貸株マーケットデータ
東証統合データのご案内
2023年

S&P Global Market Intelligence

S&P Global エクイティデータ、分析ツール、トレーディングサービスの概要
Generate Alpha within your Investment, BestEx & Evaluation Processes
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ENERGY

Financial Markets
Technologies

ETF/インデックスのコンポジションフィード
リファレンスデータと分析ツールを備えエクスポージャーと流動性の評価を支援します

Equity Data
Analytics (EDA)
Department

2

FINANCIALSERVICES

ECONOMICS&COUNTRYRISKAGRIBUSINESSENGINEERING& PRODUCTDESIGNTY

TELECOMS &TECHNOLOGYCHEMICALMARITIME&TRADE

AUTOMOTIVE

Research Signals
400以上のグローバルファクターとスペシャルモデル

4

LIFE SCIENCE

Securities Finance MSF
ショートインタレストと借入コスト情報～株式と債券をカバーします

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CLIMATE &SUSTAINABILITY

DeltaOne

Dividend Forecasts
28000+ の銘柄数をカバーした配当予想データ

5Trading Services

TCA(トレードコスト分析)、最良執行、PRIIP(パッケージ型リテール投資商品および保険ベース投資商品)
株式、債券、取引後情報開示ルールを定めた規制技術基準（Regulatory Technical Standards, RTS28）※MiFid II対応
リサーチ提供ブローカーの評価支援・コミッション費用の分離化（CSA）アグリゲーター

2

セキュリティーズ
ファイナンスデータ
Markit Securities Finance Data

S&Pグローバル 株式関連サービス
貸株マーケットデータについて▷2012年4月、英マークイットが貸株の調査会社データエ
クスプローラー社（2002年創業）を買収。2016年に米調査会社IHSとマークイットが合併し、IHSマークイットが誕生しました。
▷ 2022年3月、S&P グローバル・マーケット・インテリジェンスは、IHSマークイットの金融サービス部門と合併しました。
▷貸株の調査会社データエクスプローラー社から一貫してグローバルの貸株マーケットデータを提供しています。

▷市場参加者から日々の在庫情報・トレードをコントリビューションを受け、データをクレンジングした上で、データベースとして提供しています。

貸株マーケットデータ
ご提供体制の歴史
2002年

データエクスプローラー社
創業12年

マークイットによるデータエ
クスプローラー社の買収

16年

IHSとマークイットの合併

22年

S&Pグローバルとの合併
4

レンディングマーケット構図

需要

供給

受託者
カストディアン

委託者

セルサイド
ブローカー

バイサイド

インベントリーレンダー貸出ブローカー借入

ヘッジファンド借入

ブローカー貸出

Double counting algorithm
インベントリー情報
トレード情報トレード情報参加する機関投資家からの提供データを毎日クレンジング
5→完全なデータ

貸株データセット ウェブポータル
レンディング市場でのベンチマークレートを確認できます

レンディング市場の参加者（アセットオーナー・証券会社・運用会社）から入手したデータを整備した上で、データベースとして提供しています。

貸株の稼働率(Utilization)
銘柄の過熱状況を把握できます。

貸株数量(Quantity on Loan)
貸株動向を視覚的に確認できます。

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投資運用における活用事例のご紹介
Japan Buyside Analytics Datafeed~東証の日々売買データとの統合データセット~クオンツ向けのソリューション
独自のデータセットを使用し、アルファを構築する→株価推定モデルとしての補強ツール• マルチファクターモデルのパフォーマンスを向上させる➢15年以上の貸株デイリーデータ➢競合他社のショートに関するデータソースよりも包括的なデータ （唯一無二）➢従来における定量的なファクターとは相関性なし• 借入コストや、在庫情報など独自のデータを使用してバックテストシミュレーションを改善する➢借りれコストや在庫情報など独自のデータを使用してシミュレーションを調整することによりパフォーマンスの過大評価を回避する• 機関投資家における資金フローをトラックする– ２５兆ドルに及ぶ機関投資家が保有する貸借在庫データ
8© 2016 IHS Markit. All Rights Reserved.

提供しているデータ（一部）及びデータ提供のタイミング❑ 提供しているデータ▪ Lendable Quantity-Lenderが在庫としてどれだけ持っているか（貸出しているものも含む）▪ Lender Quantity on Loan-Lenderが在庫の中から実際にどれだけ貸出しているか▪ Utilization(稼働率)-Lender Quantity on Loan/Lendable Quantity▪ Quantity on Loan-Lender Quantity on Loan プラス Broker to Brokerの株数のトータル▪ Indicative Fee-バイサイド内における貸借料（ベンチマーク）▪ Days to Cover-マーケットでのショートを買い戻す際にかかる推定日数▪ Supply Stability on Loan-個別銘柄における安定性（リコールリスクの回避）▪ Short Loan-実際にマーケットに対してShortをするためにtradeをされたもののみを抽出❑ 提供タイミング▪ T2→Asia時間でバッチを回しT1※Intradayもあり9東京証券取引所

売買内訳データについて❑ 東証の全銘柄の銘柄別の日次売買高、売買代金（日々のフローデータ）について、空売りや信用取引などの内訳を示したものであり、投資家が発注時に入力した注文の属性情報（フラグ情報）と銘柄別の約定データを用いて作成❑ 東証が社内業務（市場運営、規制など）に用いている情報であり、社外における利用（投資分析、リスク管理、レンディング業務等）を期待❑ 当日のデータが日々18：00に配信される
arrowhead保有データ（東証の社内データ）
発注時のフラグ情報
売買内訳データ
銘柄別の約定データ
10東京証券取引所

売買内訳データに含まれる情報について❑ 東証の全銘柄の銘柄別の日次の売買高、売買代金（フローデータ）について、フラグ情報を用いて細分化し空売りや信用取引などの内訳を示したもの
LongSell

ShortSellwo
MarginMarginSell_
New

MarginSell_
Close

LongBuy

空売り

実売り

信用新規売 信用返済売（信用新規売りりりを除く）

売りの内訳

現物買い

MarginBuy_
New

MarginBuy_
Close

信用新規買 信用返済買
いい買いの内訳
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データ概要❑ JPX
2014年以降の銘柄別の日次売買高及び売買代金について、東証への発注時のフラグ情報を用いて空売りや信用取引などの内訳を示したもの。
売りについては4区分、買いについては3区分に分類されます。
❑ S&Pグローバル（旧IHSマークイット）
15年間の毎日のセキュリティーズファイナンスマーケットにおける、貸し出し可能な供給、借入需要、および借入手数料。トレードのマーケットシェアと集中度、ショートスクイーズ、トレードの安定性に関するさらなる洞察も利用可能です。

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アルファ構築のために～ユニバース、ファクター、およびバックテスト基準❑ ユニバース：日本の累積時価総額の約95％をカバーする約1460の日本の株式❑ ショートインタレスト（Short Interest)：Markit Securities Financeに報告された、発行済み株式に対するショートの割合。ショートインタレストが高い銘柄は、ネガティブセンチメントが高いと予想されます。低い銘柄はポジティブセンチメントが高いと予想されます。
❑ ショートボリューム(Short Volume)：TSEに報告された各銘柄における売買高に対する信用とショートセルの合計。全体に対するショートボリュームの割合が高い銘柄は、空売りが多い銘柄と推定することができ、逆も同様です。詳細は17ページをご参照下さい。
❑ 週次収益計算期間：2014年1月〜2023年5月(488週)❑ ファクタ値の上位20％の株式でショートポートフォリオを形成し、下位20％の株式でロングポートフォリオを形成します。
❑ 上位，下位の20%のパフォーマンスと全体のパフォーマンスの差分を日々計測します。

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アルファ構築のために～ユニバース、ファクター、およびバックテスト基準❑ データの統合(Combined)：まず、上記の2つのファクターに基づいて株式のパーセンタイルランクを個別に計算し、次に、イコールウェイトで統合ファクターを作成しました。複合係数値が高い銘柄は、ネガティブセンチメントが高いと予想され、複合系数値が低い（低ショートイ
ンタレストかつ低ショートボリューム）銘柄はポジティブセンチメントが高いと予想されます。
❑ ファクターのパフォーマンスを判断するために1週間のフォワードトータルリターン（円）をS&P ClariFiより算出し、リバランススケジュールは週1回とし、トータルリターンのウェイトは均等にしました。
❑ バックテスト結果の全体的なパフォーマンスに影響を与えないように、極端なリターンの異常値をサンプルから除外しました。
❑ 2つのデータセットのバイアスを回避するために、ショートインタレストを使用する場合は2営業日ラグを、ショートボリュームを使用する場合は1営業日ラグを考慮しました。
❑ Short InterestとShort Volumeの両方のファクターカバー率は、ユニバースの99％になります。

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アルファ構築のために～ユニバース、ファクター、およびバックテスト基準
ショートボリュームファクターの構築❑ ショートボリューム：東京証券取引所に報告された各銘柄における売買高に対する信用とショートセルの合計。全体に対するショートボリュームの割合が高い銘柄は、空売りをする需要が大きい銘柄と推定することができ、逆も同様です。
ショートボリューム =(𝑺𝒉𝒐𝒓𝒕𝑺𝒆𝒍𝒍𝒘𝒐𝑴𝒂𝒓𝒈𝒊𝒏 + 𝑴𝒂𝒓𝒈𝒊𝒏𝑺𝒆𝒍𝒍_𝑵𝒆𝒘)(𝑺𝒉𝒐𝒓𝒕𝑺𝒆𝒍𝒍𝒘𝒐𝑴𝒂𝒓𝒈𝒊𝒏 + 𝑴𝒂𝒓𝒈𝒊𝒏𝑺𝒆𝒍𝒍_𝑵𝒆𝒘 + 𝑳𝒐𝒏𝒈𝑺𝒆𝒍𝒍 + 𝑴𝒂𝒓𝒈𝒊𝒏𝑺𝒆𝒍𝒍_𝑪𝒍𝒐𝒔𝒆)

ShortSellwoMargin: 空売り数量
MarginSell_New: 信用新規売り数量LongSell: 実売り数量
MarginSell_Close: 信用返済売り数量15アルファ構築のために～ユニバース、ファクター、およびバックテスト基準
統合(ショートインタレスト+ショートボリューム)ファクターの構築
Markit Securities Financeデータセットと東京証券取引所から入手
ショートインタレストとショートボリュームのファクターに、それぞれ均等に加重したパーセンタイルランクスコアを用いて作成した複合ファクタースコアです。
Methodology▷週1回のリバランス日に、これらのファクターのパーセンタイルランクを独立して集計し、それらのランクを均等に加重平均したスコアを算出しました。
▷ファクター値が高い銘柄は昇順にランク付けしました。（ファクター値が低い銘柄に比べてネガティブなセンチメントと関連しているためです。）▷そのため、以下の戦略を取っています。
ショートボリュームが少なく、ショートインタレストが少ない銘柄：ロング戦略
ショートボリュームが多く、ショートインタレストが多い銘柄：ショート戦略16

過去データでの検証結果--ロング・ショート
ファクター値上位20%/下位20%を組み合わせたロングショート戦略では、リスク調整後リターン（IR）はショートインタレストのみ(IR1.24)、ショートボリュームのみ(0.64)となりました。ショートインタレストとショートボリュームを組み合わせると、ショートインタレストとショートボリュームを個別に使用する場合と比較して、ロング・ショートポートフォリオのパフォーマンスが向上します。統合データにおけるIRは1.87でした。

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過去データでの検証結果--ロングオンリー
ファクター値上位20%を組み入れたロングオンリー戦略では、リスク調整後リターン（IR）はショートインタレストのみ(IR1.17)、ショートボリュームのみ(0.67)、統合ファクター(2.68)となりました。

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過去データでの検証結果--ショートオンリー
ファクター値下位20%を組み入れたショートオンリー戦略では、リスク調整後リターン（IR）はショートインタレストのみ(IR1.17)、ショートボリュームのみ(0.56)、統合ファクター(0.71)となりました。ショートインタレスト・ファクターが他ファクターをアウトパフォームする結果となりました。

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時系列でみた相関係数
クロスセクション順位相関は、期間を通じて約0.06と低い正の相関を示しています。
ショートインタレストとショートボリュームファクターの相関は、過去数年間、増加傾向を示しています。

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検証結果におけるポイント❑ ロングオンリー戦略の場合
ファクター値の上位20%の銘柄を使用するロングオンリー戦略では、複合ファクターのリスク調整後リターン（IR）は2.7と最良のリターンが得られました。ショートインタレストファクターのIRは1.17となり、ショートボリュームファクターのIRは0.67でした。
❑ ショートオンリー戦略の場合
ファクター値の下位20%の銘柄を使用するショートオンリー戦略では、ショートインタレストファクターのパフォーマンスが最も優れていました。これは、貸し株マーケットに特化しているデータでもあり、予想されていましたが、数字として検証できました。ショートインタレストファクターのリスク調整後リターン（IR）は1.17、ショートボリュームのIRが0.56であり、結合ファクターのIRが0.71でした。
❑ ロング・ショート戦略の場合
ロング・ショート戦略では、2つのファクターを組み合わせて使用することで、個々のファクターのパフォーマンスと比較して、長年にわたり、また異なる市場環境においても、より一貫したパフォーマンスが得られました。ショートボリュームは相場が上昇する時期に、ショートインタレストは相場が下落する時期により良いパフォーマンスを発揮しました。
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検証結果におけるポイント❑ 本研究では、日本株のポートフォリオ構築のために、セキュリティーズファイナンスデータセットと東証の空売りデータセットを組み合わせることの利点を示しました。
❑ 2014年1月から2023年5月までの期間、週次リバランス戦略に基づくバックテストシミュレー
ションにより、2つのデータセットを単独で使用する場合と比較して、より一貫した銘柄選択シグナルを得るために組み合わせることができることが明らかになりました。
❑ 主な発見▷ショートインタレストファクターのパフォーマンスは、主に最も空売りの多い銘柄のパフォーマンスによって支配されていましたが、ショートボリュームファクターのパフォーマンスは、ショートボリュームが最も少ない銘柄のパフォーマンスによって支配されていました。

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検証結果におけるポイント❑ 貸株比率(ショートインタレスト)と売買高に対する空売り数量(Short Volume)の間の調査期間中のクロスセクション順位相関は、平均0.06と低いことが判明しました。これは「ショートインタレストが任意の時点における未決済のショート・ポジションの残高を表す」のに対し、「ショートボリュームはある特定の日における空売り活動の測定値」であることから推察される結果です。
❑ ショートインタレストの1週間のフォワードリターンの平均情報係数(IC)は0.024(99%信頼区間で有意)であり、Short Volumeでは0に近い値となりました。このことは、一般的にショートインタレストが1週間のフォワードリターンと強い負の関係にあること、すなわちショートインタレストが高くなるほどフォワードリターンが低くなることを示しています。
❑ ファクター値の上下20％を用いて形成されたロング・ショート戦略では、ショート・インタレ
ストはショートボリュームよりも高いリスク調整後リターン（IR）を提供しました（IR 1.24vs. IR 0.64)。 しかし、2つのファクターを組み合わせて使用することで、銘柄選択がより洗練されIR 1.87となり、単独で使用した場合と比較してさらに向上しました。
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上昇市場と下降市場の年次内訳とパフォーマンス：
ロングショートポートフォリオ
2つのファクターの組み合わせを使用すると、個々のファクターのパフォーマンスと比較して、長年にわたり、さまざまな市場体制でより一貫したパフォーマンスが得られます。ショートボリュームは上昇相場でよりパフォーマンスが向上し、ショートインタレストは下落相場でよりパフォーマンスが向上します❑

期間：2014年1月〜2023年5月、毎週のリバランス❑

すべてのファクターについて、ファクター値の上位20％の株でショートポートフォリオを形成し、下位20％の株でロングポートフォリオを形成します❑

ロングポートフォリオとショートポートフォリオの間の均等に加重されたリターンスプレッドは、ファクターのパフォーマンスを判断するために使用されます。

❑

下落相場はユニバースリターン<0の場合、上昇相場はユニバースリターン> 0の場合。検証期間中、合計180の下落期間と308の上昇期間があります。
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ル・マーケット・インテリジェンスPDクレジットモデルスコアは、小文字の表記によって、S&Pグローバル・レーティングにより発表される信用格付けと区別されています。
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