J-Quantsのティックから1分足を組むと、始値と終値だけがずれる

何をしたか

J-Quants の「株価 分足・ティック」アドオンでは、ティック（約定）と分足の両方が配られます。ティックがあるなら分足は自分で作れるはずで、自分で作ったものが公式の分足と一致するかは、検証環境を作るうえで最初に確かめるべきことです。ここが合わないなら、その先どんな成績を出しても意味がありません。

2026年9月18日の1日ぶん、約定431万件から1分足を組み直し、同じ日の分足CSV（468,960本・4,201銘柄）と全件突き合わせました。

素直に書くと、こうなります

import pandas as pd

df = pd.read_csv("equities_trades_20260918.csv.gz")

# 分の単位でまとめる
df["Min"] = df["Time"].str.slice(0, 5)          # "09:16:59.833156" -> "09:16"
bars = df.groupby(["Code", "Min"]).agg(
    O=("Price", "first"),
    H=("Price", "max"),
    L=("Price", "min"),
    C=("Price", "last"),
    Vo=("TradingVolume", "sum"),
)

ティックを分でまとめて、最初の値段を始値、最後の値段を終値にする。何も変なことはしていません。

ところが、合いません

本数は 468,960 本でぴったり一致し、こちらにしか無いバー・公式にしか無いバーはゼロ。高値・安値・出来高・売買代金も完全に一致します。始値と終値だけが合いません。

原因：CSVは時刻順に並んでいるが、約定順ではない

1銘柄を取り出して、並び方を調べました。

ファイルは時刻順に並んでいます。ただし同じ時刻の約定が複数あるとき、その中での順番が約定順とは限りません。

実例

ある銘柄の 09:16:59.833156 に、約定が2件ありました。

公式の分足の終値は 6586 でした。つまり TransactionId 順にした最後が正しい。ファイルの行順をそのまま信じると、この分の終値を 6587 と取り違えます。

直し方は1行です

# 直し方は1行だけ
df = df.sort_values("TransactionId", kind="stable")

df["Min"] = df["Time"].str.slice(0, 5)
bars = df.groupby(["Code", "Min"]).agg(
    O=("Price", "first"),
    H=("Price", "max"),
    L=("Price", "min"),
    C=("Price", "last"),
    Vo=("TradingVolume", "sum"),
)

直すと、どうなったか

468,960本すべてが、全項目で一致しました。売買代金の差は最大でも 2.17e-16、浮動小数の丸めの範囲です。

どのくらい起きるのか

• 同じ銘柄・同じ時刻（マイクロ秒まで一致）の約定は、1日431万件のうち 176,381件＝全体の4.1%
• 始値か終値がずれた銘柄は 4,201銘柄のうち 1,238銘柄（29.5%）

なぜ見つけにくいのか

1. ずれ幅が小さい。多くは1ティック分です。チャートに描いても気づけません
2. 高値・安値・出来高は合っている。「データは取れている」と思ってしまいます
3. Time で並べ替えても直りません。マイクロ秒まで同じなので、並べ替えても順序は変わりません
4. TransactionId は公式のデータ項目表に載っていません。実際にファイルを開くまで、その列があることに気づけません

なぜ放っておけないのか

始値と終値は、バックテストで約定価格として使う値だからです。

「シグナルが出た次の分の始値で買う」「引け値で手仕舞う」——こういうルールを検証するとき、使っているのはまさにその始値・終値です。高値と安値がいくら正確でも、約定価格が1ティックずれていれば、その分だけ成績が変わります。しかもずれる方向は一定ではないので、「安全側に寄っているから大丈夫」とも言えません。

1回のずれは小さくても、売買回数の多い戦略ほど積み上がります。短期の検証では、これは無視できる誤差ではありません。

自分のコードを確かめる

すでにティックから足を作っている方は、これで30秒で確かめられます。

# 自分のコードが大丈夫か、30秒で確かめる
tid = df["TransactionId"].astype("int64")
print("TransactionId は行順に並んでいるか:", tid.is_monotonic_increasing)
print("同じ銘柄・同じ時刻の約定:", df.duplicated(subset=["Code", "Time"]).sum(), "件")

1つ目が False で、2つ目が 0 より大きければ、同じずれが入っています。

まとめ

• J-Quants のティックCSVは時刻順に並んでいるが、約定順ではない
• 同じ時刻の約定が 4.1% あり、そこで順序が入れ替わる
• そのまま集約すると始値と終値がずれる（4,201銘柄中 1,238銘柄）
• TransactionId で並べ替えれば完全に一致する
• 高値・安値・出来高が合っていても、合っている証拠にはならない

データが手に入るようになったことと、そのデータを正しく使えることは別の話です。当サイトでは、こういう「動くけれど間違っている」箇所を実測で潰していきます。