株式分割後の株価は「平均プラス・中央値マイナス」 — TOPIXに負けた530件のうちの半分以上
分割比率2倍以上の株式分割530件について、分割実施日の始値を起点に対TOPIX超過リターンを集計。60営業日後の平均は+3.89%だが中央値は-1.24%で、上位1割を除くと平均は-3.73%に沈む。
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データラボの記事
11件米国株で翌日の日本株を当てる論文の戦略の追試 公開前は-1.0%、公開後は-19.4%
人工知能学会の日米業種リードラグPCA戦略を論文準拠パラメータ(L=60,λ=0.9,K=3)で自前実装し、公開前50日(累積+2.8%)と公開後40日(-16.3%)の2期間で検証。公開を境にきれいに反転した
ChatGPTのように株価を予測するAI「Kronos」 — 日本株20銘柄で現状維持の予測に負けた理由
AAAI 2026に採択された株価予測のAI「Kronos」を、学習に使われていない2024年7月以降の日本株20銘柄で300回試しました。予測は「直近の終値のまま」に負け、中身を見ると直前1年の平均へ株価を引き戻していました。乱数の種と設定を変えて回し直した結果も載せています。
「市場の非合理性」で株価を予測する論文の日本株330銘柄での追試 精度は変わらず、コスト後はマイナス
KDD 2025採択のUMI論文が提唱する市場非合理性ファクターを日本株約330銘柄で再現検証。ロングショート戦略のシャープレシオが改善した一方、取引コスト後のリターンには課題が残った。
AIによる景気後退の予測 — 新聞記事と金利差を組み合わせた日銀研究所の論文をわかりやすく解説
日銀金融研究所の論文を中学生にもわかるように解説。新聞記事のAI分析と頻度の違う経済データを機械学習で組み合わせると、景気後退の予測精度（AUC）は従来手法の0.55〜0.66から0.87〜0.93に上がった。短期は新聞、長期は金利差が役立つ理由を整理する。
アメリカの株価で翌日の日本株を予測する論文の解説 — 「時差」を使った業種の投資戦略
人工知能学会の論文「部分空間正則化付き主成分分析を用いた日米業種リードラグ投資戦略」の解説。米国の業種の値動きから翌日の日本の業種の強弱を予想する仕組み、年率23.8%の検証結果、取引コストや売買の少ないETFなど読むときの注意点。
大量保有報告書が出た後の株価の動き — 6,562件のデータで検証
大量保有報告書提出後の株価動向を2020年以降6,562件で検証。売り開示後はt+5日後にTOPIX対比-0.41%の有意な下落。買い増しは翌日始値では織り込み済み。
TOB・MBOの株価は発表前に平均2%の動き、上昇は発表後に集中
公開買付（TOB）・MBO発表前後の株価動向を31事例でイベントスタディ検証。発表前20日の事前ドリフト、発表日ジャンプ+15%、残余リターン、プレミアム中央値31%の実態を対TOPIXベンチマークで示す。
不祥事・訴訟の適時開示141件で見た開示後の値動き — 20営業日後の中央値は不祥事が4%安、訴訟が1.7%高
東証の適時開示から「不祥事・不正」「訴訟」を含む141件を集め、開示後最初の営業日と5日後・20日後の株価、開示前の水準に戻るまでの日数を集計した。不祥事は反応日の中央値がほぼゼロで、20営業日後に中央値4%安。訴訟の開示はほぼ横ばい。
626週分のデータでは確かめられなかった「外国人に逆らうな」
外国人が買い越した週・個人が売り越した週のTOPIXリターンを2014〜2026年のデータで検証。データ公開後の翌週金曜始値を基準に翌週・翌月・翌々月リターンを算出し、四分位ヒートマップで可視化。
信用買い残が急増した銘柄のその後の株価 — 日証金のデータ8年分での検証
日証金の信用取引データで、信用買い残が1週間で+20%・+50%・+100%以上増えた銘柄のその後1週間・1か月・3か月の株価を検証。急増の最初の日の翌日から測ると、成績は同じ日の全銘柄の平均とほぼ同じだった。