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信用買い残が急増した銘柄はその後どうなる? — 57万件の日証金データで検証

💡 この記事のポイント

  • 日証金データ(2018〜2025年)の約57万件を対象に、信用買い残が週次で急増した銘柄のその後のリターンを統計的に検証した
  • 買い残+100%以上急増後の3ヶ月勝率は50.9%で、全体平均(49.1%)とほぼ同水準である
  • 効果量(Cohen's d)は全ケースで0.03未満 — 統計的に有意でも「実質的な差はほぼゼロ」
  • 3ヶ月後の平均リターンが高く見える原因は、一部銘柄の極端な上昇(歪度1.84)による外れ値効果であり、±3σ除外後も結論は変わらない
  • 信用買い残データ単体では株価予測力が限定的であり、他の指標との組み合わせが重要となる

「信用買い残が急増している銘柄は、その後下がりやすい」——。個人投資家の間ではよく聞かれるこの仮説を、日証金の信用取引データ(株式分割調整済み)と株価データを用いて、2018年から2025年までの約57万件のサンプルで統計的に検証した。結論から述べると、信用買い残の急増は「逆張りシグナル」としてはほぼ機能しないことが定量データから明らかになった。

1. はじめに — 「買い残急増=売りシグナル」は本当か?

信用取引における「買い残」(信用買いの未決済残高)は、将来の売り圧力の源泉とされる。信用買いで購入した株式は、いずれ返済売り(反対売買)によって市場に放出されるためである。

この理屈から、「買い残が急増した銘柄は、将来の売り圧力が増大するため株価が下がりやすい」という逆張りシグナル仮説が広く語られている。しかし、この仮説は定量的に検証されているだろうか?

本レポートでは、日証金(日本証券金融)が公表する日次の信用取引データを使い、買い残が週次で大幅に増加(+20%/+50%/+100%以上)した銘柄のその後のリターンを、1週間・1ヶ月・3ヶ月の3つの時間軸で統計的に検証する。

2. データと検証手法

使用データ

データ 期間 件数
信用取引データ 2018/1〜2026/2 約804万件 / 4,973銘柄
株価日足データ 2018/1〜2025/11 約63万件 / 337銘柄
分析対象(マージ後) 2018/1〜2025/11 571,387件 / 331銘柄

信用取引データは株式分割調整済みのマテリアライズドビュー(trust_nsk_adjust)を使用し、分割前後で買い残が不連続にならないよう補正している。また、確報データ(flash_report=0)のみを使用し、速報値の修正リスクを排除した。

検証手法

分析フロー
  1. 各銘柄の信用買い残について、5営業日前との変化率を算出
  2. 変化率が閾値(+20%/+50%/+100%)以上のイベントを「急増」と定義
  3. 各イベント発生日から、5営業日後(≒1週間)・20営業日後(≒1ヶ月)・60営業日後(≒3ヶ月)の株価リターンを計算
  4. 急増群 vs 非急増群のリターンを比較(勝率・平均・中央値・トリム平均・t検定・Cohen's d)

なお、買い残が1,000株未満の銘柄は流動性の観点からノイズが大きいため除外している。

対象銘柄について

分析対象は、信用取引データと株価データの両方が存在する317銘柄である。ファーストリテイリング(9983)、キーエンス(6861)、トヨタ自動車(7203)など大型株から、オールアバウト(2454)、シルバーエッグ(3961)などの小型株まで幅広く含まれる。全銘柄リストは本記事末尾に掲載している。

データの前提条件と制約

本検証のデータには以下の制約があり、結果の解釈にあたって留意が必要である。

  • 日証金データの範囲: 市場全体の信用残高のうち、日証金を経由する分(約1〜2割程度)のみを対象としている。証券会社の自己融資分は含まれないため、市場の信用取引の実態の一部を捉えているに過ぎない
  • 信用売り残は未考慮: 本検証は信用買い残の変化のみに着目しており、信用売り残(空売り残高)のデータは考慮していない。貸借倍率などの需給バランス指標としての評価は行っていない
  • 対象銘柄の制約: 株価データが存在する337銘柄のうち、信用取引データとマッチする331銘柄が対象であり、市場全体を網羅してはいない
  • 取引コスト未考慮: 売買手数料、スリッページ、信用金利コストは考慮していない。実際のトレードでは、これらのコストがリターンをさらに圧縮する

3. 検証結果 — 勝率テーブルとリターン統計

以下が、信用買い残の週次変化率の閾値別にまとめた、その後のリターン統計である。

閾値 サンプル数 1週間後 1ヶ月後 3ヶ月後
勝率 平均 中央値 トリム平均 勝率 平均 中央値 トリム平均 勝率 平均 中央値 トリム平均
全体 571,387 49.2%+0.17%0.00%+0.05% 49.2%+0.64%0.00%+0.22% 49.1%+1.82%-0.19%+0.73%
+20%以上 124,857 48.6%+0.13%0.00%-0.03% 49.1%+0.60%-0.07%+0.18% 49.8%+1.95%0.00%+0.97%
+50%以上 63,021 48.7%+0.14%0.00%-0.03% 49.2%+0.60%-0.03%+0.18% 50.3%+2.23%+0.15%+1.23%
+100%以上 31,396 48.5%+0.05%0.00%-0.09% 49.0%+0.52%-0.04%+0.12% 50.9%+2.41%+0.34%+1.40%

※ トリム平均は上下5%を除外して算出(外れ値の影響を緩和した指標)

読み取れること

  • 勝率はほぼ50%前後 — どの閾値・どの期間でも、全体平均と大きな差は見られない
  • 短期(1週間)はやや弱い傾向 — +100%以上群の1週間勝率48.5%は全体より0.7pt低いが、実質的に微差である
  • 3ヶ月の平均リターンが高いが、中央値は低い — +100%以上群で平均+2.41%に対し中央値+0.34%。この乖離の原因は次のセクションで検証する

4. 外れ値の影響を検証する

3ヶ月後リターンの平均値(+2.41%)と中央値(+0.34%)の間に大きな乖離がある。これは「一部の銘柄が結果を押し上げているのでは?」という疑問を生じさせる。そこで、外れ値の影響を複数の手法で検証した。

+100%以上急増群 — 3ヶ月後リターンの分布特性
平均
+2.41%
中央値
+0.34%
5%トリム平均
+1.40%
歪度
1.84

歪度が1.84と大きく正に歪んでいるため、分布は右裾が重い形状となっている。つまり、大きくプラスに振れるケースが相対的に多いことが平均を引き上げている。

パーセンタイル分布

パーセンタイル 1%5%10%25%50%75%90%95%99%
3ヶ月後リターン -39.6% -25.4% -18.5% -8.9% +0.3% +11.0% +24.7% +37.0% +67.7%

75パーセンタイルが+11.0%に対して、25パーセンタイルは-8.9%。上側の値幅が大きいことが平均を押し上げている。

+200%超の外れ値銘柄

3ヶ月後リターンが+200%を超える極端なケースを特定した。

銘柄件数平均リターン最大リターン
テイツー(7610)4件+264.9%+283.9%
レノバ(9519)2件+205.8%+208.5%
さくらインターネット(3778)1件+375.5%+375.5%
シルバーエッグ(3961)1件+204.6%+204.6%
免疫生物研究所(4570)1件+264.8%+264.8%

しかし、これら外れ値銘柄は31,396件中わずか9件(0.03%)に過ぎない。これらの銘柄をすべて除外しても、平均リターンは2.41%→2.26%と0.16%ポイントしか変わらない

±3σ除外による検証

より体系的な外れ値除外として、平均±3σ(標準偏差の3倍)の範囲外のデータを除外した場合の結果を以下に示す。正規分布の場合、±3σ外に含まれるデータは約0.3%であるが、リターン分布は正規分布より裾が重いため、実際には約1.3%が除外される。

閾値サンプル数±3σ外除外率除外前平均除外後平均除外後中央値除外後勝率
全体 571,387 6,756件 1.18% +1.82% +0.74% -0.38% 48.6%
+20%以上 124,857 1,569件 1.26% +1.95% +0.94% -0.12% 49.3%
+50%以上 63,021 789件 1.25% +2.23% +1.22% 0.00% 49.7%
+100%以上 31,396 405件 1.29% +2.41% +1.41% +0.15% 50.3%

※ 3σ範囲は各群の平均±3×標準偏差で算出(+100%以上群: -58.2%〜+63.1%)

±3σ除外後の+100%以上群は、平均+1.41%、中央値+0.15%、勝率50.3%となる。除外前の平均+2.41%から約1%ポイント低下するものの、全体平均(除外後+0.74%)との差は0.67%ポイントにとどまり、投資判断に活用できるほどの優位性は認められない

▶ 外れ値の影響は限定的

平均と中央値の乖離は、一部の極端な外れ値というよりも、リターン分布自体が右に歪んでいる(正の歪度)ことに起因している。これは株式リターン一般の特性であり、信用買い残急増に固有の現象ではない。+200%超の極端値除外でも±3σ除外でも結論は変わらず、トリム平均(+1.40%)を用いた評価が最も適切である。

5. リターン分布とヒートマップ

1ヶ月後リターンの分布比較

全体(57万件)と買い残+20%以上急増群(約12.5万件)の1ヶ月後リターン分布を重ねたヒストグラムである。

信用買い残急増銘柄の1ヶ月後リターン分布ヒストグラム
図1: 全体 vs 買い残+20%以上急増群の1ヶ月後リターン分布(KDE曲線付き)

両グループの分布形状はほぼ同一である。KDE(カーネル密度推定)曲線もほぼ重なっており、買い残が急増したかどうかで、その後のリターン分布に目立った違いは見られない。

閾値別の勝率・トリム平均リターン

信用買い残急増後の勝率とトリム平均リターン
図2: 閾値別の勝率(左)と5%トリム平均リターン(右)

左の勝率チャートでは、すべての閾値・期間で勝率が49%前後に収束している。右のトリム平均リターンでは、3ヶ月後にやや高い傾向が見えるが、全体平均(ゴールドのダイヤモンド印)との差は極めて小さい。

変化率 × リターン ヒートマップ

信用買い残変化率とリターンのヒートマップ
図3: 信用買い残変化率 × 1ヶ月後リターン分布ヒートマップ(各変化率帯内の構成比%)

ヒートマップの各行は買い残の変化率帯(10-20%から150-200%まで)を、各列は1ヶ月後リターンの範囲を表している。どの変化率帯でも、リターンの分布パターンはほぼ均一であり、買い残の増加率が高いほどリターンが悪化する(または改善する)という傾向は観察されない。

6. 統計的検定 — 有意だが効果量はゼロ

ウェルチのt検定により、急増群と非急増群のリターンの差を検定した。

閾値期間急増群平均非急増群平均Cohen's dp値判定
+20%以上1週間+0.13%+0.19%-0.0090.009**
+20%以上1ヶ月+0.60%+0.65%-0.0050.158n.s.
+20%以上3ヶ月+1.95%+1.79%+0.0080.017*
+50%以上1週間+0.14%+0.18%-0.0060.179n.s.
+50%以上1ヶ月+0.60%+0.65%-0.0040.332n.s.
+50%以上3ヶ月+2.23%+1.77%+0.0210.000***
+100%以上1週間+0.05%+0.18%-0.0200.001***
+100%以上1ヶ月+0.52%+0.65%-0.0100.067n.s.
+100%以上3ヶ月+2.41%+1.79%+0.0300.000***

※ *** p<0.001, ** p<0.01, * p<0.05, n.s.=有意差なし

「統計的に有意」でも「実質的に無意味」

いくつかのケースでp値が0.05を下回り「統計的に有意」とされているが、Cohen's d(効果量)はすべてのケースで0.03未満である。Cohen's dの解釈基準は以下の通りである。

Cohen's d の解釈基準
|d| < 0.2
無視できる
0.2 ≤ |d| < 0.5
小さい
0.5 ≤ |d| < 0.8
中程度
|d| ≥ 0.8
大きい

今回の最大値は+100%以上・3ヶ月後のd=0.030であり、「無視できる」水準のさらに1/7以下である。サンプルサイズが数万〜数十万件と非常に大きいため、わずかな差でもp値は小さくなるが、投資判断に使えるほどの差ではない。

7. 筆者の見解と投資への活用法

▶ 検証結果の総括

信用買い残の急増は、逆張りシグナルとしてはほぼ機能しないことが57万件超のデータから確認された。同時に、買い残急増が株価下落のシグナルでもない(中央値はゼロ近辺〜わずかにプラス)という結果である。つまり、信用買い残データ単体では、その後の株価方向を予測する力は極めて限定的である。

それでも信用残データは無意味なのか?

今回の検証で「単体では予測力がない」と結論付けたが、これは信用残データが無価値であることを意味しない。以下のような補助的な活用法が考えられる。

信用残データの活用ポイント

1. 他の指標との組み合わせ
信用買い残の急増 × 出来高の減少 × 株価の上昇トレンド崩壊、のように複数条件を組み合わせることで、より精度の高いシグナルとなる可能性がある。

2. 需給環境の把握
将来の売り圧力の「ポテンシャル」を把握する材料としては有用である。ただし、それが株価に反映されるタイミングは不確定である。

3. ボラティリティの警戒指標
買い残が急増した銘柄は、パーセンタイル分析が示すとおり、3ヶ月後のリターンのばらつき(標準偏差20.2%)が大きく、値動きが激しくなりやすい傾向がある。リスク管理の観点から注目に値する。

注意: 本記事の内容は過去のデータに基づく統計的な検証結果であり、将来の投資成果を保証するものではない。信用取引にはレバレッジに伴うリスクがあり、投資判断は各自の責任において行う必要がある。

分析対象 全317銘柄

銘柄一覧を展開(317銘柄)

エムビーエス(1401)、TATERU(1435)、国際帝石(1605)、巴(1921)、LIFULL(2120)、JAC(2124)、日本M&A(2127)、メンバーズ(2130)、UT GROUP(2146)、ケアネット(2150)、トラスト・テック(2154)、アルトナー(2163)、LINK&M(2170)、トライSTG(2178)、サニーサイドアップ(2180)、シイエム・シイ(2185)、学情(2301)、デジアーツ(2326)、ALSOK(2331)、アルバイトタイ(2341)、エイジア(2352)、夢真HD(2362)、カカクコム(2371)、セントケアHD(2374)、ディップ(2379)、ウェッジHD(2388)、日本ケア(2393)、ベネ・ワン(2412)、エムスリー(2413)、アウトソシング(2427)、アスカネット(2438)、オールアバウト(2454)、ライク(2462)、BBT(2464)、エスプール(2471)、WDB(2475)、手間いらず(2477)、アサヒ(2502)、DyDo(2590)、日清オイリオ(2602)、ローソン(2651)、アスクル(2678)、Gテイスト(2694)、マクドナルド(2702)、JPHD(2749)、セリア(2782)、キッコマン(2801)、味の素(2802)、アリアケ(2815)、日清食HD(2897)、北の達人(2930)、ラクーンHD(3031)、神戸物産(3038)、ペッパー(3053)、MRO(3064)、ZOZO(3092)、物語コーポ(3097)、Hamee(3134)、ファンデリー(3137)、富士山マガジン(3138)、ネクステージ(3186)、ヨシックス(3221)、スター・マイカ(3230)、日本商業開発(3252)、フィルカンパニー(3267)、ムゲンエステート(3299)、帝人(3401)、トウキョウベース(3415)、SUMCO(3436)、RSTECH(3445)、パルマ(3461)、ケイアイスター不動産(3465)、G-FAC(3474)、コメダ(3543)、デファクト(3545)、串カツ田中(3547)、TIS(3626)、モルフォ(3653)、ヒトコム(3654)、KLab(3656)、アイスタイル(3660)、エイチーム(3662)、エニグモ(3665)、システム情報(3677)、メディアドゥHD(3678)、じげん(3679)、エンカレッジ(3682)、DLE(3686)、フィックスターズ(3687)、ロックオン(3690)、オプティム(3694)、SHIFT(3697)、セック(3741)、GMOPG(3769)、IIJ(3774)、さくらインターネット(3778)、フィスコ(3807)、サイバーS(3810)、REMIX(3825)、eBASE(3835)、データアプリ(3848)、アステリア(3853)、マークラインズ(3901)、MDV(3902)、コラボス(3908)、ショーケースTV(3909)、エムケイシステム(3910)、DIT(3916)、アイリッジ(3917)、PCIHD(3918)、アイビーシー(3920)、ネオジャパン(3921)、PRTIMES(3922)、ラクス(3923)、ダブルスタンダード(3925)、オープンドア(3926)、マイネット(3928)、ソーシャルワイヤ(3929)、アカツキ(3932)、Ubicom(3937)、カナミックN(3939)、ザ・パック(3950)、シルバーエッグ(3961)、シンクロ・フード(3963)、ユーザベース(3966)、マクロミル(3978)、ビーグリー(3981)、オロ(3983)、ユーザーローカル(3984)、テモナ(3985)、シェアリングT(3989)、ナレッジスイート(3999)、住友精化(4008)、信越化(4063)、ダイセル(4202)、ミライアル(4238)、NRI(4307)、クイック(4318)、日本SHL(4327)、ソースネクスト(4344)、シーティーエス(4345)、ラクスル(4384)、武田薬(4502)、沢井薬(4555)、SOSEI(4565)、免疫生物研究所(4570)、OLC(4661)、パーク24(4666)、クレスコ(4674)、ラウンドワン(4680)、トレンド(4704)、日本オラクル(4716)、トーセ(4728)、サイバーエージェント(4751)、楽天(4755)、C&R社(4763)、モーニングスター(4765)、ソフトブレーン(4779)、山田コンサル(4792)、パラカ(4809)、シダックス(4837)、スカラ(4845)、エン・ジャパン(4849)、ミルボン(4919)、日本色材(4920)、コーセー(4922)、JCU(4975)、デクセリアルズ(4980)、クミアイ化(4996)、オカモト(5122)、ノザワ(5237)、TYK(5363)、高砂鉄(5458)、川岸工(5921)、イハラサイエンス(5999)、弁護士ドットコム(6027)、テクノプロHD(6028)、MRT(6034)、IRJapan HD(6035)、KeePer技研(6036)、ファーストロジック(6037)、リンクバル(6046)、Gunosy(6047)、デザインワン(6048)、Eガーディアン(6050)、ベクトル(6058)、ユニバ園芸(6061)、チャームケア(6062)、Trends(6069)、IBJ(6071)、N・フィールド(6077)、M&Aキャピタル(6080)、アビスト(6087)、ウィルグループ(6089)、エスクローAJ(6093)、メドピア(6095)、リクルートHD(6098)、エラン(6099)、日特エンジ(6145)、GMOメディア(6180)、ロゼッタ(6182)、鎌倉新書(6184)、SMN(6185)、LITALICO(6187)、エボラブルアジア(6191)、アトラエ(6194)、ストライク(6196)、キャリア(6198)、セラク(6199)、インソース(6200)、ヤマシンフィルタ(6240)、マルマエ(6264)、技研製作所(6289)、オーケストラHD(6533)、キャリアインデックス(6538)、MS-Japan(6539)、グレイステクノロジー(6541)、IIF(6545)、GameWith(6552)、MSコンサル(6555)、ウェルビー(6556)、ABホテル(6565)、HUMANAHD(6575)、ログリー(6579)、日本電産(6594)、宮越HD(6620)、ヤーマン(6630)、トランザス(6696)、サン電子(6736)、エレコム(6750)、ソニー(6758)、RVH(6786)、キーエンス(6861)、FPG(7148)、ライフネット(7157)、JIA(7172)、ジェイリース(7187)、イントラスト(7191)、トヨタ自(7203)、ティラド(7236)、良品計画(7453)、ワークマン(7564)、サイゼリヤ(7581)、テイツー(7610)、ハイデ日高(7611)、島津製(7701)、マニー(7730)、アサヒインテック(7747)、クレステック(7812)、ニホンフラッシュ(7820)、マーベラス(7844)、アルメディオ(7859)、ウェーブロックHD(7940)、バルカー(7995)、伊藤忠(8001)、豊田通商(8015)、三井物産(8031)、東エレク(8035)、住友商(8053)、日ユニシス(8056)、三菱商事(8058)、中央自動車工業(8117)、千趣会(8165)、高島屋(8233)、イオン(8267)、あおぞら(8304)、三菱UFJ(8306)、三井住友(8316)、みずほ(8411)、芙蓉リース(8424)、イオンFS(8570)、ジャックス(8584)、三菱Uリース(8593)、大和証G(8601)、野村(8604)、松井証(8628)、トレイダーズHD(8704)、アニコム HD(8715)、MS&AD(8725)、第一生命HD(8750)、Eギャランティ(8771)、アサックス(8772)、三菱地所(8802)、住友不(8830)、リログループ(8876)、原弘産(8894)、エリアクエスト(8912)、カチタス(8919)、トーセイ(8923)、ヤマトHD(9064)、郵船(9101)、商船三井(9104)、川崎船(9107)、SGホールディングス(9143)、シルバーライフ(9262)、和心(9271)、日本BS放送(9414)、ビジョン(9416)、NTT(9432)、KDDI(9433)、NTTドコモ(9437)、GMO(9449)、ファイバーゲート(9450)、東電力HD(9501)、九州電力(9508)、イーレックス(9517)、レノバ(9519)、カナモト(9678)、スクエニHD(9684)、ユニマットRC(9707)、ジャステック(9717)、メイテック(9744)、船井総研HD(9757)、ニトリHD(9843)、吉野家HD(9861)、ミロク情報(9928)、ファーストリテ(9983)

※本記事は公開情報に基づく情報整理であり、個人の見解を含みます。特定の銘柄の売買や投資を推奨するものではありません。投資判断はご自身の責任においてお願いいたします。

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