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## jp.sf.orangesignal.ta
クラス TechnicalAnalysis

    java.lang.Object
      jp.sf.orangesignal.ta.TechnicalAnalysis

    public class TechnicalAnalysis

extends Object

テクニカル分析用ユーティリティクラスを提供します。

作成者:
  杉澤 浩二

コンストラクタの概要
`protected` | `TechnicalAnalysis()` デフォルトコンストラクタです。

メソッドの概要
`static Number[]` | `abs(Number[] a)` 指定されたデータから絶対値を返します。
`static Number[]` | `acos(Number[] a)` 指定されたデータから逆余弦(アークコサイン)を返します。
`static Number[]` | `ad(Number[] high, Number[] low, Number[] close, Number[] volume)` 指定されたデータから A/D ライン (Accumulation/Distribution Line) を返します。
`static Number[]` | `add(Number[] a, Number b)` 二つのデータの和を返します。
`static Number[]` | `add(Number[] a, Number[] b)` 二つのデータの和を返します。
`static Number[]` | `apo(Number[] prices, int fast, int slow)` 指定されたデータから価格オシレーター (Absolute Price Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `apo(Number[] prices, int fast, int slow, MovingAverage matype)` 指定されたデータから価格オシレーター (Absolute Price Oscillator) を返します。
`static Map<Aroon,Number[]>` | `aroon(Number[] x, int period)` 指定されたデータからアルーン (Aroon) を返します。
`static Map<Aroon,Number[]>` | `aroon(Number[] x, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータからアルーン (Aroon) を返します。
`static Number[]` | `asi(Number[] open, Number[] high, Number[] low, Number[] close, double t)` 指定されたデータからアキュムレーション スイング インデックス (Accumulation Swing Index) を返します。
`static Number[]` | `asin(Number[] a)` 指定されたデータから逆正弦(アークサイン)を返します。
`static Number[]` | `atan(Number[] a)` 指定されたデータから逆正接(アークタンジェント)を返します。
`static Number[]` | `atr(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period)` 指定されたデータから真値幅平均 (Average True Range) を返します。
`static Number[]` | `avg(Number[] a, Number[] b)` 指定されたデータから平均値を返します。
`static Number[]` | `avg(Number[] a, Number[] b, Number[] c)` 指定されたデータから平均値を返します。
`static Number[]` | `avg(Number[] a, Number[] b, Number[] c, Number[] d)` 指定されたデータから平均値を返します。
`static Number[]` | `avgprice(Number[] open, Number[] high, Number[] low, Number[] close)` 指定されたデータから平均価格 (Average Price) を返します。
`static Number[]` | `avo(Number[] volume, int fast, int slow)` 指定されたデータから出来高オシレーター (Absolute Volume Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `avo(Number[] volume, int fast, int slow, MovingAverage matype)` 指定されたデータから出来高オシレーター (Absolute Volume Oscillator) を返します。
`static Map<Bands5,Number[]>` | `bbands(Number[] tp, int period, double rate)` 指定されたデータからボリンジャーバンド (Bollinger Bands) を返します。
`static Map<Bands5,Number[]>` | `bbands(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period, double rate)` 指定されたデータからボリンジャーバンド (Bollinger Bands) を返します。
`static Number[]` | `beta(Number[] x, Number[] y, int period)` 推奨されていません。
`protected static Number[]` | `beta(Number[] roc_x, Number[] roc_y, int period, boolean biased)` 推奨されていません。
`static Number[]` | `beta2(Number[] x, Number[] y, int period, MovingAverage matype)` 推奨されていません。
`static Number[]` | `bmp(Number[] open, Number[] high, Number[] low, Number[] close)` 指定されたデータから BMP (Balance of Market Power) を返します。
`static Number[]` | `bmp(Number[] open, Number[] high, Number[] low, Number[] close, PercentageScale unit)` 指定されたデータから BMP (Balance of Market Power) を返します。
`static Number[]` | `bop(Number[] open, Number[] high, Number[] low, Number[] close)` 指定されたデータから BOP (Balance of Power) を返します。
`static Number[]` | `bop(Number[] open, Number[] high, Number[] low, Number[] close, PercentageScale unit)` 指定されたデータから BOP (Balance of Power) を返します。
`static Number[]` | `bwmfi(Number[] high, Number[] low, Number[] volume)` 指定されたデータから BW MFI (Market Facilitation Index) を返します。
`static Number[]` | `bwmfi(Number[] high, Number[] low, Number[] volume, PercentageScale unit)` 指定されたデータから BW MFI (Market Facilitation Index) を返します。
`static Number[]` | `cci(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period)` 指定されたデータから商品チャネル指数 (Commodity Channel Index) を返します。
`static Number[]` | `ceil(Number[] a)` 指定されたデータから小数を切り上げて返します。
`static Number[]` | `chg(Number[] x)` 指定されたデータから前日比(値幅) (Change) を返します。
`static Map<Changes,Number[]>` | `chgcnt(Number[] x, PercentageScale unit)` 指定されたデータから続伸続落情報 (Positive & Negative Changes Count) を返します。
`static Number[]` | `cho(Number[] high, Number[] low, Number[] close, Number[] volume, int period_fast, int period_slow)` 指定されたデータからチャイキン オシレーター (Chaikin's Accumulation/Distribution Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `cho(Number[] high, Number[] low, Number[] close, Number[] volume, int period_fast, MovingAverage matype_fast, int period_slow, MovingAverage matype_slow)` 指定されたデータからチャイキン オシレーター (Chaikin's Accumulation/Distribution Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `chv(Number[] high, Number[] low, int period_ma, int period_roc)` 指定されたデータからチャイキン ボラティリティー (Chaikin's Volatility) を返します。
`static Number[]` | `chv(Number[] high, Number[] low, int period_ma, int period_roc, PercentageScale unit)` 指定されたデータからチャイキン ボラティリティー (Chaikin's Volatility) を返します。
`static Number[]` | `clv(Number[] high, Number[] low, Number[] close)` 指定されたデータからクローズ ロケーション バリュー (Close Location Value) を返します。
`static Number[]` | `cmf(Number[] high, Number[] low, Number[] close, Number[] volume, int period)` 指定されたデータからチャイキン マネー フロー (Chaikin's Money Flow) を返します。
`static Number[]` | `cmo(Number[] change, int period)` 指定されたデータからチャンデ モメンタム オシレーター (Chande's Momentum Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `cmo(Number[] change, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータからチャンデ モメンタム オシレーター (Chande's Momentum Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `coppock(Number[] x)` 指定されたデータからコポック (Coppock) を返します。
`static Number[]` | `coppock(Number[] x, int period_fast_roc, int period_slow_roc, int period_ma, MovingAverage matype)` 指定されたデータからコポック (Coppock) を返します。
`static Number[]` | `coppock(Number[] x, int roc, int ma, MovingAverage matype)` 指定されたデータからコポック (Coppock) を返します。
`static Number[]` | `correl(Number[] x, Number[] y, int period)` 指定されたデータから相関係数 (Correlation Coefficient) を返します。
`static Number[]` | `correl(Number[] x, Number[] y, int period, boolean biased)` 指定されたデータから相関係数 (Correlation Coefficient) を返します。
`static Number[]` | `cos(Number[] a)` 指定されたデータから余弦(コサイン)を返します。
`static Number[]` | `cosh(Number[] x)` 指定されたデータから双曲線余弦を返します。
`static Number[]` | `covar(Number[] x, Number[] y, int period)`
`protected static Number[]` | `covar(Number[] x, Number[] y, int period, boolean biased)` 指定されたデータから共分散 (Covariance) を返します。
`static Number[]` | `covarn(Number[] x, Number[] y, int period)`
`protected static Number[]` | `cratio(Number[] high, Number[] low, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータから篠原Cレシオ(篠原レシオの C レシオ)を返します。
`static CrossSignal[]` | `cross(Number[] fast, double slow)` 指定されたデータからゴールデンクロス、デッドクロス (Golden Cross / Dead Cross) などシグナルの種類を列挙して返します。
`static CrossSignal[]` | `cross(Number[] fast, Number[] slow)` 指定されたデータからゴールデンクロス、デッドクロス (Golden Cross / Dead Cross) などシグナルの種類を列挙して返します。
`static Number[]` | `crsi(Number[] change, int period, int period2)`
`static Number[]` | `crsi(Number[] change, int period, int period_gain, int period_loss)` 指定されたデータからカトラー相対力指数 (Cutler's Relative Strength Index) を返します。
`static Number[]` | `crsi(Number[] change, int period, int period_gain, int period_loss, PercentageScale unit)` 指定されたデータからカトラー相対力指数 (Cutler's Relative Strength Index) を返します。
`static Number[]` | `csi(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period, int period_adx, double v, double m, double c)` 指定されたデータから商品選択指数 (Commodity Selection Index) を返します。
`static boolean[]` | `dc(Number[] fast, Number[] slow)` 推奨されていません。 このメソッドは下位互換性の為に提供している為、将来的に削除される可能性があります。代わりに `cross(Number[], Number[])` を使用して下さい。
`static Number[]` | `dema(Number[] x, int period)` 指定されたデータから二重指数平滑移動平均 (Double Exponential Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `displace(Number[] array, int offset)` 指定されたデータを指定されたオフセット分ずらします。
`static Number[]` | `div(Number[] a, Number b)` 二つのデータの商を返します。
`static Number[]` | `div(Number[] a, Number[] b)` 二つのデータの商を返します。
`static Number[]` | `dma(Number[] x, int period, int displaced)` 指定されたデータからずらした移動平均 (Displaced Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `dma(Number[] x, int period, MovingAverage matype, int displaced)` 指定されたデータからずらした移動平均 (Displaced Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `dmi(Number[] x)` 推奨されていません。
`static Number[]` | `dmi(Number[] x, int period_stddev, int period_ma, MovingAverage matype, int period_dmi, double upper, double lower, PercentageScale unit)` 推奨されていません。
`static Map<DMI,Number[]>` | `dmi(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period_di, int period_adx)` 指定されたデータから方向性指数 (Directional Movement Index) を返します。
`static Map<DMI,Number[]>` | `dmi(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period_di, int period_adx, PercentageScale unit)` 指定されたデータから方向性指数 (Directional Movement Index) を返します。
`static Number[]` | `doubleSmooth(Number[] x, int period, MovingAverage matype)` 指定されたデータから指定された移動平均を二重化して返します。
`static Number[]` | `doubleSmooth(Number[] x, int period1, MovingAverage matype1, int period2, MovingAverage matype2)` 指定されたデータから指定された移動平均を二重化して返します。
`static Number[]` | `dpo(Number[] x, int period)` 指定されたデータから DPO (Detrended Price Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `dpo(Number[] x, int period, MovingAverage matype)` 指定されたデータから DPO (Detrended Price Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `ema(Number[] x, int period)` 指定されたデータから指数平滑移動平均 (Exponential Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `emv(Number[] high, Number[] low, Number[] volume, int period)` 指定されたデータから EMV (Ease of Movement) を返します。
`static Number[]` | `envelope(Number[] ma, double rate)` 指定されたデータからエンベロープ (Envelope) を返します。
`static Map<Bands5,Number[]>` | `envelope(Number[] x, int period, MovingAverage matype, double rate)` 指定されたデータからエンベロープ (Envelope) を返します。
`static Number[]` | `epma(Number[] x, int period)` 指定されたデータからエンドポイント移動平均 (Endpoint Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `exp(Number[] a)` オイラー数 e を指定された数列値で累乗した値を返します。
`static Number[]` | `floor(Number[] a)` 指定されたデータから少数を切り捨てて返します。
`static boolean[]` | `gc(Number[] fast, Number[] slow)` 推奨されていません。 このメソッドは下位互換性の為に提供している為、将来的に削除される可能性があります。代わりに `cross(Number[], Number[])` を使用して下さい。
`static Number[]` | `gma(Number[] x, int period)` 推奨されていません。
`static Map<FourPrice,Number[]>` | `heikin(Number[] open, Number[] high, Number[] low, Number[] close)` 指定されたデータから平均足 (コマ足) を返します。
`static Number[]` | `highest(Number[] x, int period)` 指定されたデータから指定された期間中の最高値 (Highest Value) を返します。
`static Number[]` | `hma(Number[] x, int period)` 指定されたデータからハル移動平均 (Hull's Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `hv(Number[] a, int period, int days)` 指定されたデータからヒストリカル ボラティリティー (Historical Volatility) を返します。
`static Map<Ichimoku,Number[]>` | `ichimoku(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period_kijun, int period_tenkan, int period_span)` 指定されたデータから一目均衡表 (Ichimoku Kinko Hyo) を返します。
`static List<Step>` | `kagi(Date[] date, Number[] x, double rate)` 指定されたデータから定率法カギ足 (値幅足) の非時系列データを返します。
`static Number[]` | `kairi(Number[] x, Number[] ma)` 指定されたデータから乖離率を返します。
`static Number[]` | `kairi(Number[] x, Number[] ma, PercentageScale unit)` 指定されたデータから乖離率を返します。
`static Number[]` | `log(Number[] a)` 指定されたデータから自然対数値を返します。
`static Number[]` | `log10(Number[] a)` 指定されたデータから 10 を底とする対数を返します。
`static Number[]` | `lowest(Number[] x, int period)` 指定されたデータから指定された期間中の最安値 (Lowest Value) を返します。
`static Map<Bands5,Number[]>` | `lr(Number[] x, int period, int reserved)` 推奨されていません。 このメソッドのインタフェースや実装内容は将来的に変更される可能性があります。
`static Number[]` | `ma(Number[] x, int period, MovingAverage matype)` 指定されたデータから指定された移動平均 (Moving Average) を返します。
`static Map<Histogram,Number[]>` | `macd(Number[] x, int fast, int slow, int period)` 指定されたデータから移動平均収束拡散法 (Moving Average Convergence/Divergence) を返します。
`static Map<Histogram,Number[]>` | `macd(Number[] x, int fast, int slow, int period, MovingAverage matype)` 指定されたデータから移動平均収束拡散法 (Moving Average Convergence/Divergence) を返します。
`static Map<Histogram,Number[]>` | `macd(Number[] x, int fast, MovingAverage matype_fast, int slow, MovingAverage matype_slow, int period, MovingAverage matype_signal)` 指定されたデータから移動平均収束拡散法 (Moving Average Convergence/Divergence) を返します。
`static Map<MESA,Number[]>` | `mama(Number[] x)` 指定されたデータから MESA 適応移動平均 (MESA Adaptive Moving Average) を返します。
`static Map<MESA,Number[]>` | `mama(Number[] x, double limit_fast, double limit_slow)` 指定されたデータから MESA 適応移動平均 (MESA Adaptive Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `max(Number[] a, Number[] b)` 指定されたデータから大きい方を返します。
`static Number[]` | `mfi(Number[] high, Number[] low, Number[] close, Number[] volume, int period)` 指定されたデータから MFI (Money Flow Index) を返します。
`static Number[]` | `mi(Number[] high, Number[] low, int period)` 指定されたデータからマス インデックス (Mass Index)を返します。
`static Number[]` | `mi(Number[] high, Number[] low, int period, int period_ma, MovingAverage matype)` 指定されたデータからマス インデックス (Mass Index)を返します。
`static Number[]` | `midpoint(Number[] x, int period)` 指定されたデータから Mid Point を返します。
`static Number[]` | `midprice(Number[] high, Number[] low, int period)` 指定されたデータから Mid Price を返します。
`static Number[]` | `min(Number[] a, Number[] b)` 指定されたデータから小さい方を返します。
`static Number[]` | `mom(Number[] x, int period)` 指定されたデータからモメンタム (Momentum) を返します。
`static Number[]` | `mp(Number[] high, Number[] low)` 指定されたデータから中央価格 (Median Price) を返します。
`static Number[]` | `mult(Number[] a, Number b)` 二つのデータの積を返します。
`static Number[]` | `mult(Number[] a, Number[] b)` 二つのデータの積を返します。
`static Number[]` | `natr(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period)` 指定されたデータから標準化真値幅平均 (Normalized Average True Range) を返します。
`static Number[]` | `natr(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータから標準化真値幅平均 (Normalized Average True Range) を返します。
`static Number[]` | `nvi(Number[] price, Number[] volume)` 指定されたデータから負出来高指数 (Negative Volume Index) を返します。
`static Number[]` | `obv(Number[] change, Number[] volume, int period)` 指定されたデータから累積騰落出来高 (On Balance Volume) を返します。
`static Number[]` | `pain(Number[] open, Number[] high, Number[] low, Number[] close)` 指定されたデータから PAIN (Price Action Indicator) を返します。
`static Number[]` | `pchg(Number[] x)` 指定されたデータから前日比(率) (Percent Change) を返します。
`static Number[]` | `pchg(Number[] x, PercentageScale unit)` 指定されたデータから前日比(率) (Percent Change) を返します。
`static Number[]` | `pcr(Number[] x, int period)` 指定されたデータからパーセント レジスタンス (Percent of Resistance) を返します。
`static Number[]` | `pcr(Number[] x, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータからパーセント レジスタンス (Percent of Resistance) を返します。
`static Number[]` | `pearson(Number[] x, Number[] y, int period)` 指定されたデータから相関係数 (Correlation Coefficient) を返します。
`static Number[]` | `performance(Number[] x, int period)` 指定されたデータから騰落価格 (Performance) を返します。
`static Number[]` | `performance(Number[] x, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータから騰落率 (Performance) を返します。
`static Number[]` | `periodsSinceHighest(Number[] x, int period)` 指定されたデータから指定された期間中の最高値からの経過期間を返します。
`static Number[]` | `periodsSinceLowest(Number[] x, int period)` 指定されたデータの指定された期間中の最安値からの経過期間を返します。
`static List<Step>` | `pf(Date[] date, Number[] x, double point, int reversal)` 指定されたデータからポイント&フィギュアの非時系列データを返します。
`static Map<Bands7,Number[]>` | `pivot(Number[] high, Number[] low, Number[] close)` 指定されたデータからピボット (Pivot Point) を返します。
`static Number[]` | `ppo(Number[] prices, int fast, int slow)` 指定されたデータから価格オシレーター (Percentage Price Oscillator)を返します。
`static Number[]` | `ppo(Number[] prices, int fast, int slow, MovingAverage matype)` 指定されたデータから価格オシレーター (Percentage Price Oscillator)を返します。
`static Number[]` | `ppo(Number[] prices, int fast, int slow, MovingAverage matype, PercentageScale unit)` 指定されたデータから価格オシレーター (Percentage Price Oscillator)を返します。
`static Number[]` | `psy(Number[] change, int period)` 指定されたデータからサイコロジカル ライン (Psychological Line) を返します。
`static Number[]` | `psy(Number[] change, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータからサイコロジカル ライン (Psychological Line) を返します。
`static Number[]` | `pvi(Number[] price, Number[] volume)` 指定されたデータから正出来高指数 (Positive Volume Index) を返します。
`static Number[]` | `pvo(Number[] volume, int fast, int slow)` 指定されたデータから出来高オシレーター (Percentage Volume Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `pvo(Number[] volume, int fast, int slow, MovingAverage matype)` 指定されたデータから出来高オシレーター (Percentage Volume Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `pvo(Number[] volume, int fast, int slow, MovingAverage matype, PercentageScale unit)` 指定されたデータから出来高オシレーター (Percentage Volume Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `pvt(Number[] price, Number[] volume)` 指定されたデータから価格&出来高トレンド (Price and Volume Trend) を返します。
`static Number[]` | `qstick(Number[] open, Number[] close, int period)` 指定されたデータからQスティック インジゲーター (Chande's Qstick Indicator) を返します。
`static Number[]` | `qstick(Number[] open, Number[] close, int period, MovingAverage matype)` 指定されたデータからQスティック インジゲーター (Chande's Qstick Indicator) を返します。
`static Number[]` | `rci(Number[] x, int period)` 指定されたデータから順位相関係数 (Rank Correlation Index) を返します。
`static Number[]` | `rci(Number[] x, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータから順位相関係数 (Rank Correlation Index) を返します。
`static List<Step>` | `renkoh(Date[] date, Number[] x, double point)` 指定されたデータから練行足 (練り足) の非時系列データを返します。
`static Number[]` | `rma(Number[] x, int period)` 指定されたデータから修正移動平均 (Running Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `roc(Number[] x, int period)` 指定されたデータから変化率 (Rate of Change) を返します。
`static Number[]` | `roc(Number[] x, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータから変化率 (Rate of Change) を返します。
`static Number[]` | `round(Number[] a)` 指定されたデータから四捨五入を返します。
`static Number[]` | `rsi(Number[] change, int period)` 指定されたデータから相対力指数 (Relative Strength Index) を返します。
`static Number[]` | `rsi(Number[] change, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータから相対力指数 (Relative Strength Index) を返します。
`static Number[]` | `rvi(Number[] change, int period)` 指定されたデータから RVI (Relative Volatility Index) を返します。
`static Number[]` | `rvi(Number[] change, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータから RVI (Relative Volatility Index) を返します。
`static Number[]` | `sar(Number[] high, Number[] low, Number[] close, double factor)` 指定されたデータからパラボリック (Parabolic SAR) を返します。
`static List<Step>` | `shinne(Date[] date, Number[] x, int period)` 指定されたデータから新値足の非時系列データを返します。
`static Map<Shinohara,Number[]>` | `shinohara(Number[] open, Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period)` 指定されたデータから強弱レシオ (篠原レシオ) を返します。
`static Map<Shinohara,Number[]>` | `shinohara(Number[] open, Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータから強弱レシオ (篠原レシオ) を返します。
`static Number[]` | `sin(Number[] a)` 指定されたデータから正弦(サイン)を返します。
`static Number[]` | `sinh(Number[] x)` 指定されたデータから双曲線正弦を返します。
`static Number[]` | `sma(Number[] x, int period)` 指定されたデータから単純移動平均 (Simple Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `smma(Number[] x, int period)` 指定されたデータから平滑移動平均 (Smoothed Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `split(Number[] data, Number[] split)` 指定された値データ及び株式分割数データから株式分割修正した値データを返します。
`static Map<FourPrice,Number[]>` | `split(Number[] open, Number[] high, Number[] low, Number[] close, Number[] split)` 指定された4本値及び株式分割数データから株式分割修正した4本値を返します。
`static Number[]` | `sqrt(Number[] a)` 指定されたデータから平方根を返します。
`static Map<Stochastics,Number[]>` | `srv(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period_k, int period_d)` 指定されたデータからストキャスティクス (Stochastics) を返します。
`static Map<Stochastics,Number[]>` | `srv(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period_k, int period_d, MovingAverage matype, PercentageScale unit)` 指定されたデータからストキャスティクス (Stochastics) を返します。
`static Map<Stochastics,Number[]>` | `srv(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period_k, int period_d, PercentageScale unit)` 指定されたデータからストキャスティクス (Stochastics) を返します。
`static Map<Stochastics,Number[]>` | `srvrsi(Number[] x, int period_rsi, int period_k, int period_d, MovingAverage matype, PercentageScale unit)` 指定されたデータからストキャスティクス RSI (Stochastics RSI) を返します。
`static Number[]` | `stddev(Number[] x, int period)` 指定されたデータから不偏分散 (Unbiased Variance) の平方根である、不偏標準偏差 (Unbiased Standard Deviation) を返します。
`static Number[]` | `stddevp(Number[] x, int period)` 指定されたデータから標本分散 (Biased Variance) の平方根である、標本標準偏差 (Biased Standard Deviation) を返します。
`static Number[]` | `sub(Number[] a, Number b)` 二つのデータの差を返します。
`static Number[]` | `sub(Number[] a, Number[] b)` 二つのデータの差を返します。
`static Number[]` | `sum(Number[] x, int period)` 指定されたデータから指定された期間毎の合計を返します。
`static Number[]` | `t3(Number[] x, int period)` 指定されたデータからティルソン T3 移動平均 (Tillson's T3 Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `t3(Number[] x, int period, double a)` 指定されたデータからティルソン T3 移動平均 (Tillson's T3 Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `tan(Number[] a)` 指定されたデータから正接(タンジェント)を返します。
`static Number[]` | `tanh(Number[] x)` 指定されたデータから双曲線正接を返します。
`static Number[]` | `tema(Number[] x, int period)` 指定されたデータから三重指数平滑移動平均 (Triple Exponential Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `th(Number[] high, Number[] close)` 指定されたデータから真高値 (トゥルー ハイ / True High) を返します。
`static Number[]` | `tii(Number[] x, int period)` 指定されたデータから貿易強度指数 (Trend Intensity Index) を返します。
`static Number[]` | `tii(Number[] x, int period, MovingAverage matype)` 指定されたデータから貿易強度指数 (Trend Intensity Index) を返します。
`static Number[]` | `tii(Number[] x, int period, MovingAverage matype, PercentageScale unit)` 指定されたデータから貿易強度指数 (Trend Intensity Index) を返します。
`static Number[]` | `tl(Number[] low, Number[] close)` 指定されたデータから真安値 (トゥルー ロー / True Low) を返します。
`static Number[]` | `tma(Number[] x, int period)` 指定されたデータから三角移動平均 (Triangular Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `tp(Number[] high, Number[] low, Number[] close)` 指定されたデータから代表価格 (ティピカル プライス / Typical Price) を返します。
`static Number[]` | `tr(Number[] high, Number[] low, Number[] close)` 指定されたデータから真値幅 (トゥルー レンジ / True Range) を返します。
`static Number[]` | `tripleSmooth(Number[] x, int period, MovingAverage matype)` 指定されたデータから指定された移動平均を三重化して返します。
`static Number[]` | `tripleSmooth(Number[] x, int period1, MovingAverage matype1, int period2, MovingAverage matype2, int period3, MovingAverage matype3)` 指定されたデータから指定された移動平均を三重化して返します。
`static Map<Histogram,Number[]>` | `trix(Number[] x, int period, int period_signal, MovingAverage matype_signal)` 指定されたデータからトリックス (TRIX) を返します。
`static Map<Histogram,Number[]>` | `tsi(Number[] change, int period1, int period2, int period_signal, MovingAverage matype_signal)` 指定されたデータから真力指数 (True Strength Index) を返します。
`static Map<Histogram,Number[]>` | `tsi(Number[] change, int period1, int period2, MovingAverage matype, int period_signal, MovingAverage matype_signal)` 指定されたデータから真力指数 (True Strength Index) を返します。
`static Map<Histogram,Number[]>` | `tsi(Number[] change, int period1, MovingAverage matype1, int period2, MovingAverage matype2, int period_signal, MovingAverage matype_signal, PercentageScale unit)` 指定されたデータから真力指数 (True Strength Index) を返します。
`static Number[]` | `ultimate(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period)` 指定されたデータから究極のオシレーター (Ultimate Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `ultimate(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータから究極のオシレーター (Ultimate Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `vao(Number[] high, Number[] low, Number[] close, Number[] volume)` 指定されたデータからチャイキン累積出来高オシレーター (Chaikin's Volume Accumulation Oscillator) を返します。
`static Number[]` | `var(Number[] x, int period)` 指定されたデータから不偏分散 (Unbiased Variance) を返します。
`protected static Number[]` | `var(Number[] x, int period, boolean biased)` 指定されたデータから分散 (Variance) を返します。
`static Number[]` | `varp(Number[] x, int period)` 指定されたデータから標本分散 (Biased Variance) を返します。
`static Number[]` | `vidya(Number[] x, int period)` 推奨されていません。 このメソッドのインタフェースや実装内容は将来的に変更する可能性があります。
`static Number[]` | `vidya(Number[] x, int period, int period_cmo)` 推奨されていません。 このメソッドのインタフェースや実装内容は将来的に変更する可能性があります。
`static Map<Bands2,Number[]>` | `volatility(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period, double weight)` 指定されたデータからボラティリティー システムを返します。
`static Number[]` | `vr1(Number[] change, Number[] volume, int period)` 指定されたデータからボリュームレシオ1 (Volume Ratio A) を返します。
`static Number[]` | `vr1(Number[] change, Number[] volume, int period, double upper, double lower)` 指定されたデータからボリュームレシオ1 (Volume Ratio A) を返します。
`static Number[]` | `vr2(Number[] change, Number[] volume, int period)` 指定されたデータからボリュームレシオ2 (Volume Ratio B) を返します。
`static Number[]` | `vr2(Number[] change, Number[] volume, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータからボリュームレシオ2 (Volume Ratio B) を返します。
`static Number[]` | `vwma(Number[] price, Number[] volume, int period)` 指定されたデータから出来高加重移動平均 (Volume Weighted Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `wad(Number[] high, Number[] low, Number[] close)` 指定されたデータからウィリアム A/D (William's Accumulation/Distribution) を返します。
`static Number[]` | `wma(Number[] x, int period)` 指定されたデータから加重移動平均 (Weighted Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `wr(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period)` 指定されたデータからウィリアム %R (William's %R) を返します。
`static Number[]` | `wr(Number[] high, Number[] low, Number[] close, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータからウィリアム %R (William's %R) を返します。
`static Number[]` | `wtcl(Number[] high, Number[] low, Number[] close)` 指定されたデータから加重終値 (Weighted Close) を返します。
`static Number[]` | `wvr(Number[] change, Number[] volume, int period)` 指定されたデータから和光ボリュームレシオ (Wako Volume Ratio) を返します。
`static Number[]` | `wvr(Number[] change, Number[] volume, int period, PercentageScale unit)` 指定されたデータから和光ボリュームレシオ (Wako Volume Ratio) を返します。
`static Number[]` | `wwma(Number[] x, int period)` 指定されたデータからワイルダー移動平均 (Welles Wilder's Moving Average) を返します。
`static Number[]` | `zigzag(Number[] x, double rate)` 指定されたデータからジグザグ (ZigZag) を返します。
`static Number[]` | `zlema(Number[] x, int period)` 指定されたデータから零ラグ指数平滑移動平均 (Zero Lag Exponential Moving Average) を返します。

クラス java.lang.Object から継承されたメソッド
`clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait`

コンストラクタの詳細

### TechnicalAnalysis

    protected TechnicalAnalysis()

  デフォルトコンストラクタです。

メソッドの詳細

### add

    public static Number[] add(Number[] a,
                               Number[] b)

  二つのデータの和を返します。

  各データの長さが異なる場合、計算結果は長さが短いデータと同じ長さになります。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
  戻り値:
    和

### add

    public static Number[] add(Number[] a,
                               Number b)

  二つのデータの和を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
  戻り値:
    和

### sub

    public static Number[] sub(Number[] a,
                               Number[] b)

  二つのデータの差を返します。

  各データの長さが異なる場合、計算結果は長さが短いデータと同じ長さになります。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
  戻り値:
    差

### sub

    public static Number[] sub(Number[] a,
                               Number b)

  二つのデータの差を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
  戻り値:
    差

### mult

    public static Number[] mult(Number[] a,
                                Number[] b)

  二つのデータの積を返します。

  各データの長さが異なる場合、計算結果は長さが短いデータと同じ長さになります。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
  戻り値:
    積

### mult

    public static Number[] mult(Number[] a,
                                Number b)

  二つのデータの積を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
  戻り値:
    積

### div

    public static Number[] div(Number[] a,
                               Number[] b)

  二つのデータの商を返します。

  各データの長さが異なる場合、計算結果は長さが短いデータと同じ長さになります。
  また、いずれかのデータが `0` の場合、計算結果は常に `0` となります。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
  戻り値:
    商

### div

    public static Number[] div(Number[] a,
                               Number b)

  二つのデータの商を返します。

  いずれかのデータが `0` の場合、計算結果は常に `0` となります。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
  戻り値:
    商

### avg

    public static Number[] avg(Number[] a,
                               Number[] b)

  指定されたデータから平均値を返します。

  各データの長さが異なる場合、計算結果は長さが短いデータと同じ長さになります。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
  戻り値:
    平均値

### avg

    public static Number[] avg(Number[] a,
                               Number[] b,
                               Number[] c)

  指定されたデータから平均値を返します。

  各データの長さが異なる場合、計算結果は長さが短いデータと同じ長さになります。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
    `c` - データ3
  戻り値:
    平均値

### avg

    public static Number[] avg(Number[] a,
                               Number[] b,
                               Number[] c,
                               Number[] d)

  指定されたデータから平均値を返します。

  各データの長さが異なる場合、計算結果は長さが短いデータと同じ長さになります。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
    `c` - データ3
    `d` - データ4
  戻り値:
    平均値

### sin

    public static Number[] sin(Number[] a)

  指定されたデータから正弦(サイン)を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    正弦(サイン)

### cos

    public static Number[] cos(Number[] a)

  指定されたデータから余弦(コサイン)を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    余弦(コサイン)

### tan

    public static Number[] tan(Number[] a)

  指定されたデータから正接(タンジェント)を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    正接(タンジェント)

### asin

    public static Number[] asin(Number[] a)

  指定されたデータから逆正弦(アークサイン)を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    逆正弦(アークサイン)

### acos

    public static Number[] acos(Number[] a)

  指定されたデータから逆余弦(アークコサイン)を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    逆余弦(アークコサイン)

### atan

    public static Number[] atan(Number[] a)

  指定されたデータから逆正接(アークタンジェント)を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    逆正接(アークタンジェント)

### exp

    public static Number[] exp(Number[] a)

  オイラー数 e を指定された数列値で累乗した値を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    e`a`

### log

    public static Number[] log(Number[] a)

  指定されたデータから自然対数値を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    自然対数値

### log10

    public static Number[] log10(Number[] a)

  指定されたデータから 10 を底とする対数を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    10 を底とする対数

### sqrt

    public static Number[] sqrt(Number[] a)

  指定されたデータから平方根を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    平方根

### ceil

    public static Number[] ceil(Number[] a)

  指定されたデータから小数を切り上げて返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    指定されたデータの小数を切り上げた値列

### floor

    public static Number[] floor(Number[] a)

  指定されたデータから少数を切り捨てて返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    指定されたデータの小数を切り捨てた値列

### round

    public static Number[] round(Number[] a)

  指定されたデータから四捨五入を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    指定されたデータの四捨五入した値列

### abs

    public static Number[] abs(Number[] a)

  指定されたデータから絶対値を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
  戻り値:
    絶対値

### max

    public static Number[] max(Number[] a,
                               Number[] b)

  指定されたデータから大きい方を返します。

  各データの長さが異なる場合、計算結果は長さが短いデータと同じ長さになります。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
  戻り値:
    大きい方の値

### min

    public static Number[] min(Number[] a,
                               Number[] b)

  指定されたデータから小さい方を返します。

  各データの長さが異なる場合、計算結果は長さが短いデータと同じ長さになります。

  パラメータ:
    `a` - データ1
    `b` - データ2
  戻り値:
    小さい方の値

### sinh

    public static Number[] sinh(Number[] x)

  指定されたデータから双曲線正弦を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
  戻り値:
    双曲線正弦

### cosh

    public static Number[] cosh(Number[] x)

  指定されたデータから双曲線余弦を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
  戻り値:
    双曲線余弦

### tanh

    public static Number[] tanh(Number[] x)

  指定されたデータから双曲線正接を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
  戻り値:
    双曲線正接

### sum

    public static Number[] sum(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータから指定された期間毎の合計を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    期間毎の合計

### highest

    public static Number[] highest(Number[] x,
                                   int period)

  指定されたデータから指定された期間中の最高値 (Highest Value) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    最高値 (Highest Value)

### lowest

    public static Number[] lowest(Number[] x,
                                  int period)

  指定されたデータから指定された期間中の最安値 (Lowest Value) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    最安値 (Lowest Value)

### periodsSinceHighest

    public static Number[] periodsSinceHighest(Number[] x,
                                               int period)

  指定されたデータから指定された期間中の最高値からの経過期間を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    最高値経過期間

### periodsSinceLowest

    public static Number[] periodsSinceLowest(Number[] x,
                                              int period)

  指定されたデータの指定された期間中の最安値からの経過期間を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    最安値経過期間

### midpoint

    public static Number[] midpoint(Number[] x,
                                    int period)

  指定されたデータから Mid Point を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    Mid Point

### midprice

    public static Number[] midprice(Number[] high,
                                    Number[] low,
                                    int period)

  指定されたデータから Mid Price を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `period` - 期間
  戻り値:
    Mid Price

### var

    protected static Number[] var(Number[] x,
                                  int period,
                                  boolean biased)

  指定されたデータから分散 (Variance) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `biased` - 母集団数式にバイアスをかけるかどうか
  戻り値:
    分散 (Variance)

### var

    public static Number[] var(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータから不偏分散 (Unbiased Variance) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    不偏分散 (Unbiased Variance)

### varp

    public static Number[] varp(Number[] x,
                                int period)

  指定されたデータから標本分散 (Biased Variance) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    標本分散 (Biased Variance)

### stddev

    public static Number[] stddev(Number[] x,
                                  int period)

  指定されたデータから不偏分散 (Unbiased Variance) の平方根である、不偏標準偏差 (Unbiased Standard Deviation) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    不偏標準偏差 (Unbiased Standard Deviation)

### stddevp

    public static Number[] stddevp(Number[] x,
                                   int period)

  指定されたデータから標本分散 (Biased Variance) の平方根である、標本標準偏差 (Biased Standard Deviation) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    標本標準偏差 (Biased Standard Deviation)

### covar

    protected static Number[] covar(Number[] x,
                                    Number[] y,
                                    int period,
                                    boolean biased)

  指定されたデータから共分散 (Covariance) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ1
    `y` - データ2
    `period` - 期間
    `biased` - 母集団数式にバイアスをかけるかどうか
  戻り値:
    共分散 (Covariance)

### covar

    public static Number[] covar(Number[] x,
                                 Number[] y,
                                 int period)

### covarn

    public static Number[] covarn(Number[] x,
                                  Number[] y,
                                  int period)

### correl

    public static Number[] correl(Number[] x,
                                  Number[] y,
                                  int period,
                                  boolean biased)

  指定されたデータから相関係数 (Correlation Coefficient) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ1
    `y` - データ2
    `period` - 期間
    `biased` - 母集団数式にバイアスをかけるかどうか
  戻り値:
    相関係数 (Correlation Coefficient)

### correl

    public static Number[] correl(Number[] x,
                                  Number[] y,
                                  int period)

  指定されたデータから相関係数 (Correlation Coefficient) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `correl(Number[], Number[], int, boolean)` を母集団数式にバイアスをかけるとして呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ1
    `y` - データ2
    `period` - 期間
  戻り値:
    相関係数 (Correlation Coefficient)
  関連項目:
    `correl(Number[], Number[], int, boolean)`

### pearson

    public static Number[] pearson(Number[] x,
                                   Number[] y,
                                   int period)

  指定されたデータから相関係数 (Correlation Coefficient) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `correl(Number[], Number[], int, boolean)` を母集団数式にバイアスをかけるとして呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ1
    `y` - データ2
    `period` - 期間
  戻り値:
    相関係数 (Correlation Coefficient)
  関連項目:
    `correl(Number[], Number[], int, boolean)`

### lr

    public static Map<Bands5,Number[]> lr(Number[] x,
                                          int period,
                                          int reserved)

  推奨されていません。 このメソッドのインタフェースや実装内容は将来的に変更される可能性があります。

  指定されたデータから線形回帰トレンド (Linear Regression Channel Lines) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `reserved` -
  戻り値:
    線形回帰トレンド (Linear Regression Channel Lines)

### beta

    @Deprecated
    protected static Number[] beta(Number[] roc_x,
                                              Number[] roc_y,
                                              int period,
                                              boolean biased)

  推奨されていません。

  指定されたデータからベータ値 (Beta) を返します。

  パラメータ:
    `roc_x` - 比較する個別変動率データ
    `roc_y` - 基準とする全体変動率データ
    `period` - 期間
    `biased` - 母集団数式にバイアスをかけるかどうか
  戻り値:
    ベータ値 (Beta)

### beta

    @Deprecated
    public static Number[] beta(Number[] x,
                                           Number[] y,
                                           int period)

  推奨されていません。

  指定されたデータからベータ (Beta Coefficient) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ1
    `y` - データ2
    `period` - 期間
  戻り値:
    ベータ (Beta Coefficient)

### beta2

    @Deprecated
    public static Number[] beta2(Number[] x,
                                            Number[] y,
                                            int period,
                                            MovingAverage matype)

  推奨されていません。

  指定されたデータからベータ2 (Beta Coefficient II) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ1
    `y` - データ2
    `period` - 期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    ベータ2 (Beta Coefficient II)

### avgprice

    public static Number[] avgprice(Number[] open,
                                    Number[] high,
                                    Number[] low,
                                    Number[] close)

  指定されたデータから平均価格 (Average Price) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `avg(Number[], Number[], Number[], Number[])` を呼出すだけです。

       平均価格＝(始値＋高値＋安値＋終値)÷4

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
  戻り値:
    平均価格 (Average Price)
  関連項目:
    `avg(Number[], Number[], Number[], Number[])`

### heikin

    public static Map<FourPrice,Number[]> heikin(Number[] open,
                                                 Number[] high,
                                                 Number[] low,
                                                 Number[] close)

  指定されたデータから平均足 (コマ足) を返します。

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
  戻り値:
    平均足 (コマ足)

### mp

    public static Number[] mp(Number[] high,
                              Number[] low)

  指定されたデータから中央価格 (Median Price) を返します。

       中央価格＝(高値＋安値)÷2

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
  戻り値:
    中央価格 (Median Price)

### tp

    public static Number[] tp(Number[] high,
                              Number[] low,
                              Number[] close)

  指定されたデータから代表価格 (ティピカル プライス / Typical Price) を返します。

       計算式
       代表価格＝(高値＋安値＋終値)÷3

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
  戻り値:
    代表価格 (ティピカル プライス / Typical Price)

### wtcl

    public static Number[] wtcl(Number[] high,
                                Number[] low,
                                Number[] close)

  指定されたデータから加重終値 (Weighted Close) を返します。

       加重終値＝(高値＋安値＋終値×2)÷4

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
  戻り値:
    加重終値 (Weighted Close)

### th

    public static Number[] th(Number[] high,
                              Number[] close)

  指定されたデータから真高値 (トゥルー ハイ / True High) を返します。

       TRH＝前日終値と当日高値のどちらか高い方

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `close` - 終値
  戻り値:
    真高値 (トゥルー ハイ / True High)

### tl

    public static Number[] tl(Number[] low,
                              Number[] close)

  指定されたデータから真安値 (トゥルー ロー / True Low) を返します。

       TRL＝前日終値と当日安値のどちらか低い方

  パラメータ:
    `low` - 安値
    `close` - 終値
  戻り値:
    真安値 (トゥルー ロー / True Low)

### tr

    public static Number[] tr(Number[] high,
                              Number[] low,
                              Number[] close)

  指定されたデータから真値幅 (トゥルー レンジ / True Range) を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
  戻り値:
    真値幅 (トゥルー レンジ / True Range)

### ma

    public static Number[] ma(Number[] x,
                              int period,
                              MovingAverage matype)

  指定されたデータから指定された移動平均 (Moving Average) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    移動平均 (Moving Average)

### doubleSmooth

    public static Number[] doubleSmooth(Number[] x,
                                        int period,
                                        MovingAverage matype)

  指定されたデータから指定された移動平均を二重化して返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `doubleSmooth(Number[], int, MovingAverage, int, MovingAverage)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    二重化された移動平均
  関連項目:
    `ma(Number[], int, MovingAverage)`

### doubleSmooth

    public static Number[] doubleSmooth(Number[] x,
                                        int period1,
                                        MovingAverage matype1,
                                        int period2,
                                        MovingAverage matype2)

  指定されたデータから指定された移動平均を二重化して返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `ma(Number[], int, MovingAverage)` を期間1と期間2で二回呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period1` - 期間1
    `matype1` - 期間1の移動平均の種類
    `period2` - 期間2
    `matype2` - 期間2の移動平均の種類
  戻り値:
    二重化された移動平均
  関連項目:
    `ma(Number[], int, MovingAverage)`

### tripleSmooth

    public static Number[] tripleSmooth(Number[] x,
                                        int period,
                                        MovingAverage matype)

  指定されたデータから指定された移動平均を三重化して返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `tripleSmooth(Number[], int, MovingAverage, int, MovingAverage, int, MovingAverage)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    三重化された移動平均
  関連項目:
    `tripleSmooth(Number[], int, MovingAverage, int, MovingAverage, int, MovingAverage)`

### tripleSmooth

    public static Number[] tripleSmooth(Number[] x,
                                        int period1,
                                        MovingAverage matype1,
                                        int period2,
                                        MovingAverage matype2,
                                        int period3,
                                        MovingAverage matype3)

  指定されたデータから指定された移動平均を三重化して返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period1` - 期間1
    `matype1` - 期間1の移動平均の種類
    `period2` - 期間2
    `matype2` - 期間2の移動平均の種類
    `period3` - 期間3
    `matype3` - 期間3の移動平均の種類
  戻り値:
    三重化された移動平均

### dma

    public static Number[] dma(Number[] x,
                               int period,
                               int displaced)

  指定されたデータからずらした移動平均 (Displaced Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `displaced` - オフセット
  戻り値:
    ずらした移動平均 (Displaced Moving Average)

### dma

    public static Number[] dma(Number[] x,
                               int period,
                               MovingAverage matype,
                               int displaced)

  指定されたデータからずらした移動平均 (Displaced Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `matype` - 移動平均の種類
    `displaced` - オフセット
  戻り値:
    ずらした移動平均 (Displaced Moving Average)

### sma

    public static Number[] sma(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータから単純移動平均 (Simple Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    単純移動平均 (Simple Moving Average)

### smma

    public static Number[] smma(Number[] x,
                                int period)

  指定されたデータから平滑移動平均 (Smoothed Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    平滑移動平均 (Smoothed Moving Average)

### gma

    @Deprecated
    public static Number[] gma(Number[] x,
                                          int period)

  推奨されていません。

  指定されたデータから幾何学移動平均 (Geometric Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    幾何学移動平均 (Geometric Moving Average)

### rma

    public static Number[] rma(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータから修正移動平均 (Running Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    修正移動平均 (Running Moving Average)

### wwma

    public static Number[] wwma(Number[] x,
                                int period)

  指定されたデータからワイルダー移動平均 (Welles Wilder's Moving Average) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `rma(Number[], int)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    ワイルダー移動平均 (Welles Wilder's Moving Average)
  関連項目:
    `rma(Number[], int)`

### wma

    public static Number[] wma(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータから加重移動平均 (Weighted Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    加重移動平均 (Weighted Moving Average)

### hma

    public static Number[] hma(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータからハル移動平均 (Hull's Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    ハル移動平均 (Hull's Moving Average)

### tma

    public static Number[] tma(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータから三角移動平均 (Triangular Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    三角移動平均 (Triangular Moving Average)

### ema

    public static Number[] ema(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータから指数平滑移動平均 (Exponential Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    指数移動平均 (Exponential Moving Average)

### dema

    public static Number[] dema(Number[] x,
                                int period)

  指定されたデータから二重指数平滑移動平均 (Double Exponential Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    二重指数移動平均 (Double Exponential Moving Average)

### tema

    public static Number[] tema(Number[] x,
                                int period)

  指定されたデータから三重指数平滑移動平均 (Triple Exponential Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    三重指数移動平均 (Triple Exponential Moving Average)

### zlema

    public static Number[] zlema(Number[] x,
                                 int period)

  指定されたデータから零ラグ指数平滑移動平均 (Zero Lag Exponential Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    零ラグ指数移動平均 (Zero Lag Exponential Moving Average)

### epma

    public static Number[] epma(Number[] x,
                                int period)

  指定されたデータからエンドポイント移動平均 (Endpoint Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    エンドポイント移動平均 (Endpoint Moving Average)

### t3

    public static Number[] t3(Number[] x,
                              int period)

  指定されたデータからティルソン T3 移動平均 (Tillson's T3 Moving Average) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は単に `t3(Number[], int, double)` を係数 `0.7` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    ティルソン T3 移動平均 (Tillson's T3 Moving Average)
  関連項目:
    `t3(Number[], int, double)`

### t3

    public static Number[] t3(Number[] x,
                              int period,
                              double a)

  指定されたデータからティルソン T3 移動平均 (Tillson's T3 Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `a` - 係数
  戻り値:
    ティルソン T3 移動平均 (Tillson's T3 Moving Average)

### mama

    public static Map<MESA,Number[]> mama(Number[] x)

  指定されたデータから MESA 適応移動平均 (MESA Adaptive Moving Average) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は単に `mama(Number[], double, double)` を短期リミット `0.5`、 長期リミット `0.05` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
  戻り値:
    MESA 適応移動平均 (MESA Adaptive Moving Average)
  関連項目:
    `mama(Number[], double, double)`

### mama

    public static Map<MESA,Number[]> mama(Number[] x,
                                          double limit_fast,
                                          double limit_slow)

  指定されたデータから MESA 適応移動平均 (MESA Adaptive Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `limit_fast` - 短期リミット
    `limit_slow` - 長期リミット
  戻り値:
    MESA 適応移動平均 (MESA Adaptive Moving Average)

### vwma

    public static Number[] vwma(Number[] price,
                                Number[] volume,
                                int period)

  指定されたデータから出来高加重移動平均 (Volume Weighted Moving Average) を返します。

  パラメータ:
    `price` - 価格データ
    `volume` - 出来高データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    出来高加重移動平均 (Volume Weighted Moving Average)

### cross

    public static CrossSignal[] cross(Number[] fast,
                                      Number[] slow)

  指定されたデータからゴールデンクロス、デッドクロス (Golden Cross / Dead Cross) などシグナルの種類を列挙して返します。

  パラメータ:
    `fast` - 短期データ
    `slow` - 長期データ
  戻り値:
    シグナルの種類を列挙

### cross

    public static CrossSignal[] cross(Number[] fast,
                                      double slow)

  指定されたデータからゴールデンクロス、デッドクロス (Golden Cross / Dead Cross) などシグナルの種類を列挙して返します。

  パラメータ:
    `fast` - 短期データ
    `slow` - 長期データ
  戻り値:
    シグナルの種類を列挙
  導入されたバージョン:
    1.1

### gc

    public static final boolean[] gc(Number[] fast,
                                     Number[] slow)

  推奨されていません。 このメソッドは下位互換性の為に提供している為、将来的に削除される可能性があります。代わりに `cross(Number[], Number[])` を使用して下さい。

  指定されたデータからゴールデンクロス (Golden Cross) かどうかを列挙して返します。

  パラメータ:
    `fast` - 短期データ
    `slow` - 長期データ
  戻り値:
    ゴールデンクロス (Golden Cross) かどうかを列挙

### dc

    public static final boolean[] dc(Number[] fast,
                                     Number[] slow)

  推奨されていません。 このメソッドは下位互換性の為に提供している為、将来的に削除される可能性があります。代わりに `cross(Number[], Number[])` を使用して下さい。

  指定されたデータからデッドクロス (Dead Cross) かどうかを列挙して返します。

  パラメータ:
    `fast` - 短期データ
    `slow` - 長期データ
  戻り値:
    デッドクロス (Dead Cross) かどうかを列挙

### zigzag

    public static Number[] zigzag(Number[] x,
                                  double rate)

  指定されたデータからジグザグ (ZigZag) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `rate` - 定率値幅(パーセント)
  戻り値:
    ジグザグ (ZigZag)

### bbands

    public static Map<Bands5,Number[]> bbands(Number[] high,
                                              Number[] low,
                                              Number[] close,
                                              int period,
                                              double rate)

  指定されたデータからボリンジャーバンド (Bollinger Bands) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は、指定された高値、安値、終値から真値幅(TP)を求めた後、 単に `bbands(Number[], int, double)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
    `rate` - 係数
  戻り値:
    ボリンジャーバンド (Bollinger Bands)
  関連項目:
    `bbands(Number[], Number[], Number[], int, double)`

### bbands

    public static Map<Bands5,Number[]> bbands(Number[] tp,
                                              int period,
                                              double rate)

  指定されたデータからボリンジャーバンド (Bollinger Bands) を返します。

  パラメータ:
    `tp` - 真値幅(TP)
    `period` - 期間
    `rate` - 係数
  戻り値:
    ボリンジャーバンド (Bollinger Bands)

### envelope

    public static Map<Bands5,Number[]> envelope(Number[] x,
                                                int period,
                                                MovingAverage matype,
                                                double rate)

  指定されたデータからエンベロープ (Envelope) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `matype` - 移動平均の種類
    `rate` - 値幅(%)
  戻り値:
    エンベロープ (Envelope)
  関連項目:
    `envelope(Number[], double)`

### envelope

    public static Number[] envelope(Number[] ma,
                                    double rate)

  指定されたデータからエンベロープ (Envelope) を返します。

  パラメータ:
    `ma` - 移動平均
    `rate` - 値幅(%)
  戻り値:
    エンベロープ (Envelope)

### ichimoku

    public static Map<Ichimoku,Number[]> ichimoku(Number[] high,
                                                  Number[] low,
                                                  Number[] close,
                                                  int period_kijun,
                                                  int period_tenkan,
                                                  int period_span)

  指定されたデータから一目均衡表 (Ichimoku Kinko Hyo) を返します。

  一目均衡表は、昭和の初め、一目山人(いちもくさんじん)により完成された相場そのものについての書です。 一目均衡表における相場理論は、三大骨子(波動論、時間論、値幅観測論)に基づいて展開されていますが、 「相場は値幅ではなくて時間である」という一目山人の言葉の通り、時間論を軸としています。 つまり、相場の主体はあくまでも時間であり、価格は結果として従う、というのが一目均衡表の出発点です。

       基準線＝(過去26日間の最高値＋過去26日間の最安値)÷2
       転換線＝(過去9日間の最高値＋過去9日間の最安値)÷2
       先行スパン1＝(転換線+基準線)÷2を26日後へずらす
       先行スパン2＝(過去52日間の最高値＋過去52日間の最安値)÷2を26日後へずらす
       遅行スパン＝当日終値を26日前へずらす

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period_kijun` - 基準期間
    `period_tenkan` - 転換期間
    `period_span` - スパン期間
  戻り値:
    一目均衡表 (Ichimoku Kinko Hyo)
  関連項目:
    `highest(Number[], int)`, `lowest(Number[], int)`, `displace(Number[], int)`

### displace

    public static Number[] displace(Number[] array,
                                    int offset)

  指定されたデータを指定されたオフセット分ずらします。

  パラメータ:
    `array` - データ
    `offset` - オフセット
  戻り値:
    オフセット分ずらしたデータ

### pivot

    public static Map<Bands7,Number[]> pivot(Number[] high,
                                             Number[] low,
                                             Number[] close)

  指定されたデータからピボット (Pivot Point) を返します。

  ピボットとは「回転軸」を意味し、日々の市場価格がそのポイントを中心に回転(振幅)することを前提としたデイトレーダー向け(短期売買向け)のテクニカル指標です。 別名「リアクショントレンドシステム」と呼ばれ、J ウエルズ ワイルダー ジュニア (J. Welles Wilder, Jr.) 氏が考案したものとされています。

       PIVOT＝(前日高値＋前日安値＋前日終値)÷3
       HBOP＝PIVOT×2＋前日高値－前日安値×2
       S2＝PIVOT＋前日高値－前日安値
       S1＝PIVOT×2－前日安値
       B1＝PIVOT×2－前日高値
       B2＝PIVOT－前日高値＋前日安値
       LBOP＝PIVOT×2－前日高値×2＋前日安値

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
  戻り値:
    ピボット (Pivot Point)

### sar

    public static Number[] sar(Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close,
                               double factor)

  指定されたデータからパラボリック (Parabolic SAR) を返します。

  パラボリックは放物線という意味で、J ウエルズ ワイルダー ジュニア (J. Welles Wilder, Jr.) 氏が考案した、SAR (ストップ&リバースポイント) と呼ばれるラインを用いたトレンドフォロー系テクニカル指標です。

       SAR＝前日SAR＋AF×(EP－前日SAR)
       EP…極大値 (買い期間はその期間の最高値、売り期間はその期間の最安値)
       AF…加速係数 (通常は 0.02≦AF≦0.20)

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `factor` - 係数
  戻り値:
    パラボリック (Parabolic SAR)

### volatility

    public static Map<Bands2,Number[]> volatility(Number[] high,
                                                  Number[] low,
                                                  Number[] close,
                                                  int period,
                                                  double weight)

  指定されたデータからボラティリティー システムを返します。

       VIUpper＝n日間の終値の最高値－(ATR×W)
       VILoer＝n日間の終値の最安値＋(ATR×W)
       ATR…真値幅平均
       W…重み係数 (2.0～2.9 が多く用いられる)

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
    `weight` - 重み係数
  戻り値:
    ボラティリティー システム
  関連項目:
    `atr(Number[], Number[], Number[], int)`

### atr

    public static Number[] atr(Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close,
                               int period)

  指定されたデータから真値幅平均 (Average True Range) を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
  戻り値:
    真値幅平均 (Average True Range)

### chv

    public static Number[] chv(Number[] high,
                               Number[] low,
                               int period_ma,
                               int period_roc)

  指定されたデータからチャイキン ボラティリティー (Chaikin's Volatility) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は、百分率の尺度を `PercentageScale.PERCENT` で `chv(Number[], Number[], int, int, PercentageScale)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `period_ma` - 移動平均の期間
    `period_roc` - ROC の期間
  戻り値:
    チャイキン ボラティリティー (Chaikin's Volatility)
  関連項目:
    `chv(Number[], Number[], int, int, PercentageScale)`

### chv

    public static Number[] chv(Number[] high,
                               Number[] low,
                               int period_ma,
                               int period_roc,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータからチャイキン ボラティリティー (Chaikin's Volatility) を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `period_ma` - 移動平均の期間
    `period_roc` - ROC の期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    チャイキン ボラティリティー (Chaikin's Volatility)

### hv

    public static Number[] hv(Number[] a,
                              int period,
                              int days)

  指定されたデータからヒストリカル ボラティリティー (Historical Volatility) を返します。

  パラメータ:
    `a` - データ
    `period` - 期間
    `days` - 日数
  戻り値:
    ヒストリカル ボラティリティー (Historical Volatility)

### natr

    public static Number[] natr(Number[] high,
                                Number[] low,
                                Number[] close,
                                int period)

  指定されたデータから標準化真値幅平均 (Normalized Average True Range) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は、百分率の尺度を `PercentageScale.PERCENT` で `natr(Number[], Number[], Number[], int, PercentageScale)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
  戻り値:
    標準化真値幅平均 (Normalized Average True Range)
  関連項目:
    `natr(Number[], Number[], Number[], int, PercentageScale)`

### natr

    public static Number[] natr(Number[] high,
                                Number[] low,
                                Number[] close,
                                int period,
                                PercentageScale unit)

  指定されたデータから標準化真値幅平均 (Normalized Average True Range) を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    標準化真値幅平均 (Normalized Average True Range)

### apo

    public static Number[] apo(Number[] prices,
                               int fast,
                               int slow)

  指定されたデータから価格オシレーター (Absolute Price Oscillator) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は、移動平均の種類を `MovingAverage.SMA` で `apo(Number[], int, int, MovingAverage)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `prices` - 価格
    `fast` - 短期期間
    `slow` - 長期期間
  戻り値:
    価格オシレーター (Absolute Price Oscillator)
  関連項目:
    `apo(Number[], int, int, MovingAverage)`

### apo

    public static Number[] apo(Number[] prices,
                               int fast,
                               int slow,
                               MovingAverage matype)

  指定されたデータから価格オシレーター (Absolute Price Oscillator) を返します。

  パラメータ:
    `prices` - 価格
    `fast` - 短期期間
    `slow` - 長期期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    価格オシレーター (Absolute Price Oscillator)

### asi

    public static Number[] asi(Number[] open,
                               Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close,
                               double t)

  指定されたデータからアキュムレーション スイング インデックス (Accumulation Swing Index) を返します。

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `t` - 値幅制限 (Limit move)
  戻り値:
    アキュムレーション スイング インデックス (Accumulation Swing Index)

### aroon

    public static Map<Aroon,Number[]> aroon(Number[] x,
                                            int period)

  指定されたデータからアルーン (Aroon) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は、百分率の尺度を `PercentageScale.PERCENT` で `aroon(Number[], int, PercentageScale)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    アルーン (Aroon)
  関連項目:
    `aroon(Number[], int, PercentageScale)`

### aroon

    public static Map<Aroon,Number[]> aroon(Number[] x,
                                            int period,
                                            PercentageScale unit)

  指定されたデータからアルーン (Aroon) を返します。

  アールンは トゥーシャー シャンデ (Tushar Chande) 氏が 1995 年に開発したテクニカル指標です。 サンスクリット語 (古代・中世のインドの公用語) で「夜明けの曙光」を意味し、トレンドの是非、強さ、転換を計る指標です。

       AroonUp＝(n－過去n日間の最高値からの経過期間)÷n×100
       AroonDown＝(n－過去n日間の最安値からの経過期間)÷n×100
       Aronn＝AroonUp－AroonDown

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間(当日を含む)
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    アルーン (Aroon)
  関連項目:
    `periodsSinceHighest(Number[], int)`, `periodsSinceLowest(Number[], int)`

### bmp

    public static Number[] bmp(Number[] open,
                               Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close)

  指定されたデータから BMP (Balance of Market Power) を返します。

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
  戻り値:
    BMP (Balance of Market Power)
  関連項目:
    `bmp(Number[], Number[], Number[], Number[], PercentageScale)`

### bmp

    public static Number[] bmp(Number[] open,
                               Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータから BMP (Balance of Market Power) を返します。

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    BMP (Balance of Market Power)
  関連項目:
    `bop(Number[], Number[], Number[], Number[], PercentageScale)`

### bop

    public static Number[] bop(Number[] open,
                               Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close)

  指定されたデータから BOP (Balance of Power) を返します。

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
  戻り値:
    BOP (Balance of Power)
  関連項目:
    `bop(Number[], Number[], Number[], Number[], PercentageScale)`

### bop

    public static Number[] bop(Number[] open,
                               Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータから BOP (Balance of Power) を返します。

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    BOP (Balance of Power)

### cci

    public static Number[] cci(Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close,
                               int period)

  指定されたデータから商品チャネル指数 (Commodity Channel Index) を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
  戻り値:
    商品チャネル指数 (Commodity Channel Index)

### chg

    public static final Number[] chg(Number[] x)

  指定されたデータから前日比(値幅) (Change) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `mom(Number[], int)` を期間 `1` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
  戻り値:
    前日比(値幅) (Change)
  関連項目:
    `mom(Number[], int)`

### chgcnt

    public static Map<Changes,Number[]> chgcnt(Number[] x,
                                               PercentageScale unit)

  指定されたデータから続伸続落情報 (Positive & Negative Changes Count) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    続伸続落情報 (Positive & Negative Changes Count)

### cmf

    public static Number[] cmf(Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close,
                               Number[] volume,
                               int period)

  指定されたデータからチャイキン マネー フロー (Chaikin's Money Flow) を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `volume` - 出来高
    `period` - 期間
  戻り値:
    チャイキン マネー フロー (Chaikin's Money Flow)

### cmo

    public static Number[] cmo(Number[] change,
                               int period)

  指定されたデータからチャンデ モメンタム オシレーター (Chande's Momentum Oscillator) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `cmo(Number[], int, PercentageScale)` を百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `period` - 期間
  戻り値:
    チャンデ モメンタム オシレーター (Chande's Momentum Oscillator)
  関連項目:
    `cmo(Number[], int, PercentageScale)`

### cmo

    public static Number[] cmo(Number[] change,
                               int period,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータからチャンデ モメンタム オシレーター (Chande's Momentum Oscillator) を返します。

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    チャンデ モメンタム オシレーター (Chande's Momentum Oscillator)

### coppock

    public static Number[] coppock(Number[] x,
                                   int roc,
                                   int ma,
                                   MovingAverage matype)

  指定されたデータからコポック (Coppock) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `roc` - ROC の期間
    `ma` - 移動平均の期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    コポック (Coppock)

### coppock

    public static Number[] coppock(Number[] x)

  指定されたデータからコポック (Coppock) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `coppock(Number[], int, int, int, MovingAverage)` を短期 ROC の期間 `11`、 長期 ROC の期間 `14`、移動平均の期間 `10`、 移動平均の種類 `MovingAverage.WMA` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
  戻り値:
    コポック (Coppock)
  関連項目:
    `coppock(Number[], int, int, int, MovingAverage)`

### coppock

    public static Number[] coppock(Number[] x,
                                   int period_fast_roc,
                                   int period_slow_roc,
                                   int period_ma,
                                   MovingAverage matype)

  指定されたデータからコポック (Coppock) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period_fast_roc` - 短期 ROC の期間
    `period_slow_roc` - 長期 ROC の期間
    `period_ma` - 移動平均の期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    コポック (Coppock)

### crsi

    public static Number[] crsi(Number[] change,
                                int period,
                                int period2)

### crsi

    public static Number[] crsi(Number[] change,
                                int period,
                                int period_gain,
                                int period_loss)

  指定されたデータからカトラー相対力指数 (Cutler's Relative Strength Index) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `crsi(Number[], int, int, int, PercentageScale)` を百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `change` - 前日比(幅)
    `period` - 期間
    `period_gain` - 上昇集計期間
    `period_loss` - 下降集計期間
  戻り値:
    カトラー相対力指数 (Cutler's Relative Strength Index)
  関連項目:
    `crsi(Number[], int, int, int, PercentageScale)`

### crsi

    public static Number[] crsi(Number[] change,
                                int period,
                                int period_gain,
                                int period_loss,
                                PercentageScale unit)

  指定されたデータからカトラー相対力指数 (Cutler's Relative Strength Index) を返します。

  パラメータ:
    `change` - 前日比(幅)
    `period` - 期間
    `period_gain` - 上昇集計期間
    `period_loss` - 下降集計期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    カトラー相対力指数 (Cutler's Relative Strength Index)

### csi

    public static Number[] csi(Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close,
                               int period,
                               int period_adx,
                               double v,
                               double m,
                               double c)

  指定されたデータから商品選択指数 (Commodity Selection Index) を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - DI 及び ATR の期間
    `period_adx` - ADX の期間
    `v` - コンバージョンファクター(倍率)
    `m` - マージン(証拠金)
    `c` - コミッション(手数料)
  戻り値:
    商品選択指数 (Commodity Selection Index)

### dmi

    public static Map<DMI,Number[]> dmi(Number[] high,
                                        Number[] low,
                                        Number[] close,
                                        int period_di,
                                        int period_adx)

  指定されたデータから方向性指数 (Directional Movement Index) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `dmi(Number[], Number[], Number[], int, int, PercentageScale)` を百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period_di` - DI の期間
    `period_adx` - ADX の期間
  戻り値:
    方向性指数 (Directional Movement Index)
  関連項目:
    `dmi(Number[], Number[], Number[], int, int, PercentageScale)`

### dmi

    public static Map<DMI,Number[]> dmi(Number[] high,
                                        Number[] low,
                                        Number[] close,
                                        int period_di,
                                        int period_adx,
                                        PercentageScale unit)

  指定されたデータから方向性指数 (Directional Movement Index) を返します。

  この指標は J ウエルズ ワイルダー ジュニア (J.Welles Wilder, Jr.) 氏によって開発された指標で、市場がどれだけの方向性のある動きをしているか、もしくはトレンドが市場に存在するのかを測定する指標です。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period_di` - DI の期間
    `period_adx` - ADX の期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    方向性指数 (Directional Movement Index)

### dmi

    @Deprecated
    public static Number[] dmi(Number[] x)

  推奨されていません。

  指定されたデータから動的モメンタム指数 (Chande's Dynamic Momentum Index) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `dmi(Number[], int, int, MovingAverage, int, double, double, PercentageScale)` を 標準偏差の期間 `5`、移動平均の期間 `10`、移動平均の種類 `MovingAverage.SMA`、 期間 `14`、上限 `30`、下限 `3`、 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
  戻り値:
    動的モメンタム指数 (Chande's Dynamic Momentum Index)
  関連項目:
    `dmi(Number[], int, int, MovingAverage, int, double, double, PercentageScale)`

### dmi

    @Deprecated
    public static Number[] dmi(Number[] x,
                                          int period_stddev,
                                          int period_ma,
                                          MovingAverage matype,
                                          int period_dmi,
                                          double upper,
                                          double lower,
                                          PercentageScale unit)

  推奨されていません。

  指定されたデータから動的モメンタム指数 (Chande's Dynamic Momentum Index) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period_stddev` - 標準偏差の期間
    `period_ma` - 移動平均の期間
    `matype` - 移動平均の種類
    `period_dmi` - 期間
    `upper` - 上限
    `lower` - 下限
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    動的モメンタム指数 (Chande's Dynamic Momentum Index)

### dpo

    public static Number[] dpo(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータから DPO (Detrended Price Oscillator) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `dpo(Number[], int, MovingAverage)` を移動平均の種類 `MovingAverage.SMA` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    DPO (Detrended Price Oscillator)
  関連項目:
    `dpo(Number[], int, MovingAverage)`

### dpo

    public static Number[] dpo(Number[] x,
                               int period,
                               MovingAverage matype)

  指定されたデータから DPO (Detrended Price Oscillator) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    DPO (Detrended Price Oscillator)

### emv

    public static Number[] emv(Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] volume,
                               int period)

  指定されたデータから EMV (Ease of Movement) を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `volume` - 出来高
    `period` - 期間
  戻り値:
    EMV (Ease of Movement)

### kairi

    public static Number[] kairi(Number[] x,
                                 Number[] ma)

  指定されたデータから乖離率を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `kairi(Number[], Number[], PercentageScale)` を百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `ma` - 移動平均
  戻り値:
    乖離率
  関連項目:
    `kairi(Number[], Number[], PercentageScale)`

### kairi

    public static Number[] kairi(Number[] x,
                                 Number[] ma,
                                 PercentageScale unit)

  指定されたデータから乖離率を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `ma` - 移動平均
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    乖離率

### macd

    public static Map<Histogram,Number[]> macd(Number[] x,
                                               int fast,
                                               int slow,
                                               int period)

  指定されたデータから移動平均収束拡散法 (Moving Average Convergence/Divergence) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `macd(Number[], int, MovingAverage, int, MovingAverage, int, MovingAverage)` を 短期期間の移動平均の種類 `MovingAverage.EMA`、 長期期間の移動平均の種類 `MovingAverage.EMA`、 シグナルの移動平均の種類 `MovingAverage.SMA` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `fast` - 短期期間
    `slow` - 長期期間
    `period` - シグナルの期間
  戻り値:
    移動平均収束拡散法 (Moving Average Convergence/Divergence)
  関連項目:
    `macd(Number[], int, MovingAverage, int, MovingAverage, int, MovingAverage)`

### macd

    public static Map<Histogram,Number[]> macd(Number[] x,
                                               int fast,
                                               int slow,
                                               int period,
                                               MovingAverage matype)

  指定されたデータから移動平均収束拡散法 (Moving Average Convergence/Divergence) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `macd(Number[], int, MovingAverage, int, MovingAverage, int, MovingAverage)` を 短期期間の移動平均の種類 `MovingAverage.EMA`、 長期期間の移動平均の種類 `MovingAverage.EMA` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `fast` - 短期期間
    `slow` - 長期期間
    `period` - シグナルの期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    移動平均収束拡散法 (Moving Average Convergence/Divergence)
  関連項目:
    `macd(Number[], int, MovingAverage, int, MovingAverage, int, MovingAverage)`

### macd

    public static Map<Histogram,Number[]> macd(Number[] x,
                                               int fast,
                                               MovingAverage matype_fast,
                                               int slow,
                                               MovingAverage matype_slow,
                                               int period,
                                               MovingAverage matype_signal)

  指定されたデータから移動平均収束拡散法 (Moving Average Convergence/Divergence) を返します。

  MACD はジェラルド アペル (Gerald Appel) 氏によって開発されたテクニカル指標で、 2 本の指数平滑移動平均線を用いて方向性や乖離、絡み具合に注目します。

       MACD＝短期移動平均－長期移動平均(EMAが多く用いられる)
       Signal＝MACDの移動平均(EMAまたはSMAが多く用いられる)

  パラメータ:
    `x` - データ
    `fast` - 短期期間
    `matype_fast` - 短期期間の移動平均の種類
    `slow` - 長期期間
    `matype_slow` - 長期期間の移動平均の種類
    `period` - シグナルの期間
    `matype_signal` - シグナルの移動平均の種類
  戻り値:
    移動平均収束拡散法 (Moving Average Convergence/Divergence)

### mfi

    public static Number[] mfi(Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close,
                               Number[] volume,
                               int period)

  指定されたデータから MFI (Money Flow Index) を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `volume` - 出来高
    `period` - 期間
  戻り値:
    MFI (Money Flow Index)

### mi

    public static Number[] mi(Number[] high,
                              Number[] low,
                              int period)

  指定されたデータからマス インデックス (Mass Index)を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `mi(Number[], Number[], int, int, MovingAverage)` を移動平均の期間 `9`、 移動平均の種類 `MovingAverage.EMA` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `period` - 集計期間
  戻り値:
    マス インデックス (Mass Index)
  関連項目:
    `mi(Number[], Number[], int, int, MovingAverage)`

### mi

    public static Number[] mi(Number[] high,
                              Number[] low,
                              int period,
                              int period_ma,
                              MovingAverage matype)

  指定されたデータからマス インデックス (Mass Index)を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `period` - 集計期間
    `period_ma` - 移動平均の期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    マス インデックス (Mass Index)

### mom

    public static Number[] mom(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータからモメンタム (Momentum) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    モメンタム (Momentum)

### pain

    public static Number[] pain(Number[] open,
                                Number[] high,
                                Number[] low,
                                Number[] close)

  指定されたデータから PAIN (Price Action Indicator) を返します。

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
  戻り値:
    PAIN (Price Action Indicator)

### pchg

    public static Number[] pchg(Number[] x)

  指定されたデータから前日比(率) (Percent Change) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `roc(Number[], int, PercentageScale)` を期間 `1`、 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
  戻り値:
    前日比(率) (Percent Change)
  関連項目:
    `roc(Number[], int, PercentageScale)`

### pchg

    public static Number[] pchg(Number[] x,
                                PercentageScale unit)

  指定されたデータから前日比(率) (Percent Change) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `roc(Number[], int, PercentageScale)` を期間 `1` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    前日比(率) (Percent Change)
  関連項目:
    `roc(Number[], int, PercentageScale)`

### pcr

    public static Number[] pcr(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータからパーセント レジスタンス (Percent of Resistance) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `pcr(Number[], int, PercentageScale)` を百分率の尺度 `PercentageScale.REVERSE_PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    パーセント レジスタンス (Percent of Resistance)
  関連項目:
    `pcr(Number[], int, PercentageScale)`

### pcr

    public static Number[] pcr(Number[] x,
                               int period,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータからパーセント レジスタンス (Percent of Resistance) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    パーセント レジスタンス (Percent of Resistance)

### performance

    public static Number[] performance(Number[] x,
                                       int period)

  指定されたデータから騰落価格 (Performance) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    騰落価格 (Performance)

### performance

    public static Number[] performance(Number[] x,
                                       int period,
                                       PercentageScale unit)

  指定されたデータから騰落率 (Performance) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    騰落率 (Performance)

### ppo

    public static Number[] ppo(Number[] prices,
                               int fast,
                               int slow)

  指定されたデータから価格オシレーター (Percentage Price Oscillator)を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `ppo(Number[], int, int, MovingAverage, PercentageScale)` を 移動平均の種類 `MovingAverage.EMA`、百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `prices` - 価格
    `fast` - 短期期間
    `slow` - 長期期間
  戻り値:
    価格オシレーター (Percentage Price Oscillator)
  関連項目:
    `ppo(Number[], int, int, MovingAverage, PercentageScale)`

### ppo

    public static Number[] ppo(Number[] prices,
                               int fast,
                               int slow,
                               MovingAverage matype)

  指定されたデータから価格オシレーター (Percentage Price Oscillator)を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `ppo(Number[], int, int, MovingAverage, PercentageScale)` を 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `prices` - 価格
    `fast` - 短期期間
    `slow` - 長期期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    価格オシレーター (Percentage Price Oscillator)
  関連項目:
    `ppo(Number[], int, int, MovingAverage, PercentageScale)`

### ppo

    public static Number[] ppo(Number[] prices,
                               int fast,
                               int slow,
                               MovingAverage matype,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータから価格オシレーター (Percentage Price Oscillator)を返します。

  パラメータ:
    `prices` - 価格
    `fast` - 短期期間
    `slow` - 長期期間
    `matype` - 移動平均の種類
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    価格オシレーター (Percentage Price Oscillator)

### psy

    public static Number[] psy(Number[] change,
                               int period)

  指定されたデータからサイコロジカル ライン (Psychological Line) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `psy(Number[], int, PercentageScale)` を 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `period` - 期間
  戻り値:
    サイコロジカル ライン (Psychological Line)
  関連項目:
    `psy(Number[], int, PercentageScale)`

### psy

    public static Number[] psy(Number[] change,
                               int period,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータからサイコロジカル ライン (Psychological Line) を返します。

  サイコロジカルラインは、オシレーター系指標で、市場心理を測るテクニカルです。

       サイコロ＝過去n日間の前日比プラス日数÷n×100

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    サイコロジカル ライン (Psychological Line)

### qstick

    public static Number[] qstick(Number[] open,
                                  Number[] close,
                                  int period)

  指定されたデータからQスティック インジゲーター (Chande's Qstick Indicator) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `qstick(Number[], Number[], int, MovingAverage)` を 移動平均の種類 `MovingAverage.SMA` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
  戻り値:
    Qスティック インジゲーター (Chande's Qstick Indicator)
  関連項目:
    `qstick(Number[], Number[], int, MovingAverage)`

### qstick

    public static Number[] qstick(Number[] open,
                                  Number[] close,
                                  int period,
                                  MovingAverage matype)

  指定されたデータからQスティック インジゲーター (Chande's Qstick Indicator) を返します。

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    Qスティック インジゲーター (Chande's Qstick Indicator)

### rci

    public static Number[] rci(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータから順位相関係数 (Rank Correlation Index) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `rci(Number[], int, PercentageScale)` を 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    順位相関係数 (Rank Correlation Index)
  関連項目:
    `rci(Number[], int, PercentageScale)`

### rci

    public static Number[] rci(Number[] x,
                               int period,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータから順位相関係数 (Rank Correlation Index) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    順位相関係数 (Rank Correlation Index)

### roc

    public static Number[] roc(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータから変化率 (Rate of Change) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `roc(Number[], int, PercentageScale)` を 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    変化率 (Rate of Change)
  関連項目:
    `roc(Number[], int, PercentageScale)`

### roc

    public static Number[] roc(Number[] x,
                               int period,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータから変化率 (Rate of Change) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    変化率 (Rate of Change)

### rsi

    public static Number[] rsi(Number[] change,
                               int period)

  指定されたデータから相対力指数 (Relative Strength Index) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `rsi(Number[], int, PercentageScale)` を 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `change` - 前日比(幅)
    `period` - 期間
  戻り値:
    相対力指数 (Relative Strength Index)
  関連項目:
    `rsi(Number[], int, PercentageScale)`

### rsi

    public static Number[] rsi(Number[] change,
                               int period,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータから相対力指数 (Relative Strength Index) を返します。

  パラメータ:
    `change` - 前日比(幅)
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    相対力指数 (Relative Strength Index)

### rvi

    public static Number[] rvi(Number[] change,
                               int period)

  指定されたデータから RVI (Relative Volatility Index) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は、百分率の尺度を `PercentageScale.PERCENT` で `rvi(Number[], int, PercentageScale)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `change` - 前日比(幅)
    `period` - 期間
  戻り値:
    RVI (Relative Volatility Index)
  関連項目:
    `rvi(Number[], int, PercentageScale)`

### rvi

    public static Number[] rvi(Number[] change,
                               int period,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータから RVI (Relative Volatility Index) を返します。

  パラメータ:
    `change` - 前日比(幅)
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    RVI (Relative Volatility Index)
  関連項目:
    `stddev(Number[], int)`, `rsi(Number[], int, PercentageScale)`

### shinohara

    public static Map<Shinohara,Number[]> shinohara(Number[] open,
                                                    Number[] high,
                                                    Number[] low,
                                                    Number[] close,
                                                    int period)

  指定されたデータから強弱レシオ (篠原レシオ) を返します。

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
  戻り値:
    強弱レシオ (篠原レシオ)

### shinohara

    public static Map<Shinohara,Number[]> shinohara(Number[] open,
                                                    Number[] high,
                                                    Number[] low,
                                                    Number[] close,
                                                    int period,
                                                    PercentageScale unit)

  指定されたデータから強弱レシオ (篠原レシオ) を返します。

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    強弱レシオ (篠原レシオ)

### cratio

    protected static Number[] cratio(Number[] high,
                                     Number[] low,
                                     int period,
                                     PercentageScale unit)

  指定されたデータから篠原Cレシオ(篠原レシオの C レシオ)を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    篠原Cレシオ(篠原レシオの C レシオ)

### srv

    public static Map<Stochastics,Number[]> srv(Number[] high,
                                                Number[] low,
                                                Number[] close,
                                                int period_k,
                                                int period_d)

  指定されたデータからストキャスティクス (Stochastics) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `srv(Number[], Number[], Number[], int, int, MovingAverage, PercentageScale)` を 移動平均の種類 `MovingAverage.SMA`、百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period_k` - %K の期間
    `period_d` - %D の期間
  戻り値:
    ストキャスティクス (Stochastics)
  関連項目:
    `srv(Number[], Number[], Number[], int, int, MovingAverage, PercentageScale)`

### srv

    public static Map<Stochastics,Number[]> srv(Number[] high,
                                                Number[] low,
                                                Number[] close,
                                                int period_k,
                                                int period_d,
                                                PercentageScale unit)

  指定されたデータからストキャスティクス (Stochastics) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `srv(Number[], Number[], Number[], int, int, MovingAverage, PercentageScale)` を 移動平均の種類 `MovingAverage.SMA` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period_k` - %K の期間
    `period_d` - %D の期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    ストキャスティクス (Stochastics)
  関連項目:
    `srv(Number[], Number[], Number[], int, int, MovingAverage, PercentageScale)`

### srv

    public static Map<Stochastics,Number[]> srv(Number[] high,
                                                Number[] low,
                                                Number[] close,
                                                int period_k,
                                                int period_d,
                                                MovingAverage matype,
                                                PercentageScale unit)

  指定されたデータからストキャスティクス (Stochastics) を返します。

  ストキャスティクスはジョージ レーンによって開発されたオシレーター系のテクニカル指標で、 ある一定期間の高値と安値の値幅に対する当日の終値の相対的な位置によって評価するものです。 %Kラインと%Dライン(または%DラインとS%Dライン)という2本の線を併用するところに特徴があります。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period_k` - %K の期間
    `period_d` - %D の期間
    `matype` - %SD の期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    ストキャスティクス (Stochastics)

### srvrsi

    public static Map<Stochastics,Number[]> srvrsi(Number[] x,
                                                   int period_rsi,
                                                   int period_k,
                                                   int period_d,
                                                   MovingAverage matype,
                                                   PercentageScale unit)

  指定されたデータからストキャスティクス RSI (Stochastics RSI) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period_rsi` - RSI の期間
    `period_k` - %K の期間
    `period_d` - %D の期間
    `matype` - %SD の移動平均の種類
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    ストキャスティクス RSI (Stochastics RSI)

### tii

    public static Number[] tii(Number[] x,
                               int period)

  指定されたデータから貿易強度指数 (Trend Intensity Index) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `tii(Number[], int, MovingAverage, PercentageScale)` を 移動平均の種類 `MovingAverage.SMA`、百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    貿易強度指数 (Trend Intensity Index)
  関連項目:
    `tii(Number[], int, MovingAverage)`

### tii

    public static Number[] tii(Number[] x,
                               int period,
                               MovingAverage matype)

  指定されたデータから貿易強度指数 (Trend Intensity Index) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `tii(Number[], int, MovingAverage, PercentageScale)` を 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    貿易強度指数 (Trend Intensity Index)
  関連項目:
    `tii(Number[], int, MovingAverage)`

### tii

    public static Number[] tii(Number[] x,
                               int period,
                               MovingAverage matype,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータから貿易強度指数 (Trend Intensity Index) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `matype` - 移動平均の種類
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    貿易強度指数 (Trend Intensity Index)

### trix

    public static Map<Histogram,Number[]> trix(Number[] x,
                                               int period,
                                               int period_signal,
                                               MovingAverage matype_signal)

  指定されたデータからトリックス (TRIX) を返します。

  トリックスはジャック ヒューストン (Jack Hutson) 氏によって考案されたモメンタム系のオシレーター指標で、MACDによく似た計算方法と捉え方をします。 指数平滑移動平均(EMA)により3回スムージングをするため、トリプルエクスポーネンシャル≠トリックスと呼ばれています。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `period_signal` - シグナルの期間
    `matype_signal` - シグナルの移動平均の種類
  戻り値:
    トリックス (TRIX)

### tsi

    public static Map<Histogram,Number[]> tsi(Number[] change,
                                              int period1,
                                              int period2,
                                              int period_signal,
                                              MovingAverage matype_signal)

  指定されたデータから真力指数 (True Strength Index) を返します。

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `period1` - 期間1
    `period2` - 期間2
    `period_signal` - シグナルの期間
    `matype_signal` - シグナルの移動平均の種類
  戻り値:
    真力指数 (True Strength Index)

### tsi

    public static Map<Histogram,Number[]> tsi(Number[] change,
                                              int period1,
                                              int period2,
                                              MovingAverage matype,
                                              int period_signal,
                                              MovingAverage matype_signal)

  指定されたデータから真力指数 (True Strength Index) を返します。

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `period1` - 期間1
    `period2` - 期間2
    `matype` - 期間1と2の移動平均の種類
    `period_signal` - シグナルの期間
    `matype_signal` - シグナルの移動平均の種類
  戻り値:
    真力指数 (True Strength Index)

### tsi

    public static Map<Histogram,Number[]> tsi(Number[] change,
                                              int period1,
                                              MovingAverage matype1,
                                              int period2,
                                              MovingAverage matype2,
                                              int period_signal,
                                              MovingAverage matype_signal,
                                              PercentageScale unit)

  指定されたデータから真力指数 (True Strength Index) を返します。

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `period1` - 期間1
    `matype1` - 期間1の移動平均の種類
    `period2` - 期間2
    `matype2` - 期間2の移動平均の種類
    `period_signal` - シグナルの期間
    `matype_signal` - シグナルの移動平均の種類
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    真力指数 (True Strength Index)

### ultimate

    public static Number[] ultimate(Number[] high,
                                    Number[] low,
                                    Number[] close,
                                    int period)

  指定されたデータから究極のオシレーター (Ultimate Oscillator) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `ultimate(Number[], Number[], Number[], int, PercentageScale)` を 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
  戻り値:
    究極のオシレーター (Ultimate Oscillator)
  関連項目:
    `ultimate(Number[], Number[], Number[], int, PercentageScale)`

### ultimate

    public static Number[] ultimate(Number[] high,
                                    Number[] low,
                                    Number[] close,
                                    int period,
                                    PercentageScale unit)

  指定されたデータから究極のオシレーター (Ultimate Oscillator) を返します。

       BP＝当日終値－当日TL
       RawUO＝4×(7日間のBP合計÷7日間のTR合計)＋2×(14日間のBP合計÷14日間のTR合計)＋1×(28日間のBP合計÷28日間のTR合計)
       UO＝(RawUO÷(4＋2＋1))×100

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    究極のオシレーター (Ultimate Oscillator)
  関連項目:
    `tl(Number[], Number[])`, `tr(Number[], Number[], Number[])`

### vidya

    public static Number[] vidya(Number[] x,
                                 int period)

  推奨されていません。 このメソッドのインタフェースや実装内容は将来的に変更する可能性があります。

  指定されたデータから VIDYA (Chande's Variable Index Dynamic Average) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `vidya(Number[], int, int)` をボラティリティー (CMO) の期間 `9` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
  戻り値:
    VIDYA (Chande's Variable Index Dynamic Average)
  関連項目:
    `vidya(Number[], int, int)`

### vidya

    public static Number[] vidya(Number[] x,
                                 int period,
                                 int period_cmo)

  推奨されていません。 このメソッドのインタフェースや実装内容は将来的に変更する可能性があります。

  指定されたデータから VIDYA (Chande's Variable Index Dynamic Average) を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ
    `period` - 期間
    `period_cmo` - ボラティリティー (CMO) の期間
  戻り値:
    VIDYA (Chande's Variable Index Dynamic Average)

### wad

    public static Number[] wad(Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close)

  指定されたデータからウィリアム A/D (William's Accumulation/Distribution) を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
  戻り値:
    ウィリアム A/D (William's Accumulation/Distribution)
  関連項目:
    `th(Number[], Number[])`, `tl(Number[], Number[])`

### wr

    public static Number[] wr(Number[] high,
                              Number[] low,
                              Number[] close,
                              int period)

  指定されたデータからウィリアム %R (William's %R) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `wr(Number[], Number[], Number[], int, PercentageScale)` を 百分率の尺度 `PercentageScale.REVERSE_PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
  戻り値:
    ウィリアム %R (William's %R)
  関連項目:
    `wr(Number[], Number[], Number[], int, PercentageScale)`

### wr

    public static Number[] wr(Number[] high,
                              Number[] low,
                              Number[] close,
                              int period,
                              PercentageScale unit)

  指定されたデータからウィリアム %R (William's %R) を返します。

       %R＝(過去n日間の最高値－当日終値)÷(過去n日間の最高値－過去n日間の最安値)×-100

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    ウィリアム %R (William's %R)
  関連項目:
    `highest(Number[], int)`, `lowest(Number[], int)`

### ad

    public static Number[] ad(Number[] high,
                              Number[] low,
                              Number[] close,
                              Number[] volume)

  指定されたデータから A/D ライン (Accumulation/Distribution Line) を返します。

       AD＝CLV×出来高

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `volume` - 出来高
  戻り値:
    A/D ライン (Accumulation/Distribution Line)
  関連項目:
    `clv(Number[], Number[], Number[])`

### clv

    public static Number[] clv(Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close)

  指定されたデータからクローズ ロケーション バリュー (Close Location Value) を返します。

       CLV＝((終値－安値)－(高値－終値))÷(高値－安値)

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
  戻り値:
    クローズ ロケーション バリュー (Close Location Value)

### cho

    public static Number[] cho(Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close,
                               Number[] volume,
                               int period_fast,
                               int period_slow)

  指定されたデータからチャイキン オシレーター (Chaikin's Accumulation/Distribution Oscillator) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `cho(Number[], Number[], Number[], Number[], int, MovingAverage, int, MovingAverage)` を 短期移動平均の種類 `MovingAverage.EMA`、長期移動平均の種類 `MovingAverage.EMA` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `volume` - 出来高
    `period_fast` - 短期期間
    `period_slow` - 長期期間
  戻り値:
    チャイキン オシレーター (Chaikin's Accumulation/Distribution Oscillator)
  関連項目:
    `cho(Number[], Number[], Number[], Number[], int, MovingAverage, int, MovingAverage)`

### cho

    public static Number[] cho(Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close,
                               Number[] volume,
                               int period_fast,
                               MovingAverage matype_fast,
                               int period_slow,
                               MovingAverage matype_slow)

  指定されたデータからチャイキン オシレーター (Chaikin's Accumulation/Distribution Oscillator) を返します。

       CHO＝ADラインの短期移動平均－ADラインの長期移動平均

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `volume` - 出来高
    `period_fast` - 短期期間
    `matype_fast` - 短期移動平均の種類
    `period_slow` - 長期期間
    `matype_slow` - 長期移動平均の種類
  戻り値:
    チャイキン オシレーター (Chaikin's Accumulation/Distribution Oscillator)
  関連項目:
    `ad(Number[], Number[], Number[], Number[])`

### avo

    public static Number[] avo(Number[] volume,
                               int fast,
                               int slow)

  指定されたデータから出来高オシレーター (Absolute Volume Oscillator) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は単に `apo(Number[], int, int)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `volume` - 出来高
    `fast` - 短期期間
    `slow` - 長期期間
  戻り値:
    出来高オシレーター (Absolute Volume Oscillator)
  関連項目:
    `apo(Number[], int, int)`

### avo

    public static Number[] avo(Number[] volume,
                               int fast,
                               int slow,
                               MovingAverage matype)

  指定されたデータから出来高オシレーター (Absolute Volume Oscillator) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は単に `apo(Number[], int, int, MovingAverage)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `volume` - 出来高
    `fast` - 短期期間
    `slow` - 長期期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    出来高オシレーター (Absolute Volume Oscillator)
  関連項目:
    `avo(Number[], int, int, MovingAverage)`

### bwmfi

    public static Number[] bwmfi(Number[] high,
                                 Number[] low,
                                 Number[] volume)

  指定されたデータから BW MFI (Market Facilitation Index) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は `bwmfi(Number[], Number[], Number[], PercentageScale)` を 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `volume` - 出来高
  戻り値:
    BW MFI (Market Facilitation Index)
  関連項目:
    `bwmfi(Number[], Number[], Number[], PercentageScale)`

### bwmfi

    public static Number[] bwmfi(Number[] high,
                                 Number[] low,
                                 Number[] volume,
                                 PercentageScale unit)

  指定されたデータから BW MFI (Market Facilitation Index) を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `volume` - 出来高
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    BW MFI (Market Facilitation Index)

### pvo

    public static Number[] pvo(Number[] volume,
                               int fast,
                               int slow)

  指定されたデータから出来高オシレーター (Percentage Volume Oscillator) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は単に `ppo(Number[], int, int)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `volume` - 出来高
    `fast` - 短期期間
    `slow` - 長期期間
  戻り値:
    出来高オシレーター (Percentage Volume Oscillator)
  関連項目:
    `ppo(Number[], int, int)`

### pvo

    public static Number[] pvo(Number[] volume,
                               int fast,
                               int slow,
                               MovingAverage matype)

  指定されたデータから出来高オシレーター (Percentage Volume Oscillator) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は単に `ppo(Number[], int, int, MovingAverage, PercentageScale)` を 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `volume` - 出来高
    `fast` - 短期期間
    `slow` - 長期期間
    `matype` - 移動平均の種類
  戻り値:
    出来高オシレーター (Percentage Volume Oscillator)
  関連項目:
    `ppo(Number[], int, int, MovingAverage, PercentageScale)`

### pvo

    public static Number[] pvo(Number[] volume,
                               int fast,
                               int slow,
                               MovingAverage matype,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータから出来高オシレーター (Percentage Volume Oscillator) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は単に `ppo(Number[], int, int, MovingAverage, PercentageScale)` を呼出すだけです。

  パラメータ:
    `volume` - 出来高
    `fast` - 短期期間
    `slow` - 長期期間
    `matype` - 移動平均の種類
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    出来高オシレーター (Percentage Volume Oscillator)
  関連項目:
    `ppo(Number[], int, int, MovingAverage, PercentageScale)`

### pvt

    public static Number[] pvt(Number[] price,
                               Number[] volume)

  指定されたデータから価格&出来高トレンド (Price and Volume Trend) を返します。

  パラメータ:
    `price` - 価格
    `volume` - 出来高
  戻り値:
    価格&出来高トレンド (Price and Volume Trend)

### vao

    public static Number[] vao(Number[] high,
                               Number[] low,
                               Number[] close,
                               Number[] volume)

  指定されたデータからチャイキン累積出来高オシレーター (Chaikin's Volume Accumulation Oscillator) を返します。

  パラメータ:
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `volume` - 出来高
  戻り値:
    チャイキン累積出来高オシレーター (Chaikin's Volume Accumulation Oscillator)

### vr1

    public static Number[] vr1(Number[] change,
                               Number[] volume,
                               int period)

  指定されたデータからボリュームレシオ1 (Volume Ratio A) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は単に `vr1(Number[], Number[], int, double, double)` を 上限設定値 `600`、下限設定値 `150` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `volume` - 出来高
    `period` - 期間
  戻り値:
    ボリュームレシオ1 (Volume Ratio A)
  関連項目:
    `vr1(Number[], Number[], int, double, double)`

### vr1

    public static Number[] vr1(Number[] change,
                               Number[] volume,
                               int period,
                               double upper,
                               double lower)

  指定されたデータからボリュームレシオ1 (Volume Ratio A) を返します。

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `volume` - 出来高
    `period` - 期間
    `upper` - 計算不可時の上限設定値
    `lower` - 計算不可時の下限設定値
  戻り値:
    ボリュームレシオ1 (Volume Ratio A)

### vr2

    public static Number[] vr2(Number[] change,
                               Number[] volume,
                               int period)

  指定されたデータからボリュームレシオ2 (Volume Ratio B) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は単に `vr2(Number[], Number[], int, PercentageScale)` を 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `volume` - 出来高
    `period` - 期間
  戻り値:
    ボリュームレシオ2 (Volume Ratio B)
  関連項目:
    `vr2(Number[], Number[], int, PercentageScale)`

### vr2

    public static Number[] vr2(Number[] change,
                               Number[] volume,
                               int period,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータからボリュームレシオ2 (Volume Ratio B) を返します。

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `volume` - 出来高
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    ボリュームレシオ2 (Volume Ratio B)

### wvr

    public static Number[] wvr(Number[] change,
                               Number[] volume,
                               int period)

  指定されたデータから和光ボリュームレシオ (Wako Volume Ratio) を返します。

  このメソッドは利便性の為に提供しています。
  実装は単に `wvr(Number[], Number[], int, PercentageScale)` を 百分率の尺度 `PercentageScale.PERCENT` で呼出すだけです。

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `volume` - 出来高
    `period` - 期間
  戻り値:
    和光ボリュームレシオ (Wako Volume Ratio)
  関連項目:
    `wvr(Number[], Number[], int, PercentageScale)`

### wvr

    public static Number[] wvr(Number[] change,
                               Number[] volume,
                               int period,
                               PercentageScale unit)

  指定されたデータから和光ボリュームレシオ (Wako Volume Ratio) を返します。

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `volume` - 出来高
    `period` - 期間
    `unit` - 百分率の尺度
  戻り値:
    和光ボリュームレシオ (Wako Volume Ratio)

### pvi

    public static Number[] pvi(Number[] price,
                               Number[] volume)

  指定されたデータから正出来高指数 (Positive Volume Index) を返します。

  パラメータ:
    `price` - 価格
    `volume` - 出来高
  戻り値:
    正出来高指数 (Positive Volume Index)

### nvi

    public static Number[] nvi(Number[] price,
                               Number[] volume)

  指定されたデータから負出来高指数 (Negative Volume Index) を返します。

  パラメータ:
    `price` - 価格
    `volume` - 出来高
  戻り値:
    負出来高指数 (Negative Volume Index)

### obv

    public static Number[] obv(Number[] change,
                               Number[] volume,
                               int period)

  指定されたデータから累積騰落出来高 (On Balance Volume) を返します。

       当日終値＞前日終値の場合は、前日OBV＋当日出来高
       当日終値＜前日終値の場合は、前日OBV－当日出来高

  パラメータ:
    `change` - 前日比
    `volume` - 出来高
    `period` - 期間
  戻り値:
    累積騰落出来高 (On Balance Volume)

### split

    public static Map<FourPrice,Number[]> split(Number[] open,
                                                Number[] high,
                                                Number[] low,
                                                Number[] close,
                                                Number[] split)

  指定された4本値及び株式分割数データから株式分割修正した4本値を返します。

  パラメータ:
    `open` - 始値
    `high` - 高値
    `low` - 安値
    `close` - 終値
    `split` - 株式分割数
  戻り値:
    株式分割修正した4本値

### split

    public static Number[] split(Number[] data,
                                 Number[] split)

  指定された値データ及び株式分割数データから株式分割修正した値データを返します。

  パラメータ:
    `data` - 値データ
    `split` - 株式分割数データ
  戻り値:
    株式分割修正した値データ
  導入されたバージョン:
    2.1

### pf

    public static List<Step> pf(Date[] date,
                                Number[] x,
                                double point,
                                int reversal)

  指定されたデータからポイント&フィギュアの非時系列データを返します。

  パラメータ:
    `date` - 日時データ
    `x` - データ
    `point` - 1ポイントの単位
    `reversal` - 転換ルール
  戻り値:
    ポイント&フィギュアの値幅情報リスト

### kagi

    public static List<Step> kagi(Date[] date,
                                  Number[] x,
                                  double rate)

  指定されたデータから定率法カギ足 (値幅足) の非時系列データを返します。

  パラメータ:
    `date` - 日時データ
    `x` - データ
    `rate` - 定率値幅(パーセント)
  戻り値:
    定率法カギ足 (値幅足) の値幅情報リスト

### renkoh

    public static List<Step> renkoh(Date[] date,
                                    Number[] x,
                                    double point)

  指定されたデータから練行足 (練り足) の非時系列データを返します。

  パラメータ:
    `date` - 日時データ
    `x` - データ
    `point` - 値幅
  戻り値:
    練行足 (練り足) の値幅情報リスト

### shinne

    public static List<Step> shinne(Date[] date,
                                    Number[] x,
                                    int period)

  指定されたデータから新値足の非時系列データを返します。

  パラメータ:
    `date` - 日時データ
    `x` - データ
    `period` - 期間(転換ルール)
  戻り値:
    新値足用の値幅情報リスト

概要 | パッケージ | クラス | 使用 | 階層ツリー | 非推奨 API | 索引 | ヘルプ
前のクラス 次のクラス | フレームあり フレームなし
概要: 入れ子 | フィールド | コンストラクタ | メソッド | 詳細: フィールド | コンストラクタ | メソッド

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