1分足の歯抜けは、詰めて描くと見えなくなる｜「5本後」が5分後なのは42%だけ

公式の記述

「当APIは取引のティックデータを1分単位で集約したデータを提供しており、その1分間に取引が存在しない時間帯のデータは返却値に含まれません」

つまり歯抜けです。ここまでは仕様に書いてあります。問題はどれくらい抜けるのか、そして抜けていることに気づけるのかです。

まず、上限は327分

東証の立会時間は前場と後場に分かれ、さらに15:25〜15:29 の5分は板寄せ中で約定が成立しません。数えると1日の上限は327本です。

# 立会時間の格子を作る（327分）
grid = (list(range(9*60,   11*60+30 + 1)) +   # 09:00〜11:30  151分
        list(range(12*60+30, 15*60+24 + 1)) + # 12:30〜15:24  175分
        [15*60 + 30])                          # 15:30（大引け） 1分
assert len(grid) == 327

# 分 → 格子の位置。これで昼休みも 15:25〜15:29 も「穴」に数えずに済む
idx = {m: i for i, m in enumerate(grid)}

1日に何分そろうのか

14営業日・のべ58,761件（銘柄×日）で数えました。

すきまなく埋まっているのは 3.22% だけです。そして3件に1件は、1日のうち32分以下しか約定していません。

厚さで見るとはっきりする

最も厚い層でも、全部そろうのは16.1%です。「大型株なら埋まっている」とは言えません。

★ 詰めて描くと、飛びが見えなくなる

ここが本題です。歯抜けの足をそのまま左から並べると、画面上は連続した足に見えます。隣り合う2本が、立会時間で実際に何分離れているかを数えました。

# 隣り合う2本が、立会時間で何分ぶん離れているか
bars["i"] = bars["Min"].map(idx)
gap = bars["i"].diff()

print(f"本当にとなり合わせ {(gap == 1).mean() * 100:.1f}%")
# → 69.1%

★ 「5本後に手仕舞い」は、5分後ではない

見た目の話だけではありません。本数で数えるコードは、全部これに当たります。「5本後に手仕舞い」が実際には何分後になるか、数えました。

「20本後」は、平均すると39.1分後でした。本来の約2倍です。移動平均の「直近20本」も同じで、20分ぶんの平均を計算しているつもりが、実際は39分ぶんになります。

薄い銘柄では、これがもっと極端になります。1日に7分しか約定しない銘柄で「直近20本」を計算すると、3営業日ぶんの平均を見ていることになります。

どうするか

1. 足に実時刻を必ず持たせる。「i番目の足」だけで持ち回すと、この問題は最後まで見えません
2. 本数ではなく時刻で数える。「5本後」ではなく「5分後以降の最初の足」
3. 埋めるか空けたままかを決めて、決めたほうを結果に書く。どちらでもいいが、書いていないと後から再現できません
4. 描くときは飛びに印を付ける。縦線でも「35分」の文字でもいい。詰めたまま何も出さないのが一番悪い
5. 約定の少ない日は最初から外す。「立会の半分も約定が無い日は検証に使わない」と決めておく

# ★ 本数で数えない。時刻で数える
entry_i = bars["i"].iloc[k]
exit_rows = bars[bars["i"] >= entry_i + 5]     # 「5分後以降の最初の足」
if exit_rows.empty:
    skipped += 1                                # 引けまでに来なかった
else:
    ctx.close()

# 飛んでいる足を描くときは、印を付ける
if gap > 1:
    draw_gap_marker(f"{gap}分")

まとめ

1分足の歯抜けは仕様に書いてあります。それでも見落とすのは、詰めて並べると見えなくなるからです。

実測では、隣り合う2本のうち3割は1分ではなく、「20本後」は平均39分後でした。どちらもコードの上では何も間違っていないのに、意味だけが静かにずれています。

本数で数えるのをやめて、時刻で数える。直し方はそれだけです。