J-Quantsの分足・ティックは調整前｜株式分割をまたぐと検証が壊れます

何が起きるか

公式の記述はこうです。

「四本値（O/H/L/C）は調整前の価格です（株式分割・株式併合等の調整は行っていません。調整済みの株価は株価四本値（日足）でご確認ください）」

つまり、分足もティックもその日に実際についた値段そのままです。株式分割があると、権利落ち日に値段が機械的に下がります。1株を2株にする分割なら、値段は半分になります。

これを調整しないまま検証すると、暴落が起きたことになります。逆張りの戦略なら大喜びで買いに行き、順張りなら投げます。どちらも、実際には起きていない値動きに反応しています。

どのくらいの頻度で起きるか

直近1年ぶんの日足（1,165,980行・4,623銘柄）で、調整係数が 1 でない行を数えました。

内訳

1:25 の分割まであります。これをまたぐと、値段が 1/25 になります。

調整しないと、こう見える

実際の日足から、権利落ち日の前後を並べました。

68340 は −81.2%。こんな値動きをそのまま検証に入れたら、成績は何の意味も持ちません。

直し方

調整係数は日足の AdjFactor に入っています。ある日の値段を、いまの水準に合わせるには、その日より後に起きた調整を全部掛けます。

import numpy as np
import pandas as pd

# 日足（AdjFactor が入っている）を日付順に
d = daily.sort_values("Date").reset_index(drop=True)
fac = pd.to_numeric(d["AdjFactor"], errors="coerce").fillna(1.0).to_numpy(float)

# その日「より後」に起きた調整を、後ろから累積して掛ける
cum = np.cumprod(fac[::-1])[::-1]
cum = np.concatenate([cum[1:], [1.0]])   # 自分の日の分は含めない

adjusted_close = d["C"].to_numpy(float) * cum

この式が正しいことの確認

J-Quants の API は調整済み終値（AdjC）も返します。上の式で自分で計算した値と突き合わせました。

ずれた5本は、調整係数が割り切れない銘柄（0.909091 や 0.952381 など）で、端数の丸め方の違いによるものです。実用上は問題ない精度です。

いちばん確実なのは「調整があったか先に見る」こと

全部を自動で調整するより、検証期間に調整があったかを先に確かめるほうが、事故に気づきやすくなります。

# 自分の検証期間に調整があったかを、先に確かめる
ev = daily[(daily["AdjFactor"] != 1.0) & daily["AdjFactor"].notna()]
if len(ev):
    print("★この期間に調整があります:")
    print(ev[["Date", "Code", "AdjFactor"]])
else:
    print("この期間に調整はありません")

これを検証の頭で回して、当たっていたら止まるようにしておけば、知らないうちに壊れた数字を見ることはなくなります。

チェックリスト

1. 使っているのは調整前か調整済みか、言えるか。分足・ティックは調整前、日足の AdjC 系は調整済みです
2. 検証期間に調整があったか確かめているか
3. 出来高も調整が要ります。値段が 1/2 になれば株数は 2倍です
4. CSVで取っているなら、調整済みは入っていません
5. 「一日で−50%」のような値動きを見たら、まず分割を疑う

まとめ

分割・併合は、行で見れば全体の 0.03% しかありません。それでも1年で6.7%の銘柄が当たり、当たった銘柄では−80%の偽の暴落が検証に入ります。

頻度が低いものほど、起きたときに気づけません。先に確かめる仕組みを入れておくのが、いちばん安い保険です。