでプロットされるインジケーターの値が、そのバーまでのデータだけを使った計算に対応していること（未来のバーを使っていないこと）。
例で明示的に述べるべき前提：特定のタイムフレームとキャンドルデータセットを想定し、テストしている実装の文書化されたパラメータとインジケーター設定が完全に一致していると仮定すること。これらの前提がなければ、「同じインジケーター」は比較できない可能性があります。
限界と失敗パターン（重大なリスク）
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入力選択の感度 RSIとMACDは、入力系列と設定に依存します。タイムフレーム、使用する価格フィールド（終値か他か）、RSI/MACDの期間を変えると、インジケーターの値は大きく変わり得ます。これは、基礎となる計算に誤りがないのに「パターンが変わった」ように見えることがあります。
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データ品質の問題 よくある失敗パターンには、欠けたキャンドル、重複したバー、誤ったタイムスタンプ、価格系列の連続性が壊れていることなどがあります。これらの問題は、移動平均やRSIの上昇/下落の平均を歪める可能性があります。