NTAA JOURNAL 2020.6

Vol.7

懸賞論文 佳作
モメンタム指標の再定義
広島修道大学 准教授

岩永 安浩

要

旨

過去数カ月間のパフォーマンスの良かった株式が、悪かった株式をアウトパフォームするという現象がモメンタム効果であり、市場の効率性に反するアノマリーとして広く知られている。モメンタム効果は、世界の株式市場や業種全体にわたって観測されることが実証分析に

よって報告されている。しかし、日本の株式市場では、世界各国で観測されるモメンタム効果

が例外的に観測されないことから議論になってきた。本論文は、日本の株式市場を対象としてモメンタム効果を再考察し、モメンタム効果をより効率的に捉えるための新たな投資指標を提案することを目的とする。本論文では、株式市場においてラグ 1 カ月 12 カ月累積リターンがプラスである銘柄の割合が大きい局面では、日本の株式市場でもモメンタム効果が観測されることを確認した。また、ラグ 1 カ月 12 カ月累積リターンの絶対値を、モメンタム効果をより効率的に捉えるための投資指標として提案する。このラグ 1 カ月 12 カ月累積リターンの絶対値は日本の株式市場だけではなく、その他の国の株式市場でも有益な投資指標である可能性を
確認した。

1．緒

言

いる。しかし、日本の株式市場については、世界

過去数カ月間のパフォーマンスの良かった株式が、悪かった株式をアウトパフォームするという現象がモメンタム効果と呼ばれ、市場の効率性に反するアノマリーとして広く知られている。モメ

ンタム効果に関する初期の研究の一つとして、[6]が 挙 げ ら れ る。[6] は、1965 年 か ら 1989 年 の各国の株式市場で観測されるモメンタム効果が例

外的に観測されないことから議論になってきた。
例えば、[1] は、日本人は集団主義の日本文化により自信過剰や自己責任バイアスが小さく、そのことが、モメンタム効果が日本の株式市場で観察されない背景となっていると主張している。

モメンタム効果が生じる背景について、行動

米国株式市場を対象として、観察期間、保有期間

ファイナンスの枠組みで説明しようとする幾つか

ロ・コスト）型モメンタム・ポートフォリオを構アス（成功を自らの内的要因に帰す一方、失敗をを多様にして幾つかのセルフ・ファイナンス（ゼの研究がある。[3] は、自信過剰と自己責任バイ

築した。その結果、観察期間と保有期間が 3 カ月

外部要因に帰す傾向）がモメンタム効果の要因でポートフォリオの収益率が統計的に有意にプラス解と対立しないものであるときは自信を深め、そ[7] が、世界各国の株式市場や業種全体にわたっず、このことがモメンタム効果に結び付いているから 12 カ月の全ての組み合わせのモメンタム・であることを報告している。その後、[8]、[9] やて、モメンタム効果が観測されることを実証してあると考えた。投資家は、新しい情報が自らの見うでないときでも自らの見解を徐々にしか修正せと主張した。株式市場全体の上昇によって投資

日本テクニカルアナリスト協会

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家の過信が誘発されると考えると、[3] の主張は、

点は、本論文では、株式市場全体の局面を捉える

生じることを示唆している。[4] は、ニュースのプラスである銘柄の割合を採用していることであ

株式市場全体の上昇相場の後にモメンタム効果がみに依存して投資するニュース・ウォッチャーと過去の値動きのみに依存して投資するモメンタ
ム・トレーダーの 2 つのグループが占める市場を想定して理論を展開した。ニュースが、ゆっくり指標として、ラグ 1 カ月 12 カ月累積リターンがる。本論文では、ラグ 1 カ月 12 カ月累積リター

ンがプラスである銘柄の割合が大きい局面で、投資家の自信過剰の度合いが強くなると考えた。本

論文では、ラグ 1 カ月 12 カ月累積リターンの絶と時間をかけて拡散する場合、ニュース・ウォッ

対値を、モメンタム効果をより効率的に捉えるた

ス・ウォッチャーによる過小反応により価格の動

12 カ月累積リターンの絶対値は日本の株式市場

チャーによる過小反応が生まれる。このニューきに自己相関が生まれ、モメンタム・トレーダーの注意を引き付ける結果、ニュースに対する過剰反応をもたらす。このようなモメンタム・トレー

めの投資指標として提案する。このラグ 1 カ月

だけではなく、その他の国の株式市場でも有用な投資指標である可能性を確認した。

ダーのニュースに対する過剰反応が、モメンタム

2．材料と方法

回避度の影響をモデル上でシミュレーションを行

本論文で用いる分析データと分析ソフトについ戦略の利益を生み出すと主張した。また、リスク
うことで分析し、リスク回避度の低下によってモ
メンタム・トレーダーによるモメンタム・トレー

ドが活発化することを示している。株式市場全体て説明する。

2-1．分析データ・分析ソフト

日本の株式市場を対象とした分析では、東証 1の上昇相場でリスク回避度が低下すると想定され部上場銘柄を分析ユニバースとし、1990 年 7 月にモメンタム効果が生じることを示唆している。

日本株式の個別銘柄の市場データは QUICK Astra

るため、[4] の主張も株式市場全体の上昇相場の後～ 2017 年 12 月の月次データを用いて分析した。

[3] や [4] は、モメンタム効果が株式市場全体のManager から取得した。外国の株式市場を対象とおり、このことについて、最近の幾つかの実証論

析 ユ ニ バ ー ス と し、1996 年 4 月 ～ 2017 年 12

パフォーマンスに依存して生じることを示唆して文で報告されている。[2] は、米国の株式市場を分析対象として、過去数年間の株式市場全体のリターンがプラスの局面でのみモメンタム効果が観測されることを確認し、[3] や [4] と整合的であるとしている。[5] は、日本の株式市場で [2] と同様した分析では、MSCI 先進国指数の採用銘柄を分
月の月次データを用いて分析した。外国株式の個別株式の市場データは、FactSet から取得した。
また、Fama and French の 5 ファクターのデータ

は、K.French のデータライブラリーから取得した。
本論文の分析で用いたソフトは、Microsoft SQLの分析を行い、株式市場全体のリターンがプラス

Server と Microsoft Excel である。

タム効果が観測されることを報告している。このする。

の不在が、過去数十年間の日本の株式市場の低収

2-2．モメンタム指標の局面に限定すると、日本の株式市場でもモメンことは、日本の株式市場に特有のモメンタム効果
益率によるものである可能性を示唆している。

本論文で用いる指標の計算方法について説明

モメンタム指標は、その計算方法としてデファ

本論文では、日本の株式市場を対象としてモメ

クトスタンダードになっている直近 1 か月のリ

率的に捉えるための新たな投資指標を提案する。

（以降では、ラグ 1 カ月 12 カ月累積リターンと表によってモメンタム効果が観測される期間とさり除くのは、一般的に直近 1 カ月リターンが高い

ンタム効果を再考察し、モメンタム効果をより効
まず、先行研究にならって、株式市場全体の局面れない期間があることを確認する。[5] との相違
2

ターンを取り除いた過去 12 か月の累積リターン記）として定義する。直近 1 カ月のリターンを取
銘柄ほどリターンが低いという短期リバーサル効

テクニカルアナリストジャーナル

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果が観測され、モメンタム効果を計測する上では、柄の割合（以降では、上昇銘柄比率と表記）を状めである。ここで、t 期における銘柄 i のリターンな投資指標となりえる理由を直観的に理解するた

この短期リバーサル効果の影響を取り除きたいたをとすると、銘柄 i の t 期のモメンタム指標
は、下式のように表される。

（式 1）2-3．新投資指標

本論文では、モメンタム効果をより効率的に捉えるための新投資指標を提案する。新投資指標は、態変数として用いる。これは、新投資指標が有用めである。上昇銘柄比率の上昇によって投資家の過信が誘発されると考えるのは自然であり、株式市場全体のリターンの代わりに状態変数として用いても問題ないと考えられる。ここで、分析ユニ

バースを構成する銘柄数を n とすると、t 期の上は、下式のように表さ

昇銘柄比率
れる。

ラグ 1 カ月 12 カ月累積リターンの絶対値として定（式 3）義する。新投資指標は、ラグ 1 カ月 12 カ月累積

リターンがプラスに大きい銘柄とマイナスに大きい銘柄の値が大きくなり、ラグ 1 カ月 12 カ月累積

ただし、

は、

のとき 1、

リターンが中程度の（0% に近い）銘柄の値が小さそれ以外のときは 0 を示す指示関数である。

下式のように表される。

3．結

くなる。銘柄 i の t 期の新投資指標

は、

（式 2）

果

3-1．モメンタム効果

ここでは、分位ポートフォリオ分析によってモ

2-4．上昇銘柄比率

メンタム効果を確認する。分位ポートフォリオのンタム効果が有効である期間とそうではない期間のモメンタム指標を基準にして等銘柄数で 5 分[2] や [5] は、株式市場全体のリターンを、モメを分けるための状態変数として用いている。これは、株式市場全体の上昇によって投資家の過信が誘発されると考えたためである。本論文では、ラグ 1 カ月 12 カ月累積リターンがプラスである銘

構築（リバランス）は月次で行った。各月末時点

位ポートフォリオを構築し、各分位ポートフォ
リオの翌月のリターンを時価加重ウェイトで計測した。

表 1 は、モメンタム指標に基づく分位ポート

表 1．モメンタム指標に基づく分位ポートフォリオ分析の結果

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フォリオ分析の結果を示している。Mean は分位

3-2．上昇銘柄比率とモメンタム効果ている。FF5-Alpha は、Fama and French の 5 ファに基づく分位ポートフォリオのリターン、説明変平均値である。Fama and French の 5 ファクター

t 時点の Fama and French の 5 ファクターのリター

ポートフォリオのリターンの時系列平均値を表し
クターモデルでリスク調整したリターンの時系列は、下式でモデルでリスク調整したリターン算出した。

こ こ で、

表 2 は、被説明変数を t 時点のモメンタム指標数を t-1 時点の上昇銘柄比率（）、

ンとした、下式の回帰分析の結果を示している。

（式 4）

（式 5）

は Fama and French の 5 フ ァ ク

表 3 は、各時点の 1 ヶ月前の上昇銘柄比率のターモデルでリスク調整前の分位ポートフォリオ

水準が 0.3 よりも高かった期間と低かった期間

は SMB（Small

く分位ポートフォリオ分析を行った結果を示してのリターン（生リターン）を表す。

ポートフォリオのリターン、

は市場

cap Minus Big）ファクターのリターン、は HML（High book/price Minus Low） フ ァ ク
は RMW（Robust Minus

ターのリターン、

は CMAWeak）フ ァ ク タ ー の リ タ ー ン、（Conservative Minus Aggressive）ファクターのリ
タ ー ン を 表 す。

、

、

、

、

は、 被

説明変数を分位ポートフォリオのリターン、説明の 2 つにサンプルを分けてモメンタム指標に基づいる。

3-3．新投資指標の効果

表 4 は、新投資指標に基づく分位ポートフォリ

オ分析の結果を示している。分析方法は表 1 と同じである。

変数をリスクファクターのリターンとした時系列回帰分析で得られた回帰係数を表す。

表 2．モメンタム指標に基づく分位ポートフォリオと上昇銘柄比率の回帰
分析の結果

4

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表 3．上昇銘柄比率別のモメンタム指標に基づく分位ポートフォリオ分析の結果

表 4. 新投資指標に基づく分位ポートフォリオ分析の結果

3-4．サイズ別の新投資指標の効果

4．考ように 5 つにユニバースを分けて、サイズ別に新4-1．モメンタム効果の確認た結果を示している。

ンで計測した場合（mean）を確認する。モメンタ

3-5．外国株式市場での新投資指標の効果（Q5）のリターンが高い一方で、モメンタム指標

タム指標と新投資指標に基づく分位ポートフォリ

したがって、モメンタム指標が高い分位ほどリ

表 5 は、時価総額を基準に銘柄数が均等になる

投資指標に基づく分位ポートフォリオ分析を行っ

表 6 は、外国の株式市場を対象として、モメン

オ分析を行い、ロングショート・ポートフォリオのリターンを計測した結果を示している。

察

表 1 の分析結果を考察する。まず、生リター

ム指標が最も高い 1 分位（Q1）と最も低い 5 分位が中程度である 3 分位（Q3）のリターンが低い。
ターンが高いという関係を確認することができな

い。また、モメンタム指標が最も高い 1 分位（Q1）をロングし、最も低い 5 分位（Q5）をショートす

るロングショート・ポートフォリオ（Q1－Q5）のリターンは 0.09%（t 値 0.25）であり、プラスで
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表 5. サイズ別の新投資指標に基づく分位ポートフォリオ分析の結果

表 6．外国株式市場のモメンタム指標と新投資指標の効果あるものの、統計的に有意ではない。次に、Famaand French の 5 ファクターモデルでリスク調整し

HML、RMW、CMA は、 式 4 の

、

、

、

、

を表している。モメンタム指標のロ

たリターンで計測した場合（FF5-Alpha）を確認す

ングショート・ポートフォリオは、低ベータ、大高いという関係を確認することはできない。また、ることを確認することができる。これらの結果かる。モメンタム指標が高い分位ほど FF5-Alpha がロングショート・ポートフォリオの FF5-Alphaは 0.19%（t 値 0.57）であり、プラスではあるものの統計的に有意ではない。表中の MKT、SMB、
6型、グロース、高収益性のリスク特性を有していら、日本の株式市場では、統計的に有意なモメン

タム効果が観測されないことを確認することができた。

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4-2．上昇銘柄比率とモメンタム効果の関係

らの結果は、[5] が、株式市場全体のリターンが）に対する回帰係数は、上昇銘

モメンタム効果が観測されることを報告している（

表 2 の 分 析 結 果 を 考 察 す る。 上 昇 銘 柄 比 率

柄比率が高い分位（Q1、Q2、Q3）はプラスであプラスの局面に限定すると、日本の株式市場でもことと整合的である。なお、本論文では、サンプ

る一方、モメンタム指標が低い分位（Q4、Q5）はルを 2 つに分割するための上昇銘柄比率の水準を高い分位は、1 カ月前の上昇銘柄比率の水準が高

果は大きくは変わらない。

マイナスである。したがって、モメンタム指標がいほどリターンが高い傾向があり、逆に、モメン

0.3 としたが、この閾値を変化させたとしても結タム指標が低い分位は、1 カ月前の上昇銘柄比率

4-3．仮を示唆している。ロングショート・ポートフォリ

比率が高かった後の期間では、統計的に有意なモの水準が高いほどリターンが低い傾向があること

説

表 3 の結果から、日本の株式市場でも上昇銘柄

オ（Q1－Q5）の上昇銘柄比率に対する回帰係数

メンタム効果を確認することができた。また、上

プラスである。1 カ月前の上昇銘柄比率の水準が効果が観測されることを確認することができた。

は、0.027（t 値 2.40）で あ り、 統 計 的 に 有 意 に高いほど、ロングショート・ポートフォリオのリ

昇銘柄比率が低かった後の期間では、リバーサル

モメンタム指標に基づくロングショート・ポート

ターンが高い、つまり、モメンタム指標が高い銘

フォリオが全分析期間では統計的に有意にプラスを示唆している。

されるリバーサル効果の影響であると考えられる。

柄が低い銘柄のリターンを上回る傾向があることではないのは、上昇銘柄比率が低かった後に観測表 3 の分析結果を考察する。1 ヶ月前に上昇銘したがって、日本の株式市場で上昇銘柄比率が低は、モメンタム指標が高い分位ほど単調にリター

グショート・ポートフォリオで運用を行っても効均リターンは、生リターンで 0.67%（t 値 1.98）、

で、新投資指標について考える。上昇銘柄比率が統計的に有意にプラスである。したがって、このるため、リターンが高い銘柄ほど新投資指標の値を確認することができる。一方、1 ヶ月前に上昇

時には、多くの銘柄のリターンがマイナスである

柄比率の水準が高かったサンプル期間（High）でンが高い。ロングショート・ポートフォリオの平リスク調整後リターンで 0.73%（t 値 2.33）であり、サンプル期間では統計的に有意なモメンタム効果
銘柄比率の水準が低かったサンプル期間（Low）でい期間が多い場合、モメンタム指標に基づくロン
率的にリターンを獲得することができない。ここ

高い時には、多くの銘柄のリターンがプラスであが高いはずである。一方で、上昇銘柄比率が低い

ため、リターンが低い（マイナスに大きい）銘柄ほは、モメンタム指標が高い分位ほどリターンが低ど新投資指標の値が高いはずである。つまり、新の平均リターンは生リターンでは－1.10%（t 値

オは、上昇銘柄比率が高い時にはモメンタム効果

い傾向がある。ロングショート・ポートフォリオ

投資指標に基づくロングショート・ポートフォリ－1.30）であり、統計的な有意性はないもののマを捉える一方で、上昇銘柄比率が低い時にはリバー－1.19%（t 値－2.04）であり、統計的に有意にマの結果から、新投資指標は、有用な投資指標とな

イナスである。また、リスク調整後リターンではサル効果を捉えると考えられる。したがって、表 3

イナスである。したがって、このサンプル期間でると予想される。なお、上昇銘柄比率が 0.3 以上

効果を確認することができる。1 ヶ月前に上昇銘

柄比率が 0.3 未満の場合には、モメンタム指標には、モメンタム効果ではなく、むしろリバーサル

柄比率が高かったサンプル期間と低かったサンプ

ル期間のリターン差を比較すると（Diff）、ロングの場合には、モメンタム指標に順張りし、上昇銘逆張りするというスイッチ戦略も考えられる。しかし、このスイッチ戦略は、上昇銘柄比率の水準がショート・ポートフォリオのリターンは、1 ヶ月「0.3」でスイッチするという部分において閾値の選

低かった期間よりも統計的に有意に大きい。これには、このような問題がないという利点がある。

前に上昇銘柄比率が高かったサンプル期間の方が択に恣意性が入るという問題がある。新投資指標

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7

Technical Analysts Journal

4-4．新投資指標の効果確認

生リターンが 0.61%（t 値 1.51）であるのに対しで計測した場合（mean）を確認する。新投資指標

ク調整後リターンでみると、モメンタム指標のリ

表 4 の分析結果を考察する。まず、生リターンが高い分位ほど単調にリターンが高い。また、ロングショート・ポートフォリオ（Q1－Q5）のリ
ターンは 0.66%（t 値 2.44）であり、統計的に有意にプラスである。次に、Fama and French の 5
ファクターモデルでリスク調整後のリターンで計測した場合（FF5-Alpha）を確認する。新投資指標が高い分位ほど単調に FF5-Alpha が高いという関係を確認することができる。また、ロングショーて、新投資指標は 0.37%（t 値 1.04）である。リスターンが 0.29%（t 値 0.73）であるのに対して、新投資指標は 0.81%（t 値 2.63）である。最後に、アジアパシフィック（除く日本）を確認する。モメ

ンタム指標の生リターンが 0.35%（t 値 0.64）であるのに対して、新投資指標は 1.15%（t 値 2.60）である。また、リスク調整後リターンでみても、新投資指標のリターンは統計的に有意にプラスである。以上から、外国株式市場においても、新投資ト・ポートフォリオの FF5-Alpha は 0.82%（t 値

指標が有益な投資指標となりえる可能性を確認す

投資指標のロングショート・ポートフォリオは、場でも統計的に有意なモメンタム効果を確認でき

3.70）であり、統計的に有意にプラスである。新高ベータ、グロース、低収益性、高投資のリスク特性を有しており、モメンタム指標に基づくロン

ることができた。なお、日本と同様に外国株式市なかった（モメンタム指標のリターンが統計的に有意にプラスではない）のは、分析ユニバースがグショート・ポートフォリオとはリスク特性が異MSCI 先進国指数の採用銘柄であり、時価総額が資指標に基づくロングショート・ポートフォリオ

んだユニバースで分析すると、外国株式市場ではなる。これらの結果から、日本の株式市場で新投大きい銘柄で構成されるためである。小型株も含で運用すると、統計的に有意にプラスのリターン

統計的に有意なモメンタム効果が観測される。新きた。

ユニバースで有益な投資指標となりえるというこを獲得することができることを確認することがで

4-5．サイズ別の新投資指標の効果確認

表 5 の結果を考察する。ロングショート・ポー

トフォリオのリターンは、時価総額が大きいユニバースほど高い傾向がある。時価総額が最も高い
ユニバース（S1）のロングショート・ポートフォ

投資指標が、外国株式市場でも時価総額が大きいとは貴重であると考える。

5．結

語

本論文では、日本の株式市場を対象として、モ

メンタム効果を分析し、上昇銘柄比率によって、リオのリターンは生リターンで 6.92%（t 値 1.97）、

モメンタム効果が有効な期間とそうではない期間

統計的に有意にプラスである。一般的に、時価総

たな投資指標を提案した。新投資指標は、上昇銘

リスク調整後リターンで 0.79%（t 値 3.25）であり、額が大きいユニバースで有効な投資指標が少ない

中で、新投資指標は貴重な投資指標となりえることを示唆していると考えられる。

4-6．外 国株式市場での新投資指標の効果確認

表 6 の結果を考察する。まず、北米を確認すがあることを確認した。その結果を考察して、新柄比率の局面に応じて、モメンタム効果とリバーサル効果を効率的に捉える指標である。新投資指標は、日本の株式市場だけではなく、その他の国の株式市場でも有益な投資指標となりえることを確認した。特に、時価総額が大きいユニバースで有効な投資指標が少ない中で、新投資指標は貴重る。モメンタム指標の生リターンが 0.57%（t 値

な投資指標となりえると考えられる。今回の分析

値 2.13）である。リスク調整後リターンでみても、分析の材料になれば幸いである。

1.40）であるのに対して、新投資指標は 0.69%（t
新投資指標のリターンは統計的に有意にプラスでは基礎的なものであるが、今後の投資判断や計量ある。次に、欧州を確認する。モメンタム指標の8テクニカルアナリストジャーナル

2020.6NTAA JOURNAL 2020.6

謝辞

本論文を執筆するに当たり、筆者がこれまで所Vol.7

3） D a n i e l , K . , D . H i r s h l e i f e r , a n d A .
Subrahmanyam(1998)｢Investor

属してきた組織の方々から大変有益な所見、指摘

psychology and security market under- and容は、筆者の所属する組織を代表するものではな

pp1839-1885.

を頂いたことに深く感謝する。なお、本論文の内く、全て個人的見解である。また、本論文に残された誤りの全ては、筆者の責に帰するものである。

＜参考文献＞

overreactions｣ ,『The Journal of Finance』53,4） Hong, H., and J. Stein (1999) 「A unified

theory of underreaction, momentum trading,and overreaction in asset markets」,『Journalof Finance』54, pp.2143-2184.

1） Chou, P., K. C. J. Wei, and H. Chung (2007)5） Iihara, Y., H. K. Kato, and T. Tokunaga (2016)

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2） Cooper, M. J., R. C. Gutierrez, and A. Hameed(2004)「Market states and momentum」『The,

Journal of Finance』59, pp.1345-1365

and Economic Dynamics」, pp.595-614.
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6） Jegadeesh, N., and S. Titman (1993)「Returns

to buying winners and selling losers:

Implications for stock market efficiency」,『The Journal of Finance』48, pp.65-91.

⃝プロフィール

岩永 安浩「The winner-loser effect in Japanese stock

広島修道大学准教授。大阪大学経済 学 部 経 済・ 経 営 学 科 卒 業。 早
稲田大学大学院ファイナンス研
究 科 専 門 職 課 程 修 了、 フ ァ イ ナ
ンス修士（専門職）。京都大学大学院経済学研究科博士後期課程修了、博士（経済学）。主な論文に「高頻度データを用いた債券超過リターンの予測」（『証券アナリストジャーナル』）、“Japanese Patent Index and Stock
Performance”（The Journal of Financial Perspectives、
共著）などがある。

7） Moskowitz,Tobias,and Mark Grinblatt（1999)「Do Industries Explain Momentum?」,『Journal of Finance』54, pp.1249-1290.

8） Rouwenhorst, K. G. (1998) 「International
momentum strategies」, 『The Journal of

Finance』53, pp.267-284.

9） Rouwenhorst, K. G. (1999) 「Local return
factors and turnover in emerging stock

markets」, 『The Journal of Finance』 54,

pp.1439-1464.

日本テクニカルアナリスト協会

2020.69