証券経済研究第117号（2022.3）

日本の株式取引施設間の代替性～システム
障害時の HFT 等の行動と市場の分析
辰
要

巳

憲

一1

旨

2020年の ６ 月 １ 日にチャイエックス・ジャパン（以降 Chi-X と略）で，10月 １
日に東京証券取引所（以降東証と略）で，起こったシステム障害によって生じた
２ 件の終日売買停止を事例に，開場していたジャパンネクスト証券（以降 JNX と略）のミリ秒単位の個別データを使って，市場の代替がどのように果たされたかを分析する。終日売買停止公表などのイベントの時刻に基づき， １ 日を複数の時間区分に分ける。設けられた時間区分内における投資家の行動や市場成果を，異なる時間区分の間で，比較する方法を用いる。
投資家は，高速取引業者（以降 HFT と略），JNX 独自の指定流動性供給者（以降 DLP と略）
，個人投資家と機関投資家等の ４ 主体で，注文形態別データは FOK（Fill or Kill），Post-Only（ポスト・オンリー），IOC（Immediate or Cancel），デイ注文（Day Order）の現物取引と後 ２ 者の信用取引が利用可能である。終日売買停止公表の前後に投資家別注文形態別発注件数，約定率，キャンセル率に起こった変化を分析して，それらの影響を考察する。
IT サービスやサーバーの分野では国内首位で，金融・証券向けサービスが多い富士通の株価は，これらの証券システム障害に敏感に反応することが考えられ，分析の対象に取り上げる。
結論を要約すれば，終日売買停止公表直前と直後の間には変化が観測される。
そして ６ 月 １ 日には JNX は Chi-X の必要とされる代替を果たしたと言える。また10月 １ 日には HFT や DLP は東証のシステム障害で JNX から退避したが，JNX は機能したと言える。JNX は通常時東証の取引時間外となる時間帯で顕著な役割を果たした。
キーワード：終日売買停止，市場の代替性，HFT，チャイエックス・ジャパン，
東京証券取引所
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日本の株式取引施設間の代替性～システム障害時の HFT 等の行動と市場の分析
目
1 ．はじめに次
4 ．個別銘柄での代替性分析～富士通

2 ．経緯と課題

4.1．Chi-X と東証のシステム障害を含む 3 期間

2.1．システム障害の概略と影響の比較

2.2．研究方法のハイライト

4.2． 6 月 1 日 Chi-X システム障害の影響分析

3 ．データと研究方法

4.3．10月 1 日東証システム障害の影響分析

3.1．市場の概説と売買注文の形態

4.4．2020年の富士通と JNX に関するまとめ

3.2．市場参加者

5 ．まとめ

3.3．分析道具と分析方法

付録

時間区分内外約定率等変化の有意性検証

パンネクスト証券（以降 JNX と略）の PTS に

1 ．はじめに起こった，投資家行動や市場の変化を秒から15分～90分の時間単位で統計分析してみる。秒や日本に現在 ３ つしかない株式取引施設のうち2分を基準とすれば日次では見えない変化が明らの ２ つで2020年にシステム障害が起った 。 ６かになる。通常時としては ６ 月 ２ 日から ９ 月30

月 １ 日には，チャイエックス・ジャパン社（以日までのほぼ ４ ヵ月の期間をとる。

降 Chi-X と 略 ） の PTS（ 私 設 取 引 所 ） が 止

終日売買停止時の PTS 投資家の行動と市場まった。10月 1 日には東京証券取引所（以降東動向に関して，日中に起こった様々な現象を統証と略）が止まり，投資家は丸 1 日株式売買が計的に把握した上で，経済・制度的な原因を探できなかった。

る。

障害時に取引施設はどうすべきか，障害がな

具体的な統計分析には富士通を取り上げる。

い他の取引施設はどのように稼動すべきか，

周知のように IT サービスやサーバーの分野で

3

個々の取引施設 だけでなく，一国全体の取引シは国内首位で金融・流通向けが多い富士通の株

ステムのレベルで適切な対応策が準備されてい価は，これらの証券システム障害に敏感に反応なかったと考えられる。

することが考えられ，分析対象にするのが適切

これらの特定の日と通常の日々の ３ つの期間であろう。

を比較する方法で，システム障害がなかったジャ1 本稿をこのような形にまとめることができたのは多くの方々のお陰である。データを提供していただいたジャパンネクスト
証券には厚く感謝したい。もし本稿に誤りが残っているとすれば筆者の責任である。内容等についての問い合わせ先 E-mail:tatsumikr3@gmail.com
2 システム障害発生時に取引がうまく出来なかった事例は他にもある。2010年 ５ 月のフラッシュ・クラッシュ時ニューヨーク
証券取引所（NYSE）が価格情報の提供を停止したため，他の取引所・場外取引システムで NYSE 上場銘柄の気配提示が減少したとの報道もある。なお，本稿では，取引規模や使用しているシステムの観点から，地方証券取引所は分析対象にしていない。
3 米国では，システム障害の際には最良執行義務を回避するセルフ・ヘルプと呼ばれるプロセスを準備するなど，障害発生を前提としたルールがある。しかし，関連する研究はなされていないようである。
 同様な問題は個々の証券会社でも起こりえる。もしネットワーク接続のための機器に故障などの障害が起これば，株価が適切に表示されなかったり，株価情報の配信遅れやサイトのログイン接続に時間がかかる，約定の通知がなされない，等などの不具合が起こる。万一復旧が遅れればインターネット証券会社には致命的な影響を及ぼす。

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www.chi-x.co.jp/markets/chi-alpha-chi-

2 ．経緯と課題

select/）に過ぎない。ちなみに，SOR に基づき
JNX だけに回送しているのは SBI 証券とマネッ

2.1．システム障害の概略と影響

クス証券の ２ 社（https://www.japannext.co.jp/
ja/our_members）である。

システム障害に対して Chi-X や東証が何時，どのような内容を公表したか，が本研究で必要

2.1.2．10月 1 日東証のシステム障害概略になる点なので，それらを中心にそれぞれの東証の株式売買の基幹システムであるアロー

HP サイトから追っていくことにしよう。

ヘッド（Arrowhead）の情報配信処理や売買監視システムに異常が発生した障害（富士通の2.1.1． ６ 月 １ 日 Chi⊖X の PTS のシステム障害
概略
Chi-X の障害は，公表 pdf 資料（https://www.
chi-x.co.jp/wp-content/uploads/sites/ 3 /2020/

ディスク・メモリーカードの故障が直接の切っ掛けで，マニュアルの不備で予備機へ自動切り替えができなかったとみられている）は当日取
引開始のずっと前から判明していた。

08/System-Incident_JPN.pdf）によると，機器やさらに続いて，東証から発信された多数の一システムの故障ではなく，システム現行復帰のた

連の公表資料を HP から閲覧していくと，東証

め の 手 順 に 間 違 い が あ っ た た め に 生 じ た。

は ８ ：01には証券会社だけに障害について通知

Chi-X は ６ 月 １ 日 9 ：29その PTS 市場を終日した。そして， ８ ：23には復旧の目途立たず，取引停止とすることを各取引参加者に連絡し影響確認中と証券会社などへ通知した。

た。

８ ：54にはネットワークを遮断し，取引を停

この点に関して重要になってくると思われる事止したと公表する。11：45には後場も停止する柄がある。PTS に接続するオンライン証券にはと発表した。14：57には，システム障害の原因

大手オンライン証券 ５ 社（SBI，楽天，マネックとなったハードウエアを交換し，翌日以降は正ス，松井と au カブコム）がある。このうち，SOR

常な売買ができるよう対応していると発表した。

（smart order routing）を導入しているのは松井証券4を除く ４ 社である。SOR とは，最良の価格

2.1.３． ３ 取引施設の間の関係を提示している市場を複数の市場から検索し，周知のように，主市場は東証で， ２ つの PTS

最適な市場を選んで自動的に発注する（注文をは主として東証上場銘柄の売買を東証とは多少執行する）システムである。SOR は顧客に提供

違う形で行っている。取引制度の比較は本稿のしたり，自己取引で利用されている。

目的ではないが，JNX の PTS については後述

しかし，投資家の株式注文を JNX と Chi-X のする。

２ 取引施設の双方に SOR に基づき回送している

PTS に参加している証券会社のうち，そののは au カブコム証券と楽天証券の ２ 社（https://

多くが両取引施設の PTS に参加している。し4 松井証券は JNX の PTS に接続しているが SOR は導入していない。同社が提供するベストマッチと呼ばれるサービスは，どちらかと言うとダークプールに近く（https://www.matsui.co.jp/company/ir/press/pdf/pr180516.pdf），SOR とは異なる。

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日本の株式取引施設間の代替性～システム障害時の HFT 等の行動と市場の分析

かし，既述のように，投資家の株式注文を東証したというケースがあろう。また，東証で出さ以外にも SOR で繋ぐオンライン証券会社はオれていた注文が，出し直され10月 １ 日 JNX でンライン大手 ４ 社に過ぎない。

約定したというケースも存在するだろう。これ

10月 1 日は東証の売買停止によって SOR でらの行動は市場代替性の検証という点では重要の 株 価 比 較 が で き な く な り， 各 証 券 会 社 はになる。しかし，第三者には見えない投資家のSOR を稼働させなかった。日本経済新聞2020

意図を正しく捉える方法がなければ検証は不可

年10月 ２ 日によると，PTS で取引するには別能に近く，本研究の対象にできない。

途，注文時に PTS で取引がしたいと設定する必要があった。
PTS で の 取 引 自 体 は10月 1 日 に は 可 能 で

2.2．研究方法のハイライト
2.2.1．時間区分の設定あったが，① PTS に注文を取り次ぐ証券会社

11：45などの出来事があった時刻を区切りとが限られており，②東証や取引施設で取引が停する15分5から90分間隔の10の時間区分を図表

止した場合の SOR などの売買注文回送のルー

１ のように設定する。欧米における過去の実証

ルが投資家や証券会社の間で徹底されていな研究については，多くが １ 時間を取るのに対しかった，と理解できる。これらは，代替市場とて，寄付き直後や大引け直前などの大商いの際して PTS が十分に機能しなかったとすれば，30分 あ る い は15分 に 時 間 を 分 割 す る 例 は，その原因の候補の一部になりえるが，解明出来Beber and Caglio（2005）の他，複数ある。したとしても課題のほんの一部を明らかにするにかし，時間区分を用いた分析は統計学的でも，すぎない。

ファイナンス理論に基づくものではなかった。

この視点では 6 月 １ 日と10月 １ 日の仔細な比

本稿では，発注から約定・キャンセルの過程

較はできない。そもそもこの両日の投資家の行について時間区分を基準に捉える。時間区分を動はどうだったのか，市場成果はどうだったの超えた発注―約定・キャンセルは別途にカウンか，検討する必要があるのではなかろうか。

トする。その際，短くて問題となりえるのは
11：30始りの15分間隔（時間区分 ５ ）だけであ

2.1.４．市場代替性の検証方法とその限界

るように考えられる。しかし，分析対象にする本研究で行うのは，後に詳しく説明するが，変数はいずれも平均や率をとるので，時間区分

投資家の発注行動や市場での成果が通常時と著は相互に比較可能になろう。

しく異なる時間帯が，システム障害による売買

JNX には昼休み時間がない。それゆえ，本停止公表時点の後ろにあるのか，さらには東証稿で昼休み時間と言った場合東証のそれを指取引時間の中と外でこれらの変数はどう変わるす。東証取引時間外と言った場合，昼休み時間

か，などの統計分析である。

以外に ９ ：00以前と15：00以降も指す。

投資家が東証に出そうとしていた注文が，売

東証取引時間外での JNX の市場動向にも本買停止で出せず，JNX に出され，JNX で約定稿は注目する。JNX では，東証取引時間外の

5 ３ つ目と ４ つ目の時間区分をそれぞれ80分と40分で区切った理由は，11：30から始まる東証昼休みの前には重要時刻前後で30分をとるべきであるが，Chi-X 終日取引停止公表直後の 9 ：30からの経過時間が長くなりすぎるのを避けるためである。

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証券経済研究
図表 １

第117号（2022.3）

日中の時間区分

時間
区分

時間間隔
（経過した分）2020年の出来事（Chi-X は ６ 月 １ 日，東証は10月 １ 日）

備考

1

8 ：20－ 9 ：00（40）8 ：36証券会社に対し売買停止を東証通知
8 ：39売買停止を東証 Web サイトに掲載

通常時なら PTS 2 施設のみ開場。
8 ：23東証「復旧目途立たず，影響確認中」と証券会社へ通知

2

9 ：00－ 9 ：30（30）

9 ：29Chi-X は PTS 市場を終日取引停止とすることを各取引参加者に連絡

9 ：00通常時なら東証寄付き

3

9 ：30－10：50（80）4

10：50－11：30（40）5

11：30－11：45（15）11：30通常時なら東証昼休み始まる

6

11：45－12：30（45） 11：45終日売買停止すると東証発表

12：30通常時東証昼休み終わる

7

12：30－13：00（30）8

13：00－14：30（90）9

14：57システム障害の原因となったハード
14：30－15：00（30） ウエアを交換し，翌日以降は正常売買ができるよう対応していると東証発表

15：00通常時なら東証大引け

10

15：00－16：00（60）通常なら PTS ２ 施設のみ開場（注） 例えば－９：30は－９：2999…を意味する。

9 ：00以前と15：00以降には，通常時個人投資

2.2.３．研究課題の概略

家の売買が少しあるだけである。それは ６ 月 １

何を検証するのか概略を説明しよう。欧米で日と10月 １ 日にも変わらなかったのだろうか。

はどこかの取引所がシステム障害を起こして売

東証での売買が終日止まった時，JNX におけ

買を停止しても，一国の株式市場全体が機能不る東証取引時間外での様々な行動変化や市場動全に陥ることは少ないとみられている。取引が向に関心を持つことは重要になろう。

東証に極めて集中している日本と違って，複数

東証による終日売買停止の公表が11：45になの市場に取引が分散しており，すぐに別の市場されたため，公表前の昼休み時間前半（時間区に投資家の注文が流れ込むからである。それで分 ５ ）と公表後の昼休み時間後半（時間区分は，このような市場代替は日本ではどう果され６ ）に分かれる。

たのだろうか。2020年 ６ 月 １ 日と10月 １ 日は恰
好な研究対象を提供してくれる。

2.2.2． ３ 期間の設定

行動変数，市場変数，その他変数の順に見て

６ 月 １ 日， ６ 月 ２ 日から ９ 月30日までの間の約行く。行動変数では，どの時間区分から，どの４ ヵ月（以下ではこの期間を通常時と呼ぶことにようなタイプの新規注文が増えるのか，またキャした）と10月 １ 日の ３ つの期間が本稿の比較検

ンセル率の推移はどうなのだろうか。これらは討対象になる。サンプル個数は ３ つの期間で大投資家間での差異はあるのか。それらは，通常きく異なるが，分析対象になる変数のいずれも平時はそれほど活発でない，東証の取引時間外で均や率をとっているので相互に比較可能になる。

はどう変わるのか，調べてみるのがよかろう。

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市場変数では，約定率はどう推移したのか，
他市場の売買停止決定公表時点以降どう変化したのか，見てみる。

３.1.1．市場の構成
JNX には，どの投資家でも参加できる J マー
ケットと，限られた者だけが参加する2012年 ６

その他変数としては，当該時間区分以前の時

月創設の X マーケットがある。各市場の大ま

刻から出されていた注文が当該時間区分内に約

かな取引量構成比は，J マーケットが一番多く定する比率やキャンセルの同様な比率はどう推過半を少し超える，そして X マーケットが肉薄移するのか，に関心がある。

して続く6。他に，N マーケット（ナイトタイ
ムセッション）と U マーケット（裁定取引業者

3 ．データと研究方法

用など）があるが，それぞれの構成比は約 １ ％にとどまる。東証などとの比較においては，総3.1．市場の概説と売買注文の形態合的に考え，J マーケットを分析対象にする方が妥当ではないかと考えられる。

分析するのは JNX における（後述する）J マー
ケットの，市場参加者別でしかも注文種類別

３.1.2．株式売買注文の形態の，もとはミリ秒毎に記録されている個別デー

PTS では成行注文が認められておらず，指タである。この JNX のデータについては，市

値注文に限られる。しかも，JNX では次の ４ つ

場参加者ごとに存在しているが，個々の主体別の注文条件を指定しなければならない：FOKではなく，HFT（高速取引あるいはその業者）（Fill or Kill），IOC（Immediate or Cancel），などのカテゴリーで集計されたデータを用い

Post-Only（ポスト・オンリー），デイ注文（Dayる。

Order）。さらに PTS では現物株取引だけでな

それを使えば，属性が異なる参加者・投資家

く信用取引7も出来る。

カテゴリーごとの投資行動にフォーカスした分

FOK 注文は，指定した注文全数量が直ちに析ができる。HFT からはこの JNX における特約定しない場合はその全数量をキャンセル（失別なチャネルを経由して発注が来るので，識別効）させる条件になる。しかし，最低約定株数に苦労することなく，分析できるという利点がを指定することができ，指定した最低約定株数ある。欠点は，後で見るように，時間帯によっを超える数量が注文されれば約定されずに残るて商いが薄くなることである。

場合がある（この点はキャンセルの説明に係ら

6 X マーケットの取引参加者はオンライン証券を経由した個人投資家と JNX が選定した HFT つまり後述の流動性供給業者（DLP），に限られている。X マーケットは DLP 間の取引を防ぐためにデイタイム・セッションとは異なる取引ルールが採用されている，と JNX は公表している。しかし，研究テーマによっては両マーケットを統合する必要があると考えられる。
 DLP と個人投資家だけが参加する X マーケットは，筆者の判断では特異な存在である。DLP は J マーケットだけでなく X
マーケットにおいても特別な行動を採ることが求められ，広範な利益獲得行動は制約される。個人投資家は X マーケットと J
マーケットの間で裁定する機会を追ったり，裁定できる能力は比較的低いと考えられる。結果として，X マーケットは J マー
ケットとほぼ独立していると見て差し支えない，と筆者は判断している。
 個人投資家の発注は SOR ではまず X マーケットに回送され，そこで約定しなければ次に J マーケット，さらにその他に回送される。この事実と X マーケットは HFT からほぼ分離している事実から，X マーケットは個人投資家を保護する機能を果たしていると判断される。
JNX 公開資料によると，X マーケットの呼値は2020年 ５ 月 J マーケットと同一の刻みに変更された。
7 2019年 ８ 月26日から PTS でも信用取引が解禁された。各取引施設や各証券会社は準備出来次第取引を開始した。

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証券経済研究第117号（2022.3）

せて後述）。IOC 注文は，指定した価格かそれるが，直ぐに執行されるとは限らない。デイ取よりも有利な価格で，即時に約定可能な注文以引は，指定期間が終了する時刻以降に出てくる

外は自動的にキャンセルする注文方法である。

ニュース等で翌営業日の株価が大きく変動してそれゆえオーダーブック（以降，板と呼ぶ）にしまう，いわゆるオーバーナイト・リスクがあ乗らない。

る銘柄，長期的な上昇トレンドにある銘柄，な

Post-Only 株式取引は，板に（約定できるように）掲載される注文である。市場流動性を高めるために板に提示された注文はメーカー取引と位置づけられる。米国などでは，取引手数料を受け取ることができる。

どに対しては薦められないことが多い。

3.2．市場参加者
市場参加者は次の ４ 主体に分類されている：
登録された高速取引業者，以降 HFT と略。JNX

デイ取引は，期間を指定してなされる取引

独自の指定流動性供給者，
以降 DLP（Designated

で，その設定期間中に指定した注文で約定されLiquidity Provider）と略。個人投資家。それにる。そして，期間中に執行されない場合は自動

機関投資家等。

的に失効する。現物だけでなく信用取引も，ス
トップ注文（逆指値注文）も出来る。

個人投資家には １ 日中頻繁に売買を繰り返す
デイトレーダーなどが含まれる。また，機関投

これら ４ つの注文執行条件の説明を追加する

資家等と「等」という言葉が付けられているのと，FOK 注文については，例えば，後で分析は，いわゆる機関投資家以外に，DLP，HFT，する富士通については，FOK 注文は出されて個人投資家に分類されないものはすべて含むかいるが， ４ ヵ月間のある １ 日の ２ つの時間区分

らである。

でしか発注はなかった。残念ながら，結局富士通への FOK 注文はサンプル数が少なく体系的

３.2.1．HFT とはな分析はできないことになった。

HFT に は2018年 に 登 録 制 が 導 入 さ れ た9た

IOC 注文は，注文が板に残らず，発注後すめ，どの業者が登録されている HFT であるか

ぐに約定またはキャンセルいずれかの結果がわ識別可能になっている。登録 HFT は高速でなかる。相場急変時に未約定分の取消や訂正を行

い取引も行うものと考えられる。

う必要がない8。
Post-Only 注文では，発注時に板に追加されHFT 業者には，価格変動に相関がある複数の銘柄の間や同一銘柄の異なる市場の間での価

8 IOC 注文は一旦出した注文の訂正・取消はできず，他の注文の執行条件を IOC 注文に変更することはできない。また，注文期限は当日限りである。IOC 注文のメリットはその他に次がある。市況が刻一刻と変化する状況に応じて注文を取り消したいと思っても間に合わないリスクを回避した発注が行える。発注後の取消・訂正や未約定分の取消を繰り返せば不公正取引（見せ玉等）と判定されるおそれがあるが，その懸念を軽減できる。
9 HFT 業者は，2021年時点で55社あるが，2020年には53から55社で推移していた。HFT の何社が J マーケットに参加しているかは，例えば HFT が内外証券会社経由で参加すれば JNX では判別できず，正確には掴めていない。また，55社のうち日系は1 社に留まっている。
 本文次のパラグラフ最後のタイプの HFT が，下降局面で，指値買いを大きく増やせば暴落の緩衝材として機能すると考えられている。どの取引施設では HFT 業者のどの戦略が多いか，などは知られていない。発注形態に関しても，HFT の戦略と合わないから成行注文をしない，日を超えたポジションの持ち越しをしない，などとも言われるが体系的に実証された研究は知られていない。

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日本の株式取引施設間の代替性～システム障害時の HFT 等の行動と市場の分析

格差や価格のゆがみなどを統計分析で見つけてデータを用いて １ 秒間になされる新規注文数を裁定取引を行うことで利益を得るアービトラー（ティック数を限定せず）カウントし，対象時

ジ（裁定）戦略，近い将来の価格の変動を予測

間区分内での統計量を計算する。発注形態別として利益を得るディレクショナル戦略，売り・現物・信用取引別に新規注文だけを集計し，各買い双方に指値注文を並べて両者の価格差で収

時間区分内のそれらの平均，標準偏差を計算す益を得るマーケット・メークと呼ばれる戦略，

る12。

を採る少なくとも ３ つのタイプがある，と見られている。

３.３.1.2．時間区分内約定率・キャンセル率
時間区分内の約定率・キャンセル率を次のと３.2.2．DLP とはおり計算する。
10

J マーケットで選定基準 をクリアした HFT

約定率＝時間区分内に約定した注文数／同じを JNX で は DLP と 呼 ぶ。 そ し て，DLP は，

時間区分内の新規注文総数，

個人投資家とともに参加可能な X マーケット

キャンセル率＝時間区分内にキャンセルされへ，マーケット・メーカーとしての参加が認めた注文数／同じ時間区分内の新規注文総数。

られている。
マーケット・メーク機能が市場で果たしてい11

３.３.1.３．時間区分外約定率・キャンセル率る機能は評価 されながらも，実態を解明する

時間区分外比率とは，時間区分内に約定また研究が乏しく，取引の実情はよく知られていな

はキャンセルされた注文のうち時間区分外に発い。

注された注文の比率である。例えば，約定の時

3.3．分析道具と分析方法

間区分外比率は，値が付きにくい銘柄でも，取引が活発な時間区分に値が付く比率を捉える。

３.３.1．分析道具

キャンセルの時間区分外比率は，値が付く期待

３.３.1.1． １ 秒あたりの新規注文件数がある銘柄でも，取引が非活発な時間区分にあ出来事が起こった後とその前で発注行動がどたり注文を続行することが断念されキャンセル

う変わるかを見るために，ミリ秒単位の個別される比率である。

10 DLP の指定基準は次のように記されている（用語は原文のまま）。①その者がジャパンネクスト PTS 市場の取引参加証券会
社の自己勘定部門，又はかかる証券会社の顧客であること，②その者が J マーケットにて 3 か月以上連続して取引を行っていること，③その者の J マーケットにおけるメイカー約定額（板のせ注文の約定額）が，直近の月間の平均で J マーケット全体のメイカー約定の15％であること，④その者が直近 1 か月間において，平均して 1 日300銘柄以上のメイカー約定（板のせ注文の約定）があること，⑤その者が上記③及び④の数量基準を毎月満たし続けることができると当社が合理的に判断する場合，⑥また，かかる条件を満たさない者であっても，ジャパンネクスト PTS 市場の状況等を勘案し，弊社が合理的と認める制限のもとで流動性供給者として指定することがある。
11 マーケット・メーカーは，投資家からの注文の反対側に立って売買を成立させる。そして，株価急落時には，買い応じることによって，株価変動を抑える。株価が下がり続ける局面では買い応じ続けなければならないので，この役割を果たすためには十分な資金量とリスク管理体制が必要になる。
 マーケット・メーカーの問題は，HFT 業者は株価が下がりつつある株を持つリスクを抑えるため取引を止める傾向がある点である，と考えられている。
12 注文数の集計については， ９ ：00前の東証寄り前と12：05から始まる後場，の注文受付は除外している。 １ 秒あたり新規注
文件数の時間区分内標準偏差は，本稿で問題とする特定の日や時間区分では，大きくなっている。

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証券経済研究

時間区分外比率が重要になるのは，これらの第117号（2022.3）

上約定しない場合全注文がキャンセルになる。

ケースだけでなく，東証取引時間外だが JNX
では取引が行われている時間区分には特にそう

３.３.2.2．キャンセルの処理であるように思われる。実際どうなのか，以下キャンセルについて追加の説明をしておかねで注目しよう。

ばならない。修正（Modify）操作で，指値注文の値段が変更された場合，あるいは以前の注

３.３.2．分析道具の詳細

文より株数を増やした場合，新規注文としてカ３.３.2.1．部分約定の処理

ウントし，それぞれの旧注文はキャンセルされ部分約定などについては次の様に取り扱う。

たとみなす。なお，株数を減らした場合は新規

例えば，ある時間区分内に出された 1 つの注文注文としてカウントしない。

が同一時間区分内で半分約定，残り半分がキャンセルになった場合，カウント数で計算すると３.３.2.３．約定率とキャンセル率の統合処理

約 定 率 も キ ャ ン セ ル 率 も １ （100 ％） と な る

各時間区分のすべての発注株数を売りと買いが，構成比を考えてそれぞれ50％とする。時間

別々に合計する。そして売買別に，すべての約区分内で60％約定，残り40％分がキャンセルに定株数とすべてのキャンセル株数をそれぞれ合なった場合，約定率60％，キャンセル率40％に計し，発注株数合計で割り，それぞれを約定なる。

率，キャンセル率と呼ぶ。個々の １ つの発注ごIOC 注文は，注文の一部または全部を即座とに約定率・キャンセル率を計算するのではなに約定させ，約定しなかった部分は自動的に

く，こういう方法で集計する方法を本稿では統キャンセルされる注文方法である。そのため，合処理と呼んでおこう。

IOC 注文においては次の ３ つパターンがありえる。
注文株数すべてが約定した場合，新規注文カそして ６ 月 ２ 日から ９ 月30日までの １ 日あたり約定率・キャンセル率を単純平均して通常時とみなす。その際，標準偏差も計算する。

ウント １ ，約定率100％となる。注文株数がすべて約定しなかった場合，新規注文カウント

３.３.2.４．小サンプルへの対処

１ ，約定率 0 ％，キャンセル率100％となる。

４ つの取引主体の ４ つの発注形態，さらに注文株数の60％が約定した場合，新規注文カウ

IOC とデイの信用取引を加えれば ６ つの発注形

ント １ ，約定率60％，キャンセル率40％とな態，の合計24系列のデータが存在する。特定のる。

日の個別取引全サンプルをこの系列数24で割FOK 注文では，最低約定株数を指定するこり，しかも時間区分数10で分けるとすると各セとができ，IOC と同様に部分約定する場合が

ルは小サンプルになる。さらにそれを約定とある。例えば，100株の買い注文を最低60株約キャンセルに分けると極めて小サンプルになる。

定で FOK 注文した場合，約定できる株数が60

さらに，元来小サンプルである東証取引時間

株～100株の場合，即座に約定可能な分が成立

外の時間区分では益々極小サンプルになる。そし，残った株数分はキャンセルされる。60株以れゆえ，取引主体別発注形態別のデータを約定

61日本の株式取引施設間の代替性～システム障害時の HFT 等の行動と市場の分析とキャンセルとに分けることはしない。そして確実性が高い局面にあたりキャンセルすること

約定やキャンセルを分析する際にはすべての主になったと理解される。

体・発注形態のデータを時間区分だけで分けることにする。

市場急変時に既発注文をキャンセルしようとしても，もし市場が開いていないとすると，困ることになる。東証取引時間外キャンセル率の３.３.３．分析方法の説明

データはこのような事態を捉えるかもしれな

市場がどれくらい活発であるかを示す指標とい。

して， １ 秒あたりの新規注文件数が使える。それ以外に以下のような現象・変数が市場分析に

4. 個別銘柄での代替性分析～富士通

使える。
東証株式売買の基幹システムであるアロー
３.３.３.1．東証取引時間外の約定率

ヘッドを主導して開発したのは富士通である。

2020年時点で PTS の １ 日の開場時間は東証

その評価は JNX では2020年の ６ 月 １ 日と10月とは違っている。東証取引時間外に PTS に発

１ 日にはどうなっただろうか。投資家別，発注

注して，約定する可能性が高いとすれば，投資形態別で ３ 期間を比較できるケースからみてい家に大きなメリットがある。例えば，東証大引

こう。続いて， ６ 月 １ 日と10月 １ 日のそれぞれ

け15：00以降にも開いている PTS で，個人投を通常時と比較しよう。

資家はトレンドにフォローできる可能性が高まるのである。
３.３.３.2．キャンセルの誘因と原因

4.1．Chi⊖X と東証のシステム障害を含む ３ 期間の比較
３ 期間共通に取引形態と投資家のデータが存キャンセル率は約定率とは，ほぼ，反比例す在するケースをまず分析しよう。厳密に ３ 期間

る。 ２ つの前小節3.3.1と3.3.2では，それらの共通に成立する現象は以下では観察されていな定義から，この現象には自明な部分があることいという事実をまず指摘しておこう。

を説明した。投資家行動の観点からも ２ つの変数のこのような関係が推測できる。例えば FOK

４.1.1．機関投資家等の現物デイ取引

注文などでは約定しやすい指値を付けて発注す

４.1.1.1． ６ 月 １ 日の機関投資家等の現物デイるならば，キャンセル率を低く（最低約定株数

取引を高く）設定してもよいだろう。さらに辰巳

６ 月 １ 日には，機関投資家等の現物デイ取引（2018）はキャンセルの原因としてポートフォ

新規注文ネット買い件数の日中推移を描いた図

リオ構築という観点から約定時間という捉え方

表 ２ は，通常時の約10倍の件数の新規注文買いを提示している。これら以外にも説明するべき越しから始まったことが記録されている。機関

事柄・仮説が次のようにいくつかある。

投資家等はシステムベンダー銘柄への需要を著

時間区分内や外のキャンセル率が高かったとすれば，市場環境が急速に変わってあるいは不62

しく高めた，とデイ取引の売買動向から推測されるのである。

証券経済研究
図表 2

第117号（2022.3）

機関投資家等の現物デイ取引ネット買い日中推移～JNX 富士通2020年 ３ 期間 １ 秒あたり新規注文数

0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0
-0.01

09:00 -09:30

09:30 -10:50

10:50 -11:30

11:30 -11:45

11:45 -12:30

12:30 -13:00

13:00 -14:30

14:30 -15:00-0.02
機関投資家等の10月１日現物デイ取引ネット買い

機関投資家等の通常時現物デイ取引ネット買い

機関投資家等 6 月１日現物デイ取引ネット買い

９ ：30時間区分にはさらに多い買発注件数がる機関投資家等の現物デイ取引の売り注文は記録されている。Chi-X の終日売買停止公表

たった ２ 件（買い注文は無し）だったが，JNXが影響しているのだろう。しかし，その日の後の時間外取引は小規模ながらも市場としての役

半の12：30以降，通常時は買い越しであるにも割を果たしたと言える。

拘わらず，売り越しぎみになった。日前半の買い越しを修正する，あるいは利食い売りの動き

４.1.2．個人投資家のデイ取引であるかもしれない。

４.1.2.1．個人投資家の現物デイ取引
６ 月 １ 日には，通常時と同様に，個人投資家

４.1.1.2．10月 １ 日の機関投資家等の現物デイ
取引
10月 １ 日には様子がまったく異なる事実が同じ図表 ２ から読み取れる。機関投資家等の現物の現物デイ取引新規注文は売買拮抗している。
ところが10月 １ 日の個人投資家現物デイ取引の買いは， ６ 月 １ 日や通常時と比較すると，極めて盛んだった（図表 3（a））。

デイ取引は，東証昼休み時間の後半に売り越し

もっと詳しく10月 １ 日をみてみると，個人投に転じた点以外は，通常時とほとんど同じ売買

資家の現物デイ取引は，東証昼休み時間の前半動向である。また，10：50時間区分は通常時買売り越しになったが，以降は昼休み時間前と同い越しだが，それが10月 １ 日にはなくなった。

様に買い越しになった。昼休み時間には，東証

そして，11：45から始まる東証昼休み時間後半

終日売買停止公表時刻を挟んで，売買の方向はの時間区分では売り越しに転じ，11：45の終日

逆になっている。11：45の終日売買停止すると売買停止するという東証の発表に応じた発注行

いう東証発表に応じた発注行動であると解釈で動であると解釈できる。しかし，12：30以降はきる。

通常時の買い越し状態に戻っている。
ちなみに，11：45から始まる時間区分におけ

既述のように機関投資家等現物デイ取引新規
発注は東証昼休みの（前半，後半）で（ ０ ，63日本の株式取引施設間の代替性～システム障害時の HFT 等の行動と市場の分析
図表 3（a） 個人投資家の現物デイ取引ネット買い日中推移～JNX 富士通2020年 ３ 期間 １ 秒あたり新規注文数
0.018
0.016
0.014
0.012
0.01
0.008
0.006
0.004
0.002
0
-0.002

09:00 -- 09:30

09:30 -- 10:50

10:50 -- 11:30

個人投資家の10月１日現物デイ取引ネット買い

12:30 -- 13:00

13:00 -- 14:30

14:30 -- 15:00

個人投資家の通常時現物デイ取引ネット買い

個人投資家の６月１日現物デイ取引ネット買い

２ ）件にもかかわらず，個人投資家現物デイ取刻を過ぎた12：30以降は買いが断然多くなった

引新規発注は昼休み（前半，後半）で，買いが（図表 3（a）参照）。

（ ８ ，16）件，売りは（ ９ ， ５ ）件だった。
個人投資家が，10月 １ 日の昼休みの前半に富４.1.2.2．個人投資家の信用デイ取引

士通を売り越し（ネットでたった １ 件）に転じ10月 １ 日 の 9 ：30以 降14：30ま で， 図 表 3た理由は，この図表だけからは分からない。売（b）からわかるように，個人投資家の信用デ買が拮抗しており，個人投資家の迷いを表して

イ取引は売り越しであった。個人投資家は，直いるのかもしれない。東証終日売買停止公表時

前の図表 3（a）と比較すると，富士通の売りを図表 3（b） 個人投資家の信用デイ取引ネット買い日中推移～JNX 富士通2020年 ３ 期間 １ 秒あたり新規注文数
0.004
0.003
0.002
0.001
0
-0.001

09:00 -- 09:30

09:30 -- 10:50

10:50 -- 11:30

12:30 -- 13:00

13:00 -- 14:30

14:30 -- 15:00-0.002-0.003-0.004-0.005
個人投資家の10月１日信用デイ取引ネット買い
個人投資家の６月１日信用デイ取引ネット買い

64

個人投資家の通常時信用デイ取引ネット買い

証券経済研究
図表 ４

0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-0.1
-0.2
-0.3
-0.4
-0.5

第117号（2022.3）

DLP の ６ 月 １ 日ネット買い件数日中推移～JNX 富士通 １ 秒あたり新規注文数

09:00 -- 09:30

09:30 -- 10:50

DLP現物デイ取引ネット買い

10:50 -- 11:30

12:30 -- 13:00

DLP現物IOC取引ネット買い

13:00 -- 14:30

14:30 -- 15:00

DLP現物Post-Only取引ネット買い

現物デイ取引ではなく，信用デイ取引で行ったは，通常時，個人投資家の売買が少しあるだけと解釈できるのではないかと考えられる。ちなである。 ６ 月 １ 日もそれは変わらなかった。そみに，10月 １ 日の東証昼休み時間，個人投資家

れ ゆ え，15：00以 降 に つ い て は，JNX はの信用デイ取引はない。

Chi-X の代替を行わなかった。むしろ代替を

東証大引け直前の14：30時間区分には，個人行なう必要がなかったと言う方がよいだろう。

投資家は大きな買い越しに転じた。10月 １ 日に個人投資家が富士通を買いに転じる反応は，機４.2.1． ６ 月 １ 日の DLP

関投資家と比較すると，遅いと言えるだろう。

DLP は一日を通じてすべての時間区分で，4.2．６月１日 Chi⊖X システム障害の影響
分析

現物デイ取引と現物 Post-Only 取引では買い
越し，現物 IOC では売り越し，が続く（図表 ４参照）。特に ９ ：30時間区分の現物 Post-Only

Chi-X のシステム障害は JNX にどのような取引買いは １ 秒あたり0.44件であった。これら

変化を及ぼしたか，4.1節で既述の点以外の局の取引の推移は次に見る HFT とは，まったく面を見てみよう。

異なる。いずれの取引でも，DLP がマーケッ

東証取引時間外の 9 ：00以前と15：00以降

ト・メーカー機能を果たすために，売りや買い

図表 5（a） HFT の ２ 期間現物 IOC 取引ネット買い日中推移～JNX 富士通2020年 １ 秒あたり新規注文数
0.005
0-0.00509:00 -- 09:30

09:30 -- 10:50

10:50 -- 11:30

12:30 -- 13:00

13:00 -- 14:30

14:30 -- 15:00-0.01-0.015
HFTの６月１日現物IOC取引のネット買い

HFTの通常時現物IOC取引のネット買い

65日本の株式取引施設間の代替性～システム障害時の HFT 等の行動と市場の分析に応じ続けていたと考えられる。

通常時の何倍もの買い越しから始まったが，
Chi-X の終日売買停止公表時刻直後の ９ ：30

４.2.2． ６ 月 １ 日の HFT

時間区分の買い越し件数は最大だった（図表 5

６ 月 １ 日 HFT は，図表 5（a）から分かるよ（b）参照）。しかし，同日後半12：30以降，通うに，通常時は終日買い越しであるにも拘わら常時とは違い，売り越しに転じて当日を終えず，現物 IOC 取引で終日売り越す。東証寄付

た。

き直後と大引け直前での売り越しは極めて多い。

機関投資家等の現物 IOC のネット買いは，
通常時の何倍もの売り越しから始まったが，その理由は，機関投資家等の買いに対して

９ ：30時間区分には売り越しが大幅に減った

マーケット・メーカー機能を果たして売り応じ（図表 5（c）参照）。10：50以降は，通常時と違ていたことが考えられる。直前で見たように

い，買い越しに変化し，15：00直前大きな買い

DLP も一日を通じて現物 IOC を売り越し続け越しになる。

ていた。

６ 月 １ 日の個人投資家の信用 IOC 取引は，
通常時とほぼ同じ売買動向だが，取引規模が極

４.2.３． ６ 月 １ 日の機関投資家等と個人投資家

端に大きい。 9 ：30以降個人投資家の信用 IOC

６ 月 １ 日は機関投資家等の現物デイ取引は，取引は売り越しに転じ，大きくなっていく（図図表 5（b） 機関投資家等 ２ 期間現物デイ取引のネット買い日中推移～JNX 富士通2020年 １ 秒あたり新規注文数
0.06
0.04
0.02
0

09:00 -- 09:30

09:30 -- 10:50

10:50 -- 11:30

12:30 -- 13:00

13:00 -- 14:30

14:30 -- 15:00-0.02
機関投資家等６月１日現物デイ取引ネット買い

機関投資家等通常時現物デイ取引ネット買い

図表 5（c） 機関投資家等 ２ 期間現物 IOC 取引ネット買い日中推移～JNX 富士通2020年 １ 秒あたり新規注文数
0.01
0.005
0

09:00 -- 09:30

09:30 -- 10:50

10:50 -- 11:30

12:30 -- 13:00

13:00 -- 14:30

14:30 -- 15:00-0.005
機関投資家等６月1日現物IOC取引ネット買い

66

機関投資家等通常時現物IOC取引ネット買い

証券経済研究第117号（2022.3）

図表 ５（d） 個人投資家 ２ 期間信用 IOC 取引ネット買い日中推移～JNX 富士通2020年 １ 秒あたり新規注文数
0.004
0.002
0
-0.002

09:00 -- 09:30

09:30 -- 10:50

10:50 -- 11:30

12:30 -- 13:00

13:00 -- 14:30

14:30 -- 15:00-0.004-0.006-0.008
個人投資家６月１日信用IOC取引ネット買い

個人投資家通常時信用IOC取引ネット買い

表 5 （d）参照）。10：50時間区分の取引規模

セル率の水準より，低くなる傾向が予想されは最大になるが，以降は売り越しであった。

る。 ６ 月 １ 日の富士通のケースから言えること
は，約定率はせいぜい20％である（図表 6 （a）

４.2.４． ６ 月 １ 日の約定率とキャンセル率参照）が，キャンセル率は80％を超える（図表

取引相手の存在と取引条件の一致が前提とな

6 （b）参照）13。そして，キャンセル率と約定

る約定については，自身の決定で行えるキャン

率は，ほぼ，反比例して動いている。

図表 6（a） 時間区分内売買約定率日中推移～JNX 富士通2020年 ６ 月 １ 日
20.00%
15.00%
10.00%
5.00%
0.00%

09:00 -- 09:30

09:30 -- 10:50

10:50 -- 11:30
買い約定率

12:30 -- 13:00

13:00 -- 14:30

14:30 -- 15:00

売り約定率

図表 ６（b） 時間区分内キャンセル率日中推移～JNX 富士通2020年 ６ 月 １ 日
120.00%100.00%80.00%
60.00%
40.00%
20.00%
0.00%

09:00 -- 09:30

09:30 -- 10:50

10:50 -- 11:30

買いキャンセル率

12:30 -- 13:00

13:00 -- 14:30

14:30 -- 15:00

売りキャンセル率67

日本の株式取引施設間の代替性～システム障害時の HFT 等の行動と市場の分析

富士通の ６ 月 １ 日の時間区分内約定率には，10月 １ 日にはデイ取引以外の発注はなく，投資

売りと買いで大きな差があり，売り約定率は買家 別 で は HFT や DLP の 注 文 は，13：00時 間

い 約 定 率 の ３ 倍 以 上 で あ る（ 図 表 6 （a） 参

区分に DLP の現物デイ買い注文が １ 件あるの照）。売りの約定率が高くなるのは，既に図表みで，HFT の注文は一切ない。流動性を供給２ で見たように買いの新規注文が増えていたか

す る と み ら れ る 市 場 参 加 者 は JNX の J マ ーらである14。

ケットでは売買を控えたわけである。また，以６ 月 １ 日には買いの時間区分内キャンセル率下の図表 7 （a）と 7 （b）を解説する後述の小が売りのそれより終日高かった（図表 6 （b）

節4.3.1. で見るように，売りと買いともに ９ ：30

参照）事実も，この現象と整合的かもしれな

時間区分以降は非常に高い約定率で推移した。
個 人 投 資 家15に つ い て は， 既 に 図 表 3 （a）

い。

4.3．10月１日東証システム障害の影響分析
JNX にとって10月 １ 日は特別な日であった。

で見たように，極めて活発な現物デイ取引の買い越しが続く。その信用デイ取引売り越しは，
図表 3 （b）で既出のように ９ ：30時間区分か

図表 ７（a） 時間区分内買い約定率日中推移～JNX 富士通2020年
40%
30%
20%
10%
0%

08:20 -09:00

09:00 -09:30

09:30 -10:50

10:50 -11:30

11:30 -11:45

10月１日買い約定率

11:45 -12:30

12:30 -13:00

13:00 -14:30

14:30 -15:00

15:00 -16:00

14:30 -15:00

15:00 -16:00

通常時買い約定率

図表 ７（b） 時間区分内売り約定率日中推移～JNX 富士通2020年
50%
40%
30%
20%
10%
0%

08:20 -09:00

09:00 -09:30

09:30 -10:50

10:50 -11:30

11:30 -11:45

10月１日売り約定率

11:45 -12:30

12:30 -13:00

13:00 -14:30

通常時売り約定率

13 登録 HFT については，東証において約定率が10％未満と低く，取消率が約45％と高く推移していると大山・奥出・鈴木・福山（2021）は2019年11月－2021年 ３ 月期間を対象とした研究で推測している。キャンセル率が約定率を何倍か凌駕する点は本稿と共通である。比率のレベルに本稿と違いが生じたのは，東証データの制約，さらには JNX と東証の違いだけでなく，富士通と東証全銘柄の差であろう。
14 あるいは追加的要因として直前の買い残つまり買い側のデプスが厚かったら、このような現象が起こるかもしれない。流動性の高い取引施設が研究対象の場合には、この可能性を検討すべきであろう。

68

証券経済研究第117号（2022.3）

ら始まり，12：30からは14：30直前まで続き，

４.３.1．時間区分内の約定

最後の時間区分にはすべて買い越しに転じる。

図表 7 （a）と 7 （b）から分かるように，買それゆえ，富士通の売買に関して JNX では

いも売りも時間区分内約定率は，通常時の数倍

16

売買がなく，様子見 が顕著であったという状から10倍に近く，極めて高かった。しかし，買況ではまったくない。10月 １ 日はマーケット・

いも売りも， ９ ：30以前には約定していない。

メーカーのプロが実質上いない状況の下で機関

東証の不確実な公表に応じて様子見ということ

投資家等と個人投資家のデイ取引だけが市場をだろうか。そして，15：00以降も高率で約定す盛り上げ，しかも高い約定率を実現したのである。

る。

11：30時間区分には20％以上あった売買の時

10月 １ 日には，昼休み時間帯に，JNX への注文が次の通りあった。東証昼休み時間の前間区分内約定率は11：45には ０ になった。東証
終日売買停止公表の影響であろう。

半，個人投資家の現物デイ取引は売り越しになった。そして後半には，機関投資家等の現物

４.３.2．時間区分外の約定

デイ取引が売り越しになった（図表は略）。

東証昼休み時間には通常時富士通への発注はまた東証昼休み時間には通常時でもキャンセ

JNX で極めて少なく，約定はない（後掲図表ルが入っているが，10月 １ 日には以下で見るよ

9 からも予想できる。少ないがキャンセルはあ

うにキャンセルは特に活発であった。

る）。しかし，図表 7 （c）から分かるように，
10月 １ 日には高率の時間区分外約定がある。特に昼休み時間後半は著しく高い。しかも，時間

図表 ７（c） 時間区分外売買約定率日中推移～JNX 富士通2020年
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%

08:20 -09:00

09:00 -09:30

09:30 -10:50

10:50 -11:30

11:30 -11:45

10月１日買い約定率

11:45 -12:30

12:30 -13:00

13:00 -14:30

14:30 -15:00

15:00 -16:00

10月１日売り約定率

15 個人投資家については，材料が出た銘柄を10月 １ 日に売買しようとしていた場合 PTS に流れた，と報道された。終日売買停止が公表された11：45までは，再開されるものとして東証に注文を出したままでいた投資家もいただろう。見切りを付けてPTS に出し直す投資家もいたはずだ。
16 10月 １ 日は月初と四半期期初が重なり機関投資家の売買は活発になるとみられていた。ヘッジファンドは月初のリバランス
目的の注文を入れていたがキャンセルになった，と報道されている。正確な状況は JNX のデプスを見ればわかるかもしれないが，非公開データを筆者が確認すると，10月 １ 日富士通のデプスは通常時と大きく変わらず，普段通りの発注がなされていたようである。

69

日本の株式取引施設間の代替性～システム障害時の HFT 等の行動と市場の分析

区分外約定率は売りと買いともに高いが，売り

４.３.３．時間区分の内と外のキャンセル率

約定率は買い約定率の約 ２ 倍であった。 ９ ：00

東証取引時間の時間区分内キャンセル率から前でも時間区分外売り約定率が高く，時間区分

見て行こう。時間区分内のキャンセル率は，図外比率が重要になるのは東証取引時間外である

表 8 （a）から分かるように買いも売りも，東ことの証左であろう。

証取引時間外を除いて，低かった。通常時で数値で確認しておこう。通常時の東証取引時

は，買いも売りも時間区分内のキャンセル率は間内の時間区分外比率の平均値を計算して見て東証取引時間内ではほぼ90％を超えている（図みれば，買い約定率単純平均は0.010％，売り

表は省略。 ６ 月 １ 日の同様な図表である既出の約定率単純平均は0.013％と低く，売りと買い

図表 6 （b）から想像できる）ので，10月 １ 日の間で差は大きくなかった。しかし，10月 １ 日にはそれらの率はほぼ半減したわけである。

には時間区分外売り約定率は，昼休み時間後半

東証取引時間の時間区分内キャンセル率が10の11：45時間区分には40％に近づき，高率を達

月 １ 日に半減した事実は，時間区分内約定率が成した。昼休み以降も15：00まで ２ ％以上で推上昇している事実（図表 7 （a）と 7 （b）参照）

移する（図表 7 （c）参照）。

と対応しているのだろう。

この現象と整合的であるためには，昼休み後

次に東証取引時間外の時間区分内キャンセル

半には，買い注文が多くなければならない。実率を見てみよう。昼休み時間後半の11：45時間

際，10月 １ 日の昼休み後半には個人投資家の現区分内買いキャンセル率は，図表 8 （a）から物デイ取引買い注文がその売り注文の ３ 倍以上分かるように，売りのそれより高くなる。東証多い。既述のように，個人投資家現物デイ取引

による終日売買停止公表に応じた動きのように新規発注は，昼休み（前半，後半）で，買いが思われる。その有意性は巻末付録で検討する。

（ ８ ，16）件，売りは（ ９ ， ５ ）件であった。

10月 １ 日の東証取引時間外の時間区分内キャ

ちなみに，10月 １ 日の昼休みの約定率が高い

ンセル率については，売りと買い，そして時間のは事実であるが，今見たように発注件数は多帯によって様々である（図表 8 （a）参照）。時

くなく，約定件数はさらに少なくなる点に注意

間区分内キャンセル率は，東証取引時間外で買しておこう。

いと売りが同調するのは15：00以降だけであ
図表 ８（a） 時間区分内売買キャンセル率日中推移～JNX 富士通2020年10月 １ 日

100%
80%
60%
40%
20%
0%

08:20 -09:00

09:00 -09:30

09:30 -10:50

10:50 -11:30

11:30 -11:45

10月１日買いキャンセル率70

11:45 -12:30

12:30 -13:00

13:00 -14:30

10月１日売りキャンセル率

14:30 -15:00

15:00 -16:00

証券経済研究第117号（2022.3）

図表 ８（b） 時間区分外買いキャンセル率日中推移～JNX 富士通2020年
150%
100%
50%
0%

08:20 -09:00

09:00 -09:30

09:30 -10:50

10:50 -11:30

11:30 -11:45

10月１日買いキャンセル率

11:45 -12:30

12:30 -13:00

13:00 -14:30

14:30 -15:00

15:00 -16:00

14:30 -15:00

15:00 -16:00

通常時買いキャンセル率

図表 ８（c） 時間区分外売りキャンセル率日中推移～JNX 富士通2020年
120%
100%
80%
60%
40%
20%
0%

08:20 -09:00

09:00 -09:30

09:30 -10:50

10:50 -11:30

11:30 -11:45

10月１日売りキャンセル率

11:45 -12:30

12:30 -13:00

13:00 -14:30

通常時売りキャンセル率る。買いキャンセルは昼休み時間前半になく，

9 ：00以前の時間区分外キャンセル率は10月

売りキャンセルは ９ ：00以前にはない。買いの１ 日には買いも売りも高いが，通常時も高く同程

時間区分内キャンセル率は ９ ：00以前と昼休み

度の比率になる（図表 8 （b）と 8 （c）参照）。

時間後半では比較的高かった。

通常時には，昼休み時間の時間区分外キャンセ

次に，時間区分外キャンセル率を見てみよ

ル率が高く，10月 １ 日の ２ 倍を超える比率になう。当該比率は東証取引時間内には，図表 8

る時間区分がある。時間区分外比率が重要にな（b）と 8 （c）から分かるように，通常時は極めるのは，東証大引け時刻以降を除く，東証取引て低い。そして，10月 １ 日も低い。しかし，例

時間外であることがわかる。しかし10月 １ 日に外はあるが，それは東証取引時間外には高くなは通常時より時間区分外キャンセル率は低い。

る。時間区分外買いキャンセル率については，

東証大引け時刻の15：00以降については，時

10月 １ 日には 9 ：00直後が高い。そして午前中

間区分内と外のキャンセル率が大きく違う。既はその傾向が続く（図表 8 （b）参照）。

にみたように10月 １ 日には時間区分内キャンセ

71

日本の株式取引施設間の代替性～システム障害時の HFT 等の行動と市場の分析

ル率は大きな比率になる（図表 8 （a）参照）。

キャンセル率の増加もなかった。その更に前やしかし，時間区分外キャンセル率は，通常時とその更に後の時間区分でも，同様な変化は観察

10月 １ 日，ほぼ無くなる（図表 8 （b）と 8 （c）

されない。 ６ 月 １ 日の15：00以降については，

参照）。考えられる理由は，サンプル数は少な

JNX は Chi-X を代替することはなかったが，く確実なことは言えないが，JNX の取引終了代替する必要がなかったと言える。図表 ２ ，図

時刻16：00前に投資を終えたい，という投資家

表 5 （a），図表 5 （b）
，図表 5 （c）と図表 5 （d）の意思だろうと思われる。

から分かるように ６ 月 １ 日の JNX は発注件数

4.4．2020年の富士通と JNX に関するまとめに大きな変化が観察され，それは Chi-X の数
量的代替が果たされた結果であると解釈するのがもっとも妥当であろう。

富士通は， ６ 月 １ 日には国内有力ベンダーと

10月 １ 日は DLP や HFT のマーケット・メー

しての注目を受けたように見受けられる。しかカーが実質上参加しない状況で機関投資家等とし，10月 １ 日の午前には障害の元凶とみなされ個人投資家のデイ取引だけが市場を盛り上げ，株価を一時下げたのではないかと考えられる

しかも高い約定率を実現し，高い市場成果を達が，直ぐに値を戻した。

成した。11：30時間区分には20％以上あった時間区分内約定率は，11：45から始まる時間区分

４.４.1．代替性はどう果たされたかの検討には，買いだけでなく売りも約定率は ０ になっ

東証と JNX が ６ 月 １ 日には Chi-X に代替した。さらに時間区分内買いキャンセル率は，売たのか，しかもどういう代替がなされたかが検りのそれより高くなる。

討するべき課題だった。取引制度などの違いもこれらの現象は次の事実とも整合的である。

あり東証が Chi-X に100％代替するとは考えに

６ 月 1 日の Chi-X 終日売買停止で，JNX でのくい。実際何％位東証が代替したかを検討でき

総取引量は，倍増からは隔たっているが，それるデータを本研究は持ち合わせていないのでこに近い増加であった。ところが，10月 １ 日の東の点の検討は断念せざるを得ない。

証終日売買停止では数十％しか増えていない。

10月 １ 日については JNX と Chi-X が東証に

JNX にとって， ６ 月 １ 日は活動規模が著し代替したかが検討対象になる。規模，キャパ量

く大きくなったが，内容的には通常時と大きくの違いなどもあり，JNX が東証に100％代替す

異ならなかったと言える。 ６ 月 １ 日は PTS 間

るとは考えられないので，どのような代替であっでの市場代替が果たされたと理解できる。とこ

たか，が検討課題になる。その際 Chi-X と JNX

ろが，10月 １ 日には活動規模こそ大きな増大でがどう役割を分け合ったが判明すれば興味あるはなかったが，JNX は内容的に大きな変化にだろうが，それを検討するデータも本研究は持直面したといえる。

ち合わせていないのでこの点も検討は断念する。
６ 月 １ 日には ９ ：30時間区分に投資家の発注

４.４.2．JNX が果たした役割の考察に通常時の約10倍にも達する大きな変化が生じ

JNX においては，既述のように，10月 １ 日た。しかし，約定率に変化はなかった。買いには東証取引時間外の時間区分内キャンセル率72

証券経済研究第117号（2022.3）

は高い。また，昼休み時間後半には高率の時間

欧米における取引施設間競争の実証分析を，

区分外約定がある。JNX が果たしている役割

そ の な か の １ つ の 節 で， 展 望 し て い る 辰 巳の 1 つは，東証取引時間外にキャンセル可能で（2021）では，代替性に関するその他の検証方ある点である。取引施設間の多様性は代替性を法を解説している。すべての取引施設の売買量遂行する良い方向に機能した，と解釈できる。

シェアを，それら自身の要因さらには様々な

10月 １ 日に JNX において，通常時と比較しシェア決定因に回帰して係数値の符号や大きさて，時間区分内の約定率が大きく上昇し，キャから代替性を計測する方法である。この手法

ンセル率が大きく低下したのは，値が付きやすは，データの制約から，現時点では日本では行い指値注文に変わった，市場の不確実性が下えない研究である。

がった，など17が理由として考えられる。これ

本稿の問題点は小サンプルである点であろらの点に関して今後様々な研究がなされるのがう。PTS では，従来からよく知られているよ

待たれる。

うに，東証取引時間外では取引量は少ない。東証終日売買停止公表が昼休み時間内の11：45で

5. まとめあったという理由から，直前直後のサンプル数が少なく，得られた実証分析の結果は統計学的実証分析の結果は終日売買停止公表直前と直に強固でない。

後の間には，多くの点で変化が観測される。

J マーケットを代表する多数の銘柄を対象に4.4節でみたように， ６ 月 １ 日には JNX は Chi-X

同様な分析を行い，本稿の結論を補強することの必要とされる代替を果たしたと言える。10月が考えられる。しかし，そうしても，研究のコ

１ 日には東証のシステム障害で HFT や DLP

アとなる，東証昼休み時間の取引サンプル数

は JNX から退避した。しかし，JNX は特に東が，銘柄数の増加と比例して増えるとは考えら

証取引時間外で顕著な役割を果たしただけでなれない。富士通は，金融・証券だけでなく，官く，HFT や DLP が不在でも JNX 市場は機能

公庁・流通向けの IT サービスやサーバーの分

18

した と言える。この結果を理解するための注

野では国内首位である。しかも， ６ 月 １ 日や10

意点をまとめて結語としよう。

月 １ 日は特に取引量が多くなる。その結果，分本稿で使った，時間区分内の行動変数や市場

析するサンプルを増やしていくと，流動性の低

成果を異なる期間の間で比較する分析方法は，

い銘柄が次々と追加されるようになるに過ぎな必ずしも，因果経路を厳密に証明するものではいからである。

ない。しかし，因果経路を推測できる道具が得られる。そして，回帰分析と同様に，推測される
因果経路は否定できないということに過ぎない。

付録

時間区分内外約定率等変化の有意性検証

時間区分の内と外の約定率やキャンセル率の17 売買反対側のデプスが厚かった，なども理由になるかもしれない。流動性の高い取引施設が研究対象の場合には，この可能性をデータで検討するべきであろう。
18 JNX が東証を部分的に代替しても，約定時間などの観点から質的に同等な代替であることは保証されていない。例えば，辰巳（2018）では東証と JNX のそれぞれの個々の銘柄の約定時間（発注から約定までの時間の平均）をもとに， ２ 銘柄以上を組み合わせる時間を比較している。JNX での約定時間は長かったのである。

73

日本の株式取引施設間の代替性～システム障害時の HFT 等の行動と市場の分析
図表 ９

通常時約定率・キャンセル率の標準偏差の日中推移
約定率

時間区分内

キャンセル率
時間区分外

時間区分内

時間区分外

買い

売り

買い

売り

買い

売り

買い

売り

08：20－09：00

0.01840.01980.02760.13860.25510.17510.25550.221609：00－09：30

0.04240.03850.00080.00050.04390.03930.00700.005909：30－10：50

0.03020.04010.00020.00020.03130.04080.00400.0042

10：50－11：30

0.05570.05060.00010.00000.06040.05520.01170.0130

11：30－11：45

0.00000.00000.00000.00000.10300.00000.10300.0000

11：45－12：30

0.00000.00000.00000.00000.11920.25000.1586

0.3415

12：30－13：00

0.04030.04880.00050.0011

0.04300.05130.00910.0092

13：00－14：30

0.04580.04480.00030.00070.04740.04570.00550.0042

14：30－15：00

0.07290.06350.00020.00010.07550.06530.00700.006515：00－16：00

0.04160.08070.00000.00000.04160.08070.00000.0000（注） 小数点表示された2020年６月２日～９月30日の約定率・キャンセル率平均値から計算し，小数点５桁以降は切り捨てる。

標準偏差を図表 ９ に掲げた。標準偏差は概して

昇幅は0.4375（43％），標準偏差は0.1192なの大きい。東証が終日売買停止を公表したのは通で，十分有意である。

常 時 PTS で は 売 買 の 極 め て 少 な い 時 間 帯 で同じ11：45時間区分時間区分外の買いキャンあったため検証は問題含みであるが，敢えて有セル率は下落するので，0.1586である標準偏差

意性の検定を行う。

の大きさに係らず，東証終日売買停止公表が買時間区分間変化の有意性を検証するには，例いキャンセルの増加を生んだという仮説は棄却さえば約定率の変化はその標準偏差の何倍か，Aれる。しかし， 1 つ前の時間区分にも同様な検から B へ時間区分が推移した際の約定率の変定を形式的に適用すると，10月 １ 日11：30時間区

化は B 時間区分の標準偏差の何倍か，を計算

分外買いキャンセル率の上昇幅は0.9666，標準すればよいだろう。

偏差は0.1030なので，比較的強く有意である。

10月 １ 日東証昼休み時間の11：30時間区分には20％以上あった時間区分内売買約定率が，後半の11：45時間区分には ０ になった事実は，標準偏差が約0.00で，検定するまでもなく有意である。時間区分外売り約定率は11：45時間区分には高率の40％に近づき，直前の時間区分より約27％増やした。標準偏差は約0.00なのでこの変化も有意であると考えてよいだろう。
さらに11：45時間区分内の買いキャンセル率の上昇は有意だろうか。買いキャンセル率の上

74

参

考

文

献

Beber, A. and Caglio, C.,（2005）Order Submission
Strategies and Information: Empirical Evidence
from the NYSE, November 2005.
大山篤之・奥出慎太郎・鈴木賢太・福山義隆（2021）『高速取引行為の特性分析』www.fsa.go.jp/frtc/
report/index.html，2021年 7 月。
辰巳憲一（2018）「株式取引におけるキャンセル行動

証券経済研究の分析―HFT のポートフォリオ構築に要する時間から見た視点―」『証券経済研究』第101号，2018年 3 月，49-69頁。

第117号（2022.3）

辰巳憲一（2021）『取引施設間競争の結末と NMS の
コストの考察』2021年11月，未公刊。

（学習院大学名誉教授）

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