寄付は09:00ではありません｜「始値で買う」検証が静かに狂う

なぜこれが検証に効くのか

日本株の検証で、いちばんよく書かれる約定のつけ方はこれです。

「シグナルが出た翌営業日の始値で買う」

この「始値」は、たいてい日足の O をそのまま使います。日足の O はその日の最初に付いた値段なので、値そのものは正しい。問題はそれが何時なのかです。

09:00に出る注文で買えるつもりでいるのに、実際はその銘柄が10時に寄っていたら、1時間ぶんの情報を先取りして売買していることになります。

数えました

2026年9月の14営業日ぶりのティックから、銘柄ごと・日ごとに前場で最初に約定した時刻を取り出しました。

import pandas as pd

# その日・その銘柄の「最初の約定」の時刻を出す
d = d[d["Session"] == 1]                      # 前場だけ
first = d.groupby("Code")["TimeUs"].min()     # マイクロ秒
late = first / 1e6 - 9 * 3600                 # 09:00:00 からの遅れ（秒）

print(f"09:00ちょうどに寄った割合 {(late.abs() <= 1).mean() * 100:.2f}%")

中央値は0.1秒です。ほとんどの銘柄は時間どおりに寄ります。ですが平均は144秒。この差が、少数が大きく遅れていることを示しています。

後場はもっと遅い

後場は5件に1件が12:30ちょうどに寄りません。昼休みのあいだに注文が積み上がらない銘柄が多いためです。後場の寄りを使う戦略は、前場より慎重に扱う必要があります。

★ 銘柄で見ると、半分以下しか「毎日09:00」ではない

件数で見ると89%でも、銘柄で見ると景色が変わります。14営業日のうち何日きっかり09:00に寄ったかを、銘柄ごとに数えました。

★ 遅れる理由は、厚い銘柄と薄い銘柄で逆だった

ここが今回いちばん面白かったところです。売買代金で5つに分けて、遅れ方の内訳を出しました。

時間どおりに寄る率が一番高いのは、一番厚い銘柄ではなく「中」の層（96.10%）でした。両端が落ちています。ただし、落ち方がまったく違います。

• 最も薄い層：30分超が 9.67%。5〜30分も7.32%。相手がいないので、いつまでも寄らない
• 最も厚い層：30分超は 0.03% しかないのに、1〜5分が 8.51%。注文が片側に偏りすぎて、板寄せがすぐ決まらない（特別気配）

実際、最も厚い層で遅れた日が多かったのはレーザーテック・フジクラ・村田製作所・パナソニックといった、最も売買の多い銘柄でした。薄いから遅れるのではありません。強い買い（売り）が集中した日は、大型株ほど寄りが後ろにずれます。

そもそも寄らない日もある

この日の「始値」を日足から取ると、後場に付いた値段が返ってきます。日足の O だけを見ていると、これに気づけません。

どう直すか

いちばん安全なのは、寄りの時刻に条件を付けて、外れたら見送ることです。

# 「翌日の寄りで買う」を、時刻を確かめてから実行する
first = ticks[ticks["Session"] == 1].groupby("Code")["TimeUs"].min()

# 09:05 までに寄らなかった銘柄はその日は見送る、と決めておく
ok = first <= (9 * 3600 + 300) * 1_000_000
skipped = (~ok).sum()

# 見送った数は必ず結果に書く。黙って落とすと成績が良く見える

1. 「寄り」を何時と定義したか、結果に書く。09:00の板寄せなのか、その日の最初の約定なのか
2. 09:0X までに寄らなかった銘柄をどうするか決める。見送る／その値段で買う／次の日に回す。どれでもいいが、決めて書く
3. 見送った件数を必ず出す。黙って落とすと、寄らなかった日＝板が薄い日が消えて、成績が良く見えます
4. 後場の寄りは別扱いにする。時間どおり率が10ポイント低い
5. 薄い銘柄を除くだけでは足りない。大型株のほうが「数分の遅れ」は多いからです

まとめ

「翌日の寄りで買う」は、日本株の検証でいちばんよく使われる約定のつけ方です。そして10回に1回は、その寄りが09:00ではありません。

遅れの中身は2種類あります。薄い銘柄は相手がいなくて寄らない。厚い銘柄は注文が偏りすぎて寄らない。前者は除外すれば消えますが、後者は除外しても残ります。

数字そのものより、自分が何を「寄り」と呼んでいるかを書いておくことが大事だと思っています。書いてあれば、あとで直せます。