日経先物がデイトレの先行指標になるのか？

デイトレで自動売買に挑戦したくて日々システム開発に励んでいますが、そもそも自分は熟練のデイトレーダーでもなんでもない初心者🔰です。昨年は、実際に経験してみるべしとデイトレに励んだのですが、損失が多くて経験を積むまで資金が持ちそうになく、生身でのトレーディングは諦めて本来のシステム開発を優先することにしました。

それでも知識を少しずつ増やすべく、いろいろな方々がブログに残されているデイトレ記事を読んで勉強しています。

そんな中、とあるブログ記事で、日経先物を参照している文言が散見されていて、とても気になっています。勝手ながら一部を引用させていただきました（引用元を明らかにすることが適切なのかどうか判断できませんでした）。

日経先物が反発して上昇しそうだったのでフジクラ損切

アドバンテストが日経先物の買いに反応してなかったので空売り

後場から日経先物が下がっていたのでアドバンテストを空売りでスキャルピング

日経先物はマイ転するだろうと思っていたのでそれまでナンピン

後場に日経先物はマイ転したがディスコは下がらずドカン負け

日経平均株価に対する寄与度が大きい銘柄でトレードしているようですが、ザラ場で日経平均の先物価格をあたかも先行指標のように扱っているように思えます。日経平均株価の先物価格は、確かにマーケットが始まる前などにチェックする重要な指標ですが、ザラ場でデイトレの先行指標に使うことは考えたことがありませんでした。

実際にデータで確認したかったので、さしあたって本日の日経225と 225先物大阪（期近）との関係を調べてみました。データは、楽天証券のマーケットスピード II RSSで Excel 上に収集しました。

日経225 (N225) と 225先物大阪（期近）(N225.FUT01.OS) は強い相関関係があろうことが想像できるので、まずは並べてみました。括弧内はマーケットスピード II RSSの RssChart 関数で使用するコードです。また、銘柄名称はこの関数が出力する銘柄名をそのまま使用しています。

日経225 と 225先物大阪（期近）は（先物は呼値があるので）値こそ違いますが、極めてよく似た値動きです。しかし、先物の値動きを先行指標に使えるかというとビミョーです。ましてや、個別銘柄の先行指標みたいに使うことは、自分にはできそうにありません。

おそらく、先物にも板情報みたいなのがあって、件のブログ主はその情報を活用しているのかもしれません。自分は先物取引口座を開設しておらず先物スプレッド相場表を見れないので、もしかするとこのあたりにヒントがあるのかもしれないとも想像しています。いずれにしても自分にとって先物価格が先行指標として使えないのであれば、日経平均株価の値動きの方を重視します。と言っても個別銘柄との関連性が…。個別銘柄であれば板情報を RSS で取得することはできるのですが、板情報をシステムに反映できるのはずいぶん先になりそうです。

日経平均の先物価格のティックデータのトレンドを確認したことがなかったのですが、想像の範囲内だったのでスッキリしました。

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参考サイト

1. マーケットスピード II RSS | 楽天証券のトレーディングツール
2. マーケットスピード II RSS 関数マニュアル
3. 連載コラム「ネット取引のメリット・デメリット」 | サポートサービス | 株式・先物取引のトレジャーネット
4. デイトレ適性ランキング 株価変動率×売買代金 条件前場 市場全体（1-50件/100件）| マーケット情報 | 松井証券

二つの Parabolic SAR

テクニカル指標をあれこれいじくり回しても所詮は売買のガイドラインにしかならないのですが…。例えば、「もっと値が上がるような気がする（= 願望）」のように感覚で取引をしたくないので、ガイドラインはやはり必要です。

そこで、（1 分足の）Parabolic SAR をメインの指標に据えて、RSI などの指標と組み合わせてデイトレのガイドラインにしています。

証券会社が提供しているツールで十分なのかもしれませんが、自分が好む表現にしたい場合にはどうしても限界があります。そういうわけで、可能であれば自分で必要なアプリを作る主義でやっています。

Parabolic SAR (PSAR) の算出に 1 分足のデータを使う場合、値動きに方向感がある場合には効果的に利用できそうなのですが、方向感がなくなると頻繁にトレンド転換してしまうので、その見極めが肝要です。

一方、3 分足の PSAR は大らかなトレンドを示してくれるので売買判断には良さげと思うのですが、デイトレ的にはトレンド転換のタイミングが遅くて稼げそうにありません。ただ、遅いタイミングが却って良い場合もあるので悩ましいところです。

11 月 1 日にデイトレを再開しましたが、その初日は頻繁なトレンド転換に振り回されて収益がマイナス圏に沈みそうになったので、マイナスになる前で取引を止めてしまいました。

11 月 5 日から東京市場の取引時間が 30 分伸びて 15:30 に大引けになります。それに備えて自前のシステムの修正をしたのですが、3 分足でデータで算出した PSAR を、1 分足の PSAR の補助的なシグナルとして利用できないか確認したくて付加してみました（▼ と ▲）。

11/1 の 8035 の値動きをプロットし直しました。

チャートが賑やかになって肝心のシグナルを見落として判断が遅れるかもしれませんが、それでも補助的な情報として使えそうであれば、もっと見やすい表現に改善していこうと考えています。

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参考サイト

1. トップ | 国内市場 | トレーダーズ・ウェブ

日経平均と幻の SQ 値

9 月 13 日に算出された日経平均の SQ 値は 36,906.92 円と、その日のザラ場の日経平均株価の高値 36,887.40 円より高値になりました。

ザラ場で株価を実現していない場合、幻の SQ 値と呼ぶそうですが、ラジオ日経のマーケットプレスでの話では、高値より高い幻の SQ 値を付けたときは、経験上、その後下降トレンドになることが多いと聞きました。

気になって、月足のチャートと過去の SQ 値（x 点）を重ねてみました。なお、9 月分の月足は月末ではないので未確定です。

しかし、月足では何だかよくわかりません。

過去の日経平均の日足のデータを入手できるので、ちょっと手間がかかりましたが、SQ 算出日の日経平均株価の高値より SQ 値の方が高かった場合に x をつけてみました。

日足チャートだと細かくて見えにくいので、2019 年から一年ずつプロットしました。

2019 年

2019 年の幻の SQ 値（高値）は 4 回もありました。そのうちの 3 回はその後、短期で日経平均が下落しています。

2020 年

2020 年の幻の SQ 値（高値）は 5 回もありました。そのうち日経平均がごく短期で下落したのは 2 回でした。

2021 年

2021 年の幻の SQ 値（高値）は 2 回でした。そのうち短期で日経平均が下落したのは 1 回でした。

2022 年

2022 年の幻の SQ 値（高値）は 2 回でした。そのどちらも日経平均が短期で下落しています。

2023 年

2023 年の幻の SQ 値（高値）は 3 回でした。そのうち短期で日経平均が下落したのは 1 回だけでした。

2024 年

2024 年の幻の SQ 値（高値）は先週の分も含めて 3 回でした。そのうちの 2 回は日経平均が短期で下落しています。

調べてみると「幻」はそれなりの頻度で起きています。幻の SQ 値（高値）を調べた感じでは、確かにその後は短期で下落している場合が多い感じではありますが、それが上昇トレンドか下降トレンドかをしっかり吟味できていません。

SQ 値との関係をなにか指標化してみたいのですが、よいアイデアが今のところありません。

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参考サイト

1. トップ | 国内市場 | トレーダーズ・ウェブ
2. 最終清算数値・最終決済価格 | 日本取引所グループ
3. 2020年３月の日経平均株価:指数リポート:日経平均 読む・知る・学ぶ
4. 幻のSQ｜証券用語解説集｜野村證券
5. 日本投資機構株式会社 “幻のSQ”をつけた後の日経平均はどう動く？過去のデータを徹底検証！
6. SQについての分かりやすい説明（仕組み・存在意義・幻のSQを検証） - ファイナンシャルスター

株価で眺める最近の半導体業界

9/6 のラジオ日経のマーケットプレス（前場）の放送での話です。

米国同盟国の先端半導体関連の中国への輸出規制に対して、中国が報復措置をとるとの報道があり、それに関して 鎌田 伸一 記者が語っていました。

• 中国、新たな半導体規制巡り日本に報復を警告－関係者 - Bloomberg [2024-09-02]

鎌田氏の主張を要約すると、日本の半導体製造装置の中国向けの輸出がひと山越えたのではないかということでした。実際、貿易統計で中国向け半導体装置 (?) の輸出額をみると、今年は 5 - 6 月までは輸出額が増え続け、7 月になって急減、輸出量の鈍化が認められるということです。

その主張の裏付けに、国内で代表的な半導体素材メーカーである信越化学 (4063) と、同じく半導体装置メーカーである東京エレクトロン (8035) の株価を複合チャートで比較していました（ラジオなのでチャートを見れませんでしたが…）。

複合チャートって、普段使っている証券会社の株価ツールでもできるのかもしれません。しかし、なにごとも自分でプロットしてみて、それが有用であればツール化したい人間なので、Python / Jupyter Lab で自分なりに比較してみました。

過去２年分の週足のデータを取得しました。

まず、東京エレクトロン (8035) のチャートです。

つぎに、信越化学 (4063) のチャートです。

最初（2023 年 9 月 5 日週）の週の終値を基準として、その後の週でどれだけ終値が変化したかの変化率を、二社で比較しました。

変化率 = (終値 _当週 - 終値 _基準週) / 終値 _基準週

プロットは次のようになりました。

両社の株価は右肩上がりに増加しています。

今年に入ってから、特に半導体装置メーカーの東京エレクトロンの伸びが顕著でしたが、7 月以降は伸びが鈍化して、信越化学と逆転しつつあります。信越化学の方は今年 4 - 7 月の間伸びがやや落ち込んでいますが、大きな落ち込みという程ではなく堅調に見えます。

今後しばらくは半導体素材の方が半導体装置より優勢になるかどうか注目していきたいです。

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ドル円為替レートと株価の相関

本ブログの記事 [1] で紹介した、ドル円為替レートと日経平均の相関につづいて、今回は東証に上場している個別銘柄について相関係数を算出してランキングしてみました。

期間は、今年の 5 月 1 日から 8 月 8 日まで、ドル円 為替レートは１時間足で取得して、日本時間で午後２時の終値をその日の為替レートとしました。この為替レートと、個別銘柄（今回は国内株式のみで 'ETF・ETN' は除外）の日足データの終値とで相関係数を算出、ランキングしました。

なお、５月１日以降に上場した銘柄について、データ数が少なくなることを考慮せず、とりあえず、一緒くたに算出しています。

まずは逆相関のトップ３０です。

次は順相関のトップ３０です。そもそも日経平均株価がドル円の為替レートと強めの相関があるので、強い相関を示す銘柄は多かったです。

最後に無相関のトップ３０をまとめました。ここで無相関とは、相関係数の絶対値が小さいものとしています。

今回のランキングだけでは、為替に敏感か鈍感かは結論できそうにありません。ときどき同じように集計して、ランキングの常連になる銘柄について、より深く調べていきたいと思います。

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参考サイト

1. ドル円為替レートと日経平均の相関 | 私の株式日記 [2024-08-08]
2. Yahoo Finance - Stock Market Live, Quotes, Business & Finance News
3. その他統計資料 | 日本取引所グループ

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ドル円為替レートと日経平均の相関

東京市場の株価は、ドル円為替レートと相関がある、ということは日々取引をしていて感じることですが、具体的にどのくらい相関があるか計算したことがなかったので、相関係数を算出してみました。なお、本ブログはプログラミング内容を紹介するサイトではありませんので、結果だけ紹介します。

ここでは Yahoo! Finance ^[1] が公開している API にアクセスして取得できるデータで解析しています。

今年の 5 月はじめから今日までのドル円為替レートの日足データを取得してローソク足チャートをプロットすると下記のようになります。ただ残念なことに、取得したデータの時刻は日本時間ではなく、ロンドンの時間になっています。

そこで、同じ期間のドル円為替レートを１時間足データで取得して、日本時間に変換します。そして、比較する日経平均の日足データの終値とタイミングが一致するように、（１時間足データの）日本時間 14:00 のデータだけ抜き出し、その終値 (@15:00 JST) をその日の為替レートとします。

以下が、そうやって抜き出した為替レートの終値のトレンドです。

以下が、同じ期間の日経平均株価の日足データのローソク足チャートです。

ドル円の為替レートと日経平均株価の日足データの終値の相関係数を算出したところ、87% 以上という。比較的強い正の相関がありました。

日をあらためて、ドル円為替レートと正・負の相関が強い個別銘柄を抽出する予定です。

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参考サイト

1. Yahoo Finance - Stock Market Live, Quotes, Business & Finance News

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8 月 5 日（月）の急落と翌日のリバウンド

8 月 5 日（月）に急落した日経平均株価の下げ幅は、前日比（前週末比）4,451.28 円 (12.40%) 安で、1987 年 10 月 20 日の 3,836.48 円を上回り、下落率は同日の 14.90% に次ぐ史上二番目の大きさでした。

前日 8 月 2 日（金）の終値との差（下落分）で、翌日 8 月 6 日（火）終値との差（上昇分）を割った比率を、上場銘柄（内国株式と'ETF・ETN'）それぞれで算出し、値（比率）の大きかった銘柄のトップ３０を棒グラフにしました。ここではこの値を「リバウンド比率」と名付けています。

なお、前日の 8 月 2 日（金）の終値との差がマイナス（つまり、上昇）、あるいは株価の 5% 以下しか下落していなかった銘柄は除外しています。

リバウンド比率が 1 ということは、翌日の終値が暴落前日の終値に戻ったということを意味します。

リバウンドした理由はそれぞれあるのでしょうが、そこまでは調べていません。

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1. トップ | 国内市場 | トレーダーズ・ウェブ
2. その他統計資料 | 日本取引所グループ

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逆相関解析 (8306)

過去６ヶ月の終値について、ターゲットとするいくつかの銘柄と他の銘柄との相関係数を毎晩計算させています。ある程度データが蓄積されたので、そのうちの一銘柄の結果をグラフにしました。

相関係数が小さい、言い換えれば、逆相関の高い銘柄について、蓄積されたデータから逆相関係数１位の出現頻度が高かったトップ３を、算出を始めた日まで遡ってトレンドにしています。

単純に逆相関の高い銘柄を算出しても、それほどの意味がないかもしれません。相関の計算方法についても、単純に終値との相関をとるだけでなく改善の余地がまだまだあるので、いろいろ試行錯誤しています。

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